本文選題：能耗量化傳導(dǎo) + 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)��； 參考：《計(jì)算機(jī)科學(xué)》2017年04期

【摘要】：為了降低無線傳感器網(wǎng)絡(luò)(WSN)路由節(jié)點(diǎn)的能量損耗,提高網(wǎng)絡(luò)的壽命周期,需要進(jìn)行路由節(jié)點(diǎn)的優(yōu)化分布設(shè)計(jì)。傳統(tǒng)方法采用CSMA/CA有限競爭的信道分配模型進(jìn)行WSN的路由探測算法設(shè)計(jì),實(shí)現(xiàn)能量均衡,在節(jié)點(diǎn)規(guī)模較大和干擾較強(qiáng)時(shí),節(jié)能的能耗開銷較大。提出一種基于能耗量化傳導(dǎo)的WSN路由探測算法,首先建立WSN的分簇能耗調(diào)度模型,以能量控制開銷、丟包率、傳輸時(shí)延等為約束參量指標(biāo)進(jìn)行路由探測的控制目標(biāo)函數(shù)的構(gòu)建,然后采用路由沖突協(xié)調(diào)機(jī)制進(jìn)行能耗量化分配,結(jié)合WSN傳輸信道的能量傳導(dǎo)均衡模型實(shí)現(xiàn)WSN路由的優(yōu)化探測和WSN節(jié)點(diǎn)的優(yōu)化部署。仿真結(jié)果表明,采用該方法進(jìn)行WSN路由探測設(shè)計(jì)時(shí)網(wǎng)絡(luò)的能效較高,傳輸時(shí)延和誤碼率等參量指標(biāo)的表現(xiàn)優(yōu)于傳統(tǒng)方法。
[Abstract]:In order to reduce the energy loss of the routing nodes in wireless sensor networks and improve the lifetime of the networks, it is necessary to design the optimal routing nodes. The traditional method uses CSMA / CA limited competition channel allocation model to design WSN routing detection algorithm to achieve energy balance. When the node size is large and the interference is strong, the energy consumption cost of energy saving is large. A WSN routing detection algorithm based on energy consumption quantization conduction is proposed. Firstly, the cluster energy scheduling model of WSN is established. The control objective function of routing detection is constructed with energy control overhead, packet loss rate, transmission delay and so on. Then the energy consumption allocation is carried out by means of routing conflict coordination mechanism, and the optimal detection of WSN routing and the optimal deployment of WSN nodes are realized by combining the energy conduction equalization model of WSN transmission channel. The simulation results show that the proposed method is more energy efficient and the performance of transmission delay and bit error rate is better than that of the traditional method.
【作者單位】： 武漢工程大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與工程學(xué)院;
【分類號】：TP212.9;TN929.5

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1993299