一种改进的ZigBee网络能量均衡簇树路由算法

针对ZigBee网络中的簇树路由算法存在网络节点能量消耗不均衡造成网络过早瘫痪的问题,提出一种改进的能量均衡簇树路由算法.该算法综合考虑单个节点生存周期和整个网络能量消耗,定义了节点能量水平以及节点权值,根据节点父子关系和权值建立了一种分簇机制,避免单个节点的不必要能量消耗和死亡,并优化AODVjr算法缩短路由距离,降低簇间通信延迟和路由开销.仿真结果表明,该算法相较于簇树路由算法减小了3.6%的网络整体能量消耗,延长了约15%的网络生命周期.

基于边缘簇组播树构造算法的分析与改进

在分析IP域中支持QoS的基于边缘簇的组播树构造算法的基础上,针对该算法生成的组播树的总体路径费用较高的问题,提出了一种改进的基于边缘簇的组播树构造算法IECT,该算法可在承载组播流量的网络核心域构造出总体路径费用较小的组播分发树。

基于ZigBee网络的路由算法研究

ZigBee网络的传统算法(簇树路由算法和AODVjr路由算法)在发现路由过程中节点能耗较大。为此,结合节点能量、簇树路由算法和AODVjr路由算法,提出一种改进的ZigBee网络路由算法。该路由算法选择路由时尽量避免能量较低的节点,选择最佳路径,维持网络稳定性。仿真结果表明,改进后的算法能有效降低整个网络总体能耗,合理分配网络负载,大大降低了死亡节点数量,从而延长整个网络的使用寿命。

基于节点能量优化的ZigBee网络路由算法改进

针对现有的ZigBee路由算法在能量均衡以及延长网络生存时间等方面的不足,在基于簇树路由算法与AODVjr算法的基础上,提出了一种改进的ZigBee路由算法。改进算法提出了重定义邻居表、划分能量等级以及目的节点的缓存机制,侧重于网络的能量优化。实验表明,改进算法在减少网络整体耗能、均衡网络负载、延长网络生存时间等方面表现良好。

基于贝叶斯网络的机动车驾驶行为状态分析建模

复杂多变的机动车驾驶环境决定了驾驶行为系统内部各信息之间存在不确定性。利用贝叶斯网络构建驾驶行为状态分析模型,可忽略驾驶行为状态类型与可观测驾驶数据之间的耦合关系,以概率网络形式直观表现观测数据与驾驶行为状态之间的关联。为降低概率解算复杂度,使用基于簇树的贝叶斯网络推理方法推算并预测驾驶行为发生概率。算例结果表明,应用驾驶行为贝叶斯网络模型的车载预警系统能推算出驾驶人行为动作发生概率,从而达到评估驾驶安全等级并预判驾驶人后续驾驶动作的目的。

基于邻居表的msstatePAN路由改进算法

为解决msstatePAN协议栈的簇树路由算法(MTR)中数据包传输选择路径不是最优的问题,提出一种基于邻居表的路由改进算法(EMTR)。该算法利用当前节点、目的节点以及邻居表中邻居节点的信息,找到源节点到目的节点传输跳数最少的路径,并通过能量阈值筛选出能量过低的节点,通过比较节点链路质量选出跳数相同情况下的最优路径,同时可以有效避免在路径选择过程中所产生的冲突。仿真实验表明,相对于MTR算法,平均传输跳数减少35.8%,平均网络时延减少51.5%,仿真结束时,节点能耗节约16.1%。此算法既提供了近似最优的路由路径,又保持了无路由表维护开销和低内存消耗等优点,在邻居表维护开销有限的情况下,均衡了网络能量消耗,延长了网络生存时间,减少了传输时延和跳数。