基于卡尔曼滤波的认知无线网络路由算法

针对认知无线网络中频谱的动态性及节点移动性,提出一种基于卡尔曼滤波的认知无线网络路由算法,以提高链路的稳定性.该算法综合考虑主用户的频谱空闲概率与节点间的距离,兼顾端到端传输时延,对路由尺度进行设计,选择稳定度较高的路径进行通信;在路由维护阶段,通过卡尔曼滤波对节点移动速度进行预测,在链路断裂之前启动路由修复.最后通过NS2进行仿真,结果表明该算法在链路通信的稳定性、分组投递率、吞吐量等方面有明显的改善,提高了网络的整体性能.     

基于数字喷泉码的水下传感器网络可靠传输与分析

水声通信具有低带宽、长时延、高误码率等特性,给水下传感器网络的可靠数据传输带来了巨大挑战。通过分析水下传感器网络的特点及传统可靠传输机制在水下传感器网络的应用局限性,提出一种基于数字喷泉码的、逐跳的可靠传输机制,并对译码成功的概率、端到端时延及能耗等网络性能进行了分析与仿真。结果表明,该机制明显减少了端到端时延和能耗,提高了包传输率。     

深空通信中基于中继选择的文件传输协议

针对深空通信传播时延大、误码率高以及链路间歇性中断的问题,提出一种基于中继选择的深空文件传输协议。该协议将文件传输过程分为跳到跳发送和端到端重传2个阶段。在发送阶段,提出一种中继选择算法,通过分析天体运动规律选择合适的中继节点,并结合深空链路信道特点,分析链路丢包率和信道增益的关系,选择最优中继链路逐跳进行传输,降低丢包率进而减少重传次数;在重传阶段,目的端对数据包进行校验和检查,丢失的数据包通过端到端链路进行重传,保证文件的可靠传输。仿真结果表明,当端到端误码率大于10－5时,所提协议能有效减少重传次数,进而降低传输时延。在误码率为10－3时,与空间数据系统咨询委员会（consultative committee for space data systems,CCSDS）提出的文件传输协议（CCSDS file delivery protocol,CFDP）相比,该协议的传输时间缩短了40％,能较好地适应深空通信环境。     

基于测量聚类的网络拓扑推断算法

为了减少基于端到端时延的拓扑推断算法中产生的测量流量,根据网络中端到端时延的特点,提出了一种测量聚类算法和两阶段拓扑推断算法.测量聚类算法在测量时首先粗略测量网络节点的端到端时延,根据时延对节点进行聚类,然后根据节点的聚类测量节点对的端到端时延并计算节点相关性,最后通过两阶段拓扑推断算法推断网络拓扑结构.理论证明了测量聚类算法能够有效减少测量产生的测量流量并通过NS2进行了仿真,仿真结果表明测量聚类算法和两阶段拓扑推断算法在有效减少测量流量的情况下能够正确地推断网络的拓扑结构.     

基于负载均衡分簇的无线传感器网络目标跟踪算法

针对无线传感器网络目标跟踪算法节点负载不均衡的现状,结合非线性模型下目标跟踪的研究,提出一种基于负载均衡分簇的无线传感器网络目标跟踪算法.采用分簇时选出高能量簇首,簇间通信时通过辅助簇首多跳通信,在跟踪目标时使用分布式扩展卡尔曼滤波的方法.仿真结果表明:本文算法在多次分簇后有效减少了死亡节点数量降低了节点剩余能量差,与分布式卡尔曼滤波相比降低了跟踪误差.该算法均衡了无线传感器网络节点的负载并提高了非线性模型下目标跟踪的精度,在有限的资源下增加了目标跟踪算法的可靠性.     

基于传感器网络的分布式生化气体源参数测定算法

针对生化气体源参数测定问题,提出了一种基于传感网络的分布式贝叶斯迭代估计算法,该算法在给定气体物理分布扩散模型条件下,通过传感器节点获取气体浓度,并基于分布式扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）实现气体源的坐标定位和释放率估计.通过仿真实验对两种分布式算法进行性能分析,结果表明,UKF算法在参数估计成功率和参数估计误差两个方面均要好于EKF算法,分别可以提高约50%和70%,其收敛速度快,使用节点少,更有助于节省网络能量消耗,并延长其生存周期.     

基于不确定度量化加权的CKF算法

针对传感器网络中每个传感器节点的邻接节点状态估计值不确定度不同的问题,提出一种基于不确定度量化加权的一致性卡尔曼滤波算法(CKF).该算法通过考虑节点度数对于传感器网络估计精度的影响,结合节点度数提出了一种衡量邻接节点状态估计值不确定度的量化函数,并把量化值作为该邻接节点与当前节点的状态估计值偏差的融合权重引入一致性协议中,利用优化后的一致性协议对传感器节点先验估计值进行更新,可提高一致性卡尔曼滤波算法的估计精度;算法同时具有非一致性误差小和鲁棒性强等特点.最后在3种不同网络类型下,通过动态目标跟踪实验仿真验证了算法的有效性.     

一种基于地理位置预测的高性能路由算法

提出了基于ARIMA预测模型的高效路由算法.该算法中节点通过前向与反向成功转发率、数据传输速率等计算链路的丢包率和期望传输次数来获取干扰感知期望传输时间(i ETT),代替DSR路由算法中的最短跳数判据.并引入ARIMA模型来预测节点下一时刻的运动位置,防止链路频繁断裂造成的网络丢包,并在链路失效之前预先选择最稳定的路径进行数据传输.仿真结果表明,所提路由算法相比DSR判据吞吐量提高6%~9%,平均端到端时延降低2%~6%,提高了网络整体性能.     

无线传感器/执行器网络SA协作分簇算法

针对现有分簇算法大多没有考虑监控区域内事件发生频率和执行任务能耗的因素,导致无法适应无线传感器/执行器网络的特点,提出一种基于SA协作模型的分簇算法（CASA）.算法从全网的能耗和时延影响的角度,建立基于SA协作的能耗模型,综合考虑时延和连通度等约束条件,以网络能量优化为目标,构造非线性优化函数,利用KKT条件求解网络理想执行器节点个数和传感器节点传输半径等网络分簇所需参数,并在此基础上完成节点的部署和成簇.该算法通信开销较小,网络平均时延和能耗等仿真结果表明：相比典型算法,能够在满足一定连通度的前提下,优化网络部署,增强网络实时性和能量均衡性.     

基于贝叶斯无线传感器网络节点多项式分布设计

无线传感器网络通过大量传感器节点进行监视和控制,现有无线网络采用连续数据采集方式进行感知数据通信,造成了较高时延和能耗。将贝叶斯节点能量多项式分布技术应用于无线传感器网络能量分析路由问题中,能有效减少能源的消耗率。贝叶斯节点能量分布首先利用贝叶斯规则将传感器节点检测到相似事件,再完成相似事件的目标检测,并将其发送给汇聚节点,从而使能量消耗最小化。仿真结果表明,该分配算法显著降低了节点能量消耗率。     

改进的贪婪算法在无人机组网中的研究与应用

针对小型军用无人机平台小、速度快、能量有限导致的集群组网中节点生存时间受限、投递率低等问题,借鉴贪婪算法,提出一种复合权值的无线自组网路由算法。为减小边缘节点和低能节点对路径的影响,在算法中添加了边界评价因子和能量均衡2个优化参数对节点进行筛选,再利用Dijkstra算法的思想寻找网络中能量-拥塞复合权值最小的转发路径进行数据传输。仿真结果表明,与AODV算法和AOMDV算法相比,该算法在投递成功率、端到端时延、网络生存周期、路由开销方面均有良好性能。     

基于端到端时延保证的紧急分组优先算法

提出了一种能够提供端到端时延保证的多跳间时延协作Crossbar调度算法(紧急分组优先算法)。 该算法以分组头中记录的剩余时延为权重对分组进行调度,通过控制分组在各跳上的时延不但能够保证 分组的端到端时延,还能够平衡不同跳数分组的端到端时延。算法还能够使路由器避免维护每个流的状态 信息以及对单个流进行复杂的队列管理和调度,由此增加了路由器的可扩展性。计算机仿真表明该算法具 有较高的资源利用率,较低的端到端时延和时延抖动以及较低的分组丢弃率等特点。     

基于时延抖动的网络拓扑推断技术

为了克服基于端到端单向时延的拓扑推断算法中需要时钟同步的缺点,根据端到端时延抖动的定义和特点提出了拓扑推断中端到端时延抖动的四元分组列车测量方法和基于端到端时延抖动的拓扑推断算法,其中端到端时延抖动的测量不需要节点间的时钟同步,并且实现简单.分析了基于端到端时延抖动推断网络拓扑的可行性和正确性,通过NS2进行了仿真.仿真结果表明,基于时延抖动推断拓扑结构的效果比基于端到端单向时延推断拓扑结构的效果好.     

水声网络中生物友好的网关部署优化

海洋哺乳动物与水声传感器网络共享水声信道,导致网络端到端延时增加,数据包投递率降低.针对这一问题,提出一种生物友好的水声网络多网关部署优化策略.该策略以网关作为网络的数据汇聚中心,用统计学方法确定海洋哺乳动物位置,并根据水声信道模型计算生物干扰半径,从而确定生物-网关干扰区域.以最小化网络端到端平均时延为目标,联合整数线性规划和贪婪-交换启发式算法优化网关部署.仿真结果表明:与随机部署和不考虑生物干扰的网关部署方法相比,采用本文策略使端到端时延降低62%和52%,数据包投递率提高36%和19%.     

基于端到端时延保证的紧急分组优先算法

提出了一种能够提供端到端时延保证的多跳问时延协作Crossbar调度算法(紧急分组优先算法)。该算法以分组头中记录的剩余时延为权重对分组进行调度，通过控制分组在各跳上的时延不但能够保证分组的端到端时延，还能够平衡不同跳数分组的端到端时延。算法还能够使路由器避免维护每个流的状态信息以及对单个流进行复杂的队列管理和调度，由此增加了路由器的可扩展性。计算机仿真表明该算法具有较高的资源利用率，较低的端到端时延和时延抖动以及较低的分组丢弃率等特点。     

一种支持QoS的无线传感器网络数据聚合策略

针对无线传感器网络数据聚合存在的数据时延增加与节省能耗这一矛盾,提出了一种综合考虑节点剩余能量与数据时延、支持QoS的分布式数据聚合策略,各个节点依据其他数据经由该节点转发的概率与能耗情况,自主地决定是否成为聚合节点,仿真结果表明,QoS算法在网络的生命周期,数据时延和抗毁性方面均优于经典的LEACH和PE-GASIS算法。     

无线传感器网络数据融合低能耗睡眠调度算法

数据融合是解决无线传感器网络能量受限问题的关键技术之一。对节点状态的合理调度能够对数据融合过程的网络能耗进行优化。文中从传感器节点能量消耗模型着手,提出了一种适用于周期性数据融合的低能耗睡眠调度算法。该算法在分析影响网络能耗根本因素的基础上,采用时分复用方法,通过减少数据传输次数、降低网络融合时延,实现低能耗的数据融合。实验与仿真结果表明,该算法能够在各种融合树结构下有效降低网络能耗。     

一种能量有效的无线传感网络节点跟踪算法

针对无线传感网络能量有限的特点,提出了一种能有效节约能量的节点跟踪算法.算法首先采用无迹粒子滤波算法(UPF)及后验卡尔曼滤波获得当前时刻节点状态估计,并采用高斯混合模型拟合当前状态,然后将此模型参数传递给下一个传感器节点,下一个传感器节点再利用这些参数更新后验分布,估计下一时刻的节点状态.这样可以减少网络间的通讯负荷、节约传感器节点能量.仿真实验表明,在同时考虑定位精度和能量消耗上,本文算法具有很好的性能.     

一种能量感知的无线多媒体传感器网络多路径QoS路由协议

针对无线多媒体传感器网络对能量、时延和分组传输率的要求,提出了一种能量感知的多路径QoS路由协议,详细描述了能耗模型、邻居节点和路由发现机制.仿真实验表明,该算法相比传统协议可以降低时延和能耗,并提高分组传输率,从而延长网络生命周期.     

基于容量约束的深空接触图路由算法

为有效利用节点间通信机会保证数据的可靠传输,提出一种基于容量约束的接触图路由算法。一方面,该算法通过比较节点接触的剩余容量和预计容量损耗计算最早到达路径,避免所选路径后续节点没有足够的容量。另一方面,数据包的转发节点数由反馈的链路状态和网络拓扑关系自适应决定,在网络性能和资源消耗中得到平衡。仿真表明,该算法能提高数据包投递率最高27.7%,端到端传输时延最高降低24.5%,有效应对深空恶劣环境的影响。