MWSN中基于功率自适应的拓扑维护算法

为解决移动无线传感器网络(mobile wireless sensor networks,MWSN)中由于节点移动、新节点加入网络、节点退出网络和节点失效等因素引起网络拓扑发生变化而影响网络性能的问题,提出了一种基于功率自适应的拓扑维护算法(power adaptation based topology maintenance algorithm, PATMA)。PATMA算法将传输单位比特数据包的能耗大小作为选择中继节点的条件,通过中继节点维护与距离较远的邻居节点的连通;当网络拓扑结构发生变化时,节点自适应地调整发射功率维护网络的连通;同时根据引起网络拓扑发生变化的具体原因设置不同事件,节点依据检测到的事件采取相应的拓扑维护策略。仿真结果表明,PATMA算法与功率自适应控制(new adaptive power control, NAPC)算法、拓扑控制(topology control, XTC)算法在平均发射功率、网络连通度、网络中存活的节点数等性能指标方面具有明显改善。     

基于DE-DMPC的UAV编队重构防碰撞控制

当战场环境发生变化时,无人驾驶飞机(unmanned aerial vehicle, UAV)编队只有进行编队重构,才能保证编队的生存能力。在重构过程中碰撞问题严重威胁UAV安全应着重考虑。通过对UAV编队重构防碰撞问题进行分析,提出采用分布式模型预测控制(distributed model predictive control, DMPC)的方法,将编队重构问题转化为滚动在线优化问题。结合碰撞约束建立重构代价函数,针对代价函数求解复杂的问题,提出采用改进微分进化(differential evolution, DE)算法求解代价函数,并对算法的收敛性进行了分析。仿真实验表明,所提出的算法能够有效实现编队重构防碰撞控制,同时其代价更小、寻优能力更强。     

非均匀拓扑网络中的分布式一致性状态估计算法

分布式一致性状态估计是传感器网络中节点对目标的一种有效的估计融合方法。针对网络非均匀拓扑情况下的一致性状态估计问题,首先,研究了分布式传感器网络一致性状态估计框架,提出了四级功能模型,从信息处理、交互及融合的角度描述了一致性状态估计技术的主要流程;其次,考虑网络非均匀拓扑时一致性收敛速度较慢的情况,根据节点间通信链接的重要性设计了基于动态拓扑信息的自适应权值分配方法,在此基础上提出了基于自适应加权的卡尔曼一致性滤波(adaptive weighted Kalman consensus filter,AW-KCF)算法。仿真结果显示,AW-KCF在非均匀拓扑的稀疏网络中具有较快的一致性收敛速度。     

航空集群协同搜索马尔可夫运动目标方法

针对航空集群执行未知区域的协同搜索任务,提出一种分布式模型预测控制(distributed model predictive control,DMPC)下的贪婪迭代决策方法。该方法首先建立航空集群飞行器的运动模型,对其运动特性进行分析,而后采用搜索信息图模型,描述未知环境下动态目标随搜索过程变化的变化趋势；再用马尔可夫链表征目标隐潜运动,对其进行预测；最后在DMPC的基础上,采用随机决策序列下的贪婪迭代算法进行问题求解。并对所提方法的稳定性和收敛性进行分析。同时通过设计仿真实验,验证了该方法的可行性和优越性。     

基于拓扑势的网络毁伤最大算法

针对攻击代价相等时的有限资源网络毁伤问题，给出了网络毁伤最大化的定义。为了改进近似求解算法求解毁伤最大化问题时复杂度较高的缺陷，提出了基于拓扑势和CELF(cost-effective lazy-forward)的TPCELF(algorithm based on topology potential and CELF)算法。利用无标度网络和实测网络进行实验，结果表明，TPCELF算法在计算速度上有较大的提升，网络平均毁伤效果接近于近似求解算法；且优于采用常见重要性度量指标排序算法得到的平均毁伤效果。所提方法可从网络毁伤的角度为复杂网络关键节点挖掘提供参考。     

基于节点通信度的信息加权一致性滤波

协同目标跟踪是无人机集群等多传感器网络的典型应用。在分布式传感器网络目标跟踪过程中,目标状态估计的一致性直接影响到跟踪有效性。针对目标跟踪过程中网络节点之间一致性迭代次数受限的问题,提出了一种基于节点通信度的信息加权一致性滤波算法,设计了用节点通信度来充分衡量传感器节点在网络中的通信拓扑状况,并构建了非对称一致性权值的选取机制,可在复杂拓扑结构网络中实现快速一致性跟踪。典型目标跟踪场景仿真验证表明,所提算法相比经典的信息加权一致性滤波算法,目标跟踪的不一致程度降低了20%以上,有效提升了分布式跟踪的一致性速度。     

基于信道统计量信息的中继OFDMA系统资源分配

研究了正交频分多址（OFDMA）两跳中继网络的资源分配问题。假设系统只有用户的信道统计量信息,基于用户的速率和中断容量要求,提出了自适应的中继选择、功率和子载波分配的优化问题;在保证每个用户最小速率需求情况下,使系统的总发射功率最小。应用对偶优化方法,导出了资源分配的最优解。此外,为了降低资源分配算法的复杂性,分别研究了基于信道统计量的贪婪算法和半分布式算法。仿真结果表明,提出的算法和无中继系统比较有很大的性能改进。     

基于节点通信度的信息加权一致性滤波

协同目标跟踪是无人机集群等多传感器网络的典型应用。在分布式传感器网络目标跟踪过程中,目标状态估计的一致性直接影响到跟踪有效性。针对目标跟踪过程中网络节点之间一致性迭代次数受限的问题,提出了一种基于节点通信度的信息加权一致性滤波算法,设计了用节点通信度来充分衡量传感器节点在网络中的通信拓扑状况,并构建了非对称一致性权值的选取机制,可在复杂拓扑结构网络中实现快速一致性跟踪。典型目标跟踪场景仿真验证表明,所提算法相比经典的信息加权一致性滤波算法,目标跟踪的不一致程度降低了20%以上,有效提升了分布式跟踪的一致性速度。     

基于深度强化学习的卫星光网络波长路由算法

针对由卫星光网络拓扑动态变化、业务多样化和负载不均引起的路由收敛慢和波长利用率低的问题, 提出了一种基于深度强化学习的卫星光网络波长路由分配方法。基于软件定义中轨/低轨(medium earth orbit/low earth orbit, MEO/LEO)双层卫星网络架构, 利用深度强化学习算法动态感知网络当前的业务负载和链路状况, 构造基于时延、波长利用率和丢包率的奖励函数进行选路决策。为了解决单跳链路对整个光路的影响, 引入链路瓶颈因子, 搜索符合服务质量(quality of service, QoS)约束的最优路径。研究结果表明, 与传统卫星网络分布式路由(satellite network distributed routing algorithm, SDRA)算法和Q-routing算法相比, 所提算法降低了网络的时延、丢包率, 提高了波长利用率, 同时也降低了高优先级业务的阻塞率。     

改进Quatre算法的无人机编队快速集结方法

为了提高多无人机在编队集结过程中的稳定性, 提出基于改进拟仿射类进化(improved quasi-affine transformation evolutionary, IQuatre)算法的无人机编队集结方法。首先, 基于分布式模型预测控制(distributed model predictive control, DMPC)建立无人机编队的运动预测模型, 通过预测无人机的“未来态”规避编队内碰撞风险, 滚动优化的数学模型提高了无人机到达指定位置的稳定性, 使得无人机更好、更快地加入编队飞行; 其次, 对Quatre算法进行种群优化改进, 将携带最优基因的父代个体有选择性地加入子代种群, 加快种群收敛。实验结果表明, 基于DMPC的无人机编队集结未出现碰撞情况, 减小了无人机调整状态过程中出现的位置偏差; 对比仿真验证了IQuatre算法能够提高编队集结的稳定性, 较原Quatre算法减少了5.2%的平均迭代次数, 在计算时间上节约了4.6%, 位置误差减小了0.45 m。     

基于链路保持时间的认知移动自组网拓扑算法

针对认知移动自组网中认知用户（cognitive user,CU）移动性和主用户（primary user,PU）优先通信导致网络不稳定,基于改进的移动模型,运用概率原理预测链路平均保持时间,并给出邻域拓扑保持时间的计算公式。用最大生成树的思想设计拓扑生成算法,以邻域拓扑保持时间为周期设计拓扑重构机制。证明算法保证了网络连通,同时可在各节点分布运行。仿真结果表明,算法简化了网络拓扑,对PU具有认知能力,有效减少链路断裂导致的拓扑重构和路由开销,提高了网络端到端传输效率。     

Distributed power control algorithm based on game theory for wireless sensor networks

Energy saving is the most important issue in research and development for wireless sensor networks. A power control mechanism can reduce the power consumption of the whole network.Because the character of wireless sensor networks is restrictive energy,this paper proposes a distributed power control algorithm based on game theory for wireless sensor networks which objects of which are reducing power consumption and decreasing overhead and increasing network lifetime.The game theory and OPNET simulation shows that the power control algorithm converges to a Nash Equilibrium when decisions are updated according to a better response dynamic.     

一种新的环型蓝牙网络拓扑形成协议及仿真

根据采用蓝牙技术的无线ad hoc网络的特点，提出了一种分布式的环型蓝牙网络拓扑形成协议。协议采用合并的思想，将节点快速姐奴成一个环型网络，且新节点可以随时加入网络．协议具有拓扑形成过程延迟低、控制开销小的特点，控制开销复杂度为O（N），且形成了平均微微网个数少、每节点度数低的蓝牙网络，网络中最多包含‘（N-2）／（k-1）’＋1个微微网，至少包含‘N/k’个微微网，节点最大度数为2。基于NS2的仿真实验评估了协议的性能，实验结果验证了协议形成了具较佳性能的环型蓝牙网络。     

固定翼无人机编队构型与通信拓扑优化

本文研究了考虑攻防对抗态势与最小信息流要求的固定翼无人机(unmanned aerial vehicles, UAVs)编队构型与通信拓扑优化问题。建立了编队构型指标体系, 给出了大规模集群分层编队构型设计模型和编解码方法, 提出了基于态势场的队形模型, 采用粒子群算法开展了队形参数优化。建立了通信网络拓扑效能指标体系, 提出了通信代价模型, 给出了基于Q学习的网络连通性控制算法。仿真算例验证了所提方法的有效性。     

一种能量均衡的无线传感网络生命期优化算法

针对传统路由算法在无线传感器网络中的不足,选取能耗小、节点剩余能量多的路由以均衡网络能耗并最大化网络生命期。通过构造目标优化度评价函数,以达到网络路由能量均衡最优化的目的。算法通过调整各目标优化度函数的取值范围,以满足业务对能耗和剩余能量的不同要求。最后的仿真结果显示,与传统的路由算法相比,本算法在网络生命期、能量均衡分布及总体能耗等方面具有明显优势。     

适用于水声ad hoc网络的拓扑控制算法

对现有拓扑控制算法在水声ad hoc网络的应用背景下存在的问题进行了详细分析,并在此基础上提出了一种基于能量和时间效率的拓扑控制算法。该算法通过综合考虑节点能量消耗、通信延时、信号衰减等多种因素,构造了一跳链路传输代价指数,并根据这一指数来控制网络的拓扑结构。仿真分析表明,该算法在平均节点度、端到端延时和能量效率方面都有较好的性能。