基于动态权重的传感网络路径选择算法仿真

摘要

在传感器网络路径选择过程中,网络路径选择具有较高的动态性,导致传统采用流体神经网络算法,依据单一标准明确属性权重,无法针对变化的网络属性进行有效分析,不能得到有效的网络路径.提出了一种采用动态权重的传感网络路径选择算法,根据层次分析法确认不同业务状态下各网络路径属性的重要性,选取带宽、时延、抖动、丢包率四个属性作为网络路径选择的判决准则,构建属性的判断矩阵,采用特征根法计算不同判断属性的权重,按照业务类型动态调整权重,明确各属性的综合权重,采用灰色关联分析方法明确不同备选网络路径的灰色关联系数,对备选网络路径进行加权排序,进而选择最佳传感网络路径.仿真结果验证了所提方法选择路径过程中的收敛迭代次数以及有效解数量都优于传统方法,并且所提方法下的传感网络具有较高的数据传输效率.