發(fā)布時間：2019-10-29 07:46

【摘要】：通過區(qū)間型聯(lián)系數(shù)建立決策模型是解決多屬性決策問題,具有方法簡單、計算量小的特點,非常契合無線傳感器網(wǎng)絡資源受限的特點。針對無線傳感器網(wǎng)絡中路由能量消耗不平衡,提出一種基于區(qū)間型聯(lián)系數(shù)的無線傳感器網(wǎng)絡(wireless sensor network,WSN)路由選擇方法,對節(jié)點剩余能量、可靠性、方向、鄰居節(jié)點個數(shù)等多屬性進行綜合評價,利用相對貼近度進行排序選擇轉發(fā)節(jié)點,并在屬性決策中利用熵權法對多評價目標因子賦權,以避免屬性權重選取時的主觀性,最終形成路由路徑。仿真結果驗證了該算法在平衡網(wǎng)絡能耗、延長網(wǎng)絡生存時間等方面表現(xiàn)出良好的性能。
【圖文】：

i+［0．183，0．192］jμ4=［0．224，0．258］+［0．194，0．234］i+［0．175，0．210］jμ5=［0．174，0．187］+［0．170，0．189］i+［0．173，0．188］jμ6=［0．203，0．215］+［0．175，0．192］i+［0．183，0．193］j(12)計算相對貼近度為T1=0．677，T2=0．610，T3=0．573，T4=0．632，T5=0．511，T6=0．584，得到這些鄰居節(jié)點的排序結果為T1＞T4＞T2＞T6＞T3＞T5，所以最終n1被選取為最優(yōu)的下一跳節(jié)點。100次仿真中，路由網(wǎng)絡覆蓋的節(jié)點數(shù)目如圖1所示。從仿真實驗結果中，，可以對比發(fā)現(xiàn)本文提出的算法ICNＲA和ABＲ的網(wǎng)絡覆蓋節(jié)點數(shù)明顯高于CBＲ，說明這2個算法的路徑選擇更豐富，而且IC-NＲA和ABＲ相比還略微高出一些，理論上來講，本文提出的路由算法結合了多個指標值進行綜合評價，相比ABＲ更關注能耗，其路徑選擇自由度更大。圖2為3種算法平均路由跳數(shù)的比較，其中CBＲ的平均跳數(shù)高于另外2種算法，這是因為該算法在多跳路由中簡單地通過廣播方式選擇臨近節(jié)點進行下一跳路由，沒有對路徑選擇進行優(yōu)化，平均跳數(shù)表現(xiàn)得過大。而ABＲ則通過蟻群算法進行路徑選擇，以能量消耗最小為原則，路徑的跳數(shù)基本上維持在一個比較窄的變化區(qū)間，且平均跳數(shù)最校本文的算法為了避免熱點區(qū)域，適當選擇了相對較遠的節(jié)點進行路由，實現(xiàn)網(wǎng)絡中不同區(qū)域的節(jié)點能耗的均衡下降，所以在平均跳數(shù)上表現(xiàn)得介于另外2種算法之間。圖1網(wǎng)絡覆蓋節(jié)點數(shù)的比較Fig．1Comparisonofthenodesbeingcoveredinthenetwork圖2節(jié)點到sink間路徑平均跳數(shù)的比較Fig．2Comparisonoftheaveragehopsbetweennodesandthesink圖3為3種算法在網(wǎng)絡生存時間上的比較。網(wǎng)絡生存時間往往采用2個時間點

T3=0．573，T4=0．632，T5=0．511，T6=0．584，得到這些鄰居節(jié)點的排序結果為T1＞T4＞T2＞T6＞T3＞T5，所以最終n1被選取為最優(yōu)的下一跳節(jié)點。100次仿真中，路由網(wǎng)絡覆蓋的節(jié)點數(shù)目如圖1所示。從仿真實驗結果中，可以對比發(fā)現(xiàn)本文提出的算法ICNＲA和ABＲ的網(wǎng)絡覆蓋節(jié)點數(shù)明顯高于CBＲ，說明這2個算法的路徑選擇更豐富，而且IC-NＲA和ABＲ相比還略微高出一些，理論上來講，本文提出的路由算法結合了多個指標值進行綜合評價，相比ABＲ更關注能耗，其路徑選擇自由度更大。圖2為3種算法平均路由跳數(shù)的比較，其中CBＲ的平均跳數(shù)高于另外2種算法，這是因為該算法在多跳路由中簡單地通過廣播方式選擇臨近節(jié)點進行下一跳路由，沒有對路徑選擇進行優(yōu)化，平均跳數(shù)表現(xiàn)得過大。而ABＲ則通過蟻群算法進行路徑選擇，以能量消耗最小為原則，路徑的跳數(shù)基本上維持在一個比較窄的變化區(qū)間，且平均跳數(shù)最校本文的算法為了避免熱點區(qū)域，適當選擇了相對較遠的節(jié)點進行路由，實現(xiàn)網(wǎng)絡中不同區(qū)域的節(jié)點能耗的均衡下降，所以在平均跳數(shù)上表現(xiàn)得介于另外2種算法之間。圖1網(wǎng)絡覆蓋節(jié)點數(shù)的比較Fig．1Comparisonofthenodesbeingcoveredinthenetwork圖2節(jié)點到sink間路徑平均跳數(shù)的比較Fig．2Comparisonoftheaveragehopsbetweennodesandthesink圖3為3種算法在網(wǎng)絡生存時間上的比較。網(wǎng)絡生存時間往往采用2個時間點來進行衡量:一個節(jié)點死亡的時間(FND)和最后一個節(jié)點死亡的時間(LND)。從圖3的仿真實驗結果可以看出，CBＲ和ABＲ分別在第158，172周期開始出現(xiàn)節(jié)點死亡，而ICNＲA在第202周期才開始出現(xiàn)節(jié)點死亡，在全部節(jié)點的死亡時間方面，ICNＲA也表現(xiàn)得更好，在第332周期所有節(jié)點死亡，而對應的CBＲ和A
【作者單位】： 許昌學院信息工程學院;黃淮學院信息工程學院;新鄉(xiāng)學院計算機與信息工程學院;
【基金】：河南省科技攻關項目(132102210491) 河南省科技發(fā)展計劃項目(132102210463)~~
【分類號】：TP212.9;TN929.5

【參考文獻】

相關期刊論文 前2條

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【共引文獻】

相關期刊論文 前10條

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相關會議論文 前1條

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【二級參考文獻】

相關期刊論文 前5條

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【相似文獻】

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1 郭凱紅;牟有靜;;基于可能度矩陣的區(qū)間型多屬性決策方法[J];計算機應用;2012年01期

2 蘇艷;劉s叛

本文編號：2553442