无线传感器网络中地理能量感知路由的改进（2）

　　图2最大允许跳数对算法性能的影响

　　图2结果表明，最大允许跳数(即查询从Sink节点到目的节点经由的最大节点数，若超过这个最大数，则认为查询失败)对各算法的影响不是很敏感。若最大允许跳数小于15，GPEAR算法的成功查询次数将大大下降，每次成功查询的平均能耗也大大增加，这个是因为GPEAR算法的本质是通过缩短每次通信半径以降低总的查询能耗，而这样会增加中间经由节点的数量，显然若最大允许跳数太小，将会使失败次数大大增加。另外GEAHAR算法要求最大允许跳数不能太大，否则会使失败查询消耗过多的能量，相对这种能耗过大更优的方法是重新发送查询信息。

　　综合图1和图2表明，对于每次成功查询平均消耗的能量：

　　(1)GEAHAR算法比GEAR算法约降低5%;

　　(2)当衰减指数为4、最大允许跳数为25时，GPEAR算法比AGEAR算法降低约60%。

　　图3 GEAHAR算法中β参数的影响

　　图3结果表明，β值在0.3～0.7时，GEAHAR算法性能基本是稳定的，而β过小或者过大则对算法性能影响较大。

　图4结果表明，参数y对GPEAR算法的性能有一定影响，参数y需要根据具体应用环境选择，根据区域内的节点密度和衰减指数有关。

　　图4 GPEAR算法中参数y的影响

　　结语

　　本文在GEAR路由的基础上，以节约网络节点能耗和延长网络生存周期为目标，提出了GEAHAR和GPEAR路由算法。仿真结果表明新的算法显著提高了网络成功查询次数，降低了每次查询消耗的平均能量，从而达到了提高能量利用效率的效果。

　　参考文献：

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