地理路由（精选4篇）
地理路由 篇1
无线传感器网络 (Wireless Sensor Networks, WSNs) 是由部署在开放区域内的大量廉价微小型传感器节点组成的一种无线多跳自组织网络。然而, 由于传感器网络部署规模较大, 所处的环境复杂多变, 致使这些传感节点一旦部署就难以维护 (比如:更换电源) 。因此, 节能策略和节能传输机制的研究一直是该网络面临的重要挑战之一。为了节约有限的节点能量, 设计一种拥塞度相对较低而且能耗较为均衡的自适应路由机制是至关重要的。
在国内外研究人员的积极努力下, 针对无线传感器网络节点能量有限的问题, 提出了许多能量高效的路由协议, 其中地理路由协议由于简单和良好的扩展性备受关注[1]。地理路由协议, 以地理信息为基础来有效地进行路由选择, 在路由建立的过程中, 某一节点不需要知道整个网络中的所有节点的地理位置信息, 只知道其邻居节点以及目标节点的地理位置信息的;通过计算其诸多邻居节点和目标节点的距离来选择下一跳节点;这样就将路由选择的范围只限定在邻居节点范围, 从而大大降低了网络流量, 节约电池电量[2]。其中, 典型的地理位置路由协议为无状态的贪婪周边路由协议GPSR[3]。本文将结合无线网络能耗模型和邻居节点数量, 基于GPSR路由协议提出了一种自适应的三维地理路由机制。
一、能耗模型
为了研究无线传感器网络, Heinzelman提出First Order射频模型[6]。发射机和接收机工作时的电路损耗为Eelec=50n J/b it, 发射机发射放大器损耗为着amp=100p J/b it/m2。对于发射机来说, 发送k bit信息, 传输距离为d, 消耗能量为:Es (k, d) =Eelec (k) +Eamp (k, d) , 则有:Es (k, d) =Eelec*k+着amp*k*d2;对于接收机, 接收kbit信息, 消耗能量为:ER (k, d) =Eelec (k) =Eelec*k。对于传感器节点来说, 发送和接收的能耗都和数据包的大小有关, 降低数据包发送的频率, 减小数据包的长度可以有效的降低单个节点的能耗。
二、基于邻居数量的自适应三维地理路由策略
2.1能耗分析与平衡机制
因为无线传感器网络是以数据为中心的, 传感信息的采集有着规律性, 这里可以假设节点数据采集的时间间隔为Ts, 节点更新状态信息的时间间隔为TM。
另外, 由于无线节点存储空间有限, 因此进一步考虑能量平衡机制是必要的[7]。设无线节点仅能保存窗口时间Twin时间段内的数据量记录, 用指数加权移动平均法来衡量一个节点的数据量:P (i) = (1-琢) P (i) +琢Pwin (i) , 式中Pwin (i) 表示Twin时间内数据量多少, 琢为权重因子, 反映了节点数据量的实时变化程度。P (i) 表示节点i在网络中对于数据包传输的重要性, P (i) 越大, 就需要为节点i预留更多的能量, 以防止节点失效造成数据包传输的能耗增加。用下面的公式来表述节点i的能耗平衡情况:W (i) =E (i) /P (i) , 选择W (i) 最大的节点u作为下一跳转发节点。
2.2基于邻居数量的自适应地理路由策略
(a) 邻居节点数目与自适应转发选择机制
当网络中的一些节点以为电量耗完或其他原因失效, 节点密度变得稀疏, 就开始采用基于区域的转发策略。每个节点都维护着一个邻居节点集合N (i) , 每当收到邻居节点的Hello信息, 节点都会自动的更新这张表, 与此同时更新邻居度:
(b) 基于邻居数量的自适应地理路由算法
当无线传感网络启动, 各节点的位置信息初始化并且稳定后。开始进行数据包的接发工作。下面给出基于邻居数量的自适应地理路由策略, 源节点S发送信息给目标节点D, 如图1所示, 并以此为顶点建立一个次极小椭球, 并绕SD旋转成为次极小椭球。算法的具体执行如下:
Step1:初始化, i=S, N (i) 。
Step2:i查看自己的邻居节点, 如果D是自己的邻居节点, 直接发送给D。
三、结论
本文针对传感器节点能量的有限性, 综合考虑了能量与通信量平衡的策略, 并结合邻居节点数量和次极小椭球机制, 提出了一种基于邻居数量的自适应三维地理路由选择方法。该方法对于研究更加高效的无线传感器网络节能机制和路由策略, 延长网络生命周期, 具有重要的现实意义。
参考文献
[1]杨冕, 秦前清.基于无线传感器网络的路由协议[J].计算机工程与应用, 2004, 32 (3) :130-131.
[2]张衡阳, 李莹莹, 刘云辉.基于地理位置的无线传感器网络路由协议研究进展倡[J].计算机应用研究, 2008, 25 (1) .
[3]Karp B, Kung H T.GPSR:Greedy Perimeter Stateless Routing for wireless networks[C].In:MOBICOM 2000, 2000.243-254.
[6]Heinzelman W R, Chandrakasan A, Balakrishnan H.Energy-efficient communication protocol for wireless microsensor networks[C].In:33rd Annual Hawaii International Conference on System Sciences, 2000.10-12.
[7]陈衡, 钱德沛, 伍卫国, 等.传感器网络基于邻居信息量化的能量平衡路由[J].西安交通大学学报, 2012, 46 (4) :1-6.
[9]Kuhn F, Wattenhofer R, Zollinger A.Worst-Case optimal and average-case efficient geometric ad-hoc routing[C].In:MobiHoc'03.New York, NY, USA:ACM, 2003.267-278.
地理路由 篇2
车联网VANET (Vehicular Ad Hoc Networks) , 最前沿的物联网络应用, 尤其是车辆移动网络技术, 实现过程是通过安装在车辆上的通信设备, 电子标签等, 实现车辆信息的网络交互, 来提升车辆和道路的效率或者安全水平。在VANET网络中, 各个网络节点通常部署于汽车之上, 而且汽车的运动特性需要收到道路条件的限制。这些特性使得车辆的运动轨迹在某种程度上能够进行预测, 从而使得VANET网络显著区别于普通的移动Ad Hoc网络中节点能够随机运动。相应的在VANET网络路由协议的设计中, 若能够充分利用这些信息, 则能够为路由协议提供一些优化[1,2]。因此在本文的研究中, 将节点的地理和交通信息引入到VANET网络路由协议的设计中, 基于这两方面的信息对路由协议进行一定的优化。
1 路由过程设计分析
1.1 路由发现
当一个网络节点请求发起通信, 源节点首先要看节点存在于路由表中的路由条目中的目标。根据目的节点的位置寻求信息确认消息记录在传输路径如果条目存在, 中间节点接收到带有标准的传输过程中的查询消息的方法, 直到目的节点接收到该消息, 该消息根据您的确认立即返回路径信息可用消息, 如果消息没有达到TTL的目的节点应该被丢弃。如果在路由表中的条目的源节点不立即发出向目的地节点, 或为时间 (0.5秒) , 在一定期间内没有收到返回确认消息以激活路由发现过程。
路由查找过程中各个节点将有各种不同的操作行为。源节点发起RREQ消息, 并填写在背后的目的地址字段的位置的消息的地址, 并一路上扬的广播消息的初始化。经过一个中间节点收到RREQ消息, 以确定该组根据消息内容是否被覆盖。不是的话可以丢弃该消息, 另一种是更新有关消息的路由信息, 包括锚定序列和路径的质量分数, 只有当此中间节点位于某个锚点范围内, 并且锚不被RREQ记录加入RREQ分组, 当信息被更新之前经过的中间节点将播出这一消息。
1.2 路由决策与返回
如果接收节点接收到使用它作为整个系统RREQ消息路由决策阶段的第一个信息。首先, 目标节点运行的等待时间 (0.5秒) , 以接收相同的源节点是另一种方式来传递的RREQ消息, 目的节点是第一个多路中最高得分的计算选择作为传输路径方式, 然后通过预测得到自己所驶向的锚点剪接的最优路径的完整路径, 形成以填充在为正确的结果, 源节点在新的RREP头被选择作为相邻节点的位置按照最近邻贪婪转发到之间的距离的原理提前转发出去。
当一个中间节点接收到RREP消息中提取从锚定到RREP序列作为靶附着点贪婪转发应该被发送到的RREP消息, 直到在中间的当前节点, 更换锚定序列是锚定连接点到新的目标。源节点接收到RREP消息, 并提取从路径的信息发送到目的地节点, 该信息被存储在路由表中。当数据传输后, 源节点从路由表中的目标的查询的信息可以开始。
2 路由协议性能仿真
2.1 仿真参数的设置考虑
为了对本文所涉及的协议的性能进行检验, 因此我们在NS2仿真平台中构造相应的方针模型, 同时为了使仿真结果更加逼近于现场的实际应用效果, 设定建筑穿透损耗的模型的损耗概率p为30%, 即发射的无线信号有30%的概率会被周围的建筑给遮挡, 具体仿真中, 路由协议则是考虑基于GPSR新设计, 传输模型为TwoRayGround (双线大地) , MAC层协议为IEEE 802.11, 运动模型为基于受限连通域节点移动模型;分组发送率为5 packets/s;平均运动速度为5、10、15、20、25m/s; 仿真时间为900s。
2.2 仿真结果及分析
为了评估本文所设计的路由协议在不同场景中的性能, 在仿真中分别针对目的节点移动和目的节点静止两种场景分别进行了仿真实验。
2.2.1 目的节点移动场景
在仿真中, 我们主要关注在不同网络节点数目情况下, 协议的各项指标的性能。因此方针中我们以40个节点为间隔对80~320个节点数量范围内的网络协议的性能进行评估。
从显示的性能指标的关系, 目标节点的运动的协议的节点数量, 所呈现的数据上面GPSR新的协议。GPSR临时策略可以通过将节点划分成跨越网络边界的数据包的帮助。所述协议数据随车辆及减少延迟的数目的两个端部。可以看出新协议的物理层数据发送总量大于GPSR, 这是由于新协议在找不到合适的下一跳节点时, 使用探寻机制发送探寻数据包而使物理层发送的数据量增多。
2.2.2 目的节点静止场景
从仿真结果可以看出, 新协议在目的节点固定的情况系统性能比GPSR略差。即新协议更适合处理目的节点移动的情况, 即更适合真实的城市车辆运动场景应用。截取下图描述目的节点静止情况下协议相关性能指标与节点数的关系。
3 结语
对现有的路由算法进行改进, 实时的道路交通信息和车辆移动位置预测信息引入到路由选择策略中, 从而对路由机制进行改进。从数据包递交率、端到端延迟、平均跳数以及物理层发送总数据量等几项重要指标对路由机制的性能进行分析和对比, 新的路由协议具有更高的数据递交率及信息交换速度, 更适合城市场景下车辆运动时的应用。
参考文献
[1]Chisalita I, Shahmehri N.A Peer-to-Peer Approach for Vehicular Communication for Support ofTraffic Safety Applications[C].In:Proc.of the IEEE 5th International Conference on IntelligentTransportation Systems.Singapore.2002:336-341.
[2]杨东凯, 吴今培, 张其善.智能交通系统 (ITS) 的发展及其模型化研究[J].北京航空航天大学学报, 2000, 26 (1) :22-25.
[3]孔驰.智能交通系统中基于DSR协议的无线通讯[D].湖北:武汉理工大学控制理论与控制工程, 2007.5.
地理路由 篇3
关键词：无线传感器,伪三维地理位置,算法分析
一、前言
在一个三维无线传感网络中, 我们用S来表示源节点, 用D来表示目的节点, 在与S相邻的节点内, 我们将距离节点D欧氏距离最近的节点用C表示。根据三维无线路由策略, S会选择C作为数据发送的下一跳。在理想情况下, 这种基于欧氏距离的选择策略, 可以保证数据传输的范围围绕着目的节点上下浮动, 维持源节点到目的节点的最短距离。但就实际情形而言, 传感器的节点经常是在高低不同的曲面上分布, 所以传输路线只能延路面起伏传播, 而不能按照我们设想的理想路线进行, 起伏地势表面的路径必然比其他邻居节点到目标节点的沿起伏地势的表面路径长, 所以, 基于欧氏距离的选择路径参考标准来说, 这种计算方式效果并不是很理想。为了能够满足实际的需求, 获得最理想的起点到目标点的路径长度, 需要根据起伏路的实际地势, 通过电子地图来对节点之间的起伏地势进行最短路径进行分析, 探讨新的计算距离的方法。
二、起伏地势上的最短路径的计算方式
电子地图是可以通过卫星来进行遥感的技术, 它以数字的形式存储在介质上, 采集到的信息精度可以到深入到厘米, 包含河流、道路、等高线、建筑物标等多方面的信息。在一个电子地图上, 某一地点的地理位置要通过x轴、y轴、z轴表示。我们假设R点是在电子地图上的一个位置, 那么在x轴、y轴信息已知的情况下, 我们就可以通过电子地图得到P点的Z坐标。即Z=f (x, y) 。
针对上文中所描述的三维无线路由算法在崎岖不平的地势情形下, 利用欧氏距离的选择路径算法不理想的现象, 我们用起伏地势上的近似最短路径来代替欧氏距离的方式, 利用电子地图空间取点的做法, 采用起伏地势上的近似最短路径, 在电子地图表面选取几个离散点进行计算。但这些离散点的选择要能从整体上反映电子地图表面的起伏趋势。对相邻离散点直接的欧氏距离进行计算后, 便可以将相邻两点之间的关系映射到一个二维平面上。根据上文提到的计算路径最短的方法, 计算出电子地图表面各个离散点之间的最短路径, 这条路径是通过对电子地图上的各个离散点的选取得来的, 所以能够很好的反应出其实际的最短路径。每次当传感器节点散落在电子地图所设计的区域时, 节点就会根据自己所在的地理坐标寻找到离自己最近的那个离散点, 然后根据离散点之间的最短距离去映射实际地势上两点之间的最短距离。
要计算出起伏地势上最短的路径, 首先要建立网格, 在电子地图上寻找离散点。建立网格的第一步是要截取要建立传感器网络区域内的电子地图, 根据这部分电子地图在电子地图的垂直投影面上按照横轴X方向和纵轴Y方向建立一个正方形的网格;第二步是把这些网格产生的交点从其垂直方向找出其与电子地图的交点, 同时要求每个交点的横轴X方向和纵轴Y方向上的距离是相等的, Z坐标则取电子地图与网格交点的垂线。其次要对电子地图上交点之间的相邻关系进行确定。电子地图上的交点投影到横轴X方向和纵轴Y方向上面得到一些按照正方形网格分布的离散点, 每个点只能与周围的8个点相邻, 并且每个点之间只计算它与相邻点之间的距离。再次, 将三维空间上的点映射到二维平面上, 并建立邻接。每个相邻点投影之间的记录与空间相邻点之间的距离对应, 这就便可以将计算空间内各相邻点之间的距离问题转化为计算二维图上的点与点之间的距离问题, 如此根据矩阵的行数与列数都为空间中点或者投影点的个数来建立邻接矩阵。邻接矩阵建立之后要寻找最短路径, 对应已经建立邻接矩阵的根据最短路径计算法计算投影面上任意点与点之间的最短距离, 得出的结果就是在电子地图上所选取的对应两点之间在起伏地势上的拟最短路径。最后当实际已知自己地理位置的传感器节点, 便可以依靠横轴X方向和纵轴Y方向来对相近的离散点进行定位, 确定了当前传感器节点对应的离散点和目标传感器节点对应的离散点就可以将实际中传感器节点的地理位置映射到与之相对应的离散点, 得出最短距离。
三、起伏地势上最短路径对下一跳的选择
为了方便计算, 我们在对电子地图采样选点的时候, 大部分取的是有规律的分布均匀的点, 但是当传感器上的节点在起伏的地势上随机分布时, 一定要采取定位策略使节点在最近的采样点上定位。即根据传感器节点上自身的坐标, 去找寻与这个节点相邻的四个采样点, 然后分别求得这四个采样点与目标节点之间的最短距离, 取与目标距离最短的那个点作为这个传感器节点对应的采样点。当多个采样点到目标节点之间的距离一样时, 则可以通过空间欧氏距离的计算方式来进行下一跳的选择。
利用无线传感器网络的过程中, 当源节点S向目标节点D进行数据转发时, 首先获得的是相邻节点的位置, 获取位置后再进行判断, 看一下目标节点是不是在它的邻居节点内。当目标节点在它的邻居节点内时可以直接发送数据, 如果目标节点不在它的邻居节点内便要采用上面描述的四个采样点选最短的方式进行选择。如果同时存在多个邻居节点对应到该采样点的情形, 那么就可以利用空间欧氏距离的方式对下一跳进行选择, 如果不这样就应该选取与这一采样点对应的邻居节点作为下一跳。如此不断的重复, 一直将数据传到目标节点。
此外, 理想的传感器节点应该是均匀分布的, 有着同电子地图的采样点一样的X坐标和Y坐标轴, 并且可以在电子地图上获取Z坐标。采用这种理想的分布方式, 既可以在路由的过程中可以避免定位和采样点带来的误差, 又可以有意识的避开有较大起伏的地势, 进行理想的路径选择。
四、小结
文章基于实际情况下无线传感网络分布的地势环境, 提出伪三维地理位置网络的路由算法, 并对其进行分析, 其核心思想是运用起伏地势上的拟最短路径取代过去一直运用的空间欧氏距离, 使路由选择能够更贴近现实。伪三维地理位置网络的路由算法对建立在有起伏路上的无线传感器网络而言, 用上文描述的以起伏地势上的最短路径代替空间距离, 一方面可以有效的减少路由的跳数, 另一方面也可以减少能量的损耗, 延长网络的生存时间。
参考文献
[1]张衡阳, 李莹莹;基于地理位置的无线传感器网络路由协议研究进展[J];计算机应用研究;2008-01
[2]林观康, 程良伦;基于地理信息静态分簇的无线传感器网络路由算法[J];计算机应用与软件;2011-02
地理路由 篇4
无线多媒体传感器网络WMSN(wireless multimedia sensor network)是在传统无线传感器网络的基础上引入了音频、视频、图像等多媒体信息的感知功能,布设在无人值守的环境中自主完成指定任务的一种能耗明暗的无基础设施网。它通过节点上多媒体传感器采集周边环境的多种媒体信息(音频、视频、图像等),通过多跳方式将数据汇集到汇聚节点,实现全面、有效地环境监测[1]。它将人类的事业扩展到任意的物理空间,能实现细粒度、精准信息的环境监测,在战场监控、环境监测、安全监控、交通监控、智能家具、医疗卫生等领域具有非常广阔的应用前景和很高的应用价值[2,3,4,5]。
无线多媒体传感器网络通常由多媒体传感器节点(multimedia sensor node)、汇聚节点(sink node)组成。在无线多媒体传感器网络中,传输的数据主要是音频和视频数据。视频数据的信息量非常巨大,在无线链路上持续传输视频数据需要消耗大量的能量。由于多媒体传感器应用的环境条件复杂且大多不允许对“失效”节点进行电池更换,其能耗明显大于传统传感器网络。因此,如何节约各节点有限的电池能量并尽力延长整体网络的生存时间成为多媒体传感器网络的重要性能指标。传统的应用于无线传感器网络的基于地理位置信息的路由协议有LAR(Location-Adided Routing)路由协议[6]、GAF(Geographical Adaptive Fidelity)路由协议[7]、GPSR(Greedy Perimeter Stateless Routing)路由协议[8]、能量位置意识路由GEAR(Geographic and Energy Aware Routing)[9]等。LAR和GAF协议存在局部最小化问题[10]。GPSR协议和GEAR协议虽然能够解决局部最小化问题,但是却导致了传感器节点能量过多的消耗,同时在路由空洞的边界节点造成数据拥塞。
为了解决局部最小化问题和路由空洞问题,本文提出一种基于地理信息的多媒体传感器网络路由协议。该协议与传统的基于地理信息的无线传感器网络路由协议相比,具有以下两个特点:
1) 该协议不需要节点计算和保存网络拓扑平面结构;
2) 该协议不存在局部最小化问题。
该算法的目的就是最大限度地减少路由建立和路由更新的能量消耗。该协议消除局部最小化问题,同时不会产生路由空洞,也就不会造成路由空洞边界节点处的数据拥塞。本文提出的协议分为两个部分:第一部分是节点通信覆盖半径调整,这个部分主要是节省节点的能量消耗;第二部分是路由建立,这个部分的目的是为了保证数据能够传送到sink节点,建立基于地理信息的路由,得到最优化路径,即传输过程中所经过的节点数达到最小。
2系统模型
本文考虑的基于地理信息的多媒体传感器网络能够用图G(V,E)来表示,其中表示节点的有限集V={v1,v2,…,vn},表示数据连接的有限集E={e1,e2,…,en}。
1) 每个节点和sink的地理位置信息都是确定的,同时可以用GPS获得地理位置信息;
2) 每个节点都具有可调通信覆盖半径和M个一跳邻居节点;
3) 每个节点都知道自己与一跳邻居节点的地理位置信息;
4) 假设只有源节点知道sink节点的位置,仅当转发节点收到从源节点传送过来的数据包时才能知道sink节点的位置。
3节点通信覆盖半径优化
3.1问题描述
当一个节点加入网络时,这个节点用最大传输能量和最大传输半径来传输数据。在这种情况下,最大传输半径通常比该节点与最远节点的距离大,这就造成了不必要的能量浪费。如图1所示,节点u初始传输半径为Rmax,那么Rmax为节点u的最大传输半径,R为节点u与其最远节点之间的距离,因此,R’就是不必要的覆盖距离。
3.2节点通信覆盖半径优化
每个节点向其一跳邻居节点发送HELLO消息,这个HELLO消息包含该节点的IP与地理位置信息。然后每个节点记录下一跳邻居节点的地理位置信息,同时计算该节点与其一跳邻居节点中距离最大节点的距离Rmax,并且把Rmax作为该节点的通信覆盖半径。如图2所示。
4路由建立
利用改进的贪婪算法建立路径。
本文提出的算法的输入为:1)当前转发节点的位置;2)sink的位置;3)下一跳邻居节点的位置。
本文提出的算法的输出为:1)下一跳节点的位置;2)成功转发的确认消息;3)转发失败的确认消息。
在本文提出的协议中,节点不需要保存整个网络的平面拓扑结构,这就大大简化了路由建立过程。该协议的路由建立过程包含以下几个步骤:
1) 源节点首先选择其通信覆盖半径内的与sink距离最近的一跳节点u’,若该节点就是sink,则路由过程结束,源节点直接将数据包发送至sink。
2) 如果u’不是sink节点,那么源节点选择其通信覆盖半径内节点中与sink距离最近的节点传输数据。
3) u’同样选择其通信半径覆盖范围内与sink距离最近的节点传输数据。
4) 重复2)和3)步,直到数据传送至sink为止。
以上路由建立过程与传统的利用贪婪算法建立过程有一个根本性的区别,这个区别就是每个节点选择下一跳传输节点时,不是选择与该节点距离最近的节点,而是选择其通信覆盖半径内与sink距离最近的节点。该路由建立过程是基于每个邻居节点与sink节点距离的比较。因此,本文提出的算法不存在局部最小化问题。
5路由变更
当经过一段时间后,传感器网络中节点的能量会降低,当节点的能量下降到其通信覆盖半径范围内只有一个节点时,此时的节点无法选择与sink距离最近的节点通信,而是选择其通信半径范围内的唯一节点传输数据。如图3所示。
6仿真实验
首先用C语言编制程序进行仿真实验。在100m2的正方形区域中随机部署1000个节点,选择IEEE802.11作为MAC协议。除sink节点外,其他传感器节点都由电池供电,每个节点的初始能量为10J。假设所有节点都是固定不移动的。
本文从两个方面与GPSR协议对比分析。一是网络整体能量消耗随时间变化情况,二是生存节点数。
从图4可以看出,GPSR协议并不适用于多媒体传感器网络,这是因为GPSR协议在传输数据时,选择的下一跳节点是与源节点地理位置最近的节点,从而产生了局部最小化问题,造成传感器节点能量消耗过快,导致大量节点“死亡”。本文提出的协议由于节点的通信覆盖半径最小化,减少了节点能量消耗,延长了节点的生存时间。
从图5可以看出,由于GPSR协议不可避免地产生路由空洞问题,不仅造成网络整体能量消耗过快,而且造成路由空洞边界节点能量迅速消耗。使得多媒体传感器网络整体能量消耗过快,失去收集数据的功能。本文提出的协议可以延长网络生存时间,这是因为,每个节点传输数据时,都是选择与sink最近的一跳邻居节点,而不是选择与该节点距离最近的一跳邻居节点,这就有效地避免了局部最小化问题,不会产生路由空洞,有效延长了网络生存时间。
7结论
本文提出了一种基于地理信息多媒体传感器网络路由协议,该协议首先调整多媒体传感器节点的通信覆盖半径,然后通过基于地理信息的路由协议建立路由路径。传统无线传感器网络中基于地理信息路由协议存在局部最小化问题,本文利用改进的贪婪推进算法传递数据,因此不存在局部最小化问题。在本文提出的算法中,节点只与一跳邻居节点通信,因此不需要节点计算和保存网络拓扑平面结构,大大减少了节点的能量消耗。仿真实验证明本文提出的算法可以有效节省多媒体传感器网络节点的能耗,延长了网络寿命。
参考文献
[1]马华东,陶丹.多媒体传感器网络及其进展[J].软件学报,2006,17(9):2013-2028.
[2]Chang C K,Huang J.Video surveillance for hazardous conditions using sensor networks[C]//Proc.of the2004IEEE Int’1Conf.on Networ-king,Sensing&Control.New York,2004:1008-1013.
[3]3Holman R,Stanley J,Ozkan-Haller T.Applying video sensor net-works to nearshore environment monitoring[J].IEEE Trans.on Perva-sive Computing,2003,2(4):14-21.
[4]Reeves A A.Remote monitoring of patients sufering from early symp-toms of dementia[C]//Intl.Workshop on Wearable and Implan table Body Sensor Networks,London,UK,April2005:21-23.
[5]Hu F,Kumar S.Multimedia query with QoS considerations for wireless sensor networks in telemedicine[C]//Proc.of Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers—Intl.Conf.on Internet Multimedia Man agement Systems,Orlan do,FL,September2003:21-30.
[6]Young-Bae Ko,Nitin H Vaidya.Location-Aided Routing(LAR)in mobile ad hoc networks[J].ACM/Baltzer Wireless Networks(WI-NET)journal,2000,6(4):307-321.
[7]Ya Xu,John Heideman,Deborah Estrin.Geography-informed Energy Conservation for Ad Hoc Routing[C]//ACM SIGMOBILE7/01Rome,Italy,2001:70-84.
[8]Brad Karp,Kung H T.GPSR:Greedy Perimeter Stateless Routing for Wireless Networks[C]//ACM/IEEE International Conference on Mo-bile Computing and Networking,Boston,Massachusetts,United States,2000:243-254.
[9]Ganesan D,Govindan R,Shenker S,et al.Highly-resilient,energy-efficient multipath routing for wireless sensor network[C]//Proc Wire-less Communications and Networking(WCNCZOO3),IEEE,2003,3:16-20.