基于流量预测的无线多媒体传感器网络快速重路由算法

由于对传感器节点的能量,带宽和计算能力以及频繁出现的节点和链路故障的限制,重新路由已成为无线多媒体传感器网络(WMSN)的一项重要挑战。 在本文中,我们提出了一种基于流量预测的快速重路由算法,用于WMSNs(TPFR)中的簇头和宿节点之间。 所提出的算法使用自回归移动平均(ARMA)模型来预测簇头的网络流量。 当预测值大于预定义的网络流量阈值时,将启用有助于及时切换到更好的备用路径的自适应重传触发(ART)和触发有效的重传行为。 TPFR与基于蚂蚁的多QoS路由(AntSensNet)和高能效多媒体路由(PEMuR)的性能比较表明,它们:(a)通过负载平衡来最大化整个网络寿命,并且不会从某些特定节点上消耗能量,(b)通过及时切换到指向宿节点的更好路径,为多媒体流提供高质量的服务交付;(c)减少发生节点故障或链路中断时的无用数据重传,以及(d)保持较低的路由开销。