基于蚁群算法的WSN路由算法研究

论文摘要

无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)是由部署在监测区域内大量的微型传感器节点,通过无线通信方式形成的一个多跳的自组织的网络系统。其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中感知对象的信息,并发送给观察者。无线传感器网络是计算机科学技术的一个新的研究领域,具有非常广阔的应用前景,已经引起了学术界和工业界的高度重视。路由技术是无线传感器网络的关键技术,也是影响网络整体性能的重要因素之一。由于无线传感器网络和其它的通信网路,包括无线Ad hoc网络相比,有着截然不同的特点,这就使得无线传感器网络的路由研究极具挑战性。近年来提出了不少专门针对无线传感器网络的路由协议,如泛洪法(Flooding)、信息协商传感器协议(SPIN)、定向扩散协议(DD)等。本文详细的研究了这几种路由协议,并在此基础上提出了基于蚁群优化算法的无线传感器网络路由算法。该算法是由Sink节点在整个网络中定期的广播名为IMP(Interest Message Packet)的报文,向整个网络传送Sink节点所感兴趣的数据特征,并且建立和更新梯度场,形成和更新各条路径上的信息素。信息素的形成不仅要考虑节点之间的梯度,还要考虑节点的剩余能量。当某个节点发现符合要求的数据时,该节点成为源节点,并向Sink节点发送类似蚂蚁的数据包。节点在选择路由的时候,根据信息素的浓度来计算各相邻节点被选择作为下一跳的概率。也就是说,梯度大而且剩余能量多的相邻节点更有可能成为下一跳,因此数据包的发送不会总是沿着一条路径进行。这样,在尽量沿着梯度最大的路径发送数据的同时,尽可能平均的消耗各个节点的能量。同时,为了防止一些节点由于作为中间节点转发数据包过早死亡而导致这些节点所在的区域失去监控,在算法中还设置了节点的能量阈值,当节点的能量小于能量阈值时,就尽可能不要再承担转发数据的任务。通过对该路由算法的仿真,验证了该算法有效性,同时,仿真表明算法具有较小的平均延迟和平均能量消耗。

论文目录

• 中文摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 课题背景
• 1.2 研究目的与意义
• 1.3 研究现状
• 1.4 本文的主要工作
• 1.5 本文的组织结构
• 第2章 无线传感器网络
• 2.1 无线传感器网络与Ad hoc网络
• 2.2 无线传感器网络的体系结构
• 2.3 无线传感器网络协议体系结构
• 2.4 无线传感器网络的特点和挑战
• 2.5 无线传感器网络的性能评价
• 2.6 无线传感器网络的应用领域
• 2.7 本章小结
• 第3章 蚁群算法的研究
• 3.1 蚁群算法的原理
• 3.2 蚁群算法的步骤及模型
• 3.2.1 蚁群算法的步骤
• 3.2.2 蚁群算法模型
• 3.2.3 基本蚁群算法中参数优化问题
• 3.3 改进的蚁群算法
• 3.3.1 蚁群系统
• 3.3.2 最大-最小蚂蚁系统
• 3.3.3 自适应蚁群算法
• 3.4 蚁群算法的应用
• 3.5 本章小结
• 第4章 典型WSN路由及其改进算法
• 4.1 WSN路由协议设计要求
• 4.2 WSN路由协议分类
• 4.3 WSN平面路由协议研究
• 4.3.1 泛洪法
• 4.3.2 信息协商传感器协议
• 4.3.3 定向扩散协议
• 4.4 本章小结
• 第5章 基于蚁群算法的WSN路由算法
• 5.1 蚁群算法建立路由的依据
• 5.2 基于蚁群算法的WSN路由算法描述
• 5.2.1 路由算法的一些假设
• 5.2.2 无线传输能量模型
• 5.2.3 路由算法基本思想
• 5.3 基于蚁群算法的WSN路由算法的设计
• 5.3.1 报文的设计
• 5.3.2 梯度场的建立过程
• 5.3.3 路由建立过程
• 5.3.4 路由维护过程
• 5.3.5 路由失败处理
• 5.4 本章小结
• 第6章 仿真实验与性能分析
• 6.1 仿真描述
• 6.1.1 仿真场景
• 6.1.2 仿真参数选择
• 6.2 仿真结果分析
• 6.2.1 仿真结果评价参数
• 6.2.2 性能分析
• 6.3 本章小结
• 第7章 总结
• 参考文献
• 致谢