导读:本文包含了梯度路由论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:复杂梯度网络,梯度驱动,介数,路由算法
梯度路由论文文献综述
宋莎莎,周金和[1]（2018）在《基于复杂梯度网络的能效优化路由算法》一文中研究指出为缓解快速增长的网络数据带来较大的能耗,响应节能减排的发展需求,提高能源的使用效率,提出一种能效优化的路由算法。利用以无标度网络为底网构建的复杂梯度网络进行建模,定义节点"势",该节点"势"由邻居节点介数决定,并以节点"势"的大小为梯度构造梯度驱动传输策略,进行数据包的转发与传输。仿真结果表明,与最短路径路由算法相比,在有较大的网络数据请求时,该算法可以绕过节点介数较大的节点,避免发生拥塞,从而有效降低网络能耗,缩短数据包转发时间,达到网络能效优化的目的。(本文来源于《计算机工程》期刊2018年02期）
陈龙,陈志刚,张德宇[2]（2016）在《无线传感器网络中一种基于跳数梯度场的路由协议》一文中研究指出为提高网络的可靠性与能量有效性,提出一种基于跳数梯度场的能量均衡的健壮的路由协议。该协议通过设置节点维护邻节点剩余能量表,记录剩余能量最多的N个邻节点。某一梯度源节点产生的消息携带源节点的梯度值及其邻节点剩余能量表中的最小值,邻节点可根据梯度值及最小值判断是否转发该消息,从而控制转发节点的数量,在保证网络可靠性的同时避免过多的能耗和消息的洪泛。理论分析和模拟实验结果表明,该协议在传输可靠性和网络延迟方面均优于GRAB和SPBT协议,当邻节点剩余能量表最大记录数为3时,协议性能最佳。(本文来源于《计算机工程》期刊2016年10期）
张逸霖[3]（2016）在《基于神经网络和节点梯度的VANET路由协议》一文中研究指出基于车载自组织网络的特性,提出一种借助于梯度场的方法,并将神经网络应用于车载自组织网络进行下一跳节点选择的路由算法,以达到快速准确地传递数据包的目的。该算法利用节点的位置、速度等信息,计算节点的梯度值,并利用神经网络根据不同路段的条件调整梯度计算中各个参量的优先级,选择梯度值最大的节点作为下一跳节点。仿真结果表明,与城市场景下的贪婪边界无状态路由(GPSR,Greedy Perimeter Stateless Routing)和无线自组网按需平面距离矢量路由(AODV,Ad hoc On-Demand Distance Vector Routing)相比,基于神经网络和节点梯度的路由协议(NN-NGR,Neural Network and Node Gradient Routing)在数据包丢包率、数据包端到端平均时延方面具有较好的性能。(本文来源于《电脑与信息技术》期刊2016年04期）
刘帅,李正炜,吴元昊,王斌,杨永健[4]（2016）在《基于能耗梯度的无线传感器网络路由算法》一文中研究指出无线传感器网络中的节点能量有限且较难补给,网络生命周期难以保证,这大大影响了其应用的场景和范围。为解决上述问题,提出了一种新的路由算法EDROPL,算法通过将网络进行区域划分,引入能耗梯度概念,采用适当的评价函数指导簇首节点的选择,同时采用簇首之间层次转发数据等方法优化路由。仿真实验表明,EDROPL相对于LEACH算法以及LEACH-A算法、HRPNC等其他能耗模型算法能更好的均衡网络能耗,提高网络生命周期。(本文来源于《传感技术学报》期刊2016年08期）
刘壮,冯欣,张昕,刘妍,张婧[5]（2016）在《基于兴趣梯度和能量梯度改进的GPSR路由算法》一文中研究指出针对贪婪周边无状态路由(GPSR)算法中能耗不均衡和高能耗问题,提出了一种基于兴趣梯度和能量梯度的改进的GPSR路由算法。首先,在查询消息沿路由路径的传输过程中,根据汇聚节点与事件区域节点发生数据内容的匹配程度,确立兴趣阈值和能量阈值;然后,当路由路径中的一些节点接近阈值,网络将运用右手法则和递归贪婪算法提前找出一条新的路由路径到目标区域,从而使节点负载相对均衡。仿真实验结果表明,改进的算法减少网络能耗和延长网络的生存周期。(本文来源于《长春理工大学学报(自然科学版)》期刊2016年03期）
曹建玲,孙希胜,索建伟,任智[6]（2014）在《基于梯度信息的ZigBee网络PAN间混合路由算法》一文中研究指出针对现有ZigBee网络多PAN路由算法在路由构建过程中通信开销和传输时延较大,以及不相邻PAN的节点间无法建路的问题,提出一种基于梯度信息的低开销混合路由(GLHR)算法.通过网关的梯度定向扩散操作,构建PAN内节点至网关的梯度层次,并借助梯度信息限制路由发现中控制分组的路径,缩减控制分组转发次数.利用先验式和按需式的混合路由策略传输数据分组,降低通信开销、减少分组时延.仿真结果表明:与现有的典型算法IP-AODV相比,GLHR算法在数据分组平均端到端的时延、网络开销、分组传送成功率等方面的性能得到整体提升.(本文来源于《华中科技大学学报(自然科学版)》期刊2014年06期）
张爱丽[7]（2014）在《基于梯度的无线传感器网络路由算法的研究》一文中研究指出近些年来,无线传感器技术得到了迅速的发展。由于无线传感器网络WSN(Wirless Sensor Networks)在实时数据采集以及无线信息传输等很多领域,具有操作简单、方便灵活特点,已成为环境监测、智能交通及家居控制等方面的重要组成部分。传感器节点因受到物理体积小、电池容量有限和监测环境较险恶等因素的制约和限制,设计出高效的无线传感路由协议必须维持较小的路由表信息,因此增加传感器网络的可扩展性和延长使用寿命,成为当前首要研究目标。鉴于其本身的独特性,传统的无线传感器路由相关技术,并不适应于现代无线传感网络。学术界对无线传感器网络的关注与日俱增,对路由算法各个方面的研究与创新层出不穷。目前,在层次型无线传感器网络路由协议的研究范畴,比较有代表性的路由算法有：LEACH算法和在此基础上改进的路由算法。为了充分利用无线传感器节点能量,延长网络使用寿命,本文基于LEACH算法基础上进行了改进,提出基于梯度的多跳路由改进算法LEACH-LMT (LEACH-Level Multi-hop Transmission)。LEACH-LMT算法的主要思想是：首先,在需要监测的区域内部,固定汇聚节点(Sink)和无线传感器节点,为每个节点设置对应的梯度；簇首选举阶段,为了对簇首的数目进行优化,通过公式推导,计算出最优簇首数目；选举阈值考虑节点的梯度值、剩余能量以及邻居节点个数等综合因素,使簇首分布更加合理。其次,在数据传输阶段,建立的传输路径是一棵倒立的生成树,选择中转节点时采用基于梯度的赋权方式,权值涉及到节点的梯度、剩余能量和能量消耗的比值等优化因子。传感器节点把采集的数据沿着赋权生成树传输到汇聚节点,避免LEACH-EE算法可能出现迂回信息传输的问题,达到了优化信息传输路径,节省能量的目的。本文提出的LEACH-LMT算法,采用传感器节点整体存活量和总体能量消耗两方面的标准进行评价,使用MATLAB工具进行仿真实验。由仿真实验结果中得出结论：本论文提出的LEACH-LMT算法,与LEACH算法和LEACH-EE算法相比较,减少无线传感器整体节点能量的消耗,提高了节点能量利用效率,延长了网络使用寿命,达到了本论文的目的。(本文来源于《延边大学》期刊2014-05-24）
陆建胜,李荣茂[8]（2014）在《基于节点梯度的车辆网络(VANET)路由算法》一文中研究指出由于节点的高速移动以及拓扑结构的动态性,传统路由协议不能有效地适用于车载自组织网络。为此,利用梯度理论,提出了一种基于节点梯度的路由协议(node gradient routing,NGR)。该协议充分利用节点的特性,计算节点的梯度值,并将梯度值最大的节点作为下一跳的转发节点。在计算梯度值时,考虑到转发节点与目标节点的距离、节点的移动方向、节点的负荷以及节点的周围密度等因素。仿真数据表明提出的NGR具有良好的路由性能,与典型地理路由协议GPSR和Ad Hoc路由协议AODV相比,所提出来的算法的数据包丢包率、端到端传输时延、数据吞吐量方面性能有较大的改善。(本文来源于《科学技术与工程》期刊2014年10期）
廖惜春,杨志高,任敬哲[9]（2014）在《基于空间信息与梯度的WSN分簇路由算法》一文中研究指出针对LEACH算法在准备阶段出现的簇头分布不均匀、整个网络能耗不均衡,以及传输距离受限等不足,综合考虑空间信息和梯度、节点剩余能量、簇头能耗等因素,用于簇头的选举与数据的传输过程中,实现了LEACH算法的改进。仿真结果表明,改进后的算法与原LEACH算法相比,使网络中节点的能耗更加均衡,且推迟了网络中第一个消亡节点出现的时间,轮数增加了1倍,提高了整个网络中能量利用率以及网络性能,使网络寿命延长50%~69%。(本文来源于《电视技术》期刊2014年05期）
窦贤振,徐晨,左杨[10]（2013）在《基于能量优先的WSN最优梯度路由协议》一文中研究指出本文针对无线传感器网络最优梯度路由算法的局限性,提出一种能量优先的路由算法。改进的算法充分考虑了数据包多路径冗余传输和能量消耗不均衡等问题,使得网络中的信息包沿着能耗最优的路径向汇聚节点发送。仿真结果显示,与最优梯度路由算法相比,改进的能量优先的路由算法节省了网络建立时间和通信开销,节约了网络节点平均能量,减缓了节点失效时间,同时延长了整个网络的生命周期。(本文来源于《广西师范大学学报(自然科学版)》期刊2013年03期）
梯度路由论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
为提高网络的可靠性与能量有效性,提出一种基于跳数梯度场的能量均衡的健壮的路由协议。该协议通过设置节点维护邻节点剩余能量表,记录剩余能量最多的N个邻节点。某一梯度源节点产生的消息携带源节点的梯度值及其邻节点剩余能量表中的最小值,邻节点可根据梯度值及最小值判断是否转发该消息,从而控制转发节点的数量,在保证网络可靠性的同时避免过多的能耗和消息的洪泛。理论分析和模拟实验结果表明,该协议在传输可靠性和网络延迟方面均优于GRAB和SPBT协议,当邻节点剩余能量表最大记录数为3时,协议性能最佳。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
梯度路由论文参考文献
[1].宋莎莎,周金和.基于复杂梯度网络的能效优化路由算法[J].计算机工程.2018
[2].陈龙,陈志刚,张德宇.无线传感器网络中一种基于跳数梯度场的路由协议[J].计算机工程.2016
[3].张逸霖.基于神经网络和节点梯度的VANET路由协议[J].电脑与信息技术.2016
[4].刘帅,李正炜,吴元昊,王斌,杨永健.基于能耗梯度的无线传感器网络路由算法[J].传感技术学报.2016
[5].刘壮,冯欣,张昕,刘妍,张婧.基于兴趣梯度和能量梯度改进的GPSR路由算法[J].长春理工大学学报(自然科学版).2016
[6].曹建玲,孙希胜,索建伟,任智.基于梯度信息的ZigBee网络PAN间混合路由算法[J].华中科技大学学报(自然科学版).2014
[7].张爱丽.基于梯度的无线传感器网络路由算法的研究[D].延边大学.2014
[8].陆建胜,李荣茂.基于节点梯度的车辆网络(VANET)路由算法[J].科学技术与工程.2014
[9].廖惜春,杨志高,任敬哲.基于空间信息与梯度的WSN分簇路由算法[J].电视技术.2014
[10].窦贤振,徐晨,左杨.基于能量优先的WSN最优梯度路由协议[J].广西师范大学学报(自然科学版).2013