資料介紹
如何生成優(yōu)化的梯度是傳感器網(wǎng)絡(luò)定向擴(kuò)散中的一個關(guān)鍵問題, 本文在分析一種基本梯度生成算法的問題基礎(chǔ)之上,
利用興趣包的轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)對其進(jìn)行改進(jìn), 設(shè)計(jì)了一種分布式的最短路徑梯度生成算法. 該算法極大的降低了鄰居節(jié)點(diǎn)間建立“平
行梯度”和“逆向梯度”的概率, 可構(gòu)建從源節(jié)點(diǎn)到sink 節(jié)點(diǎn)的多條最短路徑. 仿真表明, 改進(jìn)的算法可建立更為有效的梯度, 從
而使得定向擴(kuò)散中數(shù)據(jù)報(bào)文沿著更短的路徑傳輸, 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量利用率更高.
利用興趣包的轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)對其進(jìn)行改進(jìn), 設(shè)計(jì)了一種分布式的最短路徑梯度生成算法. 該算法極大的降低了鄰居節(jié)點(diǎn)間建立“平
行梯度”和“逆向梯度”的概率, 可構(gòu)建從源節(jié)點(diǎn)到sink 節(jié)點(diǎn)的多條最短路徑. 仿真表明, 改進(jìn)的算法可建立更為有效的梯度, 從
而使得定向擴(kuò)散中數(shù)據(jù)報(bào)文沿著更短的路徑傳輸, 無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的能量利用率更高.
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