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1．2. 3 网络平均能量的估计
在文献中，Gil，HR等提出了估计网络平均能量的算法。该算法的缺陷在于，当一个节点M持续不断地向节点N发送数据包时，他们的能量消耗要远比网络平均多，但是它的一跳邻居P也许只从M接收到RREQ，从而P对网络平均能量的估计很可能十分接近M的能量值，从而大大低于实际的网络平均能量值。本文对该算法的改进在于，加了一个域到RREP中，而任何节点接收到RREP时所做的计算和接收到RREQ时一样。通过这种方法，提供给节点更全面的信息去估计网络的平均能量，使得估计更精确。
1．3 基于CMMBR的自调节传输协议
在文献中提到，如果源结点、目的结点以及路由可能经过的结点都有充足的剩余能量(比如都大于某个阈值)，则只要挑选总体传输能量最小的路由即可，这样可减小路由选择算法的计算复杂度，从而减小数据传输的延时，保证数据传输的及时性。然而，当路由上某些结点都处于较低能量时(比如小于某个阈值)，就需要用到上述的被动能量调节，从而来延长这些结点的工作时间，从来保证整个无线传输网络不会过早的衰亡。具体的算法实现如下：

式(3)为结点nj和结点ni之间的传输功率，式(4)为路由的总传输功率，式(5)是最理想的路由K所满足的条件，其中Ptransmit是结点ni和nj之间的传输功率，Preceiver是结点nj接收数据的接收功率，A是所有可能路由的集合。
如果最小结点剩余能量，则说明部分结点的能量已经消耗过快，这时要启动上述的能量相关的代价评价函数来均衡网络中的结点能量分布，延长路由的工作时间。

2 仿真模型
用NS-2对改进的AODV和经典AODV的表现进行仿真比较。25个点以10 m的横向和纵向间隔在网络中平均分布，如图1所示。随后，又利用CBR工具产生了16个UDP对话。每个对话以恒定的速率连续发送30s的数据包。

对话中的源节点和目的结点对如图1所示，并以逆时针方向转动，如5-19，0-24，1-23，依此类推并循环。这种场景设计的目的有两个，一是平均结点之间数据收发任务的分配，尽量不使作为源节点和目的结点的角色任务过重而死掉，二是有意识地增加中央区域的路由负担，形成“过热”区域，以显示改进的算法对于在低能量时对“过热”区域的处理能力。场景的预设测试时间为5 000 s，同时也让每个结点有低速度的运动，平均速度为0．5 m／s，数据的速率为5帧／s。根据之前在这方面的工作，在式(1)中的α设为3。测试网络在不同的暂停时间下各方面的表现，并和原AODV比较。
这里为网络设计了2种初始能量，分别为5 J和20 J。前者是不够让网络运行5 000 s的，而后者则是足够的。在5 J的情形下测试网络的寿命和网络平均数据传输延时，网络的寿命即是第一个结点死掉的时间；在20 J的情况下，测试网络的平均吞吐量、发送成功率、剩余能量的方差、平均每个数据包消耗的能量和平均延时。

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关键词： 节省 路由 协议 能量 延时 AODV 考虑 基于