多跳协作中继网络的能量分配及路由算法

为了减少无线多跳网络的能量消耗,提出了一种协作路由算法. 在传统非协作路由的基础上,通过译码-转发与放大-转发混合的协作中继方式减少路由长度. 根据信道状态信息,推导了满足源节点和目的节点之间信道容量的前提下,节点所需的最小发射功率. 结合功率分配,提出了基于路由最小功率的协作路由算法及实现方式. 仿真实验结果表明,该能量分配方式和路由选择算法在保持低功耗的同时,降低了数据误码率,提高了节点的通信可靠性和能量利用率.      

能量有效的多小区OFDMA下行链路资源分配算法

为了实现多小区正交频分多址(OFDMA)下行链路资源动态分配,采用非合作博弈给出多小区OFDMA子信道分配和功率分配的联合博弈模型,各小区以最大化能量效率为目标实现资源动态分配.由于最优子信道和功率联合分配是NP-hard问题,为了求解联合博弈问题,首先,将其分解为子信道分配和功率分配2个子问题,然后,采用干扰信道增益比最小准则实现子信道分配,在此基础上,利用非合作博弈实现功率分配.理论分析显示:该博弈模型可表达为潜在博弈,从而保证了非合作博弈收敛于纳什均衡解.仿真结果表明:算法性能良好,虽然一定程度上降低了传输速率,但获得了较高的能量效率,实现了能量效率和传输速率折中.     

基于能量感知的传感网能量中性分簇路由协议

针对能量获取异构的无线传感器网络节点能量利用效率过低和网络无法保证持久运行问题,提出一种基于能量感知的能量中性分簇路由协议,该协议针对太阳能环境下节点获取能量异构的场景,将改进的天气条件移动加权平均算法引入能量收集预测过程,根据获取能量预测构建能量中性约束,在此约束下构建动态簇头集群机制和自适应时隙分配策略,保证了整个网络在能量获取下的持久运行,通过凸优化得到最优的网络分簇数量,最大化了网络数据吞吐量。通过模糊逻辑选择簇头节点,综合节点剩余能量,获取能量预测和节点相对位置等多种因素,提高了簇头选举的合理性。通过仿真分析,该协议能够保持能量获取下网络持久运行,在网络吞吐量和降低簇失败次数方面的性能具有明显优势。     

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.     

基于能量检测的脉冲超宽带无数据辅助同步算法

针对无数据辅助下的脉冲超宽带同步问题,构建了一种基于能量检测算法的同步方案。首先,设计了基于两路并行能量检测结构的同步接收机,在没有训练序列辅助同步条件下实现多径信道下的同步检测。在此基础上,提出了一种能量检测接收机的噪声抑制方法,通过在判决同步点之前对积分结果进行累积处理,提高了系统性能,有效降低了噪声影响;通过推导算法的同步性能和在IEEE802.15.3a信道模型下的仿真,证明了该同步方法可以有效地降低虚警和漏检概率。     

WSN内一种基于TDMA的时隙优化重组算法

无线传感器网络内节点的时隙分配是影响整个网络能耗、时延的重要因素.STDMA的时隙分配算法能避免数据碰撞,在一定程度上降低了能量损耗,但由于每个节点分配的时隙固定、离散,造成节点频繁启动,损耗了大量能量,为此,在STDMA的基础之上提出了OTT-TDMA算法,在MAC层重新调度时隙,减少节点启动次数,同时尽量将节点发送时隙调度到接收时隙之后.实验仿真表明,改进算法在能耗和时效性方面比STDMA有一定提高.     

基于MIMO天线多载波系统的最大容量及最优信道选择算法

为了实现多输入多输出（MIMO）系统的最优传输,在加性高斯白噪声信道下分析了MIMO天线的信道容量增益,选而提出在MIMO多载波系统中,对信道进行时-频-空三维划分的理论,并给出了时-频-空三维能量密度谱的概念,从而对能量和时-频资源进行约泉．在此基础上推导并得出了MIMO多载波系统在加性噪声下的最优能量分配准则和MIMO多载波系统的容量上限在最优能量注水解的指导下,对基于MIMO天线的正交频分复用（OFDM）系统进行最优信道选择,并与未经信道选择算法的系统在相同资源约束和信道环境下进行性能比较仿真结果表明,经过信道选择的系统能更有效地保证符号可靠传输,并且系统容量逼近提出的容量上限．     

Nakagami 衰落信道下双门限能量检测算法性能研究

认知无线电是解决当前频谱资源紧缺的一种有效方式,而简单、高效的频谱感知技术是认知无线电实现实际应用的重要基础之一。为了提高双门限能量检测算法的实用性,研究了其在Nakagami衰落信道下的检测性能,推导得到了碰撞概率和限占概率的闭式表达式。仿真结果表明,在感知信道为Nakagami衰落信道条件下,相比传统的单门限能量检测算法,双门限能量检测算法可有效减小认知用户对授权用户的干扰,提高系统检测性能。     

认知无线网络中频谱预测的能量有效性设计

基于频谱预测对认知用户进行能量有效性设计,重新设计认知用户的帧结构,在频谱感知前加入频谱预测时隙,在预测为空闲的信道中选择信道进行频谱感知,避免浪费频谱感知能量,与传统认知用户相比,提高了能量有效性。推导表明,认知用户能量效率由频谱预测能量、频谱预测时长、认知无线网络通信强度、信道数量决定。仿真结果表明,为了提高认知用户的能量效率,频谱预测参数必须满足预测能量低于32mW、预测时长小于15ms的条件。认知无线网络的通信强度的提高和信道数量的增加能够提高认知用户的能量效率。     

一种新颖的多信道多接口无线Mesh网络的接入调度算法

无线Mesh网络信道接入调度问题是指在一个调度周期内为网络中每个节点在信道上分配时隙,在该时隙上节点可以向邻居发送控制信息,问题的目标是最小化调度周期长度.提出采用饱和度(staturation degree)的方法来研究这个问题,与现有方法关键不同之处是,饱和度算法的每一步不是对节点本身,而是对节点的邻居依次分配时隙.在第一步完成对网络中邻居最多的节点的分配后,调度周期的长度已逼近理论下界,从而在随后分配过程中可充分实现时隙的空间复用.同时也提出了该算法的分布式实现,并对算法性能进行了理论分析.仿真实验结果表明,算法在各种情况下实验结果均非常接近理论的下限.     

浅论生物质能源和生物质能发电

讨论了生物质能的特点以及可开发性。特别生物质气化发电,灵活机动性较强,便于使用。     

暗能量

最近的宇宙学观测表明,人类熟悉的原子物质(重子物质)只占宇宙总能量的4%左右,而剩下的能量成分都是看不见的暗物质和暗能量,其中暗物质占23%,暗能量占73%.当前,暗物质和暗能量的起源和物理本质都不清楚,揭开它们的神秘本质是现代基础科学所面临的最大挑战之一.暗物质虽然神秘,但是它所产生的引力是和原子物质一样的正常引力.而暗能量就不同了,它更加神秘莫测,它产生的引力实际上是一种排斥力.正是由于暗能量的排斥力的驱动,我们的宇宙现在正在加速膨胀.暗能量在当前的物理学理论框架下面临着严重的问题.实际上,它的物理本性和量子引力理论有着深刻的联系.因此,暗能量的理论研究将为自下而上地建立一个完整的量子引力理论提供重要的线索.在简要论述了与暗能量相关的各种问题来龙去脉的基础上,描述了这个领域的概况.     

可再生能源利用与建筑节能融合技术

通过可再生能源利用与建筑节能的融合构建,替代传统石化燃料,实现节能减排。采用最新传热技术,创新装备,融合地能、太阳能、余热资源和蓄能技术等多能源形式,构建新型复合能源与建筑集成供热供冷系统,达到可再生能源利用和建筑节能,实现可持续发展的生态环保。     

太阳能转化为氢能之探讨

介绍了新能源、太阳能、氢能,以及太阳能光热利用的低温、中温、高温利用.简述了几种常用的太阳能制氢工艺技术.详细阐述了Zn/ZnO氧化还原反应的太阳能光热化学循环制氢原理和两步法循环制氢的工艺流程.该技术为低成本高效率利用太阳能制氢的新途径,可供业内参考.     

含混合储能的微电网能量优化管理

为抑制微电网中新能源出力的波动并降低微电网的经济成本,通过引入混合储能设备来平抑新能源出力波动。构建了一种含混合储能的微电网能量管理模型,采用超级电容器和蓄电池组成混合储能设备,并设定风/光/混储/网/柴的依次供电顺序,采用Tent混沌映射、择优选择搜索空间和捕食位置以及Lévy飞行等改进策略对秃鹰搜索算法进行改进,提高算法的收敛速度和全局搜索能力,并运用于微电网综合成本优化求解。选取某地区四种典型日进行算例分析。结果表明：本文提出的微电网容量优化配置模型、混合储能设备、供能策略和改进BES算法能有效增强微电网平抑新能源出力波动的能力,降低微电网经济成本,并且改进的BES算法具备较强的收敛速度和求解能力。     

建筑能源供应方式与节能分析

通过分析各种能源供应方式的能量利用率和能质利用率,证明最合理的能源供应方式是各种热泵,其次是集中供热方式.