改进的GPSR模型及其仿真分析PPT课件
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无线传感器网络
• 无线传感器网络 （WSNs） 是由大量具有数据感知、 数据存储和数据通 讯能力的传感器节点通过多跳自组织方式构成的分布式网络系统。
• NP难问题。NP=P。 • 高效选择路径、高效转发数据 • 综合考虑多约束条件下的路由选择问题，采用数学推理逼近路由选择的最
优解
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GPSR算法描述
• dv(nj,ni,ns)为：
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前向区域划分
• GPSR算法中， 如图2距sink节点较近的邻居节点如果多次承担 数据转发任务， 其节点能量将较快耗尽， 导致前向区域出现路 由空洞， 使得整个网络性能下降。为了均衡网络节点能量消耗 防止网络过早出现路由空洞， 当某节点需要从其前向区域的邻 居节点中选择路由下一跳时 首先结合前向区域节点剩余能量对 其前向区域进行划分。然后比较所划分子前向区域内节点的平 均剩余能量， 并选择具有节点平均剩余能量最大的子前向区域 作为该节点的路由转发域。如图3所示，
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节点概率传输机制路径转发域
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节点概率传输机制路径转发域
• IGPSR算法伪码描述如下： • 算法2 IR：IGPSR Routing • 输入 传感器节点ni， 能量ei， 传输半径输出 节点ni到节点
ns的路径 • Begin • 1： 调用算法——FDS • 2： If vik> 0 //满足条件， 则进入贪婪模式 • 3： If (vik== 1) //节点ni的前向区域内只有一个节点nj • 4： nexthop(ni) = nj • i = j Return （1）
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节点概率传输机制路径转发域
• 7： Pt=max{pj} j = t • End If • 8：找到节点ni的下一跳节点nj • nexthop(ni) = nj • 9：If (nj¹ ns) • 10: i = j Goto步骤 （1） • Else • 11： Goto步骤 （14） • End If • Else • 12： 周边转发模式 （右手法则）；
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算法分析
• 时间复杂度是衡量一个算法好坏的重要指标。IGPSR算法的执行时间主要 由计算子前向区域平均能量的时间、 路径转发过程中计算每个节点的传 输概率时间和周边转发模式所需时间三部分构成。假定网络中节点数目为 |V|， 前向子区域内节点数目vik， k为划分区域的个数 （k=4）。则前 向区域内计算平均能量时间复杂度为O(k × |V| × vik) =O(|V| × vik) ； 在选定的子前向区域内计算每个节点的传输概率时间复杂度为O(vik× vik) ； 周边转发时间复杂度为常数C。由此可得IGPSR时间复杂度为： O(|V| × vik+ v2ik)。
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前向区域划分
• 提出的前向区域划分机制中将节点ni的传输范围相应的直径分为2R/k等份， 并沿着等 分点作平行与线段IS的 k – 1条直线交圆Oi于P、 B、 Q点。节点ni在其划分的子前向 区域内选择路径转发时做以下限定：（1） 所有的节点满足 njÎV ；（2） 节点ni能够 确认其所有邻居节点， 若邻居节点nj位于以节点ni为圆心， R为传输半径的传输范围 内， 则有dij≤R；（3） 节点ni能够判断某邻居节点是否在区域β内， 即偏转角 θ=∠JIS≤β/2， 其中β=2arccos （R/2dis ）；（4） 节点nj能够判断属于哪个子前 向区域，节点nj用有向距离dv （nj， ni， nS ） 来确定自己属于某个子前向区域 （例： Si0， Si1， Si2， Si3 ）。综合以上限定得：β
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前向区域划分
• 如图所示，过点N、I、T的圆弧与线段IN、TS（满 足SN=IS=TS）构成的扇形区域记为β，该扇形区域 与节点ni的传输区域圆I所重叠的部分即为节点ni的 前向区域。该前向区域的划分首先可以保证节点ni 在其前向区域内选出的下一跳节点到sink的距离都 比自己小；同时还防止路由出现循环回路，使路由 算法的解收敛速度加快，保证源节点的数据能尽快 传输到sink节点。本文在此前向区域的基础上，对 扇形区域β划分为k份子区域，分别记为Sik，kÎZ+ 均能量，然后比较子前向区域内节点的平均剩余能。 将具有节点平均剩余能量最大值的子前向区域作为
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• XUZWUX，出现循环 • 删除ZW，构造XUZD
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改进算法网络模型
• 将无线传感器网络抽象为一个平面图G： G= （V,E）。其中V={ni|ni为整个网络拓扑 中传感器节点，i=1,2,…,m}为传感器节点集合， E={<ni,nj>|ni, nj∈V， dij≤min （ri,rj ）， i, j=1,2,…,m}为任意两个能够互相直接通信的节点之间的链路集合，满足 E属于V X V。dij表示节点ni与节点nj的欧氏距离。节点ni的传输半径记为ri，记sink 节点为节点ns。由节点ni与节点ns所构成的直线方程为：(y－yi)/ (x－xi)= (ys－ yi )/(xs－xi)， 即：(ys- yi)x + y(xs-xi)+xi(ys-yi)-yi(xs-xi)=0，由此， 节点ni的邻 居节点nj到过节点ni与ns节点所在直线的有向距离
和前向区域内节点个数vij； • End For • 3： 计算前向子前向区域Sij中所有节点剩余能量和前向子区
域Sij内所有节点的平均第1剩1页余/共能28量页 Eij；
节点概率传输机制路径转发域
• 多约束情况下， 提出的概率传输机制利用以下几个因素定义邻居节点的传输概率：（1） 邻居节点nj的剩余能量， 剩余能量越大， 则被选择为下一跳节点的概率越大；（2） 节点偏转角， 即节点nj偏离IS的角度 （如图4中的θ）， 如果偏转角越小， 路由解收 敛性越好， 其被选择的概率越大；（3） 邻居节点到节点ns的距离， 节点距离sink越 近， 数据包通过该节点转发可以更快地到达sink节点；（4） 邻居节点nj前向区域内 的邻居节点数目越多，其被选择为下一跳节点的概率越大， 因为由其转发数据包可以 提高路径搜索成功率。综合以上因素， 节点nj的传输概率计算公式可以为：
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结果分析
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END THANKS！
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感谢您的观看！
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前向区域划分
• 选择节点ni的路径转发区域 （FDS） 的算法用伪码描述如下： • 算法1 FDS： 转发区域选择算法 • 输入 传感器节点ni以及它的能量 • 输出 节点ni的前向子前向区域Sik • Begin • 1： For j=0 to k－1 • 2： 由公式 （3） 计算传感器节点ni的前向邻居节点集合Sij
• 无线传感器网络 （WSNs） 是由大量具有数据感知、 数据存储和数据通 讯能力的传感器节点通过多跳自组织方式构成的分布式网络系统。
• NP难问题。NP=P。 • 高效选择路径、高效转发数据 • 综合考虑多约束条件下的路由选择问题，采用数学推理逼近路由选择的最
优解
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GPSR算法描述
• dv(nj,ni,ns)为：
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前向区域划分
• GPSR算法中， 如图2距sink节点较近的邻居节点如果多次承担 数据转发任务， 其节点能量将较快耗尽， 导致前向区域出现路 由空洞， 使得整个网络性能下降。为了均衡网络节点能量消耗 防止网络过早出现路由空洞， 当某节点需要从其前向区域的邻 居节点中选择路由下一跳时 首先结合前向区域节点剩余能量对 其前向区域进行划分。然后比较所划分子前向区域内节点的平 均剩余能量， 并选择具有节点平均剩余能量最大的子前向区域 作为该节点的路由转发域。如图3所示，
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节点概率传输机制路径转发域
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节点概率传输机制路径转发域
• IGPSR算法伪码描述如下： • 算法2 IR：IGPSR Routing • 输入 传感器节点ni， 能量ei， 传输半径输出 节点ni到节点
ns的路径 • Begin • 1： 调用算法——FDS • 2： If vik> 0 //满足条件， 则进入贪婪模式 • 3： If (vik== 1) //节点ni的前向区域内只有一个节点nj • 4： nexthop(ni) = nj • i = j Return （1）
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节点概率传输机制路径转发域
• 7： Pt=max{pj} j = t • End If • 8：找到节点ni的下一跳节点nj • nexthop(ni) = nj • 9：If (nj¹ ns) • 10: i = j Goto步骤 （1） • Else • 11： Goto步骤 （14） • End If • Else • 12： 周边转发模式 （右手法则）；
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算法分析
• 时间复杂度是衡量一个算法好坏的重要指标。IGPSR算法的执行时间主要 由计算子前向区域平均能量的时间、 路径转发过程中计算每个节点的传 输概率时间和周边转发模式所需时间三部分构成。假定网络中节点数目为 |V|， 前向子区域内节点数目vik， k为划分区域的个数 （k=4）。则前 向区域内计算平均能量时间复杂度为O(k × |V| × vik) =O(|V| × vik) ； 在选定的子前向区域内计算每个节点的传输概率时间复杂度为O(vik× vik) ； 周边转发时间复杂度为常数C。由此可得IGPSR时间复杂度为： O(|V| × vik+ v2ik)。
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前向区域划分
• 提出的前向区域划分机制中将节点ni的传输范围相应的直径分为2R/k等份， 并沿着等 分点作平行与线段IS的 k – 1条直线交圆Oi于P、 B、 Q点。节点ni在其划分的子前向 区域内选择路径转发时做以下限定：（1） 所有的节点满足 njÎV ；（2） 节点ni能够 确认其所有邻居节点， 若邻居节点nj位于以节点ni为圆心， R为传输半径的传输范围 内， 则有dij≤R；（3） 节点ni能够判断某邻居节点是否在区域β内， 即偏转角 θ=∠JIS≤β/2， 其中β=2arccos （R/2dis ）；（4） 节点nj能够判断属于哪个子前 向区域，节点nj用有向距离dv （nj， ni， nS ） 来确定自己属于某个子前向区域 （例： Si0， Si1， Si2， Si3 ）。综合以上限定得：β
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前向区域划分
• 如图所示，过点N、I、T的圆弧与线段IN、TS（满 足SN=IS=TS）构成的扇形区域记为β，该扇形区域 与节点ni的传输区域圆I所重叠的部分即为节点ni的 前向区域。该前向区域的划分首先可以保证节点ni 在其前向区域内选出的下一跳节点到sink的距离都 比自己小；同时还防止路由出现循环回路，使路由 算法的解收敛速度加快，保证源节点的数据能尽快 传输到sink节点。本文在此前向区域的基础上，对 扇形区域β划分为k份子区域，分别记为Sik，kÎZ+ 均能量，然后比较子前向区域内节点的平均剩余能。 将具有节点平均剩余能量最大值的子前向区域作为
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• XUZWUX，出现循环 • 删除ZW，构造XUZD
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改进算法网络模型
• 将无线传感器网络抽象为一个平面图G： G= （V,E）。其中V={ni|ni为整个网络拓扑 中传感器节点，i=1,2,…,m}为传感器节点集合， E={<ni,nj>|ni, nj∈V， dij≤min （ri,rj ）， i, j=1,2,…,m}为任意两个能够互相直接通信的节点之间的链路集合，满足 E属于V X V。dij表示节点ni与节点nj的欧氏距离。节点ni的传输半径记为ri，记sink 节点为节点ns。由节点ni与节点ns所构成的直线方程为：(y－yi)/ (x－xi)= (ys－ yi )/(xs－xi)， 即：(ys- yi)x + y(xs-xi)+xi(ys-yi)-yi(xs-xi)=0，由此， 节点ni的邻 居节点nj到过节点ni与ns节点所在直线的有向距离
和前向区域内节点个数vij； • End For • 3： 计算前向子前向区域Sij中所有节点剩余能量和前向子区
域Sij内所有节点的平均第1剩1页余/共能28量页 Eij；
节点概率传输机制路径转发域
• 多约束情况下， 提出的概率传输机制利用以下几个因素定义邻居节点的传输概率：（1） 邻居节点nj的剩余能量， 剩余能量越大， 则被选择为下一跳节点的概率越大；（2） 节点偏转角， 即节点nj偏离IS的角度 （如图4中的θ）， 如果偏转角越小， 路由解收 敛性越好， 其被选择的概率越大；（3） 邻居节点到节点ns的距离， 节点距离sink越 近， 数据包通过该节点转发可以更快地到达sink节点；（4） 邻居节点nj前向区域内 的邻居节点数目越多，其被选择为下一跳节点的概率越大， 因为由其转发数据包可以 提高路径搜索成功率。综合以上因素， 节点nj的传输概率计算公式可以为：
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结果分析
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END THANKS！
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感谢您的观看！
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前向区域划分
• 选择节点ni的路径转发区域 （FDS） 的算法用伪码描述如下： • 算法1 FDS： 转发区域选择算法 • 输入 传感器节点ni以及它的能量 • 输出 节点ni的前向子前向区域Sik • Begin • 1： For j=0 to k－1 • 2： 由公式 （3） 计算传感器节点ni的前向邻居节点集合Sij