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如何生成優(yōu)化的梯度是傳感器網(wǎng)絡(luò)定向擴散中的一個關(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)對其進行改進, 設(shè)計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)點間建立“平
行梯度”和“逆向梯度”的概率, 可構(gòu)建從源節(jié)點到sink 節(jié)點的多條最短路徑. 仿真表明, 改進的算法可建立更為有效的梯度, 從
而使得定向擴散中數(shù)據(jù)報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)對其進行改進, 設(shè)計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)點間建立“平
行梯度”和“逆向梯度”的概率, 可構(gòu)建從源節(jié)點到sink 節(jié)點的多條最短路徑. 仿真表明, 改進的算法可建立更為有效的梯度, 從
而使得定向擴散中數(shù)據(jù)報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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