·968· 工程科学学报，第39卷，第6期 若不满足，继续判断 目的节，点属于Nei', 利余能量低于节点1 直接投递 的节点是否满足 NeiL 1 能 2 和 4 3 NeiL NeiL NeiL 中继① 剩 2 能量和效用 4 D D 3 D 3 源节点发送PB 节点间交换概要向量， 目的节点不属于NeiL,节点s对 备选节点1满足最优策略 探测邻居节点 源节点建立邻居 NeiL内节点排序，选择剩余能量 和最佳匹配，则选取节点1 节点集NeiL 和效用值最大的作为候选节点 为下一条中继节点 图3 EEDFS机制运行框架图 Fig.3 Operating frame diagram of EEDFS 表2仿真参数设置 1.0r Table 2 Simulation parameters 0.9 参数 数值 解0.8 网络面积/(m×m) 4500×3400 网络仿真时间/s 43200 0.7 节点通信方式 Bluetooth 0.6 ■EEDES 节点射频范围/m 10 -CBEAR 传输速度/kbps 250 0.5 ▲BUBBL.E 网络节点个数 126 0A0 10 20 30 40 50 节点移动速度/(ms) 0.510 数据产生间隔 初始能耗/J 1000 图4不同数据生成时间间隔下的数据成功投递率 数据大小/M 2 Fig.4 Data delivery rates for different data generation time intervals 缓存空间/MB 6~22 ICWN中负载率定义为：（转发的数据量-成功投 数据生成间隔/s 5-50 递的数据量)/成功投递的数据量.图5结果表明，随 数据生存时间/min 300 着数据生成间隔的增大，网络中数据总数在减少，数据 由图4可知，随着数据生成间隔的增大，网络中每 转发次数和成功转发次数均为下降趋势，然而，前者下 单位时间内总的数据数量在下降，对于能量资源受限 降趋势较小，最终使得网络负载率呈上升趋势.由于 的CWN而言，数据总数的下降使得节点的能量资源 EEDS采用帕累托最优匹配理论，使得数据被丢弃或 相对较为充足，进而数据在网络中由于受节点的自私 者因能量耗尽而转发失败的可能性大大降低，因此，负 性而被丢弃的影响减小，数据生存时间增大，因此，3 载率性能优于其他两种策略 种策略的数据成功投递率都随之增长.由于EEDS 由图6可知，随着数据生成间隔增大，数据平均投 充分考虑节点服务状态，能够有效解决“热点”问题和 递时延呈减小趋势.当数据生成时间间隔较小时，网 自私性. 络中数据数量较大，由于节点有限的能量资源迅速被工程科学学报,第 39 卷,第 6 期 图 3 EEDFS 机制运行框架图 Fig. 3 Operating frame diagram of EEDFS 表 2 仿真参数设置 Table 2 Simulation parameters 参数 数值 网络面积/ (m 伊 m) 4500 伊 3400 网络仿真时间/ s 43200 节点通信方式 Bluetooth 节点射频范围/ m 10 传输速度/ kbps 250 网络节点个数 126 节点移动速度/ (m·s - 1 ) 0郾 5 ~ 10 初始能耗/ J 1000 数据大小/ M 2 缓存空间/ MB 6 ~ 22 数据生成间隔/ s 5 ~ 50 数据生存时间/ min 300 由图 4 可知,随着数据生成间隔的增大,网络中每 单位时间内总的数据数量在下降,对于能量资源受限 的 ICWN 而言,数据总数的下降使得节点的能量资源 相对较为充足,进而数据在网络中由于受节点的自私 性而被丢弃的影响减小,数据生存时间增大,因此,3 种策略的数据成功投递率都随之增长. 由于 EEDFS 充分考虑节点服务状态,能够有效解决“热点冶问题和 自私性. 图 4 不同数据生成时间间隔下的数据成功投递率 Fig. 4 Data delivery rates for different data generation time intervals ICWN 中负载率定义为:(转发的数据量 - 成功投 递的数据量) / 成功投递的数据量. 图 5 结果表明,随 着数据生成间隔的增大,网络中数据总数在减少,数据 转发次数和成功转发次数均为下降趋势,然而,前者下 降趋势较小,最终使得网络负载率呈上升趋势. 由于 EEDFS 采用帕累托最优匹配理论,使得数据被丢弃或 者因能量耗尽而转发失败的可能性大大降低,因此,负 载率性能优于其他两种策略. 由图 6 可知,随着数据生成间隔增大,数据平均投 递时延呈减小趋势. 当数据生成时间间隔较小时,网 络中数据数量较大,由于节点有限的能量资源迅速被 ·968·