针对水下传感器网络能量消耗大、延迟时间长、信道利用率低等问题，提出了一种带选择适应性的水下传感器网络分布式路由算法（AS-UWSN）。AS-UWSN使数据包成为一种具有以最大阈值为能耗界限的选择性和具有以最大信息素浓度为搜索对象的适应性的蚁群，以当前链路的能量损耗、网络延迟、误包率作为信息素的产生因子，每次迭代时蚁群都会直接搜索最优的节点转发路径，迭代次数少且具有更好的实时性和灵活性。实验仿真结果表明，在水下无线传感器网络的能量优化以及延迟时间控制、信道利用率提升上采用AS-UWSN算法得到了较好的效果。
2022-05-20 14:25:35
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在 AODV 路由中，路由发现是通过泛洪方法完成的，即向发送者传输范围内的所有节点广播路由请求 (RREQ) 包。它通常会导致不必要的 RREQ 数据包重传和响应生成的回复 (RREP) 数据包，从而导致数据包冲突和网络拥塞。在这个项目中，我为 AODV 提出了一种优化的路由发现方法。关键思想是使用 K-Means 聚类算法来选择 RREQ 数据包转发器的最佳集群，而不是广播。该方法的目的是减少网络中不必要的控制包传输，从而减少网络的拥塞和端到端延迟。
K-Means 聚类中使用的特征：
到目的地的距离
传输错误数
空闲缓冲空间
根据邻居的这些特征选择最佳集群。
2022-05-11 09:04:26
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