針對分層無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的簇首選擇開銷大,靠近匯聚節(jié)點（Sink）的簇首容易負(fù)載過重,且路由需經(jīng)多跳才能至Sink而導(dǎo)致時延大等問題,提出充分考慮簇首負(fù)載均衡的路由協(xié)議;采用多Sink節(jié)點來構(gòu)建網(wǎng)絡(luò),運用接收信號強度指示對網(wǎng)絡(luò)進行梯度分簇,使用移動傳感節(jié)點在簇首和Sink之間轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù);仿真實驗驗證了上述方案能有效地均衡無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中的簇首負(fù)載,從而降低網(wǎng)絡(luò)傳輸時延與能耗,提高網(wǎng)絡(luò)生存周期;對于解決無線傳感器網(wǎng)絡(luò)單點失效及網(wǎng)絡(luò)能耗高等問題有重要的價值。 

【文章來源】：科學(xué)技術(shù)與工程. 2020,20(22)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

CHLBRP網(wǎng)絡(luò)初始架構(gòu)圖

通過上述算法確定了CHLBRP網(wǎng)絡(luò)中各匯聚節(jié)點的作用域,各個傳感器節(jié)點依據(jù)RSSI選擇距離最近的匯聚節(jié)點為其所屬Sink,最終確立好作用域的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D如圖2所示。圖2為劃分好作用域后的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D,半圓弧為各Sink節(jié)點的作用域,在一般情況下,各作用域交匯處分布有傳感器節(jié)點,但這些節(jié)點只有一個所屬Sink節(jié)點;這是因為在算法運行時,依據(jù)先后順序來比較距離遠(yuǎn)近來確定其匯聚節(jié)點。

通過上述算法,網(wǎng)絡(luò)在不同Sink節(jié)點的作用域下進行梯度分層建簇;在分簇過程中,將能量值最高的節(jié)點選舉為簇首,從而確保簇首節(jié)點的健壯性好;基于多Sink多層級的網(wǎng)絡(luò)分簇后,在Sink1作用域下的部分網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D如圖3所示。從圖3中可以看出,在該作用域內(nèi),網(wǎng)絡(luò)被分為多個層次,各個層次都分布一定數(shù)量的簇;這是因為本協(xié)議采用梯度分層的方式來建簇,從而確保簇的均勻分布;另外,簇的選舉限制在各Sink節(jié)點的作用域和各層級之內(nèi),從而大幅減少網(wǎng)絡(luò)通信量,降低網(wǎng)絡(luò)能耗。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于鏈路質(zhì)量的無線傳感網(wǎng)絡(luò)路由[J]. 林勇.  傳感技術(shù)學(xué)報. 2019(08)
[2]無線傳感器網(wǎng)絡(luò)啟發(fā)式分簇拓?fù)淇刂品椒╗J]. 陳軍.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2018(19)
[3]基于人工蜂群算法的WSN分簇與路由算法[J]. 吳繪萍,蔣永國.  計算機工程與設(shè)計. 2018(04)
[4]基于最優(yōu)簇數(shù)和改進引力搜索的WSN路由算法[J]. 李新春,高佰勝.  計算機應(yīng)用. 2017(12)
[5]基于等級的無線傳感網(wǎng)自適應(yīng)分簇算法[J]. 肖瑋,涂亞慶.  計算機應(yīng)用. 2017(06)
[6]無線傳感網(wǎng)絡(luò)覆蓋中網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)設(shè)計方法[J]. 徐瑋瑋,張群.  科學(xué)技術(shù)與工程. 2016(25)
[7]基于單向多匯聚節(jié)點的WSN分層路由協(xié)議[J]. 賀道德,武玲玲,鄧曉衡,滿君豐.  計算機工程與應(yīng)用. 2017(12)
[8]基于距離與移動節(jié)點的WSN分層路由協(xié)議[J]. 賀道德,鄧曉衡,滿君豐.  西南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版). 2015(06)
[9]無線傳感網(wǎng)中移動節(jié)點的自適應(yīng)定位算法[J]. 周一飛,施惠昌,過文亮.  傳感器與微系統(tǒng). 2008(08)

碩士論文
[1]基于能量有效的無線傳感網(wǎng)路由算法研究及應(yīng)用系統(tǒng)設(shè)計[D]. 王旋.北京郵電大學(xué) 2018



本文編號：2974520