37、无线传感器网络高效路由协议研究与应用

无线传感器网络高效路由协议研究与应用

1 引言

无线传感器网络(WSN)由众多具备环境感知、数据处理和通信能力的微型设备构成。因其独特优势,被广泛应用于战场侦察、森林火灾监测和火山监测等危险或无人值守的物理环境中。然而,在这些环境下为传感器设备供电困难,所以设计节能型网络以延长网络寿命至关重要。

在多跳无线传感器网络里,传统数据传输方式的数据汇聚特性致使静态汇聚节点周围数据流量大,附近传感器节点在数据包转发时能耗更高,进而引发能量空洞问题。移动汇聚节点被视为解决该问题的可行方案,它能使节点能量均匀消耗,延长网络寿命。但移动汇聚节点也给数据传播带来新挑战,网络拓扑动态变化,如何在其移动时保持新鲜路由是核心问题。为此,有人提出在物理网络上覆盖虚拟基础设施的方法,以提高数据传输效率并降低节点能耗。

本文介绍两种高效路由协议:虚拟非均匀网格路由协议(VUGR)和基于DBSCAN分区的低能耗安全增强路由协议(LESERP - DP)。VUGR旨在避免因传感器节点分布不均形成能量空洞,LESERP - DP则通过DBSCAN算法优化聚类,设计密钥分配机制增强协议抗攻击能力。

2 相关工作

近年来,研究人员提出诸多基于虚拟基础设施的路由协议,旨在平衡节点能量消耗。
- Two - Tier Data Dissemination(TTDD) :一种可扩展且高效的基于网格的数据传播方法,能让多个移动汇聚节点在移动中持续接收数据。它将泛洪查询限制在本地单元,降低了总体能耗,但频繁的网格构建开销不容忽视,且不适合周期性数据报告应用。
- Virtual Grid - Based Dy

内容概要:本文介绍了一个基于MATLAB实现的无人机三维路径规划项目,采用蚁群算法(ACO)多层感知机(MLP)相结合的混合模型(ACO-MLP)。该模型通过三维环境离散化建模,利用ACO进行全局路径搜索,并引入MLP对环境特征进行自适应学习启发因子优化,实现路径的动态调整多目标优化。项目解决了高维空间建模、动态障碍规避、局部最优陷阱、算法实时性及多目标权衡等关键技术难题,结合并行计算参数自适应机制,提升了路径规划的智能性、安全性和工程适用性。文中提供了详细的模型架构、核心算法流程及MATLAB代码示例,涵盖空间建模、信息素更新、MLP训练融合优化等关键步骤。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础,熟悉智能优化算法神经网络的高校学生、科研人员及从事无人机路径规划相关工作的工程师;适合从事智能无人系统、自动驾驶、机器人导航等领域的研究人员; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机路径规划,如城市物流、灾害救援、军事侦察等场景;②实现飞行安全、能耗优化、路径平滑实时避障等多目标协同优化;③为智能无人系统的自主决策环境适应能力提供算法支持; 阅读建议:此资源结合理论模型MATLAB实践,建议读者在理解ACOMLP基本原理的基础上,结合代码示例进行仿真调试,重点关注ACO-MLP融合机制、多目标优化函数设计及参数自适应策略的实现,以深入掌握混合智能算法在工程中的应用方法。
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