[发明专利]一种无线传感器网络路由蚁群算法的优化方法无效

专利信息
申请号: 201310022248.3 申请日: 2013-01-22
公开(公告)号: CN103596235A 公开(公告)日: 2014-02-19
发明(设计)人: 丁建宁;雷毅;程广贵;张利;凌智勇;张忠强 申请(专利权)人: 江苏大学
主分类号: H04W40/02 分类号: H04W40/02;H04W84/18
代理公司: 南京知识律师事务所 32207 代理人: 卢亚丽
地址: 212013 *** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 无线 传感器 网络 路由 算法 优化 方法
【说明书】:

技术领域

发明涉及无线传感技术和无线传感网络路由,提出了一种无线传感器网络路由蚁群算法的优化方法。 

背景技术

无线传感器网络是以大量低成本节点通过无线通信方式组网,并通过节点间的协作来实时监测、感知和采集网络分布区域内各种环境或监测对象信息的一个网络系统。单个传感器节点的低能量和不可靠性是无线传感器网络的固有特点,对网络协议的设计具有较大影响。路由协议是无线传感器网络的关键技术之一,它负责将数据从源节点通过网络转发到目的节点,其功能主要是寻找源节点和目的节点的优化路径以及将数据沿着优化路径正确转发。目前,无线传感器网络中典型的路由协议包括泛洪路由(Flooding)、Gossiping路由协议,以数据为中心的路由协议如SPIN、Directed Diffusion、Roumer、TTDD、支持查询的近似路由算法等。这些网络协议多是在传统无线Ad Hoc网络协议的基础上采用最短路径算法与传感器网络的不同应用相结合而实现,均不太适用于拓扑结构动态变化且节点能量受限的无线传感器网络。 

节能路由是指在源节点和目的节点之间找到一条节能的多跳路径,这就需要在普通路由协议的基础上引入与能量消耗有关的指标,最终降低电能消耗。与传统路由算法相比较,基于蚁群算法的路由具有良好的自适应性、较强的鲁棒性、支持多路径路由、具有局部或全局的优化能力以及易于和其它的路由算法相结合等优点。 

但是基本蚁群算法仍有不足之处:在大规模部署的无线传感器网络中,经常会发生节点失效、新节点的加入或者节点的移动,这些都将会造成网络拓扑结构的动态变化。基本蚁群算法虽然具有较强的全局搜索能力,但搜索时间较长,不适应实际中无线网络拓扑结构的频繁变化。此外,基本蚁群算法易陷入局部最优解,其表现为路由表停滞,因而当网络拓扑结构发生变化时人工蚂蚁就不能很快地发现新出现的更好路径。 

TinyOS 操作系统是一个主要应用于无线传感器网络的嵌入式操作系统,其采用的组件化编程、事件驱动机制、轻量级线程技术及两层调度方式和基于事件驱动模式的主动消息通信方式,满足了无线传感器网络的特殊要求,使其在节点资源有限的情况下具有更强的网络处理和资源收集能力。在TinyOS中实现的网络分发协议(Dissemination)如:Drip和DIP、CTP汇聚协议和应用于数据聚集的LEPS多跳路由协议等均具有较好效果。在TinyOS中实现基于蚁群算法的路由协议将结合操作系统本身的特点,最终为应用层的程序设计提供有力支持。 

发明内容

发明要解决的技术问题

针对现有无线网络路由的不足和基本蚁群算法的不足,本发明的目的是提供一种无线传感器网络路由蚁群算法的优化方法。在基本蚁群路由算法(Basic Ant Colony Routing Algorithm,BACRA)中,路由蚂蚁在从源节点到目标节点的路径上遗留信息素,通过路径上的信息素形成的正反馈机制进行迭代搜索,蚂蚁最终可以发现最短路径。为了尽可能地延长整个无线网络的生命周期,人工蚂蚁通过信息素遗痕和能量启发信息的指引来构造解,以寻找最小成本的路径。

本发明在对基本蚁群算法的不足进行改进和优化的基础上,对概率选择公式中的参数进行了改进,并引进与算法相关的信息素定期广播机制,将该蚁群算法在无线传感器网络专用操作系统TinyOS中的实现,该无线路由不但能够在选择最短路径的同时平衡网络能耗,延长整个网络的生命周期,还能够较好地适应网络结构的动态变化。 

技术方案

一种无线传感器网络路由蚁群算法的优化方法,步骤为:

(1)确定路由中人工前向蚂蚁节点i到下一节点j的选择概率公式,设计人工蚂蚁从节点i到节点j的控制信息素轨迹参数和能量启发值相对重要性参数;

(2)确定步骤(1)中前向蚂蚁在路径上的初次残留信息素,设计信息素挥发率的参数;

(3)在信息素挥发之后,确定路由包中的后蚂蚁释放信息素;

(4)对节点i到下一节点j的链路进行更新,确定更新后路径上的信息素,

(5)对路径上的信息素进行迭代搜索,各个节点获得其邻居节点到目标节点的路由情况信息,同时通过信息素定期广播机制将网络上的各个节点周期性地向其邻居节点广播路由表信息,最后进行数据传输。

其中人工前向蚂蚁从源节点i到下一节点j的选择概率公式为: 

控制信息素轨迹参数α和能量启发值相对重要性参数β的公式设计为:

由节点i到节点j的能量启发值为:

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