一种移动环境下WSNs的QoS感知的多路径路由算法制造技术

本发明专利技术公开一种移动环境下WSNs的QoS感知的多路径路由算法，通过获取节点多个QoS参数的实时数据，构建路由选择代价函数，并计算出代价最小的路径作为首选路径，然后计算其他多条路径和首选路径所围成的区域面积，从中找到最大面积区域，以此确认与首选路径干扰最小的路径，从而在移动WSNs多约束多路径路由模型和算法中，充分考虑QoS约束和路径干扰性，保证性能不受影响。能不受影响。能不受影响。

【技术实现步骤摘要】
一种移动环境下WSNs的QoS感知的多路径路由算法


[0001]本专利技术涉及移动WSNs
，尤其涉及一种移动环境下WSNs的QoS感知的多路径路由算法。

技术介绍

[0002]典型的多约束和多路径路由算法主要有：
[0003]1、移动环境下的多路径路由算法MP
‑
OLSR，基于经典单路径OLSR算法，通过Dijkstra算法选择单条路径，采用构建的代价惩罚函数来对已选路径上的链路进行“惩罚”，增大其代价，来构建节点不相交的多路径路由。仿真结果表明，该算法相比传统的单路径路由算法OLSR，在网络生命周期、收包率、时延和吞吐量等性能方面有很大提高，但是该算法中采用的链路代价为预设值，并不能真实反应网络状态。
[0004]2、一个适合于WSNs的QoS路由模型，包括与节点或链路有关的时延、丢包率、剩余能量和可用缓冲区四种QoS指标。基于改进的蚁群算法，提出基于蚁群的多QoS路由算法。为满足不同QoS要求数据流量的传输，首先构造网络的层次结构，再选择适当的路由，从而最大程度地利用网络改进性能。同时，使用多路径进行视频包调度，最小化视频传输失真。仿真结果表明，该算法比传统的路由算法和蚁群算法具有更好的收敛性，能为不同类型服务提供更好的QoS。但该文献没有考虑多条路径之间存在干扰的情形，而干扰会使上述的多种QoS约束难以得到保证，甚至导致性能严重下降。
[0005]目前市场现有的技术WSNs的理论研究和技术应用仍处于探索和示范阶段，都无法做到在移动WSNs多约束多路径路由模型和算法中，充分考虑QoS约束和路径干扰性。
[0006]因此，现有技术存在缺陷，需要改进。

技术实现思路

[0007]本专利技术的目的是克服现有技术的不足，提供一种移动环境下WSNs的QoS感知的多路径路由算法。
[0008]本专利技术的技术方案如下：提供一种移动环境下WSNs的QoS感知的多路径路由算法，包括如下步骤：
[0009]步骤1：获取节点多个QoS参数的实时数据，赋予不同的QoS参数相应的权重因子；
[0010]步骤2：构建路由选择代价函数；
[0011]步骤3：应用改进的Dijkstra算法选取代价最小的路径，并将找到的代价最小路径作为首选路径；
[0012]步骤4：利用改进的Dijkstra算法和代价函数，寻找其他多条路径；
[0013]步骤5：分别计算其他多条路径和首选路径所围成的区域面积；
[0014]步骤6：从步骤5中所得的数据中找到最大面积的区域，该区域上的路径就是和最优路径干扰最小的路径。
[0015]进一步地，权利要求1中QoS参数包括：节点到sink间的距离、链路的可靠性、节点
的剩余能量以及节点的队列长度。
[0016]进一步地，所述步骤2所构建的路由选择代价函数为：
[0017][0018]其中，节点j为节点i的邻居节点，COSTij表示节点i和节点j之间的路由代价，rij表示节点i和节点j链路的可靠性，ej表示节点j的剩余能量，lenj为节点j的队列长度，α、β、γ和λ为权重因子，且α+β+γ+λ＝1。
[0019]进一步地，所述步骤4中寻找其他多条路径时，不同路径所选用的节点不同，而且不同路径之间不相交。
[0020]采用上述方案，本专利技术通过获取节点多个QoS参数的实时数据，构建路由选择代价函数，并计算出代价最小的路径作为首选路径，然后计算其他多条路径和首选路径所围成的区域面积，从中找到最大面积区域，以此确认与首选路径干扰最小的路径，从而在移动WSNs多约束多路径路由模型和算法中，充分考虑QoS约束和路径干扰性，保证性能不受影响。
附图说明
[0021]图1为本专利技术的结构示意图。
[0022]图2为构造多条路径示意图。
[0023]图3为区域划分示意图。
[0024]图4为区域面积比较示意图。
具体实施方式
[0025]以下结合附图和具体实施例，对本专利技术进行详细说明。
[0026]请参阅图1，本专利技术提供一种移动环境下WSNs的QoS感知的多路径路由算法。
[0027]本专利技术的技术方案如下：提供一种移动环境下WSNs的QoS感知的多路径路由算法，包括如下步骤：
[0028]步骤1：获取节点多个QoS参数的实时数据，赋予不同的QoS参数相应的权重因子。QoS参数包括：节点到sink间的距离、链路的可靠性、节点的剩余能量以及节点的队列长度。
[0029]步骤2：构建路由选择代价函数：
[0030][0031]其中，节点j为节点i的邻居节点，COSTij表示节点i和节点j之间的路由代价，rij表示节点i和节点j链路的可靠性，ej表示节点j的剩余能量，lenj为节点j的队列长度，α、β、γ和λ为权重因子，且α+β+γ+λ＝1。设在节点i进行多路径路由决策，j是i的邻居节点，i在其邻居表中选择距离sink最近的节点，这样能有效避免路由回路；为了提高数据传输的可靠性，i总是选取可靠性最大的邻居节点作为下一跳节点；为了延长整个网络的生命周期，避免“路由黑洞”的产生，i总是选取剩余能量最大的邻居节点作为下一跳节点；而选取的下一跳节点的队列长度越短，则可有效减少数据包在队列中的等待时间，从而有效降低数据
包传输的时延。
[0032]步骤3：应用改进的Dijkstra首先找出源节点Source到Sink节点的代价最小路径，作为首选路径传输数据。
[0033]步骤4：请参阅图2，利用改进的Dijkstra算法和代价函数，寻找其他多条路径。寻找其他多条路径时，不同路径所选用的节点不同，而且不同路径之间不相交。根据提出的路由代价函数，利用Dijkstra算法寻找最优路径Path1，同时利用代价惩罚函数增大该路径上的链路代价，此时在寻找第2条路径时，就不在选择Path1上的节点了，从而实现了节点不相交。假设算法已经找到了3条不相交路径Path1，Path2和Path3，其中，Path1是最优的路径，在发送数据包时优先选用Path1来发送。但考虑到要尽可能避免干扰，所以在选择和Path1干扰最小的路径时，选择的路径应尽可能的远离Path1。
[0034]步骤5：分别计算其他多条路径和首选路径所围成的区域面积。首先，分别计算Path1和Path2围成的区域2面积，Path1和Path3围成的区域3面积。请参阅图3，在计算区域面积时，围绕坐标线，可将区域分解成若干个三角形或梯形，根据节点坐标来计算区域总面积。请参阅图4，最后比较两区域面积，显然，区域3面积大于区域2面积，故我们选择Path3作为数据传输的次优路径，即Path1和Path3为干扰最小的节点不相交路径。
[0035]步骤6：从步骤5中所得的数据中找到最大面积的区域，该区域上的路径就是和最优路径干扰最小的路径。
[0036]综上所述，本专利技术通过获取节点多个QoS参数的实时数据，构建路由选择代价函数，并计算出代价最小的路径作本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种移动环境下WSNs的QoS感知的多路径路由算法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：获取节点多个QoS参数的实时数据，赋予不同的QoS参数相应的权重因子；步骤2：构建路由选择代价函数；步骤3：应用改进的Dijkstra算法选取代价最小的路径，并将找到的代价最小路径作为首选路径；步骤4：利用改进的Dijkstra算法和代价函数，寻找其他多条路径；步骤5：分别计算其他多条路径和首选路径所围成的区域面积；步骤6：从步骤5中所得的数据中找到最大面积的区域，该区域上的路径就是和最优路径干扰最小的路径。2.根据权利要求1所述的移动环境下WSNs的QoS感知的多路径路由算法，其特征在于，权利要求1中QoS参数包括：节点到sink间的距离、链路的可靠性、节点的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张泽赟，
申请(专利权)人：腾云悦智科技深圳有限责任公司，
类型：发明
国别省市：