一种满足数据时新性的WSN运载路由算法

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一种新的WSN路由算法

ｉ２ＩｓｔｔｏｉｎｌｒｃｓｉｇａｄＴａｓｓｉｎＮｎｉｇＵｉｒｔｆｏｔａｄＴｌｃｍｍｕｉａｉｓＮａｎ０３ｈｎ．ｎｔｕｅｆＳｇａＰｏｅｓｎｒｎｍｉｏ，ａｊｎｖｓｙｏｓｎｅｏｉｎｓｎｅｉＰｓｅｎｃｔｎ，ｍｉｇ２０Ｃａｏ１０
关键词：线传感器网络；度比；离比；量有效性无角距能
中图分类号：Ｎ１．Ｔ９１７
文献标识码：Ａ
文章编号：６３５３（０００－０－４１７－４９２１）３０１００
ＡｗＳＲｏｔｎｇｒｔｍＮｅＷＮｕｉｇＡｌｏｉｈ
ｒｕｉｇａｇｒｔｏｔｌｏｈｍｓｎｉ．
Ｋｅｒｙｗｏｄｓ：ｒｌｓｅｓｒｎｔｒｓｎｌａｉｗｉｅｅｓｓｎｏｅｗｏｋ；ａｇｅｒｔｏ；ｄｓａｃａｉ；ｎｒｆｃｅｃｉｔｎｅｒｔｏｅｅｇｅｆｉｎｙｙｉ
摘
要：针对无线传感器网络能量有效性问题，出一种新的ＷＳ提Ｎ路由算法ＡＰＣＲ。算法采用无线蜂窝网覆盖思
想，用角度比和距离比选取转发节点，使并采取角度优先策略。通过Ｎ２仿真验证，果表明，Ｓ结在减少转发节点数
和网络冲突次数上，综合考虑角度和距离信息选取转发节点策略优于距离选取策略，而且与ＤＤ和Ａｔｅａｔ由ｃｖｃｓ路ｉ算法相比，ＣＲ算法提高了能量有效性。ＡＰ
Ｖ０＿Ｎｏ．ｌ３Ｏ３

无线传感器网络中的数据传输算法研究与改进

无线传感器网络中的数据传输算法研究与改进无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，简称WSN）是一种由大量无线传感器节点组成的网络系统，能够实时感知、采集和处理环境中的各种物理信息。

在WSN中，数据传输算法的研究与改进是实现高性能、低能耗的关键所在。

本文将重点探讨WSN中的数据传输算法研究现状、问题以及改进方向。

当前的数据传输算法在WSN中面临以下挑战：能耗问题、网络可靠性问题和传输效率问题。

首先，能耗问题是WSN中迫切需要解决的难题。

节点的能源有限，大部分情况下是非可充电电池供电，因此如何降低数据传输过程中的能耗是至关重要的。

当前的传输算法在能耗方面存在一定的局限性，常常采用固定传输功率的方式，无法根据节点的实际需求进行动态调节。

因此，改进算法需要考虑通过优化功率控制、路由选择和节点切换等手段，实现在保证通信质量的前提下，最大程度地节约能源消耗。

其次，网络可靠性问题是实际应用中需要解决的关键问题。

由于传感器节点无线传输的特点以及现实环境中的多种干扰，数据传输常常会受到信号衰减、丢包和碰撞等问题的影响。

针对这一问题，研究者们提出了一系列的改进方法。

一种常用的方法是通过选择合适的传输路径来避免信号衰减和丢包。

另一种方法是利用网络编码技术来提高数据传输的可靠性，通过在数据包中增加冗余信息，使得即使部分节点无法正确接收数据，依然可以通过解码算法重建原始数据，从而提高数据的传输可靠性。

最后，传输效率问题是WSN中的另一个重要问题。

传统的数据传输算法往往存在传输延迟大、吞吐量低等问题。

为了提高传输效率，目前的研究趋势主要包括以下两方面的改进。

一方面，通过利用多跳传输的方式，可以将大规模的数据分割为多个小的数据包进行传输，每个节点只需要转发局部数据，从而减少传输延迟。

另一方面，通过优化路由算法，选择最短路径或最优路径，减少了不必要的数据转发，提高了数据传输的效率和吞吐量。

在改进无线传感器网络中的数据传输算法时，还需进一步研究以下方面的内容：协同传输和多媒体数据传输。

一种基于LEACH的新型WSN路由算法

维普资讯 http://www.Fra 第２５卷第５期
２００８年５月
机
电
工
程
Ｖｏ．５１２ＮＯ５．Ｍａ０ｙ２０８
ＭＥＣＨＡＮＩＣＡＬ＆ＥＬＥＣＴＲＩＣＡＬＥＮＧＩＮＥＥＲＩＮＧＡＧＡＺＩＭＮＥ
一
种基于ＬＡＨ的新型ＷＳＥＣＮ路由算法
均匀簇，靠近Ｓｎ即ｉｋ节点的簇的半径较大，而远离Ｓｎｉｋ节点的簇的半径较小；首选择的依据是节点的簇
剩余能量。仿真实验证明，改进后的算法具有更高的能量使用效率。关键词：线传感网络；由算法；ＥＣ无路ＬＡＨ中图分类号：Ｐ９Ｔ３文献标识码：Ａ文章编号：０１４５（０８０ — １ — ４１０ — ５１２０）５００００
Ａｂｔａｔｓｒｃ：ＬＥＡＣｉｏｅｒｙａａｉｅｃｕｓｅｉｇｈｅａｃｙａｇｏｉｈｍｏｒｌｓｅｓｒｎｔｒｓ，ｉｃｎｐｏｏｇｔｅｌｅｉＨｓａｌｗｎｅｇｄｐｔｌｔｒｎｉｒｒｈｌｒｔｖｆｒｗｉｅｅｓｓｎｏｅｗｏｋｔａｒｌｎｈｉｔｍｅｆｏｈｅｎｔｒｓｂｉｅｎｐｒｅｔＢｕｔｔｅｃｕｔｒａｅｂｌｆｅｌｓｅ — ａａｅｓｌｃｅｎＥＡＣＨａｇｒｔｍ，Ｓｌｓｅ — ｆｔｅｗｏｋｙｆｆｅｅｃｎ．ｔ，ｈｌｓｅｓｒｕｉｔａｒｃｕｔｒｈｅｄｓｒｅｅｔｄｉＬｔｌｏｉｈＯｃｕｔｒｈａｓｓｅｒｎｅｇｔｅｉｄｉｓａｌｓｆｃｕｔｒｎｄｓｌｃｔｎｏｌｔｒｈａｓｎｅｄｃｓｈｘｒｘｅｎｅｔｅｄｓｒ— ｅｄｐｎｄｍｏｅｅｒｙ；ｈｅｐｒｏｃｅｔｂｉｈｏｌｓｅｓａｅｅｉｆｃｕｓｅ— ｅｄｅｏｔｔｅｅｔａｅｐｓｓ：ｈｉｔｉｏｂｔｏｆｔｌｓｅｓｉｎｒａｏｎｂｅｂｃｕｅｏｈｅｒｄｍｈｏｃｆｃｕｔｒｈａｓＴｈｅｉｕｉｎｏｈｅｃｕｔｒｓｕｅｓａｌｅａｓｆｔａｎｏｃｉｅｏｌｓｅ — ｅｄ．ｍｐｒｖｅｌｏｉｈｏｄａｇｒｔｍｕｅｈｅｓａｉｎｙｓｄｔｔｔｏａｒｃｕｔｒｈｈｐｆｔｅｃｕｓｅｓｕｎｑｌｔｅｒｄｕｆｔｕｔｒｔｔｗａａｗａｒｍｈｉｏｓｓｌｅｈｎｔｅｌｓｅ；ｔｅｓａｅｏｈｌｔｒｗａｅｕａ，ｈａｉｓｏｈｅｃｌｓｅｈａｓｆｒａｙｆｏｔｅｓｎｋｎｄｅｗａｍａｌｒｔａｈｒｄｉｆｔｌｔｒｔａｓｃｏｅｔｈｉｏａｕｓｏｈｅｃｕｓｅｈｔｗａｌｓｏｔｅｓｎｋｎｄｅ；ｔｌｓｅ — ｅｄｒｅｅｔｄａｃｒｉｇｔｈｅｐｒｓｎｎｅｇｆｔｅｎｄｅ．ｈｅｃｕｔｒｈａｓｗｅｅｓｌｃｅｃｏｄｎｏｔｅｅｔｅｒｙｏｈｏｓＴｈｅａｇｒｔｅｎｗｌｏｉｈｍａｔｌｚｈｎｅｇｆｔｅｓｒｎｄｅｎｒｌｎｇｔｅｌｅｉｆｔｅｗｈｌｅｗｏｋｉｈｏＳｉｕａｉｎｃｎｕｉｉｅｔｅｅｒｙｏｈｅｓｎｏｏｓａｄｐｏｏｈｉｔｍｅｏｈｏｅｎｔｒｎｔｅｒｆｙｍｌｔｏｒｓｌｓｓｏｔｔｔｅｉｅｕｔｈｗｈａ，ｈｍｐｒｖｄａｇｒｔｍｈｓｉｈｅｆｉｉｎｙｏｎｒｙｕｉｉａｉｎ．ｏｅｌｏｉｈａａｈｇｒｅｃｅｃｆｅｅｇｔｌｚｔｏ

基于深度学习的WSN分簇路由算法研究

基于深度学习的WSN分簇路由算法研究基于深度学习的WSN分簇路由算法研究摘要：无线传感网络（Wireless Sensor Networks，WSN）是由多个无线传感器节点组成的网络，可监测和控制物理世界中的环境信息。

由于传感器节点能够自组织，它们可以形成一个分布式的系统，具有大规模、低功耗、低成本、灵活性等优越性能。

分簇路由算法是WSN中最重要的算法之一，能够有效地降低网络能耗。

本文提出了一种基于深度学习的WSN分簇路由算法（DeepCluster），该算法通过深度学习技术来学习网络特征，并综合考虑节点的位置，能量和信号强度等影响因素来进行节点分簇和路由决策，从而降低网络能耗，提高网络性能。

实验结果表明，DeepCluster算法相比其他常见的WSN路由算法，能够有效降低节点能耗，并且能够快速适应不同的网络环境，具有更好的适应性和稳定性。

关键词：无线传感网络；分簇路由算法；深度学习；能耗；性能一、引言无线传感网络（WSN）是由大量的传感器节点组成的一种分布式网络，它们可以感知和控制物理世界中的环境信息，如温度、湿度、压力、光照等。

WSN系统具有大规模、低功耗、低成本、灵活性等优点，并在物联网、智能城市、环境保护、农业等领域得到了广泛应用。

然而，WSN系统的能耗问题一直是一个重要的研究课题，因为WSN中的传感器节点通常是由电池等零散能源供应，其能量有限，需长期运行。

因此，降低节点能耗是WSN系统的一个基本目标，也是提高系统寿命和可靠性的关键。

分簇路由算法是WSN中最重要的算法之一，它能够有效地降低网络能耗，延长节点寿命。

传统的分簇路由算法通常基于网络拓扑结构、节点位置、能量等因素，将节点划分为多个簇，并选择一些节点作为簇头，用来转发数据。

然而，传统算法的节点划分和簇头选择通常是静态的，不具有自适应性，而且对节点位置、能量等因素的考虑不够充分，容易导致节点能耗不平衡、拓扑结构不合理等问题。

因此，如何提高分簇路由算法的自适应性和可靠性，降低网络能耗，是当前WSN研究中的重要问题之一。

基于簇头选举和节点位置优化的wsn分簇路由算法

基于簇头选举和节点位置优化的wsn分簇路由算法1. 引言基于簇头选举和节点位置优化的无线传感器网络（WSN）分簇路由算法是一种在无线传感器网络中用于优化数据传输和能源消耗的技术。

该算法通过选举簇头节点和优化节点位置，在网络中实现高效的数据传输和能源利用。

本文将探讨该算法的原理、实施和应用，并分享我对其中的核心概念的观点和理解。

2. 算法概述基于簇头选举和节点位置优化的WSN分簇路由算法旨在通过构建分层结构，有效地管理大规模无线传感器网络中的节点通信。

该算法分为以下几个步骤：2.1 节点选举在算法运行初始阶段，节点根据预设的选举规则自行竞选成为簇头节点。

选举规则考虑了节点的能量消耗、通信质量和距离基站的距离等因素，优先选择能够提供稳定通信和高能源效率的节点作为簇头。

2.2 簇头选举选举出的簇头节点负责管理该簇内的通信和数据转发。

通过簇头选举，可以减少网络中节点之间的通信负载，提高网络的能源利用率和数据传输效率。

2.3 节点位置优化节点位置优化是该算法的核心概念之一。

通过优化节点位置，可以减少通信距离和能源消耗，从而延长网络的寿命。

优化方法包括节点自行调整位置和利用其他技术手段如机器学习、优化算法等进行位置优化。

3. 实施与应用基于簇头选举和节点位置优化的WSN分簇路由算法在实际应用中广泛被采用。

它可以用于许多领域，如环境监测、智能城市、工业自动化等。

该算法能够实现数据的高效采集和传输，提高系统的能源利用率和网络的稳定性。

4. 个人观点和理解个人认为，基于簇头选举和节点位置优化的WSN分簇路由算法在无线传感器网络中的应用前景非常广阔。

通过选举出高效的簇头节点和优化节点位置，可以实现数据的及时采集和传输，并最大限度地延长网络的寿命。

然而，该算法也存在一些挑战和限制。

节点选举和位置优化涉及到大量的计算和通信开销，需要考虑到网络规模和节点数量的影响。

随着网络规模的增加，簇头节点的负载会增加，从而影响网络的性能和稳定性。

无线传感器网络的路由算法研究

无线传感器网络的路由算法研究1.引言无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）由众多具有感知、处理、通信能力的节点组成，可以使用一些预处理技术对节点所感知到的信息进行处理，将数据传送至基站或中继节点，然后提供给用户。

由于节点之间的距离很近，因此WSN具有较高的可靠性和高度的自组织性，同时还具有良好的环境适应性和扩展性。

在无线传感器网络中，路由算法是节点间通信和数据传输的关键，能够直接影响到整个网络的性能。

因此，本文将从以下几个方面阐述无线传感器网络中的路由算法研究。

2.WSN路由算法的概述无线传感器网络中的路由算法包括平面路由、分层路由及基于密集子图的路由等。

平面路由仅在一个平面上进行数据传输，具有简单性高和低延迟等特点。

但由于节点数量的增加，所需通信距离加大，这种算法的拓扑结构不再是平面的，因此平面路由的使用受到限制。

分层路由将节点分层，为每一层节点选择一组通信路径，通过尽量避免要传输的绝对路径的组合数量来提高其质量。

这种算法具有低成本、高效和高度自组织性等优点，但也存在着时延较大、能量消耗较多以及可扩展性差等缺点。

密集子图基础路由算法是一类新型的路由算法，其特点是利用区域中密集子图之间的拓扑关系来实现数据传输，具有成本低、通信时延短、能耗小等优点，但也存在着传输距离较短、网络容量受限等问题。

3.典型的WSN路由算法AODV (Ad-hoc On-demand Distance Vector)，是一种基于距离向量路由算法的路由协议，通过网络中的节点维护着相互之间到目标节点的路由路径信息来查找路由，路由更新的决策基于当前网络拓扑和传输性能的变化，是一种基于反应的路由算法。

LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是一种分层式路由协议，使用动态聚类技术将WSN中的节点按照簇的方式分成不同的层次结构，并在每一个簇中选择一个簇头以负责聚合本簇中所有节点所上传数据并向基站进行传输，LEACH能有效地降低网络中节点的能耗，保证了整个网络的稳定性以及延长了网络的寿命。

无线传感器网络(WSN)的技术与应用

无线传感器网络（WSN）的技术与应用无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是一种由若干个无线传感器节点构成的网络。

每个传感器节点都具有感知、处理和通信功能，能够通过无线信号进行数据的传输和交流。

WSN技术在近年来得到了广泛的应用和研究，其在环境监测、智能家居、农业、工业控制等领域具有重要的意义。

一、WSN技术的基本原理和特点WSN技术的核心是无线传感器节点，它是由微处理器、传感器、无线通信模块和能量供应装置等组成。

传感器节点可以感知周围环境的不同参数，例如温度、湿度、光照强度等，并将这些数据进行处理和存储。

节点之间通过无线通信进行数据的传输，形成一个自组织的网络结构。

WSN具有以下几个主要特点：1. 无线通信：WSN采用无线通信方式，节点之间可以通过无线信号传输数据，不受布线限制，能够灵活部署在不同的环境中。

2. 自组织性：WSN的节点具有自组织能力，可以根据网络拓扑结构和节点的状态进行自动组网，形成一个动态的网络结构。

3. 分布式处理：WSN中的每个节点都具有数据处理和存储的能力，可以进行分布式的数据处理，实现网络的协同工作。

4. 能量有限：WSN中的节点能量有限，需要通过能量管理或是能量收集技术来延长节点的寿命。

二、WSN的应用领域与案例分析1. 环境监测：WSN可以用于环境参数的实时监测和采集。

例如，在自然灾害预警系统中，通过部署大量的传感器节点，可以实时监测地震、洪水等灾害情况，为应急救援提供及时的信息。

2. 智能家居：WSN可以实现智能家居的自动化控制。

通过部署传感器节点，可以实时感知室内温度、湿度等信息，并进行智能控制，实现温度调节、灯光控制等功能。

3. 农业领域：WSN可以用于农业生产的智能化管理。

通过在农田、温室等地部署传感器节点，可以实时监测土壤湿度、温度等参数，并为农民提供农作物的生长状态和病虫害预警等信息。

4. 工业控制：WSN可以应用于工业生产过程的实时监测和控制。

一种新的基于LEACH的WSN路由算法

ｈａｓｗｅｅａｏｄｄ，ｗｉｈｐｏｉｅｈｎｒｏｄｓｐｏｏｔｎｉｆｓｎｏｏｅｎｔｅｓａｙｓａｅｌｓｅ — ｅｄｒｖｉｅｈｃｒｖｄｓｔｅｅｅｇｌａ ’ ｒｐｒｉａｔｏｅｓｒｎｄ．Ｉｈｔｄｔｔ，ｃｕｔｒｙｏｌｙｅｈａｅｄｉａａｔｅｓｎｏｅｂｎｏｒｍｕｔ —ｈｐｅｄｓｎｓｄｔｔｉｋｎｄｙｏｅｈｐｏｆｉｏ．ＣｍｐｒｄｗｉｌｓｉａｌｏｔｍＥＨ，ｓｍｕａｉｎｔｏｈｏａｅｔｃａｓｃｌｇｒｈＬＡＣｈａｉｉｌｔｏｒｓｌｈｗａｈｍｐｏｅＥＨｇｒｈｈｓｂｔｒｅｅｇａａｃｎｃｉｖｓａｂｉｕｍｐｏｅｎｎｅｕｔｓｏｔｔｔｅｉｒｖｄＬＡＣａｏｔｍａｅｔｎｒｂｌｎｅａｄａｈｅｅｎｏｖｏｓｉｒｖｍｅｔｏｓｈｌｉｅｙ
定工作阶段，节点间的数据传输采用单跳和多跳相结合的通信方式，从而降低网络能耗。仿真结果表明，与传统的ＬＡＨＥＣ
算法相比，改进的ＬＡＨ算法能量均衡性更好，ＥＣ并显著地延长了网络的存活时间。
关键词：无线传感器网络；由算法；路分簇；生存周期
ｓｖｎｒｈｒｃｓｆｏｇｄｓａｃａａｔａｓｓｉｎ，Ｓｌｉｒｖｄｒｕｉｇｐｏｏｏｓｒｐｓｄｉｈｓｐ－ｉｅｅｅｇｉｔｅｐｏｅｓｏｎｉｔｎｅｄｔｒｎｍｉｏｙｎｌｓＯａｌｍｐｏｅｏｔｒｔｃｌｎｗａｏｏｅｎｔｉａｐ

无线传感器网络数据融合算法

无线传感器网络数据融合算法无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种由大量分布在监测区域内的无线传感器节点组成的网络系统。

这些节点能够感知环境中的各种参数，并将采集到的数据进行处理和传输。

然而，由于资源受限以及节点之间的通信受限等问题，WSN中的数据往往存在着不可避免的噪声、丢包和不一致等问题，因此需要数据融合算法来对这些数据进行处理与融合，以提高数据的准确性和可靠性。

数据融合算法是将来自不同传感器节点的原始数据进行处理与融合，生成更可靠、准确和一致的信息的过程。

通过合理选择、分析和利用数据，数据融合算法可以剔除错误数据，降低不确定性，并提供更准确的监测结果。

对于无线传感器网络而言，数据融合算法可以帮助减少能源消耗、延长网络寿命、提高数据传输效率等。

一种常用的无线传感器网络数据融合算法是卡尔曼滤波算法。

卡尔曼滤波算法在多传感器的情况下，通过递归地估计系统状态和观测噪声协方差来实现数据融合。

该算法利用线性动力学系统的状态估计和观测数据的线性关系，通过最小均方误差准则对系统状态进行估计。

卡尔曼滤波算法的优点是能够充分利用各传感器的信息，融合后的结果比单一传感器产生的信息更准确。

除了卡尔曼滤波算法，还有其他一些常用的无线传感器网络数据融合算法。

例如，加权平均算法（Weighted Average）可以根据传感器的可靠性对数据进行加权平均，提高了数据融合结果的准确性。

最大值算法（Maximum）将多个传感器采集到的数据中的最大值作为融合结果，适合于对数据极值感兴趣的应用场景。

而最小值算法（Minimum）则是将多个传感器采集到的数据中的最小值作为融合结果，适用于对数据安全性要求较高的场景。

此外，还有一些高级的无线传感器网络数据融合算法，如粒子滤波算法、神经网络算法等。

这些算法可以更加精确地处理融合的数据，提高数据的可信度和精确度。

然而，这些算法往往需要更高的计算资源和较大的存储开销，因此在实际应用中需要根据具体需求进行选择。

典型的WSN路由协议

典型的WSN路由协议典型的无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）路由协议有多种，其中包括基于层级结构的协议、基于分簇结构的协议、基于数据中心的协议等。

在以下文本中，我将详细介绍这些典型的WSN路由协议。

一、基于层级结构的协议基于层级结构的WSN路由协议通常将网络节点划分为多个层级，如根节点、中间节点和叶子节点。

这些协议的主要目标是将传感器节点的数据从低层级传输到高层级，从而实现对数据的收集和处理。

1. LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）LEACH是一种基于层级结构的分簇协议，采用随机方式选择簇首。

在LEACH中，各个节点根据能量水平选择成为簇首或普通节点。

簇首节点收集普通节点的数据并进行聚合，然后将聚合结果传输到基站。

2. HEED（Hybrid Energy Efficient Distributed Clustering）HEED是一种能量效率分簇协议，采用分布式方式选择簇首。

在HEED 中，每个节点通过计算能量、距离和节点密度等指标来选择簇首节点。

该协议通过平衡能量消耗和网络负载来延长网络寿命。

二、基于分簇结构的协议基于分簇结构的WSN路由协议将网络节点按照一定的规则划分为不同的簇，以便有效地管理和协调数据传输。

1. PEGASIS（Power-Efficient Gathering in Sensor Information Systems）PEGASIS是一种能量有效的数据收集协议，在不选择簇首的情况下通过链式传输将数据传输到基站。

该协议通过最小化传输功率和距离来延长网络寿命。

2. SEP（Stable Election Protocol）SEP是一种能量稳定的分簇协议，通过轮流的方式选择簇首节点。

在SEP中，每个节点有一个能量阈值，当能量低于阈值时，节点将成为簇首并将其能量转移到其他节点上。

WSN(路由协议)

• 定向扩散最大的特点是引入梯度的概念，优势在于扩
散过程中能够根据经验选取较好的路径以实现节能。
使用查询机制按需建立路由，避免了保存全网信息。适用于持续性查询的应用，而不适用于一次性查询应用。
谣传路由
• 在有些数据传输量较小的无线传感器网络应用中，如
果采用定向扩散路由，需要经过查询消息的泛洪传播
定向扩散路由
• Directed Diffusion for Wireless Sensor Networking • 汇聚节点将查询任务封装成兴趣消息（Interest）的形式，采用泛洪方式传播兴趣消息到其他节点，兴趣消息用来表达用户对监控区域内感兴趣的信息，例如监控区域内的温度、湿度和光照等环境信息。在兴趣消息的传输过程中，协议逐跳地在每个节点上建立反向的从数据源到汇聚节点的数据传输梯度。节点将采集到的数据沿着梯度方向传送到汇聚节点。
泛洪式（Flooding）路由协议
Flooding一种古老的协议。没有任何路由算法，不需要维护网络的拓扑结构和路由计算，接收到消息的节点以广播形式转发数据包给所有的邻节点。每一个相
邻节点又将其传输给各自的每一个邻居节点，一直到
将数据传输给目标节点为止，或者为该数据所设定的生存期限变为0为止。
A
A
A
A
B节点融合新数据，并通过 ADV发布新数据消息
SPIN协议评价
优点
部分解决了内爆和重叠问题不需要进行路由维护对网络拓扑变化不敏感，可用于移动WSN
缺点
本质上SPIN还是向全网扩散新消息，开销比较大
SPIN协议族（Protocol Family）
SPIN-PP
For networks using point-to-point transmission media Ideal conditions assumed with no packet loss

5G通信技术下的无线传感器网络设计与应用

5G通信技术下的无线传感器网络设计与应用随着5G技术的快速发展，人们对无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）的应用场景愈发广泛。

WSN是一种由大量分布式无线传感器节点组成的网络，其主要用于感知实时数据、控制环境和执行某些应用程序。

本文将介绍5G通信技术下的无线传感器网络设计与应用。

一、5G通信技术下的无线传感器网络设计在5G时代，WSN将会面临诸多挑战和机遇。

首先，基于5G技术的通信网络将提供更高的带宽、更快的传输速度和更低的延迟。

其次，智能设备和传感器的数量将以指数级增长。

最后，WSN在应用场景上将更加广泛和深入，例如智能家居、智能工厂和智能城市等。

在5G通信技术下，WSN需要考虑以下几个方面的设计：1. 网络拓扑WSN的网络拓扑决定了其信道利用率和能耗等性能指标。

网络拓扑种类繁多，包括星型、树形和网状等。

在5G时代，因为数据量大，色度低，树状网络在多信道情况下有更好的性能表现。

2. 路由策略路由策略是指在WSN中节点之间进行数据通信时选择的路径。

5G通信技术的高带宽和低延迟，为WSN提供了更多优化路由策略的机会，例如利用分布式算法和机器学习等技术。

3. 能量管理WSN的节点往往是由微型电池供电，充足的能量是确保WSN运行的关键。

在5G时代，能源分散问题将会更加严峻，因此需要寻找低功耗的设备和协议来实现能量管理。

二、5G通信技术下的无线传感器网络应用WSN的应用场景广泛，它可以用于环保检测、农业监控、智能交通、智能家居等领域。

本文将主要介绍WSN在智能工厂和智能城市的应用。

1. 智能工厂智能工厂依托于WSN技术，可以实现生产和物流的数字化转型，以提高生产线的效率和生产质量。

WSN可以用于生产线的物联网连接、物流监控和质检等环节，以实现数字化管理和数据分析，并在此基础上优化生产线。

2. 智能城市智能城市是指利用信息技术和物联网技术实现城市智能调度和管理。

WSN在智能城市中发挥着重要的作用，可以用于环境监测、交通监管和智能安防等领域。

WSN中一种用于频谱检测的节点选择与路由算法

ｍａｉｎｕｓｅｒｏｃｃｕｐｉｅｓｔｈｅｂａｎｄｏｒｎｏｔ．Ｔｈｅｒｅｆｏｒｅ，ｔｈｅｏｖｅｒａｌｌｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｏｆｄｅｔｅｃｔｉｏｎ（ＰＤ）ｉｓｍａｘｉｍｉｓｅｄａｔｑｕｅｙｉｒｎｇｎｏｄｅｏｒｆａｇｉｖｅｎｐｒｏｂａｂｉｌｉｔｙｏｆｆａｌｓｅａｌａｒｍ（ＰＦＡ）ａｎｄａｇｉｖｅｎｐｏｗｅｒｂｕｄｇｅｔｎｅｅｄｅｄｏｒｆｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｔｏｓｅｎｄｔｈｅｉｆｎｏｒｍａｔｉｏｎ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｈｓｓｈｏｗｔｈａｔ
第３１卷第３期
２０１４年３月
计算机应用与软件
ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓａｎｄＳｏｆｔｗａｒｅ
Ｖｏ１．３１Ｎｏ．３
Ｍａｒ．２０１４
ＷＳＮ中一种用于频谱检测的节点选择与路由算法
ＡｂｓｔｒａｃｔＡｉｍｉｎｇａｔｓｐｅｃｔｒｕｍｄｅｔｅｃｔｉｏｎｉｓｓｕｅｉｎｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ，ｗｅｉｆｒｓｔｕｓｅｅｎｅｒｇｙ — ｂａｓｅｄｄｅｔｅｃｔｏｒｔｏｃｏｌｌｅｃｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｄａｔａ

面向无线传感器网络的移动最优路由算法研究

面向无线传感器网络的移动最优路由算法研究近年来，随着无线传感器网络技术的快速发展，越来越多的无线传感器应用场景涌现出来。

在这些应用场景中，移动无线传感器网络（Mobile Wireless Sensor Networks，MWSNs）由于其具有高度灵活性和可部署性的特点，获得了广泛的关注和研究。

而对于MWSNs而言，移动最优路由算法的研究则尤为重要。

MWSNs是一种由移动无线传感器组成的自组织网络，节点可以在网络中自由移动。

这种网络结构使得MWSNs可以适应各种环境，实现临时部署和快速响应。

然而，由于节点可以随意移动，网络拓扑结构的不断变化对数据传输和路由选择提出了巨大的挑战。

因此，设计一种能够在不稳定的网络环境下实现数据传输的移动最优路由算法对于MWSNs的应用至关重要。

现有的移动最优路由算法主要可以分为两大类：位置无关的和位置相关的算法。

位置无关的算法通过统计信息、网络拓扑或传感器数据等基本信息进行路由选择，而位置相关的算法则利用节点的位置信息进行相应的决策。

在位置无关的算法中，常见的有贪婪算法、集群算法和虚拟格网算法等。

贪婪算法是一种简单直观的路由选择方法，每个节点只根据邻居节点信息选择下一跳节点。

集群算法则将整个网络划分为若干个集群，每个集群内部的数据传输通过集群内的路由节点进行，跨集群的数据传输则通过集群间的路由节点。

虚拟格网算法则将网络拓扑结构抽象成为一个虚拟的方格网，每个方格内部的数据传输使用最短路径算法。

而在位置相关的算法中，常见的有基于位置预测的算法和基于位置更新的算法等。

基于位置预测的算法通过研究节点移动的规律和趋势，预测节点未来的位置，从而进行路由选择。

基于位置更新的算法则通过周期性地更新节点的位置信息，实时地进行路由选择。

尽管目前已经有了许多成熟的移动最优路由算法，但是这些算法在面对复杂的网络环境时仍然存在一些问题和挑战。

首先，网络拓扑结构的不断变化使得路由选择更加困难，需要设计更加适应动态变化的算法。

无线传感器网络中的路由协议研究

无线传感器网络中的路由协议研究近年来，无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）正在被广泛应用于工业自动化、环境监测、智能交通等领域，成为新一代信息化技术的重要组成部分。

在WSN中，路由协议是数据传输的关键。

因此，无线传感器网络中的路由协议研究备受关注。

一、路由协议的定义和分类路由协议是指在一定的路由算法和路由协议信令的基础上，为数据在网络中寻找目的地址并传输的一种协议。

根据其设计的目的和方法不同，路由协议可分为集中式和分布式两种。

集中式路由协议将网络中的路由计算统一由中央节点完成，然后将路由表分发给其他节点。

分布式路由协议则是将路由计算过程分散到每个节点，并通过节点间的通信实现路由信息的交换。

在WSN中，采用分布式路由协议的情况比较普遍。

根据具体的路由算法不同，路由协议又可分为无层次、平面层次和分层三种。

无层次路由协议没有明显的层次结构，每个节点都可以进行路由计算和信息交换。

平面层次路由协议将网络分为若干平面，每个平面内的节点路由计算方式相同，不同平面间的节点需要交换路由信息。

分层路由协议则将网络划分为若干层次，每个节点只在本层次内进行路由计算，通过层间协作实现信息传输。

二、套路协议的性能指标路由协议的优劣可以通过一系列性能指标来评价。

主要包括：1. 能耗：WSN中的节点往往是由一小块电池供电，因此能耗是路由协议性能评价的重要指标之一。

2. 延迟：WSN中经常要求实时性很高，因此数据的运输时间成为了路由协议性能的重要方面。

3. 数据传输可靠性：WSN中节点的故障率较高，同时因为环境受到各种干扰，数据包丢失或重传的情况较为常见。

因此，保证数据传输可靠性是路由协议的重要目标。

4. 网络拓扑结构：路由协议的设计包括网络拓扑结构的策略，如何将路由表分发到各个节点，拓扑结构的影响因素有节点通信距离、信道带宽等。

三、常见的路由协议1.LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）：LEACH是WSN中应用性最广泛的集群协议，它采用分层结构以及分簇的方式降低整个网络的能耗，并利用定期轮换簇的方法来防止单个节点过早的能量耗尽。

无线传感器网络(WSN)技术

无线传感器网络(WSN)技术无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是由大量分布式传感器节点组成的自组织、具备自动感知、处理、通信和控制功能的无线网络系统。

其特点是智能化、自组织、自适应和自愈合等，可以应用于环境监测、智能交通、灾害预警等领域，是物联网技术的重要组成部分。

一、WSN技术的概念与特点1、WSN技术的概念WSN技术是指将大量的分布式传感器节点组成的自组织、具备自动感知、处理、通信和控制功能的无线网络系统。

WSN 中的每个节点都具备感知环境信息和自我组织的能力，通过互相通信完成数据收集和处理，以实现对环境的全面感知和有效控制。

2、WSN技术的特点（1）智能化：WSN中的节点都具备感知和处理环境信息的能力，通过自适应和自我组织的算法实现智能化的数据处理和控制。

（2）自组织：WSN的节点通过互相通信、相互协作，自组织形成一种分布式网络结构，实现自我管理和自我调节的能力。

（3）自适应：WSN通过自适应算法实现网络拓扑结构的自动调整，保证网络稳定性和可靠性。

（4）自愈合：WSN中的节点可以根据网络拓扑结构的变化自我调整，保证网络的稳定性和可靠性。

二、WSN技术的应用场景WSN技术可以应用于如下领域：1、智能交通系统WSN可以应用于智能交通系统中，通过无线传感器节点对车辆、路况等进行监测和控制，实现智能化的交通管理和调度。

2、环境监测WSN可以应用于环境监测中，通过无线传感器节点对环境因素进行感知和数据采集，掌握环境变化情况，及时预警并采取相应措施。

3、智能医疗系统WSN可以应用于智能医疗系统中，通过无线传感器节点对病人体征进行实时监测和记录，实现智能化的医疗管理和控制。

4、灾害预警WSN可以应用于灾害预警中，通过无线传感器节点对地震、火灾等灾害进行实时监测和预警，及时采取措施，减轻灾害损失。

三、WSN技术的实现方法和算法1、WSN技术的实现方法WSN技术的实现方法包括节点硬件设计、节点软件设计和网络协议设计三个方面。

一种能量均衡有效的WSN分簇路由算法

一种能量均衡有效的WSN分簇路由算法冯江;茅晓荣;吴春春【摘要】In order to reduce the average energy consumption of a cluster in Wireless Sensor Network(WSN) clustering routing protocol, and solve the problem of unbalanced energy consumption of cluster-head near the sink node, this paper presents a new algorithm called Balanced Energy Efficient Routing Algorithm(BEERA). It contains constructing the energy consumption model and providing the routing algorithms of BEERA, discusses a series of key issues such as how to calculate the best competitive radius, select the cluster-heads, establish forwarding path among the clusters and generate the clusters. Simulation results show that BEERA prolongs the WSN lifetime effectively compared with Leach and other protocols. It has higher feasibility and stability with the duration of stable period achieved by 19.6%~129% and the turns number improved by 22.8%~58.6% when entering into HRD phase.%为减少无线传感器网络分簇路由协议中簇内的平均能耗,解决汇聚点附近簇头能耗不均的问题,提出BEERA路由协议,设计其能量消耗模型及路由算法.给出其最优竞争半径的计算、簇头节点的选举、簇间转发路径的建立及簇的生成方法.仿真结果表明,与LEACH等协议相比,新的路由协议能有效地延长网络生存周期,稳定期的持续时间提高19.6％～129％,进入HRD阶段的轮数提高22.8％～58.6％,具有较高的可行性和稳定性.【期刊名称】《计算机工程》【年(卷),期】2012(038)023【总页数】4页(P88-91)【关键词】无线传感器网络;簇头;汇聚节点;分簇路由协议;竞争半径;平均能耗【作者】冯江;茅晓荣;吴春春【作者单位】江西理工大学信息工程学院,江西赣州341000;西安交通大学计算机系,西安710043;江西理工大学信息工程学院,江西赣州341000;江西理工大学信息工程学院,江西赣州341000【正文语种】中文【中图分类】TP3931 概述在无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)中，分簇路由协议由于节能性好等特点，已成为WSN路由协议研究的热点[1]。

一种能量有效的wsn分簇路由算法

一种能量有效的wsn分簇路由算法无线传感器网络（WirelessSensorNetwork,WSN）是一种由大量分布式的、具有感知、处理和通信能力的微型无线传感器节点组成的网络系统。

WSN具有自组织、自适应、低功耗、低成本、易部署等特点，被广泛应用于环境监测、智能交通、农业、医疗等领域。

WSN节点具有能量限制，在传输数据、处理数据、通信等过程中会消耗大量的能量，因此如何提高WSN的能量利用效率，延长网络寿命成为了WSN研究的热点问题。

WSN的分簇路由是WSN中常用的一种路由协议。

分簇路由将网络中的节点划分为若干个簇，每个簇由一个簇头节点负责，其他节点向簇头节点发送数据，由簇头节点进行数据聚合和转发，从而减少了无用数据传输和能量浪费。

目前，已经有很多分簇路由算法被提出，但是大多数算法存在能量不均衡、簇头节点能量消耗过快等问题，使得WSN的能量利用效率低下，网络寿命较短。

因此，如何设计一种能够有效平衡节点能量消耗，延长网络寿命的分簇路由算法成为WSN研究的重要课题。

本文提出了一种能量有效的WSN分簇路由算法，该算法基于改进的贪心算法，通过动态调整簇头节点的选举策略和数据聚合方式，实现了节点能量消耗的均衡和网络寿命的延长。

首先，我们介绍算法的节点选举策略。

传统的分簇路由算法通常采用距离、能量等单一指标选举簇头节点，容易导致某些节点能量消耗过快，网络寿命较短。

本算法采用基于节点残余能量、节点负载、节点距离等多种指标的综合评估方法选举簇头节点。

具体来说，每个节点根据自身的残余能量、负载情况、距离等因素计算出一个综合评估指标，选出评估指标最优的节点作为簇头节点。

这样可以有效平衡节点能量消耗，提高网络寿命。

其次，我们介绍算法的数据聚合方式。

传统的分簇路由算法通常采用简单的数据聚合方式，如平均值、最大值等，容易导致数据冗余和能量浪费。

本算法采用基于数据相关性的聚合方式，对相邻节点发送的数据进行相关性分析，将高相关性的数据进行聚合，减少冗余数据的传输，从而降低网络能量消耗。

无线传感器网络中数据传输路由优化算法研究

无线传感器网络中数据传输路由优化算法研究第一章引言无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是由许多分布在广泛地域内的传感器节点组成的网络系统。

这些传感器节点能够感知环境中的各种信息，并将这些信息通过无线通信传输给基站或其他节点。

数据传输路由是WSN中的关键问题之一，它直接影响到网络的性能和能耗。

因此，如何优化数据传输路由成为了WSN领域的研究热点。

第二章相关工作当前，已经提出了许多数据传输路由优化算法。

其中，最经典的算法包括最短路径算法、贪心算法、遗传算法等。

然而，这些算法在实际应用中存在一些问题，如算法复杂度高、能耗大、路由不稳定等。

因此，需要寻找更加适用于WSN的数据传输路由优化算法。

第三章路由优化目标路由优化的目标是在保证传输质量的前提下，最大限度地降低能耗，并提高网络的稳定性。

为了实现这一目标，需要考虑诸多因素，如能量平衡、链路质量、路由稳定性等。

第四章路由优化算法介绍本章将介绍几种经典的路由优化算法，并分析其优缺点。

4.1 最短路径算法最短路径算法是一种经典的路由优化算法，主要通过计算节点之间的距离来确定最短路径。

然而，在WSN中，节点之间的距离不仅仅取决于两节点之间的直线距离，还与其他因素（如信号强度衰减、障碍物等）有关。

因此，最短路径算法在WSN中存在一定的局限性。

4.2 贪心算法贪心算法采用局部最优的策略，每次选择能够使得当前总能耗最小的路径。

虽然贪心算法简单且易于实现，但由于其只考虑局部最优解，可能导致全局最优解的缺失。

4.3 遗传算法遗传算法是一种通过模拟生物进化过程寻找最优解的优化算法。

对于WSN来说，遗传算法可以帮助找到较为优化的传输路由。

但是，遗传算法计算复杂度高，且对初始种群的选择和交叉操作的设计要求较高。

第五章路由优化算法优化为了改进已有的路由优化算法，本章提出了一种新的路由优化算法。

该算法采用自适应调整的策略，根据实时的网络状态自动调整传输路由。

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［ｙｗｒｓＫｅｏｄ］ＷｉｌｓＳｎｏｅｗｏｋＷＳ；ａａｏｌｃｉｎｄｔｅｈｅｓＣａｒｉｇＲｕｉｇＰｏｌｍ（Ｒ）ｒｅｅｓｒｔｒ（Ｎ）ｄｔｃｌｔ；ａｆｓｎｓ；ｒｎｏｔｒｂｅＣＰｅｓＮｅｏａｒｙｎ
载路由算法。通过计算移动设备的最优接收数据位置，划移动设备的路径，降低传感器节点的能量消耗，由此提高网络性能。模拟结果规表明，该算法能在保证数据时新性的前提下，较大地减少网络能耗。
关健诃：无线传感器网络；数据收集；数据时新性；运载路由问题
ＷＳＣａｒｉｇＲｏｔｇｌｏｉｍａｉｙｎｔｒｓｎｓＮｒｙｎｕｉｇｒｔＳｔｆｉｇＤａａｅｈｅｓｎＡｈｓＦ
时刻开始的时间内到达基站。网络中存在若干机器人（移
标区域进行监测。当某事件发生时，监测到该事件的传感器
节点将其报告给基站。基站为了持续监视该事件，需要其他传感器节点定期采集数据传送到基站。同时，为了保证数据的时新性，必须将监测数据在一定时间内转发到基站，避免数据失效。例如农田环境灾害监测、结构安全监测等应用…。
ＤＯｈ１．９９．ｓ．００３２．０２０．２０３６／ｉｎ１０ —４８２１．３０２ｊｓ
１概述
无线传感器网络（ｒｌｓＳｎｏｅｏ，Ｎ能够对目ＷｉｅｅｓＮｔｒＷＳ）ｅｓｒｗｋ
２运载路由问题描述与分析
２１问题描述．ＣＰ可简单描述为：基站得知网络中某事件发生后，要Ｒ求传感器节点每隔７时间采集一次数据，数据必须自产生１一该
ｍｏｉｅｅｅｎｒｓｏｔｔｎ，ｔｉａｅｒｐｅｆｃｅｔｃｒｙｉｇｒｕｉｇａｇｒｔｍ．Ｉａｃａｅｅｏｔａｏｅｐｓｔｎｏｂｌｂｌｌｍｅｔｔａｐｒａｏｈｓｐｐｒｐｏｏｓｓａｅｉｎａｒｎｏｔｏｈｎｉｎｉｎｌｉｔｃｕｌｔｓｔｐｉｌｎｄｏｉｏｓｆｒｍｏｉｌｈｍｉｅｅｅｅｔｏｔａｓｔｄｔ，ａｄｐａｓｔｅｐｔｓｏｂｌｌｍｅｔ，ＳａｈｎｒｙｃｎｓｍｐｉｎｏｅｓｒｎｄｓｉｅｕｅｎｅｎｔｒｌｍｎｓｔｎｍｉａａｎｌｎｉａｆｍｏｉｅｅｅｎｓＯｔｔｔｅｅｅｇｏｕｔｆｓｎｏｏｅｓｒｄｃｄａｄｔｅｗｏｋｒｌｈｈｏｈｐｅｏｍａｃｓｉｒｖｄｆｒｒｎｅｉｍｐｏｅ．Ｓｉｌｔｎｒｓｔｈｗａｈｒｐｓｄｌｏｔｍａｄｃｅｗｏｋｅｅｇｏｕｔｎｕｄｒｔｅｐｅｉｅｏｍｕａｉｅｕｌｓｏｔｔｔｅｐｏｏｅａｇｒｈｃｎｒｕｅｎｔｒｎｒｙｃｎｓｍｐｉｎｅｈｒｍｓｆｏｓｈｉｅｏｇａａｔｅｎａａｆｅｈｅｓｕｒｎｅｉｇｄｔｓｎｓ．ｒ
第３８卷第３期
Ｖｂ－８１３
・
计
算
机
工
程
２１０２年２月
Ｆｅｕｒｂｒａｙ２０１２
Ｎｏ．３
ＣｏｍｐｕｅｇｎｅｉｇｔｒＥｎｉｅｒｎ
网络与通信・
一
文章编号：ｌ０—３２（１） —０６—Ｉ０ｏ４８０２３０３Ｉ文献标识码：２０４Ａ
动设备）助传输，它们可以移动到某个节点接收数据，后辅然
移动到另外一个节点送出数据。问题的目标是在满足数据时
由于传感器节点能量有限，为了延长网络生命周期，本文引
入移动设备辅助传送数据。这样可：网络中存在２种数据看作传送方式，一种是通过网络节点之间多跳方式进行的数据传送，另一种是通过节点一移动设备一节点／基站方式进行的数据
ＣＮＧＰｉＷＥＨＥｅ，ＮＧａ－ｉ，ＶＮＧＧｕ－ｎＹｈｂｎ、Ａｏｊｕ
（ｃｏｌｆｎｏｍａｉｎＳｉｎｅａｄＥｇｎｅｎ，ｅｔｌｏｔｉｅｓｔ，ｈｎｓａ１０３ＣｉａＳｈｏＩｆｘｔｃｅｃｎｎｉｅｒｇＣｎｒｕｈＵｎｖｒｉＣａｇｈ０８，ｈｎ）ｏｏｉａＳｙ４
［ｓｒｅｌＩｒｅｔｆｅｒｑｉｍｅｔｆａｅｈｅｓｎＷｉｌｓＳｎｏｅｗｏｋＷＳ）ｂｏｉｉｇｎｔｏｋｄｔｔｎｐｒｔｎａｄＡｂｔａｔｎｏｄｒＯｓｉｙｔｕｅｎｔｆｓｎｓｒｅｓｅｓｒｔｒ（Ｎ，ｙｃｍｂｎｎｅｗｒａａｒｓｏｔｉｔａｓｈｅｒｏｄａｒｉｅＮａａｏｎ
中田分类号：运载路由算法Ｎ
成培，翁艳彬，王国军
（中南大学信息科学与工程学院，长沙４０８）１０３
摘
要：为满足无线传感器网络应用的数据时新性，综合节点传送数据和移动设备辅助传送数据２种方式的优点，提出一种能量高效的运