阅读报告_B_[2004][IEEE Wireless Communications ]Routing techniques in wireless sensor networks a survey_jinyang_20181015

Introduction

分类three categories based on the underlying network structure:

  • flit
  • hierarchical
  • location-based routing

these protocols can be classified

  • multipath-based
  • query-based
  • negotiation-based
  • QoS-based
  • coherent-based depending on the protocol operation.

Each of these scattered sensor
nodes has the capability to collect and route
data either to other sensors or back to an external
BS(s).1

与MANET、蜂窝网络的不同与难点

  1. 数量多,全局地址机制负担大——基于IP的协议不能用。得到数据比知道是谁发的更重要
  2. 需要多个源的数据汇聚
  3. 能量限制
  4. 低移动性
  5. 位置感知很重要
  6. 数据有冗余

本文对网络层的专门研究,描述和分类不同的数据路由方法

WSNs中的路由挑战和设计问题

WSNs中的路由协议

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扁平路由

  • SPIN

    ADV用于通告新数据,REQ用于请求数据,DATA是实际消息本身。当SPIN节点获得它愿意共享的新数据时,协议开始。它通过广播包含元数据的ADV消息来实现。如果邻居对数据感兴趣,则它发送DATA的REQ消息,并将DATA发送到该邻居节点。然后,邻居传感器节点与其邻居重复该过程。结果,整个传感器区域将接收数据的副本。

  • 定向扩散

    DC范例的主要思想是通过消除冗余,最小化传输次数来组合来自不同来源的数据(网络内聚合);DC路由可以找到从多个源到单个目的地的路由
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  • Rumor routing

    flood the events+route the queries (if the number of events is small, and the number of queries is large)
    agents: long-lived packets
    adds the event to its events table and 产生agent
    agent在全网传递,将本地事件的信息传播到远程节点

  • 最小成本转发算法

    假设路由方向已知
    传感器节点不需要具有唯一ID也不需要维护路由表。相反,每个节点保持从其自身到BS的最低成本估计。由传感器节点转发的每个消息被广播到其邻居。当节点接收到该消息时,它检查它是否在源传感器节点和BS之间的最低成本路径上。如果是这种情况,它会将消息重新广播给其邻居。重复该过程直到到达BS。

  • 基于梯度的路由

    当兴趣通过整个网络传播时记住跳数。这样,每个节点可以计算称为节点高度的参数,该参数是到达BS的最小跳数。节点高度与其邻居之间的差异被视为该链路上的梯度。在具有最大梯度的链路上转发分组

  • 信息驱动传感器查询(IDSQ)和约束各向异性扩散路由 (CADR)

    关键思想是查询传感器并在网络中路由数据,以便最大化信息增益,同时最小化延迟和带宽。
    在CADR中,每个节点评估信息/成本目标,并根据本地信息/成本梯度和最终用户要求路由数据;
    IDSQ没有具体定义

  • ACQUIRE

If the precached information is not up-to-date, the nodes gather information from their neighbors within a
lookahead of d hops.

  • 能量感知路由

    该方法需要收集位置信息并为节点设置寻址机制,它保持一组路径而不是以更高的速率维持或实施一条最佳路径。通过一定的概率维护和选择这些路径。该概率的值取决于每条路径可以实现的能耗有多低。

    该泛洪用于发现源/目标对之间的所有路由及其成本,从而构建路由表。丢弃高成本路径,并通过以与其成本成比例的方式选择相邻节点来构建转发表。然后,转发表用于以与节点成本成反比的概率将数据发送到目的地。

  • 随机游走路由协议

    该技术仅考虑节点具有非常有限的移动性的大规模网络
    为了找到从源到其目的地的路线,通过使用众所周知的Bellman-Ford算法的分布式异步版本计算节点之间的距离来获得位置信息或点阵协调。中间节点将根据计算的概率选择更靠近目的地的相邻节点作为下一跳