An Energy-Efficient Ant-Based Routing Algorithm for Wireless Sensor Networks (无线传感网中一种基于蚁群算法的能量有效路由)

牙说:这篇论文是研究蚁群算法在能量有效路由协议的过程中必读的一篇文章,原是全英文,在这里按照自己的理解大致翻译成中文,好好学习,与君共勉。

论文题目:An Energy-Efficient Ant-Based Routing Algorithm for Wireless Sensor Networks 

作者:Tiago Camilo, Carlos Carreto, Jorge Sá Silva, Fernando Boavida

摘要:众所周知,无线传感网具有以下特点:1、能量有限;2、存储容量有限;3、处理能力有限。虽然限制不少,但是它仍然具有很大的应用前景,比如(生物)栖息地检测、医疗救护、军事监视、交通监管等等。学者们已经开发了很多针对无线传感网的路由协议来克服传感网的缺点。基于蚁群的路由协议可以在延长网络寿命方面起到很大的作用,但这仅仅是通过考虑针对无线传感网限制的适应性和平衡性算法来实现的(这句有点拗口,大致意思传达)。本文提出了一种基于Ant Colony Optimization元启发式的新型无线传感器网络路由协议。我们在几种无线传感器网络情景下对协议进行了仿真分析,结果清楚地证明,这种协议能有效最小化通信负载并达到了最大限度的节能。

1、介绍

被认为是21世纪最重要技术之一的无线传感器网络(WSNs)正在成为信息革命的下一个步骤。由于电子传感器、通信技术和计算机算法的进步,这种趋势是十分明显的。然而,正由于其新颖性,和传统的无线网络相比,WSNs有更多的挑战。虽然它们也可以被认为是ad hoc网络(自组织网络),但因为它们的设备组件、传感器节点,WSN呈现出独特的特征。

传感器节点通常包含信号处理电路,微控制器和无线发射机/接收机天线,它的特征在于有限的资源:低内存、低功率电池和有限的处理能力。 接收节点是负责管理从传感器网络到基站通信的设备,它们通常位于有线网络中,观察者可以保留传感器数据的记录。在接收到报文之后,如果接收节点位于通信范围之内,它可以通过已知的自组织技术把报文发送给基站或者把发送给另一个接收节点。此外,与典型的传感器节点相比,sink节点(接收节点)具有独特的特征,例如更多的能量容量,更大的处理能力和更多的存储器,这使得它们完美地执行高需求处理和存储任务。

潜在的WSN应用包括安全性、交通监管、工业制造自动化、医疗、动物监控等等。广泛的应用范围迫使WSN协议成为面向应用型协议,这也就意味着构造一个满足所有应用需求WSN算法是不可行的。我们需要的是构造一个通用算法,在某些情况下能满足一个应用需求同时尽可能地延长网络生命周期。一个传感器的网络寿命可以利用通用参数进行衡量,例如传感器节点丢失一半其传输能力的时间(牙注:这里的一半传输能力的衡量大概也是很有趣的,明白后再补),也可以利用每个应用的特定度量(注:这个名词也是hin有意思的,懂了再补),如最小延迟来衡量。

本文提出了一种WSN通信协议,称为称为基于蚁群优化(ACO)元启发式的蚁群能量有效路由算法(EEABR)[13](牙注:这里的名字是直译,又不准确的地方见谅)。EEABR使用通过无线传感器网络的人造蚂蚁集群,寻找传感器节点与目标节点之间的路径,这些节点的长度和能量效率都较短,从而有助于最大限度地延长无线传感器网络的使用寿命(牙注:此句莫名其妙,附上原句:EEABR uses a colony of artificial ants that travel through the WSN looking for paths between the sensor nodes and a destination node, that are at the same time short in length and energy-efficient, contributing in that way to maximise the lifetime of the WSN.)。 每个蚂蚁选择下一个网络节点时,考虑的概率是节点能量和节点之间路径上信息素数量的函数。 当蚂蚁到达目的地节点时,它通过构建的路径向后移动,并且以信息素路径的能量质量和路径的节点数量的量来更新信息素路径(牙注:拗口,明白后更新)。经过一些迭代,EEABR协议能够构建具有优化能量分支的路由树。在本文中,我们不考虑基于节点状态管理的节能技术[12]。 这些技术通常在物理层和接入层中实现,并允许将节点从休眠模式转换为发送/接收模式。

本文的其余部分安排如下。 第2节描述了WSN协议的最新技术; 描述了熟知的算法以及尝试将蚁群算法与的网络组合的一些方法。在第3节中,描述了与其他两种方法相结合的EEABR协议。 第4节介绍了为评估拟议方案而进行的研究; 这些仿真环境试图模拟实际的WSN部署,从而可以研究真实的传感器特性。 最后一节将介绍进一步工作的结论和主题。


论文余下部分见An Energy-Efficient Ant-Based Routing Algorithm for Wireless Sensor Networks (无线传感网中一种基于蚁群算法的能量有效路由)2

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