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.     

带执行器节点的无线传感器网络协议研究

对带执行器节点的无线传感器网络系统的结构和特点进行介绍和分析，比较了带执行器节点的网络系统与普通的网络系统之间的不同．根据充分利用执行器节点的供电和通信能力，减少传感器节点的能耗的设计思想，设计了一种可行网络通信协议和执行器决策算法．然后利用无线传感器网络能量模型和网络通信模型对该协议进行能耗和网络响应时间分析．最后对本协议进行仿真分析，比较执行器节点存在和不存在两种网络的网络性能，结果说明利用系统中执行器节点的特性设计网络通信协议，可以有效地提高网络系统的事件响应时间和单事件能耗性能．     

无线传感器网络实时任务内电压的调度算法

针对无线传感器网络多节点协同式并行处理应用的节能设计环节,提出了一种低功耗的实时动态电压调节算法.该算法利用所建立的节点单任务处理模型来反映相关通信事件对任务处理的影响,引入任务内的电压优化调度策略,获得了模型中基本块理想的处理频率(或电压).然后通过创建频率拆分法有效地消除了任务完成期与截止期之间的空闲时隙.文中给出了该算法的实现方法,并通过仿真研究证明了该算法能有效地降低节点能耗.     

无线传感器网络实时任务内电压调度算法研究

针对无线传感器网络（wireless sensor networks, WSNs）多节点协同式并行处理应用节能设计环节, 提出了一种低功耗实时动态电压调节（dynamic voltage scaling, DVS）算法.该算法利用所建立的节点单任务处理模型来反映相关通信事件对任务处理的影响,引入任务内的电压优化调度策略,可获得模型中基本块理想的处理频率（或电压）.最后,通过创建频率拆分法有效地消除了任务完成期与截止期之间的空闲时隙.给出了该算法的实现方法,通过仿真研究证明该算法能有效地降低节点能耗.     

无线传感器网络分区能耗均衡的非均匀分簇算法

针对在无线传感器网络中分簇算法采用多跳通信方式时,靠近汇聚节点的簇头节点由于转发大量数据而导致自身能量消耗过快且节点易失效,从而造成网络分割,形成"热区"的问题,提出了一种新颖的基于分区能耗均衡的多跳非均匀分簇算法(CEB-UC).其核心思想是:将传感器网络合理分区,使得在靠近汇聚节点分区内的簇数量较多,各簇内传感器节点数较少;在远离汇聚节点分区内的簇数量较少,各簇内的传感器节点数较多,从而保证承担数据中继转发任务的簇头节点能减少自身的簇内通信开销,节约的能量可供簇间数据转发使用;任意分区的簇头节点在选择下一跳中继节点时可综合考虑候选节点的位置及剩余能量.实验以HEED、LEACH、PEGASIS、EAR-ACM等协议为参照,结果表明,当节点使用不同的数据融合策略时,CEB-UC算法能有效平衡网络节点能耗,延长网络部署半径,降低17%～41%的簇头节点能耗,提高24%～53%的网络寿命.     

基于动态矩阵方法的网络控制系统补偿策略

针对网络控制系统数据包不确定的问题,分析了该特性对网络控制系统的影响以及目前的控制方法,设计了控制器节点由事件-时间驱动,传感器节点和执行器节点由时间驱动的分布式网络控制系统模型.在此基础上,根据预测控制中动态矩阵方法具有的简单实用的特点,提出了基于动态矩阵方法的时延控制和数据包丢失补偿策略.应用此策略进行了仿真,结果表明补偿后的系统输出与存在网络时延,但数据包按时到达的系统输出几乎一致,验证了该策略的有效性.     

基于ZigBee网络的自适应剪枝能耗均衡路由算法

在ZigBee网络中建立两个节点的通信时,为了既保证路径中总的能量耗费最低,又令路径中不包括剩余能量较少的节点,尽量延长网络的寿命,提出了基于ZigBee网络的自适应剪枝能耗均衡(AP-ECB)路由算法.该算法包括两个改进的策略:自适应剪枝策略和能耗均衡策略.自适应剪枝策略采用有效的剪枝策略令更多的节点进入休眠状态,节约了能耗;能耗均衡策略规避了将剩余能量较少的节点选入路径,保证了ZigBee网络的可用性.对AODVjr和AP-ECB路由算法进行了仿真验证,结果表明:AP-ECB路由算法选择的路径能耗更少,同时遇到的死亡节点更少.     

煤矿物联网灾后重构自适应非均匀分簇算法

为解决灾后物联网节点剩余能量较低且异构的问题,提出一种能耗均衡的煤矿物联网灾后重构自适应非均匀分簇算法.在簇头选举阶段引入候选簇头选举机制,根据残存节点的剩余能量、相对距离和分布密度设计簇头选举阈值函数,并利用层次分析法计算出三者的权重系数.候选簇头根据当前剩余能量和地理位置计算自身竞争半径,并与邻居候选簇头竞选正式簇头.在簇间多跳路由阶段,综合考虑中继簇头当前的剩余能量、簇内成员节点数及簇间通信能耗,构造中继簇头权值函数,权值最大的中继簇头当选为下一跳路由节点.仿真结果表明:该算法能有效降低重构网络簇头节点平均能耗,提升重构网络的数据传输量,延长重构网络的生存时间.     

非均匀分布的异构传感器网络K覆盖调度算法

针对现有调度算法大多没有考虑监控区域内目标发生频率的非均匀性和节点异构的因素,导致无法适应异构无线传感器网络的特点,提出一种目标非均匀分布条件下K覆盖的异构无线传感器网络调度算法.算法从全网在所有时间片服务质量和节点能耗的角度建立节点调度模型,综合考虑节点异构和监测目标的非均匀分布等约束条件,以网络覆盖率最大和工作节点的数量最少为目标,构造非线性优化函数,提出一种控制参数自适应的微分算法求解节点的调度方案.仿真结果表明:相比典型算法,改进算法能够在满足节点异构和监测目标非均匀分布前提下增强网络的服务质量和降低网络的能耗.     

物联网节点任务负载量的非对称分配系统设计

在物联网接收数据流速度出现较大波动的情况下,会导致节点任务负载量过大,影响整个物联网的整体性能。当前分配系统大多采用负载均衡策略,忽略了节点间传输数量迅速增加的情况,导致时间延迟和能耗增加。为此,设计了一种新的物联网节点任务负载量非对称分配系统。当物联网节点接收到新的任务后,利用非对称分类策略对任务负载量进行分配,选择最佳转移服务器,以保证节点任务负载量分配过程中通信链路的稳定性,给出服务器选择过程。利用"握手"操作交换物联网节点和服务器的计算能力信息,获取物联网节点和服务器进行负载处理的具体比例,实现非对称分配。实验结果表明,所设计系统能耗和时延较低,有效带宽利用率较高。     

基于非完全信息博弈竞标的无线传感器网络资源分配方法

针对无线传感器网络任务调度过程中造成的资源冲突问题,将其考虑为节点间的非完全信息博弈竞标过程;在参与竞标的节点进行决策时,引入隐马尔可夫链预测其他竞争者的决策,将资源分配过程中的多个优化目标,分别由任务和节点进行优化,并提出一种非完全信息博弈竞标算法;在假设节点个人理性的前提条件下,论证此非完全信息博弈竞标模型满足经济学原理中的激励相容性和最大化系统收益.最后并从实验仿真证明其有效性.     

基于非完全信息博弈竞标的无线传感器网络资源分配方法

针对无线传感器网络任务调度过程中造成的资源冲突问题,本文将其考虑为节点间的非完全信息博弈竞标过程,在参与竞标的节点进行决策时,引入隐马尔可夫链对其他竞争者的决策进行预测,同时资源分配过程中的多个优化目标,分别由任务和节点进行优化,并提出一种非完全信息博弈竞标算法。最后,在假设节点个人理性的前提条件下,论证了此非完全信息博弈竞标模型满足经济学原理中的激励相容性和最大化系统收益。并从实验仿真证明其有效性。     

An extension of contract net protocol with real time constraints

The contract net protocol has developed to specify problem solving communication for nodes in a distributed problem solving. Task distribution is affected by a negotiation process, a discussion carried on between nodes with tasks to be executed and nodes that may be able to execute those tasks. In contract net protocol, once negotiation successes, the task execution is assumed to success. However, in real world, even though a task is awarded to successfully bidding nodes, it may be delayed. Such delay may badly propagate in whole system. Here, we introduce real-time constraints into contract net protocol to manage task execution for avoiding the task's delay, or even though being delayed, the failure cannot propagate to whole system. In this paper, we first present a real-time contract net protocol which is an extension of contract net protocol with real-time constraints for distributed computing. Our proposition extends the basic negotiation protocol to negotiation and controlling execution of task. The controlling process is based on task deadline time we also present an extension of the internode language of contract net protocol specification with real-time constraints Li Qiaoyn, born in Jan. 1965, Lecturer     

基于节点权值的簇头选举优化算法

LEACH是无线传感器网络中一种经典的降低网络耗能的分簇路由算法,该算法可有效的延长网络的生命周期,具有平面路由协议无可比拟的优越性。但其簇头选举机制是随机的,没有考虑候选节点的剩余能量等因素。本文基于LEACH提出了一种改进算法,通过节点权值来选择簇头,权值是本轮候选节点的剩余能量、节点密度和距离基站远近的一种数学关系的度量。依此来均衡网络负载,延长整个网络的生命周期。     

WDM光网络中的RWA分析

智能光网络被认为是下一代高速广域骨干网的最具竞争力的候选方案,代表了下一代光网络的发展方向。路由选择和波长分配（RWA）是智能光网络中的一个关键技术,它是指网络某对节点间有光路建立请求时,如何寻找从源节点到目的节点的路由并在路由上分配波长。优化光通道的选路和波长分配（RWA）是网络设计的核心问题,其主要任务是寻找一条合适的光路并为之合理地分配波长,使有限的资源充分发挥作用,以提供尽可能大的通信容量。     

基于空间索引的物流中心选址方法

确定合理的城市物流节点位置,对优化物流网络、提高物流服务水平、改善城市交通状况都具有十分重要的作用． 文中提出了一种实用新型的选址查询方法,在已知人口分布和已建物流中心位置的基础上,从候选位置集中返回前k个最具有影响的位置,作为待建物流中心的参考,这种查询在决策支持系统中有广泛的应用． 该算法利用R-tree为3个已知位置集进行了索引,并提出基于候选位置影响力的排序方法,以此制定了有效的剪枝规则,大大减少了搜索复杂度． 实验表明,该算法具有很好的查询效率．     

一种基于强化学习的车联网边缘计算卸载策略

计算密集型、时延敏感型车载应用的不断涌现导致资源受限的车载终端设备无法在短时间内处理大量的应用任务,而且卸载节点的动态变化特性在复杂多变的车联网场景中会导致任务候选卸载节点存在不确定性。针对上述问题,提出一种基于强化学习的计算卸载策略来实现任务卸载预判和计算资源分配。结合设备链接时间与通信半径等因素制定卸载节点发现机制,通过考虑时延与成本对车联网移动边缘计算卸载系统的影响建立效用函数,并以最大化效用作为优化目标将车联网中的卸载问题转化为优化问题,基于卸载节点发现机制采用Q-learning方法提出一种智能节点选择卸载算法求解优化问题,实现任务的智能卸载。仿真结果表明,在车联网场景中,提出的计算卸载策略可实现更高的系统效用。     

WSANs中一种基于能耗自适应的多反应节点的选择算法

为减少无线传感器反应网络(WSANs)中传感节点和反应节点间数据包的传输距离及传输能耗,在分析了传感节点与多个反应节点共存模型的基础上,提出了一种分布式的跳数有限且能耗自适应的多反应节点选择算法,并给出了相应的最优解决方案的整数线性规划(ILP)描述.该算法在修改了贪婪转发路由算法的基础上,通过限定传感节点到反应节点的跳数以及重新计算从每个用于数据转发的传感节点到每个反应节点的能耗,来达到保证实时收集数据条件下降低网络总能耗及数据传输总距离的目的.仿真实验表明,该算法能够有效地实现数据收集的实时性与网络总能耗之间的平衡.图3,参8.     

一种区间型联系数的WSN路由选择算法

通过区间型联系数建立决策模型是解决多属性决策问题,具有方法简单、计算量小的特点,非常契合无线传感器网络资源受限的特点。针对无线传感器网络中路由能量消耗不平衡,提出一种基于区间型联系数的无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)路由选择方法,对节点剩余能量、可靠性、方向、邻居节点个数等多属性进行综合评价,利用相对贴近度进行排序选择转发节点,并在属性决策中利用熵权法对多评价目标因子赋权,以避免属性权重选取时的主观性,最终形成路由路径。仿真结果验证了该算法在平衡网络能耗、延长网络生存时间等方面表现出良好的性能