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无线传感网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)的网络寿命与节点的能耗直接相关。分簇路由是缓解节点能耗速度的有效措施。但是若分簇路由所选择的簇头位置以及数据传输路径的不合理,会加剧节点能量消耗,缩短网络寿命。为此,提出一种基于Dijkstra算法的分簇路由(Clustering Routing-based Dijkstra,CRBD)。CRBD路由先利用节点的剩余能量及离汇聚节点距离信息选择部分节点作为簇头,并禁止拥塞节点担任簇头。利用贪婪启发式算法构建簇。利用Dijkstra算法构建簇头间的最短路径,缓解簇头的能量消耗。仿真结果表明,相比于基于改进萤火虫聚类的能效路由(Energy Efficient Routing based on Improved Firefly Clustering,EIFC),CRBD路由中节点的平均能耗下降了约12.3%,并且CRBD路由的数据包传递率保持在85%以上。 相似文献
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功耗与延迟是无线传感器网络介质访问控制协议设计首要考虑的两个问题。提出了一种新的传感器网络低延迟、低功耗、接收节点初始化异步介质访问控制协议——THO-MAC协议。通过准确预测接收节点的唤醒时间,THO-MAC协议调度发送节点侦听信道,从而减少发送节点空闲侦听能量浪费。THOMAC协议在发送节点两跳转发节点集中选择使报文两跳转发延迟最小的转发节点,从而降低报文传输延迟。使用NS2模拟器对THO-MAC协议进行了详细模拟。模拟结果显示,与RI-MAC和Any-MAC协议相比,THOMAC协议可以减少35.5%和18%的报文传输延迟,同时节省23.5%和15.5%的节点功耗。 相似文献
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为了保证无线传感器网络中数据的完整性,针对基于LEACH路由协议的动态轮时间算法存在的问题,提出一种基于人工神经网络的数据预测算法。该动态轮时间算法中,部分簇因调整后的轮时间不足以完成数据的采集而丢失数据。数据预测算法结合传感器节点数据具有时空相关性的特点,将时空延迟算子引入神经网络模型,并通过建立的神经网络模型对数据进行预测。仿真时采用伯克利英特尔实验室的传感器数据,通过Mafl软件对模型进行测试并分析仿真结果。实验结果表明:该算法对连续多个数据的预测效果理想,预测误差始终保持在较低水平。 相似文献
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本文从业务量损失方面来考虑通信网链路的重要性,提出了一种用于评估通信网链路重要性的方法一业务量损失法。该方法根据不同链路故障造成业务量损失率的不同,据此判断链路的重要性。在不同的路由选择方式下,业务量损失法的评估结果也不同。本文考虑了两种路由选择方式,并举例说明了业务量损失法的运用。 相似文献
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