移动无线传感器网络中LDM路由算法的性能提升

"移动无线传感器网络中一种新的路由算法——LDM" 本文主要研究了移动无线传感器网络（MWSN）中的路由算法优化问题。在MWSN中，节点通常遵循随机路点模型（RWP）进行移动，这给路由选择带来了挑战。针对这一情况，作者提出了一种名为LDM（基于位置和运动方向的路由算法）。LDM算法充分利用了RWP模型下节点的运动特性，结合节点的运动方向和当前位置，推算出每个节点的传输概率。 传输概率的计算是LDM算法的关键。通过分析节点的移动模式，算法能够预测数据包成功传递的可能性，从而在路由决策时优先选择具有更高传输概率的路径。此外，LDM算法还考虑了节点的消息队列管理，通过有效地调度和管理消息队列，避免了数据拥塞，提升了网络的整体性能。 为了验证LDM算法的效果，作者在ONE仿真器上对比了LDM与三种其他流行的路由算法：Epidemic、DT（可能指的是Diffusion Tree或其他类似算法）和FAD（可能是指First Arrival Diffusion或其它基于扩散的算法）。经过仿真实验，LDM在多个性能指标上表现出优越性，包括数据传输效率、能量消耗、网络寿命以及数据延迟等方面，从而证明了LDM在提升MWSN综合性能上的有效性。 这篇论文的作者是徐经伟和徐建波，分别来自湖南科技大学计算机科学与工程学院。徐经伟是硕士，其主要研究方向为计算机网络和无线传感器网络，而徐建波是硕士导师和博士，专注于计算机网络与通信领域。论文发表于2015年，展示了他们在MWSN路由算法设计上的创新工作。 LDM算法为解决MWSN中的路由问题提供了一个新的视角，通过结合节点运动状态和传输概率，实现了更高效的数据传输，这对于MWSN在环境监测、军事应用、灾难救援等场景中的广泛应用具有重要意义。