基于改进蚁群算法的Zigbee网络路由优化研究

发布时间：2021-06-14 08:28

　　针对Zigbee技术构建的无线传感器网络（WSN）在数据传输过程中,经典的ZBR混合路由算法存在网络整体能耗不均、数据传输时延大的缺点,提出一种基于节点剩余能量管理的ACO-ZBR改进路由算法。引入能量因子,设置传感器节点剩余能量阈值,对蚁群算法进行改进,进一步优化蚂蚁下一跳节点选择概率;加入角度因子和距离因子规划蚂蚁运动方向,缩短了网络中节点传输路径。仿真结果表明,这种改进算法在降低节点能耗延长节点续航能力和缩短数据传输时延方面有优势,在一定程度上改良了网络质量且延长了网络寿命。 

【文章来源】：组合机床与自动化加工技术. 2020,(03)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

蚂蚁运动方向选取

中间节点路由流程图

表1 参数设置 参数 参数值 网络覆盖面积 100m×100m 节点数 60个 节点初始能量 2J 数据传输率 250kbps 数据包长度 256bit 工作频段 2.4GHz4.2 实验结果与分析

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于ZigBee/WiFi技术的无线数据采集与控制系统[J]. 李少林,张维路,刘民,张卓夫.  组合机床与自动化加工技术. 2018(09)
[2]采用角度因子的蚁群优化多路径路由算法[J]. 侯梦婷,赵作鹏,高萌,张娜娜.  计算机工程与应用. 2017(01)
[3]蚁群优化算法在WSN路由中的应用研究[J]. 罗旭,吴晓军.  计算机工程与科学. 2015(04)
[4]基于自适应ACO的多约束QoS路由研究[J]. 杨坚,彭玉旭.  计算机工程与应用. 2015(13)
[5]采用邻居节点的改进ZigBee路由选择算法[J]. 黄学哲,邓庆绪,李传文,金顺希.  东北大学学报(自然科学版). 2013(12)
[6]ZigBee中Cluster-Tree路由算法改进研究[J]. 邹国霞,李燕.  制造业自动化. 2011(13)
[7]基于ZigBee的AODVjr算法研究[J]. 谢川.  计算机工程. 2011(10)



本文编号：3229446