一种基于DPSO的无线传感器网络QoS路由算法.pdf

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1、2012年第31卷第4期传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)123一种基于DPSO的无线传感器网络QoS路由算法何筱，石为人，王小刚，邓仲芬(重庆大学自动化学院，重庆400030)摘要：针对无线传感器网络中不同业务对服务质量(QoS)的不同需求，提出一种基于离散粒子群优化(DPSO)的无线传感器网络QoS路由(DPSO—QR)算法。算法将路由建立过程抽象为多目标优化过程，以节点间通信的传播损耗、时延、带宽、丢包率为优化目标，利用DPSO算法实现多目标优化，为拥有不同QoS需求的网络业务提供满足

2、其特有需求的优化路由。仿真实验表明：与SAR，EQR算法相比，DPSO—QR算法降低了网络平均端到端时延，减小了丢包率，延长了网络寿命。关键词：无线传感器网络；离散粒子群优化算法；多目标优化；服务质量；路由中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1000-9787(2012)04-0123-04ADPSO—basedQoSroutingalgorithmforwirelesssensornetworksHEXiao，SHIWei-ren，WANGXiao·gang，DENGZhong—fen(SchoolofAutomation，Chong

3、qingUniversity，Chongqing400030，China)Abstract：AimingatdifferentQoSrequirementsindifferentservices，aQoSroutingalgorithmbasedondiscreteparticleswarmoptimization(DPSO—QR)forwirelesssensornetworksisproposed．InDPSO·QR，themutingestablishmentprocessisabstractedasmulti—objectiveoptim

4、izationprocess．Thepropagationloss，time—delay，bandwidthandpacketlossratebetweenthecommunicationnodesaretheoptimizationgoals．ThealgorithmcanprovidenetworkserviceswhichhavedifferentQoSrequirementswithoptimizedrouting．ThesimulationresultscomparingwithtypicalQoSroutingalgorithmsho

5、wthatDPSO-QRcaneffectivelyreducetheaverageend·-to-·enddelay，decreasesthepacketloss，andprolongsthenetworkli~time．Keywords：wirelesssensornetworks(WSNs)；discreteparticleswarmoptimization(DPSO)algorithm；multi—objectiveoptimization；qualityofservice(QoS)；routing0引言QoS参数约束的智能算法具有重要意

6、义。随着无线传感器网络的不断快速发展，不同业务对其粒子群优化(PSO)算法是一种源于对鸟群捕食行为网络服务质量(QoS)提出了更高的要求⋯，应用时往往会研究的新型进化计算方法。它通过群体中个体之间的协作对延时，带宽，丢失率，代价等多个性能参数同时提出要求。和信息共享来寻找最优解，具有结构简单、参数调整少、收有序分配路由SAR是第一个面向WSNs提供QoS保敛速度快及易于实现等特点。本文提出的基于离散粒子群证的路由算法。能量感知QoS路由EQR，通过评估链路优化无线传感器网络QoS路由(DPSO—QR)算法，将不同的代价、扩展Dijkstra算法为

7、节点找到符合QoS需求的最小QoS参数定义为不同优化目标，对节点间通信的多个参数代价路径。文献[4]提出一种满足QoS带宽需求的能量最目标进行优化，从而为具有不同QoS需求的业务提供满足优的无线传感器网络路由方案，文献[5]提出一种保证服其特有需求的优化路由，同时，降低网络能耗、延长网络寿务质量的最小能量路由算法。目前提出的QoS路由算法命、提高网络服务质量。大多仅考察个别性能指标，不能全面反映传感器网络的1QoS路由问题的网络模型QoS需求，且需维护路由参数和网络状态信息的开销较大，本文假设WSNs中节点位置固定，通信半径为，且具能量消耗快。所

8、以，相对传统QoS路由算法，设计满足多有唯一ID号，形成无向连通图G=(，E)，为网络节点集收稿日期：201l_o7_o2基金项目：国家