基于流量预测的无线传感器网络链路路由算法研究
发布时间:2021-06-12 04:58
为了解决现有路由算法存在路径丢包率较高的问题,提出基于流量预测的无线传感器网络链路路由算法。该算法分析无线传感器网络链路拓扑结构,通过序参数确定链路临界负载,以此为依据,基于流量预测模型确定管理员节点,通过管理员节点控制节点负载,结合数字水印技术完成路径水印检测。通过高斯分布构建路径信任模型,以路径信任模型为工具,构造路径概率函数,根据所得函数值选择传输路径,实现基于流量预测的无线传感器网络链路路由算法的研究。实验结果表明,与现有的无线传感器网络链路路由算法相比较,提出的无线传感器网络链路路由算法极大的降低了路径丢包率,充分说明提出的无线传感器网络链路路由算法具备更好的性能。
【文章来源】:电子设计工程. 2020,28(16)
【文章页数】:5 页
【部分图文】:
无线传感器网络链路拓扑结构示意图
其中,X′ij表示路径水印检测值;F()?表示函数F;Xij表示现有路径水印值;Yij表示某段时间内节点在路径上交互成功的水印。1.4 构建路径信任模型
为了完全获取基站到源节点的全部路径,采用深度优先搜索算法进行搜索。基站首先发送路径搜索请求,源节点接收到路由请求后,发起深度优先搜索[13]。深度优先搜索示意图如图3所示。根据图3所示的深度优先搜索过程,获得目的节点与源节点之间的路径,将路径信息数据包传输至基站,基站对其进行接收,并将其与保存的水印信息进行比较,计算路径丢包率,将其反馈给源节点[14]。同时,根据网络链路的临界负载值,完成负载函数值的计算,源节点根据负载函数值建立路径评价函数,用于衡量路径质量,选取最优路径[15]。
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于几何方法的分布式无线传感器网络边界节点识别算法研究[J]. 赵利辉,杨秋翔. 中北大学学报(自然科学版). 2018(05)
[2]基于无线传感器网络的奶牛运动行为实时监测系统[J]. 王俊,谭骥,张海洋,高颂. 家畜生态学报. 2018(10)
[3]SpaceWire高速串行总线低信号速率建立链路的研究[J]. 柳萌,安军社,周昌义. 电子设计工程. 2018(18)
[4]一种基于自适应KLMS的卫星网络流量预测算法[J]. 赵季红,王明欣,曲桦,谢志勇,刘熙. 北京邮电大学学报. 2018(03)
[5]基于无线传感网的数据传输优化算法研究[J]. 孟超,金龙,孙知信. 南京邮电大学学报(自然科学版). 2018(03)
[6]贝叶斯预测蜂群算法在无线传感器网络优化中的应用[J]. 付光杰,胡明哲. 重庆大学学报. 2018(05)
[7]COMPASS卫星网络基于DT-DVTR的路由算法研究[J]. 赵超毅,陈勇,李绍前. 电子设计工程. 2018(02)
[8]改进的非均匀分簇无线传感器网络路由算法[J]. 贺威,徐杜. 计算机工程与应用. 2017(24)
[9]一种基于模糊控制的无线传感器网络拓扑控制算法[J]. 张强宇,齐建东,何以. 计算机工程与科学. 2017(08)
[10]基于IFOA优化DV-distance算法的无线传感器网络定位研究[J]. 庞先伟,左仁淑,王婷婷,李学军. 现代电子技术. 2017(13)
本文编号:3225993
【文章来源】:电子设计工程. 2020,28(16)
【文章页数】:5 页
【部分图文】:
无线传感器网络链路拓扑结构示意图
其中,X′ij表示路径水印检测值;F()?表示函数F;Xij表示现有路径水印值;Yij表示某段时间内节点在路径上交互成功的水印。1.4 构建路径信任模型
为了完全获取基站到源节点的全部路径,采用深度优先搜索算法进行搜索。基站首先发送路径搜索请求,源节点接收到路由请求后,发起深度优先搜索[13]。深度优先搜索示意图如图3所示。根据图3所示的深度优先搜索过程,获得目的节点与源节点之间的路径,将路径信息数据包传输至基站,基站对其进行接收,并将其与保存的水印信息进行比较,计算路径丢包率,将其反馈给源节点[14]。同时,根据网络链路的临界负载值,完成负载函数值的计算,源节点根据负载函数值建立路径评价函数,用于衡量路径质量,选取最优路径[15]。
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于几何方法的分布式无线传感器网络边界节点识别算法研究[J]. 赵利辉,杨秋翔. 中北大学学报(自然科学版). 2018(05)
[2]基于无线传感器网络的奶牛运动行为实时监测系统[J]. 王俊,谭骥,张海洋,高颂. 家畜生态学报. 2018(10)
[3]SpaceWire高速串行总线低信号速率建立链路的研究[J]. 柳萌,安军社,周昌义. 电子设计工程. 2018(18)
[4]一种基于自适应KLMS的卫星网络流量预测算法[J]. 赵季红,王明欣,曲桦,谢志勇,刘熙. 北京邮电大学学报. 2018(03)
[5]基于无线传感网的数据传输优化算法研究[J]. 孟超,金龙,孙知信. 南京邮电大学学报(自然科学版). 2018(03)
[6]贝叶斯预测蜂群算法在无线传感器网络优化中的应用[J]. 付光杰,胡明哲. 重庆大学学报. 2018(05)
[7]COMPASS卫星网络基于DT-DVTR的路由算法研究[J]. 赵超毅,陈勇,李绍前. 电子设计工程. 2018(02)
[8]改进的非均匀分簇无线传感器网络路由算法[J]. 贺威,徐杜. 计算机工程与应用. 2017(24)
[9]一种基于模糊控制的无线传感器网络拓扑控制算法[J]. 张强宇,齐建东,何以. 计算机工程与科学. 2017(08)
[10]基于IFOA优化DV-distance算法的无线传感器网络定位研究[J]. 庞先伟,左仁淑,王婷婷,李学军. 现代电子技术. 2017(13)
本文编号:3225993
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/wltx/3225993.html