文摘

本文提供了一个新颖的实现智能水滴(妇女节)方法解决数据聚合在异构无线传感器网络(WSN)的问题。当聚合节点利用基站传输数据,研究试图表明,交通情况的基础上可以适当修改参数调优和算法修改。国际妇女节是用来生成一个最佳的WSN数据聚合树作为它的一个应用程序。国际妇女节假设所有节点在环境中是相同的,导致相同的参数更新为所有节点。在实际场景中,然而,不同变量的节点能量,开始部署通信范围和传感范围特征。为了复制环境的异质性的影响,改善IID (IIWD)作为一个增强提供了最初的IID。建议增强适合在一些场景中,聚合节点是用来传输数据异构的基站配置。残余能量,死亡节点,有效载荷、和网络寿命,一系列的仿真结果表明,该IIWD显著提高相比国际妇女节方法的准确性和有效性。

1。介绍

自然的研究与计算机模型解决实际问题的结果是获得大受欢迎的多个应用程序应对optimization-related问题。有几个探索算法,以及智能水滴(妇女节)是其中一个产品表面最近实现的算法。国际妇女节算法考虑了动力学其次是水滴以路线途径通过河流湖泊或海洋。算法采用河水滴之间发生过程和河床污垢。提出的国际妇女节方法,Hosseini [1),已成功用于解决几个optimization-related问题并提供益处,比如积极的反馈机制和高度的适应力2]。妇女节是由自然形成的水滴和协作发现最大的解决任何问题。国际妇女节的方法可以用来解决问题涉及最大化或最小化3,4]。治疗如下:分阶段的国际妇女节算法构建对象。因此,国际妇女节是一个以人群为基础的有益的算法。在国际妇女节算法,用于构建提供两个基本方法:污垢和速度属性。这两个特点的一生可能会改变(5,6]。国际妇女节的来历流从源到目的地。国际妇女节开始旅行初始速度为0的污垢。在航行中,它通过环境从它的起源。它加速和一些灰尘是消除7,8]。水滴的雇佣了几个迭代方法试图揭示从源到目的地的最佳路径环境粒子的床上。为了做到这一点,节点(s)创建控制数据包去目的地。这些包,称为妇女节,有两个主要特点:速度和污垢。环境主要由灰尘环境的床上。环保运动的国际妇女节是由下列原则:(我)妇女节的速度、降低高土壤床附近,反之亦然(2)比妇女节低速、高速国际妇女节积累更多的土壤(3)环境中的土壤侵蚀比低速高速国际妇女节的来历

此外,国际妇女节被用来创建最佳的聚合树也被证明能实现均匀的能源效率,系统由于缺乏关键关注异质性(9]。此外,有几个应用程序的基础,已部署的节点具有不同的特征对通信范围内,感应范围,电池,和感知服务。可以指一个无线传感器网络动态如果能够处理以下两个原子操作:node-move-in node-move-out,,分别指节点离开现有的网络和节点进入现有的网络。主要的国际妇女节算法已被证明是有效的发现传感器网络的最优路径。然而,它并不包含在网络异质性的影响,这是由于引入节点的独特特征。

节点的异构性的特点提供了应用程序的灵活性和提高网络运营在预定的成本限制。例如,如果安装一个网络是用更少的高能量节点,网络可能存活更长一段时间,但传感范围将受到限制。相比之下,与更多的低能量节点部署网络会降低网络的寿命,同时增加其感应范围。然而,节点具有不同能级的混合物可能达到完美平衡网络寿命和传感范围(10,11]。实验能源异构节点上部署演示了一个大幅增加传感性能。此外,成本分析的混合传感器网络验证这些网络的成本效益10]。

在本文中,我们建议使用国际妇女节技术构建一个高效的数据聚合树异构传感器网络。异质性在传感器网络是由网络的初始能量的节点。因此,这句话低节点和高节点用于分类节点基于能量。低矮的节点显示低能耗的传感器节点,而较高的节点表示高能传感器节点。

2。问题陈述

WSN建模为加入的两个图: ,在哪里是 和 。在这里,代表所有传感节点,代表了节点和低代表着高的节点。同时, ,在哪里连接节点的边吗到节点 ,基于这样一个前提:如果节点和邻近的节点之间的距离小于预定义的通信范围节点的 。然而,是 ,在哪里代表一组聚合节点和代表了边缘连接聚合节点到基站(BS)。

这个问题可以表示为找到一个子集 ,在哪里 ,在哪里 ,在哪里低能量的最优数量和高能传感节点和 ,传感节点的跳数最小化聚合节点。问题可以解决约束优化问题,非线性规划形式 ,在哪里 ,在哪里成本函数受到以下限制:

在这里,表示从低能量节点跳数和高能量节点代表了从高能量节点跳数到聚合节点。

假设:所有的聚合节点, ,直接连接到b。

3所示。相关工作

本节描述了目前传感器网络的路由协议的关键特性。因为网络不同于其他如manet网络(移动ad hoc网络)和移动网络,路由尤为复杂。系统的主要任务是传感、收集和提供信息进行进一步处理。许多方法已经开发在这个领域(12,13]。此外,根据复杂网络理论,预测无线传感器网络连接质量类似于社交网络链路质量预测。网络的路由问题确定最快的路线之间的最优路径)(也称为发射机和目的地14,15]。信号强度变化很大在移动和特设网络,导致很多路线失败和降低性能。提出了几个观点来估计信号strength-based链接可用性预测最佳路由(16,17]。这个链接信息可能会被利用来计算连接故障,因此,修复现有的路线或找到一个新的包。减少数据包损失和端到端延迟的性能得到了很大的提高18,19]。因为特定的传感器网络的特点,路由算法基础上从传统网络在许多方面不同。传感器网络传感器节点能量受限,不能充电由于其特殊的应用需求。此外,主要使用的基础是检测数据,分析它,然后广播BS。因此,路由向b是一个关键的工作,和多个算法已经提出(20.),针对不同的环境或情况下由于其独特的特征。在基础设施建设和维护方法,路由算法在传感器网络可以分为三大类别:

洪水和闲聊21)不需要预先保留拓扑信息和建立路由路径在网络设置或网络活动的开始。基于洪泛路由算法将观测数据对所有相邻节点,继续这个过程,直到到达基站的数据。相比之下,基于闲聊路由系统随机选择一个有限数量的邻居和他们传递消息,直到BS。洪水技术相比,闲聊的方式减少通过网络传输的数据包数量但是创建数据包内爆问题,这会产生额外的费用基础上。独立的网络活动,主动路由算法设计和维护路由架构不断。BS建立和传播的路径所有传感器节点到所有网络节点。在网络运营中,传感器节点保留这些信息,用它来通过这些通道路由数据包。在MANET,主动DSDV [22)协议是使用,但对WSN,各种基于树的方法23)提供(例如,单阶段拉扩散(24])。智能交互的无线传感器网络(WSN)和移动ad hoc网络(MANET)与物联网用户增加吸引力和商业可行性25,26]。通过合并无线传感器和移动网络和物联网,可以开发新的MANET-IoT设备和信息技术网络。这种技术有助于用户移动性而减少网络实现费用(27,28]。物联网系统的基本原则之一是智能的网络对象及其符合通信技术。无线网络(无线传感器网络(WSN),其特点包括传感、数据收集、异构连接,数据处理,扮演了重要的角色在物联网系统(物联网)29日,30.]。路径不断在网络运营维护,尽管在一个伟大的资源成本。一些经典方法的演进,如BVR [31日],VRR [32],S4 [33),提供,提供增强的经典方法的资源利用率降低,实际比例基础上的质量要求。

反应式路由算法生成路由路径。路由是由传感节点的体系结构,数据必须传达到基站,不是以前。在manet,最常用的无功AODV路由方法(34),而在WSN推动扩散(35),在联邦铁路局36]和LRDE [37)是最普遍的。这些技术节省资源时不活跃,但承担的成本为每一个原始节点识别途径。

下面的路由算法的重要类别包含混合算法,结合活性和主动网络行为基于网络环境。一些混合manet路由技术现在存在。区域路由协议(ZRP) (38在manet)是第一个混合方法使用。ZRP协议将网络分割为区域,在这些区域,路线决定主动,而在这些区域以外,路线建立反动地。ZRP路由开销较低效益。然而,区域确定ZRP的静态。因此,锋利的协议(39)提出了一种基于动态增强代区。周围的区域只生成节点,生成大量的数据,而抖动和损失率降低路由开销。然而,在WSN路由策略,包括一个混合自适应方案尚未广泛部署。此外,MANET路由技术是不适用的传感器网络由于其基本属性。

图1(40)描绘了一个全面的概述的WSN路由方法基于节点异构性。采用能源节点异构传感器网络的好处包括增加吞吐量和减少延迟。然而,异质性降低传感器节点之间的跳数和水槽;因此,交付率在WSN大于同质异构传感器网络。

广泛地说,有三个主要类型的异质性,即能量,计算,和链接的异质性。节点能量异构性关注的不同的电池。高端节点获得更多的能量。很少有节点计算能力高于其他计算非均质性。复杂的数据处理和内存密集型过程需要强大的节点。连接异质性专注于节点之间链路的带宽。远程节点提供了高带宽传输连接来保证可靠的数据传输。大多数网络采用能量异构性,因为它使用最少的资源。计算和连接异构性问题阻碍WSN没有能量异构性。图2说明了类型的异质性。

能源异质性分为三种类型:基于节点功率水平二级,三级,多层次。两级定义了普通和高级节点。正常的,先进的,超级节点中指定的三级网络。多级随机节点的能量分布。最近的路由技术已经发展到提高网络性能(41,42]。基于集群的和基于树的路由协议是主要类型。

浸出是一种集群路由技术形成集群和集群选举领导人与BS(通信43- - - - - -45]。浸出不考虑残余能量在选择簇头(20.,46,47];因此,它在不同环境中表现不佳48]。结果,稳定的选举协议(9月),一个集群路由协议,设计了。簇头选择使用加权概率[49]。9月的两级异构网络表现良好。多级异构网络不能正常使用的路由协议。这导致了DEEC算法多级异构网络(50]。在DEEC,簇头选择基于平均网络能量和传感器节点能量。其他clustering-based路由协议包括EDFCM [51],DEEC的增强,代表[52],EEPCA [53]。

第二类型的路由协议是基于树中节点组织为树和根节点的数据聚合,进一步传播BS。基于树的技术满足聚合的需求(54像森林大火,工业,事件,健康,和其他监控系统。

在树型数据聚合协议是能源效率的优化。找到一个最佳的聚合树是np难55),类似于Steiner树,加权集覆盖问题(56]。DD (57)确定最快的路由通道传输数据包在网络和传统上聚集。然而,DD并不被认为是高效自聚合节点随机选择和可能是遥远的从源节点。GIT是一个近似方法提出建设资源节约型路线在一个理想的聚合树(58]。Krishnamacharya et al。59还演示了数据聚合的优点。

廖et al。60]设计了蚁群优化(ACO)方法,模拟蚂蚁觅食行为。这些蚂蚁信息素下降指定轨迹的殖民地。蚁群的方法是使用Schurgers et al。61年聚合数据。吴et al。62年)提高聚合在WSN节点定位的机会利用配电网通过扩大搜索周围区域的路由路径。这些作品表现在节能标准的方法。

4所示。系统模型

这里使用的系统模型考虑了随机分布的固定式传感器节点监测地区。在这里,有三个不同类型的节点和配置:传感器节点,聚合节点和基站(BS)。传感节点定期收集数据并将其传输到聚合节点。然而,传感节点设计为两种类型:低节点(表示低能传感节点)和高节点(代表高能传感节点)。图3描述了聚合树的数据。聚合器节点收集数据并将其传输到b。b应该安装以外的网络,它应该处理数据传输到控制中心。

因此,异构传感器网络分类节点低节点(),高节点(),()和聚合器节点。上层节点包含十倍比低能量节点。在这项研究中使用的通信模型的一阶广播模式,而传感模型以前应用是确定性的传感模型(63年]。这个模型意味着每个节点参与感知过程。检测数据与aThreshold相比,其值是预先确定的。如果检测到数据超过定义的阈值,数据发送给下一个节点。因此,传感覆盖所有网络节点的传感覆盖。然而,区别在于预定义的通信和传感范围。随后,通信和传感范围的 ,' ' ,”和“的缩写是 ,' '”;” ,' '”;和“ ,' '分别的。此外,增量秩序的范围定义为“ ”和“ 。”

5。预赛

主要的国际妇女节算法是基于证据表明水滴总能找到最短的路线向湖泊或海洋。尽管遇到障碍和约束,水滴总是找到一个最优路径曲折。相应地,环境也影响水滴从一个地方移动到另一个。同样的,环境也试图改变水滴的性质。在某种程度上,水滴和环境相互影响的趋势。这里的环境是指土壤河的床上。当滴迅速采取行动的时候,他们更倾向于删除从土壤中土壤床比当他们缓慢。滴,正试图找到一个最优路径被称为智能水滴(妇女节)。三个基本参数,定义了路径水滴速度( ),土壤( ),和土壤的河床 。这些参数的变化随着数据包从源节点到目标。速度的变化是由一个参数更新 ,这是计算如下:

在哪里 , ,和应用程序依赖的是常数。 是节点之间的边的土壤在床上吗和节点 。在初始化阶段,每条边被分配等量的这个参数。速度可以被评估

减少土壤的计算优势

在哪里 , ,是指定的应用程序相关的常数,边缘的重量和时间之间的关系,一个数据包从一个节点移动来 。花费的时间是由

在哪里 是启发式函数定义为应用程序计算路径的跳数。

在哪里代表了路由节点的邻居节点 ,和和代表了从源节点跳数到节点从节点到目的节点分别或BS。

6。国际妇女节异构网络的算法

在均匀的环境中,国际妇女节方法可以用来产生一个最佳数据聚合树的解决方案。传感节点与数据产生国际妇女节搜索途径链接到最近的基站或聚合器节点。这些虽然产生一个聚合树使用节中描述的方法通过生成途径2。这里,提出低高的节点,节点定位方法,将数据传输到基站或聚合器节点。结果以来,能源消耗低的节点将会减少,因为他们需要找到一种最接近的节点。尽管如此,有实例的路线由这个国际妇女节缺乏一个连接点,因此不能发现其他节点访问其他来历。在这种情况下,构建一个理想的机会树将被削弱。更新土壤在这种情况下,国际妇女节数据包传输到邻居的模式。当高的节点收到一个国际妇女节包,它广播更新土壤包邻国。每个相邻节点更新 根据收到的信息。妇女节的数据包格式如表所示1。

在表中,数据包类型决定它是一个数据包或控制分组。源ID是源节点生成的ID国际妇女节。下一个跃点ID是下一个相邻节点。国际妇女节土壤和来历速度是国际妇女节的道路上的参数更新为特定的国际妇女节。然而,存在一个状态当一个国际妇女节不能找到任何其他节点的节点访问。

异构网络的算法进行如下。最初,所有聚合节点存储的身份BS和广播网络的ID (s)。每个传感节点集合ID以及信息存储下一跳邻居和土壤价值的所有路径。最初,所有路径分配平等的价值观。后,这些值更新的国际妇女节遍历边缘。连接节点的边的BS土壤被分配一个较小的值,这样可以实现额外的增长速度。此外,降低土壤的价值优势代表小跳数计数,在这条道路上,从而吸引更多的来历。因为这个提议修改,国际妇女节达成聚合节点的概率较高,当高节点收到一个土壤更新包,所有相邻节点发送一个更新信息,因此,这种方法后,国际妇女节快达到聚合节点。在某种程度上,高节点增加的速度国际妇女节。因此,相邻节点的节点的速度参数从以下评估:

此外,高的节点之间的边的土壤和聚合节点更新如下:

在这里,从节点方程的定义聚合节点,代表了该节点的跳数聚合节点 。 在哪里当地土壤更新因素的路径连接到聚合节点。反复通过更新这些值,国际妇女节达到聚合节点的概率就高,因此,国际妇女节达到聚合节点更快,减少延迟。通过提高所有相邻节点的概率,土壤的路径明显下降,从而使国际妇女节快到达目的地。该算法首先初始化静态参数 , , ,和 , , ,然后遵循下面提到的步骤,经过若干次迭代:

传感节点生成一个控制包命名为国际妇女节的速度和土壤即初始值。和 。(1)邻近的节点随机选择通过计算概率值,这是成反比的土壤边缘。成反比的概率值计算边的土壤 在哪里妇女节是节点的子集,它不应该为了满足应用程序访问限制吗(2)如果下一跳节点是一个高的节点,因此,速度更新方程(7);否则,它更新从方程(2)(3)同样,土壤高边缘的节点更新方程(8);否则,它更新从方程(4)(4)这个流程将继续,直到达到完整的终止状态,这是当国际妇女节达到聚合节点或BS

这个国际妇女节上述算法可以构建一个数据聚合树的最小数量的跳数在异构的设置。一旦发现一个聚合节点,上面提到的步骤更新在它附近的土壤,因此增加的可能性选择最佳的聚合。从而提高国际妇女节移动的机会通过这个聚合节点无论何时达到社区下一轮。

6.1。假设

(1)妇女节将试图找到最近的路径聚合节点而不是废话(2)所有聚合节点直接连接到b,即。,使用单跳(3)每个节点维护一个信息表包含的细节邻居和土壤(4)传感器节点部署统一广场领域的维度(5)传感器节点和b是静止的(6)传感器网络的异构本质定义的节点能量(7)b应该配备电池,因此它不是能源限制像其他节点部署

7所示。结果和讨论

基于c++的模拟器用于模拟最先进的蚁群优化(ACO),国际妇女节和IIWD求婚。这个模拟器模型的实际事件像碰撞,航空遥感、延迟、网络寿命和补偿。聚合器节点,提出的要求是一致的iPAQ微粒因为他们计算速度更快,使用更少的力量,更有传感和通信范围(64年,65年),而提出了传感节点符合规范MICA2传感器节点(66年,67年]。100 -性能的节点随机分布在一个网络 米²地区单一的评估。聚合节点选择的总数为一个特定的仿真周期范围从5到30。250字节的数据包是8个字节的控制包,传输频率为100赫兹和10 Hz,分别。每次执行的配置,30个随机部署的考虑和计算结果的均值。仿真开始时,节点随机分布在整个网络与水槽节点中心位置。一旦定位,开始路由的节点交换消息。表2显示仿真参数。

IIWD算法提出的参数表3。的值是根据提供的参数(9]。评价指标如下:能源消费总量(J)和网络生命周期(轮,在后续部分讨论。

7.1。能源消费总量:分析

总能源消耗的能量的总和在传输控制数据包,发送数据包,网络的总能量消耗。总能源消耗的能量的总和所使用的所有网络节点在一个特定的。各种模拟运行各种各样的源节点。基本清晰,算法,提出IIWD算法进行了比较。如图4,发送控制包的平均能耗略高于ACO,国际妇女节(a)。这可能是由于增加的数量控制数据包传送到刷新边缘土壤。作为显示在图2,传输数据包的平均能量消耗通过IIWD略低于来历及路径图4 (b)。这是因为啤酒花数据传输所需的数量已经下降。此外,它可以从图确定4 (c)IIWD总体能耗小于的来历及配电网自路由功能提供了更大的聚合选项。因此,网络的总能量消耗也大大减少了。

7.2。网络生命周期

IIWD之间的性能进行了比较和ACO国际妇女节的网络寿命计算的时间,直到第一个节点能量耗尽,如图5。更新速度的概念的来历沿指定路径加速交付聚合节点的数据包,因此延长它们的使用寿命。IIWD显示最大的提高网络寿命。这种改善是由于算法的建议方法,最大限度地减少数据包的总数在网络传播,因此减少节点的能量消耗。所有聚合节点直接与BS,由此产生的路由路径更短。结果说明提出的策略的有效性延长网络寿命。

7.3。有效载荷

有效载荷是由比较实际的基站发送的数据包数如图6(一)相对于由源节点的数据包数量。通常情况下,负载由运输的实际数据在网络上的应用程序。本文中讨论的主要关心的是负载变化基于聚合过程。聚合的有效性在WIWD异构环境中使用载荷参数决定。图6 (b)描述了收到的数据包不同基站的数量的轮。WIWD方法、有效载荷或数据包通过网络交付的总量,大约70%不到的国际妇女节的算法。更少的数据包发送可能归因于聚合过程。图6 (c)提供详细的数据包发送到b,而不是立即发送到基站,数据包被传递到聚合节点,聚集他们之前发送给基站。因此,轮的总数是一样的,尽管适度减少数据包传输到基站的数据量。

7.4。活着的节点数量

提出WIWD算法显示数量的显著改善活节点对节点的总数。自从节点创建路径聚合节点和发送数据包到这些聚合节点,节点倾向于待的时间更长,随后提高性能指标与国际妇女节。在这里,同样的逻辑意味着高端的公司网络中节点和瀑布的概念增强活着网络中节点的数量。值得注意的是,活着WIWD中的节点数量的增加了近40%7。

8。结论

建议优化模型旨在结晶的不同方面影响传感器网络的异构性。研究利用之前的理解高效的同质网络的路由算法。在这项研究中,聚合节点插入新的数据包条目对时间根据新鲜和流行因素定义的数据包长度为每个节点。将异质性纳入一个网络可能会增加总能量消耗和网络寿命,根据本研究的发现。这种方法已经节省节点的剩余能量和网络的平均能量。这是明显的从研究的结果来确定IIWD的性能。前技术优于算法因为其路由功能执行的路线选择提供了优越的聚合的替代品。节点的剩余能量的阈值是用来确定哪些聚合节点选择。研究结果表明,网络的寿命也大大增强了。

9。未来的范围

留下余地进一步调查的问题是时间同步。为未来的研究有很大的范围,探索弱和强时间同步策略可能尝试,进一步简化与BS聚合过程。

数据可用性

数据可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称他们没有利益冲突。