无线多跳网络中SVC视频流传输的分布式优化方法

针对无线多跳网络承载多媒体服务所面临的可扩展性、能量有效性和服务质量保证的挑战,研究了多个可伸缩编码（scalable video coding,SVC）视频流在无线多跳网络中传输的分布式跨层优化问题.在分析网络资源分配约束和SVC视频内容自适应模型的基础上,把SVC视频的传输问题表达为一个视频质量和网络功率消耗的跨层权衡优化问题.基于对偶问题的可分解性和次梯度求解方法,提出了一个可分布式实现的SVC视频优化传输算法.该分布式算法避免了控制开销的全网传播,通过节点的局部信息交换和独立解决相应子问题,达到底层资源分配和上层SVC视频传输内容选择的最优匹配.仿真结果表明该算法可以快速收敛到最优解,并能实现SVC视频的平均传输质量和网络总功率消耗的最优权衡.     

无线传感网络中跨层传输优化策略

针对当前无线传感网络传输效率不高的问题,提出了一种无线传感网络传输优化策略。该策略基于跨层访问机制,利用网络各层之间虚拟的信息交互管道,实现层间信息的直接交互。引入自律计算思想和反馈机制,利用跨层访问获取网络各层状况,实现网络传输的自适应调节,达到提高网络传输效率的目的。仿真实验结果表明:本文提出的网络传输优化策略与传统的分层访问机制相比,在提高传输效率、均衡网络能耗以及提升网络整体性能等方面具有较好的效果。     

多信道无线多跳网络中视频流的跨层优化

为提高视频流在多信道无线多跳网络中的传输质量,提出了一种分布式的跨层优化算法.首先对信道分配、干扰、带宽分配、延时分配和视频传输失真进行了数学建模,然后基于凸规划和拉格朗日对偶分解理论,在视频流端到端延时限制下通过调整信源编码速率、链路带宽、链路平均延时上限及射频和信道分配来最小化总的视频流失真.理论分析和数值仿真表明,所提出的分布式跨层优化算法可以收敛到全局最优解.     

基于跨层设计与优化的无线传感网络数据传输算法

针对无线传感网络(wireless sensor networks,WSNs)的多对一通信,提出了路由和媒体接入协议(medium access control,MAC)的跨层设计与优化的数据传输算法,记为J-R-MAC(joint routing and medium access control),进而减少传输时延。JR-MAC算法引用新的周期结构,此周期结构允许k个节点在同一个周期内安排数据包传输;并给节点提供k次机会传输数据包。同时,J-R-MAC算法将网络内所有节点划分k个不相交集;进而减少节点的空闲监听时间。此外,J-R-MAC引用特殊序列作为地址,减少控制包尺寸;进而降低能耗。仿真数据表明,与同类的协议相比,提出的J-R-MAC算法有效地降低了端到端传输时延;并提高了数据包传递率。     

基于分布式算法在WSN中的能耗最小化优化研究

如何有效利用节点能量并延长网络的生存期是研究无线传感器网络的一个核心问题.在已有的集中式算法的基础上,提出了一种分布式优化的方法,使无线传感网络中无损数据收集时的能量消耗最小化,此方法主要是通过将传输功率和压缩传输速率进行合理的配置来实现,运用拉格朗日对偶分解法,可以把能量最小化这个问题分解为能够被传感节点本身分布式解决的子问题.通过仿真结果可得,分布式算法相比集中式算法能使目标函数更快收敛从而达到能耗最小化.     

基于超模博弈的认知无线Ad hoc网络分布式功率控制技术

考虑一种交织(Interweave)模式下的单跳认知无线Ad hoc网络(CRAHN)应用场景,针对次用户(SU)组成的Ad hoc网络提出一种分布式功率控制技术,以最大化提高次网络容量.SU网络通过频谱感知来探测主用户(PU)所在授权频段的使用情况.一旦授权频段空闲,次网络中的SU将利用授权频谱进行并发通信,目标是通过优化各SU的发射功率,以达到次网络频谱效率最大化.首先根据应用场景给出了网络容量优化近似模型,为了解决该非凸问题,将网络容量优化模型建立为等效博弈模型,并在不同的SINR条件下证明了Nash均衡的存在性和唯一性,最终提出基于Gradient Play的分布式功率控制算法来实现资源最优分配.仿真结果表明,该算法可在保证收敛性的同时、支持一定的并发通信用户数、提高该网络系统的频谱效率.     

基于灰色预测的无线传感网络路由优化算法研究

无线传感网络路由链路节点分布混乱,导致路由算法稳定性降低,提出基于灰色预测的无线传感路由优化算法。构建无线传感器网络路由节点定位模型,实现传感器节点自主链路分层转发控制,构建无线传感节点控制模型,提高路由探测的参数识别能力;采用灰色关联预测方法,建立无线传感网络路由探测模型,根据路由探测结果,获取教务数据采集系统无线传感器网络最优节点密度分布,融合模糊度参数,构建模糊信息调度优化设计模型,定位最优自适应特征信息,实现无线传感网络路由优化设计。仿真结果表明,无线传感网络路由设计的输出稳定性较好,节点定位精度较高,传输时延较小,提高了教务数据采集系统中的无线传感器网络传输和数据分析能力。     

面向大规模蜂群自组网跨层路由协议设计与仿真

针对大规模蜂群自组网中，大量路由开销导致广播风暴而严重影响通信质量的问题，设计了一种跨层路由协议。该协议对路由层和接入层进行一体化设计，利用统一连通支配集算法在接入层构建虚拟骨干网络，利用骨干网信息在网络层进行拓扑发现，引入基于模糊视觉的触发式洪泛机制，能减少节点控制信息的转发次数、缩小洪泛范围。采用基于传输时间和接收信号信噪比（signal noise ratio,SNR）的度量判据方式计算路径，实现动态网络拓扑的路由快速收敛，增强网络感知的灵敏度。仿真结果表明，与现有路由协议相比，跨层路由协议能够大幅降低网络开销，在端到端时延、吞吐量和路由建立时间方面，其性能也有显著提升。     

基于复合判据和改变触发机制的WMN路由协议设计与仿真

为了提高无线Mesh网络路由协议的吞吐量和传输质量,提出了一种跨层路由协议MCL-AODV.该协议通过跨层操作机制综合考虑MAC层链路质量、节点队列拥塞度和无线传输距离对链路性能的影响,创建复合路由判据以优化路由选择过程;通过改变HELLO消息触发机制降低路由管理控制开销.仿真结果表明,MCL-AODV降低了平均路由开销、减小了端到端时延,提高了网络吞吐量和分组投递率.     

低能耗高效率的分布式跨层资源分配算法

为了最大化地减少过时CSI(Channel State Information,信道状态信息)对分布式无线多跳网络环境下跨层资源分配实际速率所造成的负面作用,提出了一种优化的补偿式跨层联合资源分配算法.该方法将信道存在相关性作为设计的理论前提,对瞬时和过时信道两种状态信息的概率密度函数进行详尽运算,并结合瑞利衰落信道模型进行分析,在得出运算结果之后就可以获得信噪比(SINR)模型下条件容量的闭式解.在提升网络性能方面,运用一种对过时信道状态信息展开有效处理的、可以联合拥塞控制、信道分配和功率控制的算法,将网络资源分配转变为一类NUM问题.实验结果表明,本文算法大幅度优化了分布式多跳网络资源分配机制,提高了网络资源的效用,并且减少了能耗.     

无线传感器网络中一种基于功率控制的MAC协议

无线传感器网络中,跨层协议的设计已成为研究热点.通过提取网络层和物理层中的一些信息,可以改进MAC(介质访问控制)层协议的设计.针对已有的一些跨层协议进行综合并优化,通过提取网络层的路由信息和物理层的发射功率信息,改进了MAC层TDMA(时分多址)方式下的时隙分配算法.通过更合理的时隙分配以及对每个节点发射功率的控制,使得整个无线传感器网络的能耗降低,寿命延长.从仿真结果可以看出该MAC协议达到了应有的效果.     

基于跨层设计的传感器网络寿命最大化算法

面向监测应用的无线传感器网络,当链路存在干扰时,节点在传输数据时会对位于其干扰范围内的节点造成信号干扰,从而使得这些节点不能正确收到其它节点传输的数据.针对这种场景下的网络寿命最大化问题,分析了网络流量和节点能耗,提出了一种将功率控制和数据聚合路由相结合的非凸优化模型.通过对数转换方法将非凸优化问题转化为凸优化问题,利用优化理论和方法将凸优化问题分解为聚合数据率分配子问题和功率控制子问题,最后给出了联合优化问题的分布式解法.仿真实验表明,使用该方法可以有效减少数据通信量,均衡各个节点的能量消耗,有效延长网络寿命.     

一种Ad hoc网络的跨层拥塞控制改进方案

针对传统的TCP拥塞控制协议不能很好适用于无线Ad hoc网络的问题,本文利用跨层设计思想和优化理论,通过提取协议栈各层的特性参数,给出了无线Ad hoc网络跨层拥塞控制的改进方案CCIM (cross-layer control improvement methods). 提出了将MAC层输入、输出速率与网络层缓存队列长度相结合的拥塞检测新方法,并依据ECN显示拥塞反馈机制和扩展信令传递机制,对拥塞控制和随机接入进行建模,以便获取最优发送速率. NS2仿真结果表明,该方案能够降低端到端传输时延,使网络吞吐量和公平性得到了明显改善.      

基于整体加权的多源数据融合研究

针对无线传感器网络中数据融合问题,分析了基于融合算法下数据压缩和节能的关系,在归纳和研究现行的融合算法后,对独立于应用的数据融合,提出了先单个传感器加权再整体加全权的融合算法,通过两次加权,使算法性能达到最优。通过软件层面设置加权参数实现数据压缩和传输,有效地提高决策准确性和节约能量。同时,根据无线传感器的数据冗余方式,结合路由传输机制,可以实现在传输层的数据整合,减少数据无效发送,延长无线传感器网络的周期。     

基于随机加速对偶下降算法的分布式网络流量优化

传统的分布式网络流量优化问题大都通过对偶梯度下降算法来解决,虽然该算法能够以分布式方式来实现,但其收效速度较慢。加速对偶下降（accelerated dual descent,ADD)算法通过近似牛顿步长的分布式计算,提高了对偶梯度下降算法的收敛速率。但由于通信网络的不确定性,在约束不确定时,该算法的收敛性难以保证。基于此,提出了一种随机形式的ADD算法来解决该网络优化问题。理论上证明了随机ADD算法在不确定性的均方误差有界时,能以较高概率收敛于最优值的一个误差邻域;当给出更严格的不确定性的约束条件时,算法则可以较高概率收敛于最优值。实验结果表明,随机ADD算法的收敛速率比随机梯度下降算法快2个数量级。     

VANETs中的基于最小传输选择的局部机会路由

机会路由充分利用无线网络的广播特性,极大地提高单播吞吐量。然而,现有的机会路由依赖拓扑的全局信息,而且收集全局信息增加了系统开销,这将限制了机会路由在大型无线网络的应用。为此,提出基于最小传输选择MTS-B(minimum transmission selection)算法的局部机会路由LOR(localized opportunistic routing)协议,记为MTS-BLOR。提出的MTS-BLOR采用分布式最小传输选择算法MTS-B,并利用局部信息将网络拓扑划分小的邻近节点集CNS(close-node-set),拓宽了机会路由在大型的无线网络中的应用。由于无需使用全局动态信息,MTS-BLOR降低了系统开销,减少了系统复杂度。同时,分析了转发清单的全局优化与因开销受限的可扩展性之间的权衡。实验仿真表明,与ExOR(extremely opportunistic routing)、MORE(MAC-independent opportunistic routing protocol)相比,MTS-BLOR在时间复杂度、端到端传输时延和吞吐量方面得到明显的提升。     

基于Cayley图的跨层定向扩散路由算法

为提高无线传感器网络的能量利用率,采用图嵌入的方法在MAC层设计固定信道分配协议,在此基础上使用跨层路由协议改进了定向扩散的路由协议,提出一种基于Cayley图的跨层定向扩散路由算法(CLDD).模型采用的图嵌入方法以Cayley图为逻辑拓扑结构,它具有点对称性质且网络直径达到O(log2N),这使下一跳路由简单、平均路由长度缩小,而且使系统具有高聚集性及鲁棒性.仿真实验表明,CLDD在系统能耗以及传输时延等方面均优于定向扩散算法和Omniscient Multicast算法.     

能量平衡与QoS保障的无线传感器网络机会路由

针对无线传感器网络应用中存在大量不可靠通信链路,很难实现能效优化与QoS保障,提出一种能量平衡与QoS保障的机会路由协议EQGOR,并结合机会转发特征建立了传输效率、转发时延、转发能效与节点剩余能量模型.提出了一种基于多目标粒子群的自适应转发集优化算法,该算法兼顾能量与QoS需求,能实现QoS保障并最大化网络生存时间....