基于AODV 且考慮延時能量節省的路由協議
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1．2. 3 網絡平均能量的估計
在文獻中，Gil，HR等提出了估計網絡平均能量的算法。該算法的缺陷在于，當一個節點M持續不斷地向節點N發送數據包時，他們的能量消耗要遠比網絡平均多，但是它的一跳鄰居P也許只從M接收到RREQ，從而P對網絡平均能量的估計很可能十分接近M的能量值，從而大大低于實際的網絡平均能量值。本文對該算法的改進在于，加了一個域到RREP中，而任何節點接收到RREP時所做的計算和接收到RREQ時一樣。通過這種方法，提供給節點更全面的信息去估計網絡的平均能量，使得估計更精確。
1．3 基于CMMBR的自調節傳輸協議
在文獻中提到，如果源結點、目的結點以及路由可能經過的結點都有充足的剩余能量(比如都大于某個閾值)，則只要挑選總體傳輸能量最小的路由即可，這樣可減小路由選擇算法的計算復雜度，從而減小數據傳輸的延時，保證數據傳輸的及時性。然而，當路由上某些結點都處于較低能量時(比如小于某個閾值)，就需要用到上述的被動能量調節，從而來延長這些結點的工作時間，從來保證整個無線傳輸網絡不會過早的衰亡。具體的算法實現如下：
式(3)為結點nj和結點ni之間的傳輸功率，式(4)為路由的總傳輸功率，式(5)是最理想的路由K所滿足的條件，其中Ptransmit是結點ni和nj之間的傳輸功率，Preceiver是結點nj接收數據的接收功率，A是所有可能路由的集合。
如果最小結點剩余能量
，則說明部分結點的能量已經消耗過快，這時要啟動上述的能量相關的代價評價函數來均衡網絡中的結點能量分布，延長路由的工作時間。2 仿真模型
用NS-2對改進的AODV和經典AODV的表現進行仿真比較。25個點以10 m的橫向和縱向間隔在網絡中平均分布，如圖1所示。隨后，又利用CBR工具產生了16個UDP對話。每個對話以恒定的速率連續發送30s的數據包。本文引用地址：http://www.104case.com/article/160534.htm
對話中的源節點和目的結點對如圖1所示，并以逆時針方向轉動，如5-19，0-24，1-23，依此類推并循環。這種場景設計的目的有兩個，一是平均結點之間數據收發任務的分配，盡量不使作為源節點和目的結點的角色任務過重而死掉，二是有意識地增加中央區域的路由負擔，形成“過熱”區域，以顯示改進的算法對于在低能量時對“過熱”區域的處理能力。場景的預設測試時間為5 000 s，同時也讓每個結點有低速度的運動，平均速度為0．5 m／s，數據的速率為5幀／s。根據之前在這方面的工作，在式(1)中的α設為3。測試網絡在不同的暫停時間下各方面的表現，并和原AODV比較。
這里為網絡設計了2種初始能量，分別為5 J和20 J。前者是不夠讓網絡運行5 000 s的，而后者則是足夠的。在5 J的情形下測試網絡的壽命和網絡平均數據傳輸延時，網絡的壽命即是第一個結點死掉的時間；在20 J的情況下，測試網絡的平均吞吐量、發送成功率、剩余能量的方差、平均每個數據包消耗的能量和平均延時。
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