数据传输时延和跳数受限的Sink节点移动路径选择算法

考虑实际无线传感网系统中数据传输时延和跳数受限情况,且为降低算法的时间复杂度,提出一种移动无线传感网的Sink节点移动路径选择算法(MPSA)。在MPSA算法中,Sink节点采用分布式最短路径树算法收集k+1跳通信范围内传感节点的相关信息和感知数据,采用虚拟力理论计算边界、障碍物和空洞区域的虚拟斥力、第k+1跳未覆盖传感节点的虚拟引力和所有虚拟力的合力,根据停留次数、合力大小和方向等信息计算当前网格中心的停留时间和下一个停留网格中心。仿真结果表明:MPSA算法根据传感节点的位置、剩余能量等信息,寻找到一条较优的移动路径,从而提高Sink节点的数据收集量和节点覆盖率,降低传感节点的感知数据丢弃量。总之,在数据传输时延和跳数受限下,MPSA算法比RAND算法、GMRE算法和EASR算法更优。

基于改进Bellman-Ford的电网数据采集路由算法

为解决传统Bellman-Ford算法在电网数据采集过程中因数据传输过于集中在各子网网关节点附近的关键节点,从而导致数据传输时延以及丢包率较高的问题,提出一种基于改进Bellman-Ford的电网数据采集路由算法。该算法在传统Bellman-Ford算法的基础上,结合节点剩余传输容量对上层父节点与下层子节点的选择进行决策,降低数据传输跳数的同时也避免出现因数据传输拥塞从而影响电网数据传输可靠性及吞吐量的现象。实验结果表明,该算法相较传统Bellman-Ford算法其数据传输时延及丢包率均有所降低。