面向农业应用的WSNs路由恢复算法

合集下载

基于蚁群优化的能量均衡WSN路由算法

１１９０１２０１６００７）成果。
【作者单位】郭鑫鑫、冯勰，吉林农业科技学院；刘志东，吉林化工学院
一
、
引言
务。本文提出一种基于蚁群优化的能量均衡无线传感器
网络路由算法，采用蚁群优化算法进行最优路径搜索，寻找
突表达，采用槽轮可以保证排粒，但会产生振动与噪音，去掉
【参考文献】［１］熊开封．我国ＴＲＩＺ理论研究综述［Ｊ］．包装工程，２００９，
１１，２２１～２２２
槽轮能够消除噪音和振动，但不能保证排粒。针对这种情
二、标准蚁群算法
传送组成的系统。ＷＳＮ以低功耗、低成本、分布式和自组织
的特点得到了广泛的应用，但同时存在节点的能量有限，通
信能力、计算能力和存储能力有限等问题 … 。有效提高节点能量均衡利用，保障通信质量，快速搜索路径最优解，延长无
无线传感器网络（ＷｉｒｅｌｅｓｓＳｅｎｓｏｒＮｅｔｗｏｒｋ，ＷＳＮ）是由同
一
空间的众多不同节点组成的，由大量的传感器感知、数据
各节点代价最小的多跳路由，有效节能，减少通信开销，提高了网络的生命期，同时也保证网络的覆盖和连通性能。
２０１７年第１６卷第２期
基于蚁群优化的能量均衡ＷＳＮ路由算法

基于改进蚁群算法的无线传感器网络路由的优化

基于改进蚁群算法的无线传感器网络路由的优化
戴天虹;李昊
【期刊名称】《计算机测量与控制》
【年(卷),期】2016(24)2
【摘要】为了延长无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)的生命周期,均衡各个节点间能量消耗,针对现有的WSN路由优化算法存在的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的路由优化算法;首先通过对蚁群算法和遗传算法的优劣性比较,在蚁群算法的基础上,结合遗传算法的选择、交叉和变异的操作,从而提高蚁群算法的搜索速度和寻优能力;最优路径评价函数综合考虑节点能耗及节点的剩余能量,使剩余能量多的节点优先参与数据转发,均衡节点间的能量消耗;通过与经典蚁群算法及遗传算法的对比实验表明,随着数据转发轮数增加,改进的蚁群算法能耗小,剩余能量多,网络生命周期明显延长;随着整个网络运行时间的增长,改进的蚁群算法,节点均衡能耗性好,最优路径搜索的成功率也明显优于其他两种算法.
【总页数】4页(P321-324)
【作者】戴天虹;李昊
【作者单位】东北林业大学机电工程学院,哈尔滨 150040;东北林业大学机电工程学院,哈尔滨 150040
【正文语种】中文
【中图分类】TN926
【相关文献】
1.基于改进蚁群算法的智慧农业无线传感器网络路由优化研究 [J], 刘彤彤;王磊
2.基于改进蚁群算法的无线传感器网络路由算法的研究 [J], 刘剑鸣;赵日记
3.基于改进蚁群算法的无线传感器网络路由 [J], 凌春;孙文胜
4.基于改进蚁群算法的Zigbee网络路由优化研究 [J], 董绍江; 杨舒婷; 刘伟; 蒙志强
5.改进蚁群算法的无线传感器网络路由优化与路径恢复算法 [J], 马学森;曹政;韩江洪;王营冠;胡宏林
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

无线传感器网络的自主治理与故障恢复技巧

无线传感器网络的自主治理与故障恢复技巧无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是一种由大量分布式传感器节点组成的网络系统，用于收集和传输环境数据。

WSN已经广泛应用于环境监测、智能交通、农业等领域，但由于节点数量众多、环境复杂多变，WSN的自主治理和故障恢复成为了一个重要的问题。

一、自主治理技巧1. 自组织网络形成WSN中的传感器节点通常是无线通信设备，节点之间通过无线信号进行通信。

为了实现自主治理，首先需要让节点能够自动组织成网络。

一种常用的方法是基于邻居节点的邻居发现算法，节点通过广播自身信息，收集邻居节点的信息，从而建立网络拓扑结构。

2. 路由选择算法WSN中的节点通常具有有限的能量和计算资源，因此需要设计高效的路由选择算法，以减少能量消耗和延迟。

常用的路由选择算法包括最短路径算法、负载均衡算法等。

此外，还可以根据节点的能量状况进行动态路由选择，以延长整个网络的寿命。

3. 自适应能量管理能量管理是WSN中的一个重要问题，节点的能量有限，如何合理利用能量，延长整个网络的寿命是一个关键的挑战。

自适应能量管理技术可以根据节点的能量状况，动态调整节点的工作模式，例如降低节点的传输功率、调整节点的休眠周期等，从而减少能量消耗。

二、故障恢复技巧1. 节点故障检测与替换在WSN中，节点的故障是不可避免的。

为了保证整个网络的正常运行，需要及时检测并替换故障节点。

一种常用的方法是通过节点之间的心跳检测机制，及时发现故障节点并进行替换。

此外，还可以利用节点的备份机制，将备份节点接替故障节点的工作。

2. 数据丢失与重传在传感器网络中，由于信号传输的不可靠性，数据丢失是一个常见的问题。

为了保证数据的完整性，可以采用数据冗余的方式进行重传。

当发现数据丢失时，节点可以向邻居节点请求数据重传，以确保数据的准确性。

3. 故障恢复策略当整个网络发生故障时，需要采取相应的恢复策略。

一种常见的策略是通过重新部署节点来恢复网络的功能。

WSN中路由生成修复算法的设计与实现

WSN中的三种模型描述

数据源选择模型

事件半径模型（ER）随机源节点模型（RS）

路由寻径模型

能量模型
应用蚂蚁算法求解WSN路由问题

偏转角
路由生成步骤

使用ER模型生成源节点在各源节点上分别放置一只蚂蚁使用蚂蚁算法选择下一跳节点多次循环产生源节点到sink节点的路径从所生成的路径中选择一条最优路径作为最后数据传输路径
在不考虑偏转角因子的前提下，使用不同参数组合所得实验数据
参数取值变化(不考虑偏转角因子) 一组可行取值(循环次数为1500次) 第一阶段(循环次数为2000次) 单次循环所得最优路径的平均值 4 2 3 4 6 第二阶段(循环次数为1000次) 7 8 5 7 6 7 1 3 2 0.3 0.5 0.7 0.75 0.1 0.15 0.2 0.9 0.5 0.4 0.1 1.0 1.5 2 381.49 638.00 676.23 610.92 375.97 499.85 338.84

选择机制信息素越多的路径,被选择的概率越大; 更新机制路径上面的信息素随蚂蚁的经过而增长,而且同时也随时间的推移逐渐挥发消失; 协同机制蚂蚁之间实际上是通过信息素来相互通信、协同工作的。
蚂蚁算法实例
应用蚂蚁算法的WSN路由优势

节点能力有限(单个蚂蚁工作能力) 局部工作 (局部信息影响) 链路质量 (加入节点能量作选择因素) 支持多路径 (每一条存在路径都可能被选择)
不考虑偏循环能量消耗
单次循环最优路径长度的最小值
考虑偏转角因素时
单次循环最优路径长度

森林火灾监测系统的WSN改进路由算法

CH 3CH 125 m13 mCH 2CH 4普通节点 i 基站0510100200高度图2各节点分布图假设能够覆盖节点i 的簇头节点有CH 1有25m ，距离CH CH 3距离基站40m ，距离基站50m ，所有节点的剩余能量均为点i 选择CH 1加入后CH 2加入后的倾向度，见式=(0.30.5+e ×70110)/2=0.46=(0.30.5+e ×70115)/2=0.45点CH 1会是节点i 更算法流程图，如图3所示。

结束选择倾向度高的簇头加入被多簇头覆盖的节点计算倾向度被多个簇头节点覆盖加入唯一将其覆盖的簇当选簇头根据阈值来判断节点是否能成为簇头节点随机部署开始是是否否402080601002 000 4 000 5 0001 0003 000实验轮数死亡节点个数DEEC LDEEC1.00.52.01.52.5 2 000 4 0005 0001 0003 000实验轮数数据传输量/×105DEEC LDEEC0123456 1 000 2 000 3 000 4 000 5 000DEECLDEEC实验轮数节点能量方差/×10-3510152025100200300102102400500高度/m温度/℃0.10.20.30.40.50.60.70.80.9 1.02 5002 4002 3002 2002 1002 0001 9001 8001 7001 6001 500e生命周期0.10.20.30.40.50.60.70.80.91.01 7001 6001 5001 4001 3001 2001 1001 000900800700600500e生命周期。

无线传感器网络在农业领域的应用与发展

无线传感器网络在农业领域的应用与发展无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）是一种由大量的传感器节点组成的网络系统，用于收集、处理和传输环境中的各种物理和化学参数数据。

近年来，WSNs在农业领域得到了广泛的应用和发展。

本文将探讨WSNs在农业中的应用，并对其未来的发展进行展望。

一、WSNs在农业领域的应用1. 精准农业WSNs可以在精准农业中提供大量的农业数据，如土壤湿度、温度、光照强度等等。

通过这些数据的监测和分析，农民可以更好地管理农田，并进行合理的灌溉和施肥，以提高农作物的产量和质量。

此外，WSNs还可以监测农田中的虫害和病害，及时预警并采取相应的防治措施，从而减少农药的使用。

2. 畜牧业管理WSNs还可以应用于畜牧场的管理。

通过在动物身上植入传感器节点，可以实时监测动物的体温、心率、运动情况等信息。

这些数据可以帮助农民及时发现动物的异常情况，并采取相应的调控措施，提高畜牧场的管理效率。

3. 农产品追溯WSNs可以在农产品生产过程中记录各种参数数据，例如种植环境、施肥记录、农药使用情况等。

这些数据可以通过区块链等技术进行存储和管理，确保农产品的质量安全，同时也为消费者提供了可追溯的农产品信息。

二、WSNs在农业领域的发展1. 节能技术的应用WSNs节点的能量供应一直是其发展的瓶颈之一。

为了解决这一问题，研究人员提出了各种各样的节能技术，如能量收集技术和能量传输技术。

能量收集技术包括太阳能、振动能等的收集，能量传输技术包括无线充电技术和能量传输算法等。

这些节能技术的应用将极大地推动WSNs在农业领域的发展。

2. 多传感器融合技术的研究目前，WSNs主要使用温度、湿度、光照等传感器对农业环境进行监测。

然而，农业生产中还有许多其他重要的参数需要监测，如土壤酸碱度、氮磷钾含量等。

因此，研究人员正在努力开发多传感器融合技术，将不同类型的传感器节点组合起来，实现对更多参数的同时监测，以满足农业生产的需求。

面向无线传感器网络的能量感知路由算法研究

面向无线传感器网络的能量感知路由算法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSNs）由大量的分布式传感器节点组成，这些节点能够自主感知、采集信息并将其传输到其他节点或基站进行处理。

然而，节点的能源限制是WSNs面临的主要挑战之一。

为了延长网络的生命周期，降低能源消耗是至关重要的，因此研究面向无线传感器网络的能量感知路由算法显得非常重要和紧迫。

能量感知（Energy Awareness）路由算法是一种将能源消耗作为重要指标的路由选择算法。

它在选择传输路径时考虑节点的剩余能量、节点间的通信质量以及距离等因素，以降低网络的能耗。

下面将讨论面向无线传感器网络的能量感知路由算法的一些关键研究内容。

1. 能量感知路由算法的需求和目标能量感知路由算法的需求和目标主要包括以下几个方面：1.1 能源均衡性（Energy Balance）：在整个网络中实现节点能量的均衡消耗，避免部分节点能量过早耗尽而导致网络中断。

1.2 路径稳定性（Path Stability）：选择稳定的传输路径，减少路径的变动，降低由于路径切换引起的能耗。

1.3 距离优化（Distance Optimization）：根据节点之间的距离选择最短路径，减少能量消耗和传输延迟。

1.4 覆盖率（Coverage）：根据节点的覆盖范围选择传输路径，以保证网络的全面覆盖。

2. 能量感知路由算法的研究内容2.1 距离感知路由算法距离感知路由算法根据节点之间的距离选择最短路径，以减少能量消耗和传输延迟。

常用的距离感知路由算法包括基于最短路径树（Shortest Path Tree，SPT）的算法和基于距离向量（Distance Vector）的算法。

这些算法通过计算节点之间的距离来选择最佳传输路径，从而降低能耗。

2.2 能量均衡路由算法能量均衡路由算法旨在实现网络中节点能量的均衡消耗，避免部分节点能量过早耗尽而导致网络中断。

《基于改进K-means和WOA的WSN路由算法》

《基于改进K-means和WOA的WSN路由算法》一、引言无线传感器网络（WSN）是一种由大量低功耗、低成本、多功能的无线传感器节点组成的网络系统，用于实现特定空间范围内的实时感知和检测任务。

随着WSN在多个领域的广泛应用，其路由算法的优化问题变得尤为重要。

本文提出了一种基于改进K-means和鲸鱼优化算法（WOA）的WSN路由算法，旨在提高网络性能，延长网络生命周期。

二、背景与相关技术K-means算法是一种经典的聚类算法，具有简单、快速、易于实现等优点，被广泛应用于数据聚类和分类任务中。

然而，在WSN路由中，传统K-means算法往往难以处理节点动态变化和网络拓扑结构复杂等问题。

因此，对K-means算法进行改进，以提高其在WSN路由中的适用性是必要的。

鲸鱼优化算法（WOA）是一种新兴的优化算法，具有全局搜索能力强、参数设置简单等特点。

它能够在多维空间中寻找到最优解，对于解决WSN路由中的优化问题具有很好的潜力。

三、算法设计（一）改进K-means算法针对传统K-means算法在WSN路由中的不足，本文提出了一种基于密度的改进K-means算法。

该算法通过引入节点密度和通信质量等指标，对聚类中心进行动态调整，以适应网络中节点动态变化和拓扑结构的变化。

同时，该算法还采用了一种基于局部信息的优化策略，以进一步提高聚类的准确性和效率。

（二）WOA优化WSN路由本文将WOA应用于WSN路由中，通过在多维空间中寻找到最优的路由路径，以实现网络性能的优化。

具体而言，我们首先将WSN路由问题转化为一个多目标优化问题，然后利用WOA的全局搜索能力，在解空间中寻找到最优的路由路径。

此外，我们还采用了一种自适应的步长调整策略，以进一步提高WOA的搜索效率和准确性。

四、算法实现与实验分析（一）算法实现本文所提出的基于改进K-means和WOA的WSN路由算法，可以在多种编程环境和平台上实现。

具体而言，我们采用Python 语言编写了算法的实现代码，并利用了相关WSN仿真工具进行实验验证。

一种基于改进蚁群优化算法的WSNs路由协议

一种基于改进蚁群优化算法的WSNs路由协议史宝会;刘海燕【期刊名称】《中国测试》【年(卷),期】2015(041)009【摘要】面对无线传感网络(wireless sensor network,WSN)路由问题,提出新颖生物激励-自我组织的安全自适应路由协议(biological inspired self-organized secure autonomous routing protocol,BIOSARP).BIOSARP采用改进蚊群优化算法(improved ant colony optimization,IACO),利用端到端传输时延、剩余电量和链路质量计算信息素,并据此信息决策最优转发节点,从而减小广播次数和数据包负担,降低时延、数据包丢失率和功率消耗.仿真结果表明:提出的BIOSARP在数据包传递率、能量消耗优于安全实时负荷分配协议(secure real-time load distribution,SRTLD),数据包传递率提高24.75％,能量消耗降低31.8％.【总页数】4页(P106-109)【作者】史宝会;刘海燕【作者单位】北京信息职业技术学院计算机工程系,北京100018;北京信息职业技术学院计算机工程系,北京100018【正文语种】中文【相关文献】1.基于一种蚁群优化算法的农业WSN路由节能研究 [J], 张向宾2.一种改进的基于WSN独立分簇的路由协议 [J], 陶志勇;方宁;胡明3.一种改进的基于蚁群算法的无线传感网络故障容错路由协议 [J], 胡国伟4.WSN中基于改进粒子群优化算法的分簇路由协议 [J], 武小年; 张楚芸; 张润莲; 孙亚平5.一种基于子问题动态消减的改进多目标蚁群优化算法 [J], 宁佳绪;牛玥;纪丹蕾;肖雨婷;杨富燕因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

无线传感器网络在农业环境监测中的布局与网络优化

无线传感器网络在农业环境监测中的布局与网络优化无线传感器网络（Wireless Sensor Networks，WSN）是由大量分布式传感器节点组成的网络，用于监测和收集环境中的各种数据信息。

在农业领域，WSN已经广泛应用于农田、温室等环境的监测与管理。

本文将讨论WSN在农业环境监测中的布局策略，以及如何通过网络优化来提高其性能。

1. WSN在农业环境监测中的布局策略在农业环境监测中，WSN的布局策略对于数据采集的质量和效率至关重要。

以下是一些常用的布局策略：（1）均匀分布：传感器节点均匀地分布在农田或温室中，以确保对整个环境的覆盖。

这种布局策略适用于需要全面监测的场景，例如土壤湿度、温度等参数的监测。

（2）集中式布局：将多个传感器节点集中布置在特定区域，例如种植大棚的中心位置。

这种布局策略适用于需要高密度监测的场景，例如测量作物生长过程中的光照强度、二氧化碳浓度等参数。

（3）层次式布局：将传感器节点按照层次结构布置，以实现对不同高度或不同深度的参数监测。

例如,埋设传感器节点用于监测土壤水分的深度、地下水位等。

（4）随机布局：传感器节点随机分布在农田或温室中，以避免特定区域的过度监测。

这种布局策略适用于需要较大范围监测的场景，例如对整个农场的温度、湿度进行监测。

2. WSN网络优化在农业环境监测中，WSN的性能优化对于确保数据的及时、准确传输至关重要。

以下是一些网络优化的方法：（1）能量管理：WSN节点的能量是有限的，因此需要进行有效的能量管理。

可以通过调整节点的传输功率、休眠周期以及使用低功耗的硬件来延长节点的寿命。

此外，还可以通过部署能量收集和能量转换装置来为节点提供额外的能量补充。

（2）路由优化：选择合适的路由算法可以减少传输延迟和能量消耗。

例如，最短路径算法可以选择最短路径来传输数据，最小生成树算法可以选择构建最小生成树来优化网络连接。

此外，还可以考虑使用多路径传输来提高网络的可靠性和容错性。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

ｉｎｄｉｃａｔｅｓｔｈａｔｔｈｅａｍｏｕｎｔｏｆｐａｃｋａｇｅｓｕｎｄｅｒｒｏｕｔｉｎｇｒｅｃｏｖｅｒｙａｌｇｏｒｉｔｈｍｉｓｌｅｓｓｔｈａｎｕｎｄｅｒｄｙｎａｍｉｃｓｏｕｒｃｅｒｏｕｔｉｎｇ
（ＤＳＲ），ａｎｄｉｔｃａｎｒｅｄｕｃｅｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｏｆｎｏｄｅｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙ．
面向农业应用的ＷＳＮｓ路由恢复算法
杜永文，练云翔，朱晓阳
（兰州交通大学电子与傍息工程学院ｌ甘肃兰州７３００７０）
摘要：无线传感器网络（ＷＳＮｓ）作为现代重要的信息技术之一，在农业生产领域具有广阔的前景。以灌
２０１５年第３４卷第７期
传感器与微系统（ＴｒａｎｓｄｕｃｅｒａｎｄＭｉｃｒｏｓｙｓｔｅｍＴｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ）
１４１
ＤＯＩ：１０．１３８７３／Ｊ．１０００－９７８７（２０１５）０７－０１４１－０３
Ｌａｎｚｈｏｕ７３００７０，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｓｏｎｅ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ ｏｆｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｎｏｗａｄａｙｓ，ｗｉｒｅｌｅｓｓｓｅｎｓｏｒｎｅｔｗｏｒｋｓ（ＷＳＮｓ） ‘ １Ｓｖｅｒｙｐｒｏｍｉｓｉｎｇｉｎ
ＤＵＹｏｎｇ－ｗｅｎ，ＬＩＡＮｒｕｎ— ｘｉａｎｇ，ＺＨＵＸｉａｏ— ｙａｎｇ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ＆ＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＬａｎｚｈｏｕＪｉａｏｔｏｎｇＵｉ￣ｎ，ｅｒｓｉｔｙ，
ａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ．Ｕｓｉｎｇｉｒｒｉｇａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍａｓａｓｐｅｃｉｉｆｃａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓｃｅｎａｒｉｏ，ａｄｅｓｉｇｎｓｃｈｅｍｅｆｏｒａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＷＳＮｓｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｔｈｉｓｓｃｈｅｍｅｉｎｃｌｕｄｅｓａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒａｌｄｅｓｉｇｎ，ｈａｒｄｗａｒｅｄｅｓｉｇｎａｎｄｓｏｆｔｗａｒｅｄｅｓｉｇｎｏｆｉｒｒｉｇａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍ．ＲｏｕｔｉｎｇｒｅｃｏｖｅｒｙａｌｇｏｒｉｔｈｍｏｒｆＷＳＮｓｔｏｓｏｌｖｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｂｒｏｋｅｎｒｏｕｔｉｎｇｌｉｎｋ，ｗｈｉｃｈｉｓｃａｕｓｅｄｂｙｎｏｄｅｆａｉｌｕｒｅ，ｉｓｄｅｓｉｇｎｅｄ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｏｆｒｏｕｔｉｎｇｒｅｃｏｖｅｒｙａｌｇｏｉｒｔｈｍｉｓｃａｒｒｉｅｄｏｕｔ．Ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔ
中图分类号：ＴＰ２１２文献标识码：Ａ文章编号：１０００－９７８７（２０１５）０７０１－４１０３－
ＷＳＮｓｒｏｕｔｉｎｇｒｅｃｏｖｅｒｙａｌｇｏｒｉｔｈｍｆｏｒａｇｒｉｃｕｌｔｕｒａｌａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ
溉系统为具体应用场景，提出一种基于ＷＳＮｓ的农业应用设计方案，设计方案包括灌溉系统的总体设计、
硬件设计和软件设计。还针对因节点故障导致的路由链路中断问题设计了ＷＳＮｓ的路由恢复算法，并对
这种路由恢复算法进行了仿真。仿真表明：这种路由恢复算法传输的包数量比动态源路由（ＤＳＲ）协议更少，可以有效降低节点的能耗。关键词：无线传感器网络（ＷＳＮｓ）；灌溉系统；路由恢复算法；动态源路由协议