无线网络中最小能量的协作广播算法研究

基于协作传输中的最佳功率分配,提出一种修正的积累递增广播算法(MCIA),该算法允许多个节点同时传输信息到网络中的其它节点,减小广播信息所需的总发送功率.并且给出了分布式MCIA.分布式MCIA仅需要一跳范围内节点的信息,可以自适应决定协作传输节点的数目.仿真结果表明就总的发送功率而言,MCIA优于已有的广播算法.并且,分布式MCIA能够取得近似集中式MCIA的性能.     

无线传感器网络中基于空间相关性的分布式压缩感知

提出了无线传感器网络中基于空间相关性的分布式压缩感知模型和分布式压缩感知算法,利用无线传感器网络节点间感知数据的空间相关性和联合稀疏模型,结合分布式压缩感知编解码算法,以能量有效的方式对无线传感器网络的感知数据进行压缩、重构.最后,通过仿真分析了分布式压缩感知重构误差和压缩比之间的关系,以及分布式压缩感知在能量有效性方面的性能,仿真结果表明分布式压缩感知以能量有效的方式满足了无线传感器网络中事件估计的精确度要求.     

基于渐进性能分析的最优分布式量化检测算法

针对无线传感器网络中对发送功率和传输带宽限制的问题,提出基于规则量化(RQ)和不规则量化(NRQ)的一比特分布式检测算法。该检测方案在传感器节点处引入量化器,整个系统采用并行结构,由N个带有量化器的传感器节点组成。融合中心处采用广义似然比检验(GLRT)作为融合准则,并根据接收到的二进制信息作出全局判决。通过仿真实验对所提出的检测方案性能进行验证,并与未量化的检测方案进行比较。仿真结果表明:最优量化阈值提升了融合中心的检测概率,在理想信道和差错信道(BSC)下,基于不规则量化方案的检测系统性能明显优于基于规则量化方案的检测系统。     

基于叠加调制和自适应功率分配的干扰抵消

为消除协作通信系统中各用户的相互干扰并自适应分配各用户的发送功率,提出基于叠加调制和自适应功率分配的多用户干扰抵消算法。各用户在发送自己信息的同时协助其他用户进行信息转发,采用联合设计的叠加调制函数形成重构信号,接收端利用该函数完成干扰消除。针对无线信道的多样性,以最大化系统容量为准则对各用户的重构信号进行自适应功率分配。多种网络模型中的仿真结果表明,本文算法能有效消除干扰,降低系统错误概率。相比结合固定功率分配的干扰抵消算法,该算法可获得1.5 dB的比特错误概率性能改善和5 dB的帧错误概率性能改善。     

一种基于事件触发的分布式卡尔曼一致性滤波算法设计

针对无线传感器网络中存在的通信带宽受限等问题,设计了基于事件触发的分布式卡尔曼一致性滤波算法.采用增量发送的传输机制,每个传感器仅在当前时刻观测值与最新触发时刻观测值之间的差值平方超出阈值时,才将观测值发送到相应的估值器.而每个估值器都可以通过时间触发的规则从其邻居节点接收到估计值.为了避免估值之间互协方差矩阵的计算,通过局部最小化方差的上界提出了事件触发的分布式卡尔曼滤波器.基于李雅普诺夫方法证明了算法在均方意义下的指数有界性.数值仿真验证了事件触发的阈值越小,通信率越高且滤波器的估计精度越高;否则,通信率越低且估计精度越低.     

面向移动传感器网络的自适应一致性融合估计方法

研究了具有时延和通信拓扑变换的移动传感器网络（MSN）分布式融合估计问题.结合无色信息滤波、自适应一致性算法并考虑通信时延而设计的基于自适应一致性的融合结构,提出了一种名为基于自适应一致性的分布式无色信息滤波（AC_DUIF）的分布式融合估计算法.以空中移动传感器网络跟踪移动目标为例,通过仿真验证了所提算法的性能.仿真结果表明,该方法能够在以分布形式提高网络中各节点对目标位置估计精度的同时,保证节点之间的一致性,并具备对网络通信延时的适应能力.     

无线传感器网络中节省能量的地理路由

针对高动态无线传感器网络中路由信息不易保持,以及传感器节点能量受限的问题,提出了一种不保存网络拓扑结构并节省能量的地理路由算法。每个节点发送数据前发送本节点的位置信息,邻居节点根据该位置信息和基站的位置、发送接收数据消耗的电路能量和传播损耗,计算虚拟中继节点的位置。邻居节点根据本节点、目的节点以及虚拟中继节点的位置决定是否参与竞争,成为中继节点。仿真结果表明,该分布式算法比BLR算法节省能量,并具有更低的丢包率,更适于拓扑快速变化的无线网络。     

基于分布式无线传感网中最优量化及能量分配方案的研究

通过对无线传感器网络中的参数进行分布式估计,即融合中心从传感器节点采集数据进而对参数进行估计.在平坦衰落瑞利信道影响下,传感器量化它们的观测值并把量化观测值发送给融合中心,在严格的能量约束下,对传感器节点进行能量分配和最优量化比特数来减小融合中心的重构误差,从而使融合中心对原参数的估计更加精确.     

基于交替修正牛顿法的分布式传感器定位算法

为了克服锚节点位置误差影响定位精度这一问题,提出了一种基于交替修正牛顿法的分布式定位算法。首先,将无线传感器网络表示的无向图划分成多个部分重叠的子图,建立可独立求解的子图内定位问题,子图内未知节点根据不准确的锚节点位置和测距信息采用修正牛顿法得到初步估计位置,再融合求平均得到估计位置;其次,根据第一步结果和测距信息采用修正牛顿法更新锚节点位置,使其位置更为精准;最后,未知节点再根据相对准确的锚节点位置更新估计位置。实验结果表明,与现有的分布式算法相比,所提算法具有更好的定位性能和扩展性,能够应用于较大规模的无线传感器网络。     

分布式无线传感器网络的速率分配和网络成本联合优化

针对无线传感器网络资源和带宽分配不合理的问题,引入网络净效用性能指标,联合网络流量控制和成本控制两个层面,建立了基于网络编码多径路由的无线传感器网络资源分配的优化模型,提出了一种基于流量控制因子和网络拥塞代价的分布式迭代优化算法.本文定义网络净效用为网络传输效用与传输成本之差值.仿真实验结果表明,该算法能有效进行节点速率分配和链路流量控制,优化网络资源分配和净效用.     

可重构智能表面辅助传输的电力通信中继系统性能分析与功率优化分配

利用电力线通信和可重构智能表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)辅助传输可提升室内电力物联网的边缘覆盖能力，有必要研究信道、RIS部署和功率分配等对系统性能的影响。针对电力线接入和分布式RIS辅助传输的混合通信场景，采用对数正态分布的电力线衰落模型、多个RIS模块独立且不同参数的Nakagami分布无线衰落模型，推导了系统中断概率和误码率等理论性能；考虑信道估计算法精度对系统性能的影响，采用矩生成函数近似等算法建模分析了非理想信道估计条件下的系统中断概率性能；通过序列二次规划法进行系统功率优化分配，获得最佳功率分配值。仿真验证了理论性能的有效性和准确性，对比分析了RIS数量及位置、双媒质信道参数、功率分配因子等影响中继系统性能的规律，为电力线通信和RIS在电力物联网应用提供了理论和技术支持。     

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.     

能量收集通信系统中基于深度Q网络的最大化保密速率功率控制策略

研究由能量收集发射节点、目的节点和窃听节点组成的能量收集通信系统中,以最大化平均保密传输速率为目标的发送功率控制问题.在环境状态信息事先未知,且系统模型中信道系数、电池电量、收集的能量连续取值的场景下,提出一种基于深度Q网络(deep Q network,DQN)的、仅依赖于当前系统状态的在线功率分配算法.将该功率分配问题建模为马尔科夫决策过程;采用神经网络近似Q值函数来解决系统状态有无限多种组合的问题,通过深度Q网络求解该决策问题,获得仅依赖于当前信道状态和电池状态的功率控制策略.仿真结果表明,相比较随机功率选择算法、贪婪算法和Q学习算法,提出的算法能获得更高的长期平均保密速率.     

一种能量有效的传感器网络无碰撞路由机制

无线传感器网络与人工免疫系统都是自治的分布式系统.利用人工免疫的免疫克隆算法求解传摩器网络节点的无碰撞最小能耗调度问题,把某一时刻的一次数据传输当做抗原,把可能的传输路径方案作为抗体,选择节点序列的总能耗作为亲和力,利用免疫稳定去掉失效的传感器节点,重构网络拓扑结构,通过建立疫苗库实现人工免疫的二次反应.仿真表明,该算...     

Distributed Estimation for Sensor Networks with Channel Estimation Errors

This paper describes the effect of channel estimation error (CEE) on the performance of distributed estimations of an unknown parameter in a wireless sensor network. Both the classical and Bayesian estimators are derived to mitigate the adverse effects caused by the CEE. Power scheduling among sensors and the power ratio between the training and data transmission at each individual node are optimized by directly minimizing the final average mean squared error to compensate for the CEE. A closed-form power scheduling policy is given for a homogeneous environment, which shows that more than 50% of the power should be allocated to sensor observation transmissions. For an inhomogeneous environment, a multilevel waterfilling type solution is developed for the power scheduling among sensors for only the sum power constraint with a "cave" waterfilling solution for both the sum and individual power constraints. Simulations show that the proposed power scheduling schemes achieve better performance than the equal power scheduling scheme.     

大功率无线电力传感网络信道交叉映射机制

大功率无线电力传感网络通信组网中,信道的交叉映射可以实现分层管理和提高抗干扰性能抑制。传统方法中,采用多因性的时帧分布调节方法是实现大功率无线电力传感网络信道交叉映射,容易导致无线电力传感网络节点出现信道频移,数据通信丢包较大。提出一种基于数据转发链路估计的大功率无线电力传感网络信道交叉映射机制。构建节点数据传输模型,进行大功率交叉网络模型构建和信道模型构建,把传感器节点划分为多个簇,构建无线电力传感网络,实现节点优化覆盖。计算大功率交叉网络信道的数据转发链路转发冲激响应函数,实现网络信道的交叉映射机制改进。结果表明,该模型能有效提高数据转发成功率,数据收集的稳定性提高了10%,保证有较高的通信成功率,且功耗减少24%,信道的交叉映射可以实现分层管理,提高抗干扰性能抑制,性能优越传统方法。     

一种新型风力发电机的设计

为了解决无线传感器网络节点的供电瓶颈问题,提出了一种通过新型风力发电机将风能转化为电能对无线传感器网络节点提供能源的方法。在该新型风力发电机中风扇作为发电机的一部分,将风扇和发电机一体化,减小了整个发电装置的体积。同时设计了电源管理电路,将新型风力发电机发出的交流电转换为直流电,对锂电池充电和通过电阻对锂电池的输出进行分压并提供给无线传感器网络节点。最终的分析和计算结果显示新型风力发电机和电源管理电路能够实现对无线传感器网络节点提供能源的目标。     

基于可调发射功率的无线传感器能量空洞避免算法

基于无线传感器数据收集网络的多对一收集特征,部分节点因为过早耗尽自身能量而导致网络原有覆盖区域缺失或者数据无法送达Sink节点,从而形成能量空洞现象.针对这一问题,提出一种避免能量空洞的算法ATPAEH(adjusting transmission power to avoid energy-hole).首先,根据网络中所有节点的剩余能量信息将节点分为门限节点和充裕节点两个集合.然后,对于门限节点集合中的节点形成最短路径树以多跳的方式将数据传送到Sink节点.而充裕节点集合中的节点根据该节点与Sink的距离调节其自身的发射功率,直接将数据传送到Sink节点.最后,通过与MILD算法的对比实验表...     

无线传感网络覆盖中网络拓扑结构设计方法

无线传感网络覆盖可以合理分配网络的空间资源,更好地完成环境感知、信息获取等任务,当前无线传感网络覆盖方法不能对传感网络进行全面覆盖。提出一种新的用于无线传感网络覆盖的网络拓扑结构设计方法,将层次型拓扑结构作为无线传感网络拓扑基本结构,对其进行详细分析后,提出能量高效的拓扑控制算法:以同一概率周期性随机选择簇头,令无线传感网络的总体能量消耗均衡分配至各传感器节点中,实现簇中成员节点数据的均衡分布,完成无线传感网络拓扑结构的设计。实验结果表明,设计的网络拓扑结构可以合理调节传感节点的距离,可以覆盖整个无线传感网络,减少重复覆盖,具有很好的覆盖优化效果。     

OFDM系统中一种自适应比特分配算法

在OFDM系统中应用白适应比特分配能够优化系统的性能。在传输速率固定的前提下，对动态比特和功率分配的优化问题进行分析后．提出了一种新的基于预分配的自适应比特分配算法。该算法由预分配和迭代分配两个过程组成。在预分配过程中．信道状态较好的子载波将被优先考虑，然后通过迭代分配进一步将总发射功率降低。仿真结果表明，该算法是一种最优的比特和功率分配算法。与传统的等比特分配方案相比，该算法能够显著提高系统的性能。