基于能量异构的WSN多链路算法

为了有效均衡网络能耗,提升网络生命周期,提出了一种基于能量异构的多链路算法EHMCA.该算法采用两级异构的网络结构,网络区域被划分为若干等宽子区域,根据各层间距确定最优簇域半径,簇域内根据高级节点的能量和全网平均能量来确定簇首的阈值,各层之间采用簇间多跳路由并行传输机制,因此,在整个网络区域,簇首通过层间多跳多链路并行传输方式和最优簇域内单跳传输的模式将数据传送给基站.算法仿真结果表明,EHMCA的网络性能明显优于其他3种算法,从而验证了EHMCA算法的有效性和实用性.     

基于节点-时隙调度的WSN传输性能提升策略

针对无线传感器网络在传输过程中存在的吞吐量不足、时延较大、能耗过高等服务质量(QoS)问题,将动态顶点染色算法进行改进并和差分进化算法结合,提出基于动态节点染色的时隙调度算法.在信息种群的传输过程中,依据节点信息的重要程度为节点划分优先级;通过顶点染色将优先级不同的节点标注,为不同优先级种群预留时隙;通过对节点-时隙的动态调度完成对网络性能的提升和优化.在Matlab平台上进行对比仿真试验,结果表明:和现有的方法相比,此方法能让网络的吞吐量最多提升44.5%,时延最多减少12.5%,能耗最多降低20.8%,有效提升了无线传感网络的传输性能.     

一种基于TDD的无线mesh网络随机自学习调度算法

基于时分多址(TDD)的无线mesh网络是实现无线多跳网络和宽带无线接入的一种关键技术.为用户提供一种可以保障稳定通信的有效的分布式算法是影响基于TDD的无线mesh网络性能的关键因素.本文针对TDD的无线mesh网络提出一种随机自学习分布式调度算法,这种算法是一种基于信息学习的随机选择算法.在网络中,任一节点都要根据其邻居节点控制消息中所携带的数据,学习邻居节点的调度信息,从而判断可用时隙.若上次信息传输成功,则节点仍然沿用上次的传输时隙;反之,节点在可用时隙中随机选择一个时隙发送控制消息.仿真结果表明,与IEEE802.16标准中定义的算法相比,提出的随机自学习分布式调度算法能实现更高的吞吐量.     

同线多跳自组网中的时隙同步问题研究

本文针对当前通信电话通信系统存在的问题，提出了借鉴无线Adhoc网概念构建同线多跳自组网的思路和基本方案．重点讨论了网络的时隙同步问题，提出了一种基于最小ID的时隙同步算法，并在OPNET仿真平台下建模，对同线多跳自组网的网络性能进行了仿真验证。     

能量采集多天线中继网络中基于人工噪声辅助的安全传输方案

针对多天线中继系统中继节点面临的可用能量受限问题和存在的严重信息泄露隐患,提出了一种基于能量采集技术的联合中继波束成形和多天线友好干扰机协作干扰的物理层安全传输方案.首先,构建基于放大转发（Amplify-and-Forward, AF）模式的多天线协作中继网络,其次,中继节点和友好干扰机在时隙切换（Time Switch, TS）策略下进行能量采集和保密信号传输.接着,以系统保密速率最大化（Secrecy Rate Maximization, SRM）为目标,在满足中继节点和友好干扰机采集能量约束条件下,联合设计出最优中继信号传输波束成形矩阵、人工噪声（Artificial Noise, AN）协方差矩阵和时隙切换系数.然而,由于条件约束,导致该SRM问题为非凸问题,故通过结合半定松弛（Semi-Definite Relaxation, SDR）技术以及拉格朗日对偶理论,设计出一种双层优化算法求得最优解,并且,为了降低复杂度和对比方案性能,给出了一种基于迫零预编码的次优传输方案.最后,仿真结果表明,所提方案能够显著提高系统保密性能,具备一定抗窃听攻击能力.     

无线传感器网络中基于时间分量的混合路由协议

在均匀分簇的基础上,分析了多簇群情况下单跳和多跳模型能量的有效性,给出了两种情况下计算最优簇首数目的算法.考虑到单一的路由模式会引起网络能耗不均衡,提出并改进了多簇群情况下利用时间分量的单跳和多跳相结合的混合模型.仿真结果表明,基于时间分量的混合通信模式在能量有效性和能耗均衡分配方面均优于单跳、多跳模式.     

基于TD-SCDMA的蜂窝小区两跳结构的覆盖性能研究

如何提高无线移动蜂窝网络的覆盖性能一直以来都是个人移动通信技术中的研究热点之一,随着自组网技术的发展,将蜂窝网络与Ad Hoc自组网相结合的多跳通信技术为此问题提供了新的解决方案.本文在选用TD-SCDMA系统移动终端作中继的基础上,主要对系统单蜂窝小区两跳结构的覆盖性能进行了分析和仿真.结果表明,无论采用何种中继节点选择算法,这种由移动终端作为中继者的单蜂窝小区两跳结构的覆盖性能都明显优于无中继单跳小区的覆盖性能,同时,两跳小区的覆盖性能会受到中继节点选择的影响.     

一种交织迭代无线多跳中继方案研究

在新一代无线通信系统中,迭代检测技术以其良好的性能得到广泛研究与应用.介绍了基于交织迭代的多用户检测算法,并将其引入多跳中继技术中,然后结合OFDM和MIMO技术对其性能进行仿真和分析.同时,设计了一种双时隙传输方案,其很好地克服相邻中继阶段传输时产生的自耦合干扰现象,使系统具有较高的空间分集效果,以及灵活性的系统架构、更强的传输能力.     

面向无人机中继通信平台的混合网络编码算法

针对现有远距离中继通信系统吞吐率较低的问题,提出了一种面向无人机移动中继平台的混合网络编码算法。该算法综合考虑网络编码策略和空地信道状态,根据用户实时信噪比选择编码方式。根据循环往复式的无人机飞行轨迹和视距信道(LoS)条件,得出远距离用户与无人机中继平台间的信噪比和误码率;引入用户信噪比约束和无人机位置约束,根据无人机与用户间的信噪比和误码率求解出最优通信方式转换时刻;无人机中继平台在转换时刻前后分别采用三时隙网络编码方式和两时隙直传方式进行数据包的接收和发送,从而有效提高中继通信系统整体吞吐率。实验结果表明：当用户间距离为1 600 m、无人机飞行半径为600 m、飞行速度为10 m/s时,混合网络编码算法与传统三时隙移动中继通信算法相比可提升28.42%的系统总吞吐率,并降低17.8%的吞吐率平均变化率,体现出较高的通信效率和系统稳定性,具有良好的应用前景。     

具有能量收集的多跳认知双向中继网络中断概率分析

为了提高多跳认知中继网络传输效率,延长生存期和降低中断概率,提出基于时分广播协议、译码转发、网络编码和专用信号塔(power-beacon,PB)辅助能量收集等技术的多跳双向传输方案,研究了采用该方案的衬底方式认知中继网络的中断性能,推导了Rayleigh分块衰落信道下次网络的精确和渐近中断概率。理论分析和仿真结果表明,与传统传输方案相比,所提传输方案具有相近的中断性能,但传输效率却远高于传统方案。次网络中断概率随着PB发射功率的增加或者干扰约束的降低而单调下降。合理设置PB位置,次网络端到端容量,子系统数目和能量收集比率有助于提升次网络中断性能。     

SSA:一种面向CQF模型的TSN资源调度算法

时间敏感网络(time sensitive networking,TSN)的目标是在工业控制和5G领域为时间敏感流提供低延迟、低抖动的确定性传输服务.资源调度是保证TSN服务质量的关键技术之一.为此,TSN标准中提出循环队列转发模型(cyclic queuing and forwarding,CQF),但是缺乏相应的资源调度算法对多流进行合理的资源分配以避免传输冲突.由于时间敏感流量具有周期性、特征预知的特点,主要从时间维度研究如何将CQF模型中的队列资源合理分配给多条数据流.将该问题抽象为多约束条件下的资源规划最大化问题,提出基于起始时隙分配的轻量级资源调度算法(start-slot assignment based scheduling algorithm,SSA).SSA通过对端系统上发送时隙进行调节,在满足约束条件的前提下最大化对队列资源的使用,避免了端到端逐跳的时隙分配.实验结果表明,与不控制时隙的直接调度方式相比,该算法能够将成功调度的流数目平均提高41.84%.     

基于非均匀分簇和最小能耗的无线传感网络路由算法

摘要：
簇头以多跳方式传输数据到网关时,靠近网关的簇头由于负担较多的转发任务而过早死亡,从而造成了“能量空洞”现象.文中提出了一种基于非均匀分簇的能量有效的无线传感网络路由算法（UCRA）.它包括非均匀分簇算法和最小能耗路由算法2部分.首先提出一种加权的非均匀分簇算法（WUCA）,在分簇时考虑了节点的选票和传输距离.在簇间通信时提出了最小能耗多跳路由算法.它利用位置信息计算最优转发簇头位置,从而指导下一跳簇头的选择.仿真结果表明,UCRA算法能很好地平衡网络能耗,延长网络生命周期.
关键词：
无线传感器网络; 非均匀分簇; 路由算法; 能量效率
中图分类号： TP 212.1
文献标志码： A     

EHWSNs中面向吞吐量和能耗优化的时隙分配算法研究

针对在具有移动汇聚结点(Sink)的能量收集无线传感器网络中,如何在数据收集时提升网络吞吐量和降低能耗的问题,分析了Sink移动距离与节点数据传输的时间周期之间的关系,将面向吞吐量和能耗优化的数据收集问题建模为基于混合整数线性规划的优化问题,并提出了一种基于有效传输周期的时隙分配算法来对其进行求解。算法主要分2个阶段进行：移动Sink在每个时间周期内识别出可进行数据传输的邻居节点,并为其分配时隙;移动Sink根据数据可用性对节点进行排序,并最终决定哪些节点在各个时隙期间发送数据。理论分析和仿真实验结果表明,所提算法在吞吐量和能耗方面的性能优于当前典型算法,且计算复杂度更低。     

一种基于负载平衡的无线传感器网络收集树算法

主要研究了大规模无线传感器网络的多跳树状路由协议,提出了一个基于heuristic算法建立近于全域平衡的资料收集树算法(Balance Convergecast Tree,BCT)该算法能降低资料堆积程度,减少资料收集时间并延长网络断裂的发生时间,同时在该算法中增加一个节点同步传输程度的频道分配机制,使得树上的节点以最少的通信时隙与有限的码字来组合配置通信频道作为资料传递时使用,提高同步传输程度,减少资料停留在节点中的时间,使整个网络中资料收集速度更快速.仿真结果显示该算法能更快速的收集网络上的资料并延长网络运行时间,同时证明了负载平衡的树能大大提高树状结构收集资料的运行效率.     

利用同序负序分量的同杆双回线快速保护

提出了同杆双回输电线路的一个保护原理．该原理将同杆双回输电线路看作一个被保护单元,并利用六序分量法分解出的同序负序电压和同序负序电流构成方向元件．在系统发生不对称故障时,此方向元件具有明确的方向性,若配合选相元件和通信通道则保护原理可作为同杆双回线路的主保护．该原理简单、易行,具有基于故障分量的方向纵联保护原理所固有的优点,消除了原有基于每一回线的方向元件在双回线非同名相跨线故障时,受双回线线间互感影响需将保护闭锁的缺点．针对特高压输电线路,采用贝瑞隆模型补偿算法代替传统的补偿算法．通过理论分析和仿真．验证了该原理的正确性．     

基于节点通信监听机制的高效感知消息传输机会网络路由研究

针对采用社区划分策略的机会网络路由算法在消息传输过程中存在冗余转发的问题,设计节点通信监听机制,构建了新的消息传输策略,以高效感知邻居节点社区属性信息;并充分考虑携带移动设备的人的移动轨迹特点,设计了社区移动模型;嵌入时间片轮回机制,对网络节点进行动态划分社区;最终提出了基于节点通信监听机制的高效感知消息分发机会网络路由算法。在社区内转发消息时,选取与目的节点通信范围重叠区域内的邻居节点作为下一跳,若不存在这样的节点则将消息转发给与目的节点相遇概率较大的邻居节点或目的节点;在社区间转发消息时,算法选取与目的社区通信概率较大的中继社区节点转发消息,通过充分利用通信重叠区域内的节点转发消息,优化转发节点判定机制,重设消息传输条件,降低消息转发次数,从而提高消息传输成功率,降低传输时延。理论分析和仿真结果显示:与当前机会路由算法相比,新算法的传输成功率以及转发效率更高、平均端到端时延与平均存储时间更低。     

D2D辅助NB-IoT系统的传输设备数优化算法

针对窄带物联网(narrowband internet of things,NB-IoT)中,处于蜂窝边缘覆盖薄弱区域的用户设备(user e-quipment,UE)到基站的直接链路质量可能并不满足数据传输的服务质量(quality of service,QoS)要求,提出一种设备到设备(device-to-device,D2D)通信辅助NB-IoT UE数据上传的方案.该方案采用D2D通信作为NB-IoT系统的路由扩展.当候选中继UEs工作在D2D通信模式以节省能量时,边缘UEs根据它们的中继时间表选择一组D2D中继设备,用于上行链路数据的传输.此外,对于NB-IoT系统传输设备数不足的问题,进一步提出基于动态规划的优化算法,实现了最佳的单位能量提供的传输设备数(transmission device number provides by unit energy,NUE).仿真结果表明,与直接传输、单中继和多中继等其他算法相比,所提的maxNUE算法在不同的UE/中继发射功率和中继占空比下均获得了最大的NUE.     

无人机网络中基于位置预测的最优中继选择

为了解决无人机（UAV, Unmanned Aerial Vehicle）协作通信网络在完成任务时由于高机动性而会影响链路状态的问题,提出了一种基于UAV位置预测的信道中继选择算法。根据卡尔曼算法预测出UAV下一时刻的位置,提前判断链路优劣性,使更换UAV中继节点的时机更为精准。通过UAV源节点到UAV中继节点以及UAV中继节点到UAV目的节点的瞬时信道状态信息（CSI, Channel State Information）选出备选UAV中继节点集合。最优的备选UAV中继节点由贪婪算法计算而得。仿真结果证明了此方法的有效的性,链路中断的概率比随机选择算法降低了10%,且链路更加稳定。     

基于微电网的DV-hop改进算法

针对微电网监控系统中海量信息数据处理时,大量数据的传输可能会导致无线传感器网络崩溃与数据丢失等问题,提出了一种基于微电网的无线传感器网络的改进DV-hop算法。首先,将边缘计算技术应用于微电网,改进微电网监控系统结构;其次,在改进微电网监控系统基础上,将基于平均加权方法与跳数加权方法的DV-hop算法有机结合,得到新的改进算法,使得无线传感器节点定位误差缩小至0.60。仿真结果表明:基于平均加权方法与跳数加权方法提高了传感器节点定位精度。