【摘要】：針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中路由節(jié)點(diǎn)需要轉(zhuǎn)發(fā)大量數(shù)據(jù)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)擁塞,從而引起節(jié)點(diǎn)丟包率高和網(wǎng)絡(luò)吞吐率過低的問題,提出了一種基于主動PI模型和改進(jìn)量子粒子群優(yōu)化算法的擁塞控制方法;首先定義了丟包率和隊(duì)列長度計算方式;設(shè)計了改進(jìn)的PI主動隊(duì)列管理模型,然后,為了改進(jìn)PI模型的控制效果,采用改進(jìn)的量子粒子群算法對PI主動隊(duì)列管理模型中的比例系數(shù)和積分系數(shù)kP和kI進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化,從而得到能實(shí)現(xiàn)WSN自適應(yīng)控制的主動PI控制模型;最后,對基于量子粒子群算法和PI主動隊(duì)列模型的網(wǎng)絡(luò)擁塞算法進(jìn)行了描述和說明;仿真實(shí)驗(yàn)表明:文中提出的擁戴控制方法能有效實(shí)現(xiàn)WSN擁塞控制,是一種適用于WSN的有效擁塞控制方法,與其它方法相比,具有較短的平均隊(duì)列長度和較大的網(wǎng)絡(luò)吞吐率,具有很強(qiáng)的可行性。
【圖文】：

６個，監(jiān)測區(qū)域外有多個中間節(jié)點(diǎn)，負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)監(jiān)測區(qū)域和Ｓｉｎｋ節(jié)點(diǎn)之間的多跳路由，節(jié)點(diǎn)的最大傳輸范圍為２５ｍ，ＭＡＣ層采用８０２．１１協(xié)議，ＰＩ主動隊(duì)列管理模型中期望隊(duì)列長度為２０ｐａｃｋｅｔｓ，每包大小為２５６Ｂ，當(dāng)傳感器節(jié)點(diǎn)接收到Ｓｉｎｋ節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)采集命令后，開始采集數(shù)據(jù)并向Ｓｉｎｋ節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖２所示。圖２網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)采用文中方法對中間節(jié)點(diǎn)的緩存隊(duì)列長度計算，并與經(jīng)典的ＰＩ主動隊(duì)列管理模型進(jìn)行比較，得到的結(jié)果分別如圖３和圖４所示。從圖３和圖４可以看出，ＰＩ方法能有效地解決中間節(jié)點(diǎn)的緩存溢出問題，但不能有效對隊(duì)列的長度進(jìn)行控制，其平均隊(duì)列長度仍為４５左右，而文中方法的隊(duì)列長度控制在２５附近，同時具有較小的隊(duì)列抖動。對兩種方法的網(wǎng)絡(luò)吞吐率進(jìn)行仿真得到的結(jié)果如圖５、圖６所示。圖３文中方法隊(duì)列長度仿真曲線圖４ＰＩ隊(duì)列長度仿真曲線圖５文中方法吞吐率仿真曲線圖６ＰＩ吞吐率仿真曲線從圖５和圖６可以看出，ＰＩ控制方法由于未對參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，因此始終保持者較高的激勵水平，，導(dǎo)致鏈路利用率下降，系統(tǒng)吞吐率較低，而文中方法由于采用量子粒子群對參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化整定，因此能在保持隊(duì)列長度較短的同時具有較高的平均吞吐率。（下轉(zhuǎn)第３６９０頁）

網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)如圖２所示。圖２網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)采用文中方法對中間節(jié)點(diǎn)的緩存隊(duì)列長度計算，并與經(jīng)典的ＰＩ主動隊(duì)列管理模型進(jìn)行比較，得到的結(jié)果分別如圖３和圖４所示。從圖３和圖４可以看出，ＰＩ方法能有效地解決中間節(jié)點(diǎn)的緩存溢出問題，但不能有效對隊(duì)列的長度進(jìn)行控制，其平均隊(duì)列長度仍為４５左右，而文中方法的隊(duì)列長度控制在２５附近，同時具有較小的隊(duì)列抖動。對兩種方法的網(wǎng)絡(luò)吞吐率進(jìn)行仿真得到的結(jié)果如圖５、圖６所示。圖３文中方法隊(duì)列長度仿真曲線圖４ＰＩ隊(duì)列長度仿真曲線圖５文中方法吞吐率仿真曲線圖６ＰＩ吞吐率仿真曲線從圖５和圖６可以看出，ＰＩ控制方法由于未對參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，因此始終保持者較高的激勵水平，導(dǎo)致鏈路利用率下降，系統(tǒng)吞吐率較低，而文中方法由于采用量子粒子群對參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化整定，因此能在保持隊(duì)列長度較短的同時具有較高的平均吞吐率。（下轉(zhuǎn)第３６９０頁）

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：2671762