基于蚁群优化算法的无线传感器网络路由算法研究

论文摘要

传感技术,微电机系统（Micro-Electro-Mechanism System.MEMS）技术,嵌入式计算技术和通信技术的快速发展和高度集成,使传感器本身的传感手段更丰富、处理能力更强、体积更趋微型化,单个传感器节点微不足道,但大量的这种具有无线通信和数据处理能力传感器器件通过一定的协议构成自组织网络——无线传感器网络,可以有效的进行传感数据收集和传输,为用户提供丰富的多元信息,在军事、民用和工业生产等领域具有广阔的应用前景,成为当前的研究热点之一。由于无线传感器网络与其他的通信网络,包括无线Ad hoc网络,有着截然不同的特点,使得关于无线传感器网络的路由研究极具挑战性。比如,没有全地址机制、动态的拓扑结构以及非常有限的各种资源。因此,近年来提出了许多新的无线传感器网络路由算法。作者在文中对一些路由协议进行了分析、比较,汲取先进的算法思想,提出了基于蚁群优化算法的无线传感器网络路由算法。利用蚁群优化算法的简单易于实现、局部工作、将跳数融合到信息素形成以及支持多条路径的特点,设计了基于蚁群优化算法无线传感器网络路由算法。蚁群优化方法的自组织、动态和多路径的特性使其特别适合应用于无线传感器网络的路由。本文在定向扩散算法的基础上设计了基于蚁群优化算法的无线传感器网络路由算法（ARAWSN）。该算法具有路由代价低、自适应性好、支持多路径等特点。仿真分析表明,该算法与定向扩散算法相比,在平均传输延时方面基本相近,但在网络平均能量消耗方面有显著的改善。此外,ARAWSN算法还具有可靠性高适应性强等优点。另外,该算法能够通过调整信息素浓度和局部启发值的权重,对路由质量进行综合优化,实现网络的拥堵控制和能量均衡等,以满足各种不同应用的需要。经过对该路由算法的仿真测试,证明该算法基本达到了无线传感器网络路由算法的设计目标。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究的背景和目的
• 1.2 研究现状分析
• 1.2.1 军事领域的研究现状
• 1.2.2 民事领域的研究现状
• 1.2.3 学术界的研究现状
• 1.3 本文主要工作
• 1.4 本文的组织结构
• 第2章 无线传感器网络概述
• 2.1 无线传感器网络体系结构
• 2.2 无线传感器网络协议协议栈结构
• 2.3 无线传感器网络的关键技术和性能评价标准
• 2.3.1 无线传感器网络的关键技术
• 2.3.2 无线传感器网络的性能评价标准
• 2.4 无线传感器网络的特点和挑战
• 2.5 本章小结
• 第3章 无线传感器网络路由协议研究
• 3.1 无线传感器网络路由协议算法设计目标
• 3.2 无线传感器网络路由协议算法设计面临挑战
• 3.3 现有无线传感器网络路由协议分类
• 3.3.1 平面路由协议
• 3.3.2 层次路由协议
• 3.3.3 基于位置信息的路由协议
• 3.3.4 基于数据流和QoS的路由协议
• 3.3.5 路由协议比较
• 3.4 本章总结
• 第4章 基于蚁群优化算法无线传感器网络路由算法
• 4.1 蚂蚁算法的原理
• 4.1.1 蚂蚁觅食的现象
• 4.1.2 人工蚁群和真实蚁群的联系
• 4.1.3 蚁群算法的基本原理
• 4.1.4 蚁群算法的模型
• 4.2 蚁群算法应用于无线传感器网络路由算法的优点
• 4.3 基于蚁群算法的无线传感器网络路由算法
• 4.3.1 路由算法的一些假设
• 4.3.2 基于蚁群优化算法的无线传感器网络路由算法概述
• 4.4 基于蚁群算法的无线传感器网络路由算法的实现细节
• 4.4.1 报文设计
• 4.4.2 路径的搜寻
• 4.4.3 数据传输和路由维护
• 4.4.4 路由失败的处理
• 4.5 本章小结
• 第5章 仿真实验
• 5.1 仿真环境
• 5.2 仿真结果分析
• 5.2.1 仿真结果评价参数
• 5.2.2 仿真结果与分析
• 5.3 本章小结
• 结论
• 致谢
• 参考文献
• 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果