無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)路由算法能量?jī)?yōu)化研究.pdf

1、路由算法不僅能夠幫助無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)工作任務(wù)的完成，還能夠幫助節(jié)點(diǎn)在眾多路徑中選取一條最佳路徑進(jìn)行數(shù)據(jù)包的傳輸。但是由于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量有限以及硬件條件的不足，容易出現(xiàn)因節(jié)點(diǎn)能量不足造成的數(shù)據(jù)傳輸延遲以及生命周期縮短。
　　論文分析了國(guó)內(nèi)外學(xué)者在平面路由算法和分簇路由算法的能量?jī)?yōu)化改進(jìn)方案，提出了基于蟻群算法的能量?jī)?yōu)化改進(jìn)算法(IACAEO)和基于分簇路由算法的能量?jī)?yōu)化改進(jìn)算法(FLCHEFP)，并在TinyOS環(huán)境下對(duì)采用IA

2、CAEO算法和FLCHEFP算法的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行無(wú)線注入攻擊，該攻擊是為了驗(yàn)證這兩種算法的能量?jī)?yōu)化效果。主要內(nèi)容包括以下3個(gè)方面：
　　(1)提出了一種基于蟻群算法的能量消耗優(yōu)化算法(IACAEO)。該算法在節(jié)點(diǎn)選擇下一跳節(jié)點(diǎn)的概率選擇和信息素更新規(guī)則進(jìn)行了改進(jìn)，著重進(jìn)行了節(jié)點(diǎn)間的距離和節(jié)點(diǎn)剩余能量的比較，在信息素濃度和節(jié)點(diǎn)的剩余能量上添加了權(quán)重因子。仿真結(jié)果表明，該方法能夠避免節(jié)點(diǎn)的能量被過(guò)度消耗。
　　(2)提出了用

3、模糊邏輯進(jìn)行節(jié)點(diǎn)分簇和簇頭的選舉，利用節(jié)點(diǎn)的剩余能量和節(jié)點(diǎn)與周圍節(jié)點(diǎn)的距離兩個(gè)參數(shù)進(jìn)行模糊推理決定簇頭的選舉。并且為了避免邊遠(yuǎn)簇頭距離基站太遠(yuǎn)導(dǎo)致該簇頭發(fā)送消息的能量消耗過(guò)大，在簇頭中選舉超級(jí)簇頭負(fù)責(zé)邊遠(yuǎn)簇頭的數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)。仿真結(jié)果表明，網(wǎng)絡(luò)的總體能量消耗低于LEACH和CHEF，節(jié)點(diǎn)的生命時(shí)長(zhǎng)長(zhǎng)于LEACH和CHEF。
　　(3)用無(wú)線注入攻擊驗(yàn)證上述兩種路由算法能量?jī)?yōu)化的效果。為了評(píng)估這兩種算法的性能，在TinyOS環(huán)境中采用無(wú)