基于蚁群算法的无线传感器网络多路径路由协议研究

论文摘要

无线传感器网络是一种特殊的自组织网络,与传统的Ad Hoc网络相比既有相似之处又存在很大的区别,其中能量有限性是约束无线传感器网络考虑的关键因素之一,因此设计一个能量有效,负载均衡的无线传感器路由协议是研究人员面临的首要挑战。无线传感器网络的节点通常部署在恶劣环境中,节点的能量一般无法得到补充,再加上节点失效而带来的网络拓扑动态变化,因此,无线传感器网络需要设计适应于其自身特点的无线路由协议。本文首先对无线传感器网络的大体结构、特点以及关键的网络路由技术进行了比较深入的研究。并深入地分析了蚁群算法及其的一些改进算法,同时综述了无线自组织网络中,多路径路由协议研究方面的一些最新工作,对典型的多路径路由协议进行了深入的介绍,同时重点介绍了AntHocNet协议。由于目前已经提出的一些基于蚁群算法的多路径路由协议,像应用在Ad Hoc网络的AntHocNet协议,没有考虑节点的能量,不能很好地完成能量有效性,因此,在AntHocNet协议基础上,结合蚁群算法的理论,提出一种多路径蚁群路由算法,记为MABR。该算法在以下几个方面做了改进。该算法在蚂蚁数据包结构、信息素更新公式、多路径建立机制等方面进行改进。在前向蚂蚁报文中加入了链路上节点中能量最小值(Emin字段),该字段记录的是前向蚂蚁所经过路径上能量最小节点的能量值；信息素更新公式中加入了节点的时延和能量因素,本文中的信息素更新公式可表示为,跳数的倒数乘于当前后向蚂蚁所有经过节点中剩余能量中的最小值(MBR)与后向蚂蚁发送时延之积；多路径建立机制等方面进行改进,能够建立更多条可选的链路不相交的多路径信息。描述如下,中间节点在收到前向蚂蚁报文时,若中间节点存储的路由信息S中的每条路径信息Ri的跳数都小于蚂蚁报文路径信息的跳数,则丢弃该蚂蚁请求报文。反之,则转发该蚂蚁请求报文。通过这种转发报文的方式,在源节点与目的节点之间建立起多条链路不相交的备选路径。在数据发送阶段,通过概率选择公式,来选择较好的路径来发送数据。接着,从定量方面分析和评价了MABR算法的性能并将它同AODV协议.AOMDV协议对比。仿真结果表明：与AODV、AOMDV协议相比,前者的网络的总能量消耗要更大,但由于蚁群多路径的机制,以及考虑节点的能量,使得网络中节点的能耗更加均衡,因此延长了网络寿命,同时减小了数据包分组端到端时延。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 课题研究背景
• 1.2 课题研究的目的和意义
• 1.3 国内外相关研究现状
• 1.4 本文章中的主要工作与内容
• 1.5 本文的组织结构
• 第二章 无线传感器网络综述
• 2.1 引言
• 2.2 无线传感器网络的概念
• 2.3 无线传感器网络的体系结构
• 2.3.1 无线传感器网络的体系和系统结构
• 2.3.2 无线传感器网络的节点结构
• 2.3.3 无线传感器网络的协议栈
• 2.4 无线传感器网络的特点
• 2.4.1 WSN与传统Ad Hoc网络的不同
• 2.4.2 无线传感器网络的特点
• 2.5 WSN的关键技术和性能指标
• 2.5.1 WSN的关键技术
• 2.5.2 WSN的性能指标
• 2.6 无线传感器网络的路由协议研究
• 2.6.1 WSN路由协议概述
• 2.6.2 无线传感器网络路由协议的特点
• 2.6.3 WSN路由协议的评价标准
• 2.6.4 WSN路由协议的分类
• 2.7 WSN的应用
• 2.8 本章小结
• 第三章 基于蚁群算法的多路径路由相关技术介绍
• 3.1 蚁群路由算法
• 3.1.1 蚁群算法的基本原理
• 3.1.2 蚁群算法的优点及其应用于WSN路由设计的优势
• 3.1.3 蚁群路由算法基本原理
• 3.1.4 蚁群路由算法分类
• 3.2 多路径路由协议概述
• 3.2.1 WSN多路径路由协议研究现状
• 3.2.2 多路径路由协议概念
• 3.2.3 多路径路由协议特点
• 3.2.4 多路径路由协议分类
• 3.3 典型多路径协议介绍
• 3.3.1 AOMDV协议
• 3.3.2 MSR协议
• 3.3.3 EEABR协议
• 3.3.4 ARA协议
• 3.3.5 AntHocNet协议
• 3.4 本章小结
• 第四章 基于蚁群算法的无线传感器网络多路径路由算法
• 4.1 基于蚁群算法WSN多路径路由设计
• 4.1.1 引言
• 4.1.2 网络模型
• 4.1.3 无线通信模型
• 4.1.4 蚁群多路径路由算法（MABR）
• 4.2 仿真环境及算法仿真分析
• 4.2.1 NS2简介
• 4.2.2 NS2仿真的大致流程
• 4.2.3 NS2中的无线节点的模型
• 4.2.4 NS2的能量模型
• 4.2.5 NS2环境中添加MABR协议代码
• 4.2.6 仿真场景与参数设置
• 4.2.7 评价标准与结果分析
• 4.3 本章小结
• 第五章 总结及展望
• 5.1 工作总结
• 5.2 未来工作展望
• 致谢
• 参考文献
• 附录
• 详细摘要