基于预测模式蚁群优化的传感网节能路由机制

【摘要】：面向传感器网络中时间序列数据的时域关联性特征,针对网内数据流量不均衡分布模式所导致的传输能耗漏斗效应问题,提出了基于预测模式的能量感知数据路由机制。机制的设计结合了蚁群优化机理自适应网络状况动态性的优势和预测模型揭示数据流量变化规律的优势,通过将节点负载因子引入蚁群优化算法中启发式因子的构造和局部信息素更新规则的设计,赋予蚂蚁代理在路由解空间探索中预知网络局域能量状况的能力,提高了数据路由构建的自适应性和能量均衡性。实验表明,论文提出的面向预测模式的路由机制,通过引入蚁群优化机理和挖掘数据内涵的时域关联性,有效降低和均衡了数据路由能耗。 【作者单位】： 华东理工大学信息科学与工程学院;东南大学射频与光电集成电路研究所;
【关键词】： 传感器网络 预测模式 蚁群优化 数据路由 节能机制
【基金】：计算机软件新技术国家重点实验室资助(KFKT2009B18南京大学) 先进纺织材料与制备技术教育部重点实验室资助(2009008浙江理工大学) CAD&CG国家重点实验室资助(A0910浙江大学) 青年教师科研基金资助(YH0157127华东理工大学)
【分类号】：TP212.9;TN929.5
【正文快照】： 传感器网络在数据收集路由方式中呈现多对一流量模式特征[1],导致严重的包碰撞、网络拥塞、能量消耗热点的出现,造成某些节点甚至整个网络过早死亡的“漏斗效应[2]”问题。为解决该问题对网络生命周期的不利影响,目前多数以负载平衡技术为核心的路由算法[3-5]主要设计思想是

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