3 仿真结果
    图2给出了在能量不足的情况(初始能量是5 J)下，改进的AODV和原AODV的网络寿命随暂停时间的变化比较。从图中很明显看出，改进的AODV相对原AODV在网络寿命的延长方面随着暂停时间的变长而变大。暂停时间为5 000 s时为静止网络。这个时候改进的AODV的表现是最好的。而当网络的静止时间为250 s的时候，网络寿命的延长效果最差。这是因为在静止网络中，由于拓扑结构的静止不变，个别结点就承担了过重的数据转发任务，从而结点间的能量消耗就更不均匀，从而导致个别结点任务过重而过快衰竭。图3给出了在暂停时间为2 000 s时，网络工作在不同阶段的数据传输的平均延时。取γ=0．4，即CurrentEnergy／InitialEnergy=0．4，从图中可以看到在40％之前改进后的AODV算法比原AODV的延时时间缩短了20％～34％，而之后，延时缩短时间也有10％左右，这是符合设计初衷的。

    在实际应用场景中，即雷场中，暂停时间为2 000 s比较具有代表性，即结点的平均移动速度大约为0．5 m／s。表1给出了在暂停时间为2000s的运动网络中，改进的AODV和原AODV在性能上比较。可以清楚看到在此条件下，平均吞吐量基本没有变化，平均延时降低了29．9％，剩余能量方差降低了11．3％，发送成功率提高了0．7％，其中每个数据包消耗的能量提高了。每个数据包消耗能量的增加主要是因为在结点能量充足的阶段，采用了总体路由能量最小的路由选择算法，没有采取任何广播控制和能量节省算法所致，这是改进的AODV机制中需要付出的代价，但是在能量充足的情况下，这一点消耗能量的增加并不会影响网络整体的工作寿命，而且达到了降低数据传输时延的目的，这正是希望看到的。
 

    在这个改进的AODV传输协议中，其关键作用就是阈值γ，阈值取的太大则网络工作寿命会减少，阈值取的过小则数据传输延时会过大，所以这里对各种阈值都进行了仿真比较，结果如图4所示。由图4可以看到，延时随着阈值的增大而减小，在0．4处出现缓和并趋向平稳；网络工作寿命随着阈值的增大而变小，在0．4处出现了一次大幅度的下滑，据此分析可得，阈值γ=0．4是个关键点，也是符合要求的值。

4 总结
    本文在叙述AODV路由协议原理的基础上，指出其在智能雷场环境中对于传输延时和节能要求的不足，并在回顾了国内外节能路由协议研究现状之后，提出了本文的算法，主要包括：动态发射功率调整，能量和延时相关的代价评价函数，RREQ广播控制，被动路由更新和CMMBCR的引入。这些算法的提出是基于该项目中具有GPS模块，并且是一个低速运动的无线网络。随后，利用NS-2网络仿真工具对算法进行了仿真测试。从结果可以看到，算法不仅提高了网络寿命，而且减小了数据的平均传输延时，并且吞吐量等其他方面没有很显著的下降。最后讨论了不同传输协议算法之间转换阈值γ的取值问题。

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