认知传感器网络中基于新型感知帧结构的吞吐量优化

在认知传感器网络(CSN)中,基于协作频谱感知,提出新型感知帧结构,认知节点的频谱感知和数据传输可以同时进行,通过对感知带宽的优化提升CSN的吞吐量。研究认知节点时延服务质量(QoS)约束对吞吐量的影响,证明最大的吞吐量和最小的传输时延不能同时得到。提出一种高效的迭代算法联合优化感知带宽和汇聚节点判决门限以使吞吐量达到最大而时延约束也得到满足。仿真结果显示提出的方案能够有效提升CSN的吞吐量,不同的传输时延QoS需求对应不同的最优感知带宽。     

卫星网络中基于蚁群优化的概率路由算法

为了提高空间信息传输的有效性和可靠性,针对传统蚁群优化(ant colony optimization,ACO)容易造成最优路径负载过重而发生拥塞的问题,提出了一种基于蚁群优化的概率路由算法(ant colony optimization based proba-bilistic routing algorithm,ACO-PRA).根据卫星网络拓扑动态周期时变的固有特点,将拓扑周期均匀分为若干个时间片,形成基于不同时间片的卫星网络拓扑连通图;根据网络拓扑连通图,将星间链路带宽和链路容量引入到目标函数中,建立时延最小的优化模型;根据蚁群算法的节点概率函数选择下一跳节点,进而找到一条能同时满足时延带宽和链路容量要求的最佳信号传输路径.仿真结果表明,提出的基于蚁群优化的概率路由算法不仅能够降低平均端到端时延和丢包率,而且能够有效地提高网络吞吐量、平衡网络负载.     

基于模糊算法和最短路径的LEACH改进协议

无线传感器网络是由部署在监测区域的大量传感器节点通过无线通信形成的自组织网络系统,传感器节点存在着电源能量、计算和通信能力有限等制约因素.为了均衡无线传感器网络中节点能量的消耗,延长无线传感器网络的工作寿命,提出一种基于模糊算法和最短路径的LEACH改进协议ILAFASP.该协议簇头选举时,采用模糊算法考虑相对节点剩余能量、相对集中度、相对节点度计算出每个节点的优先度,根据优先度选举簇头;在数据传送阶段,在源节点和基站之间建立最短多跳数据传输路径,减少簇头数据传输的能耗.仿真表明,该协议能够均衡节点能量的消耗,延长整个网络的工作寿命.     

WSN中基于簇头路径转换的定向扩散路由协议

针对定向扩散协议中兴趣泛洪时巨大的能量开销以及最优路径后续维护等问题,提出一种无线传感器网络中基于簇头路径转换的定向扩散路由协议.该协议首先通过结合非均匀分簇将网络分簇,在兴趣扩散时将兴趣消息扩散到簇头,减少能量消耗;其次,通过在簇头之间选择优先级最高的下一跳簇头节点形成最优路径,进行后续数据的传输.直到最优路径上某个簇头所剩能量接近设定的阈值时,该簇头采用基于时间的回溯迭代查询机制选择继任的传输节点,进行最优路径的转换,继续传输数据.仿真结果表明,该协议能有效延长网络生存周期,提高能量利用率,均衡网络能量消耗.     

KACO:基于分簇算法的高能效路由协议

针对无线传感器网络中存在的节点能量受限、网络循环利用周期短、吞吐量少等问题,提出了基于分簇的动态路由协议KACO。算法初始阶段采用改进的K-means聚类和蚁群聚类算法获得网络分簇;综合考虑节点的能量效率、当前节点与基站的距离、节点与簇内其他节点间的距离3个方面的因素选择簇头节点。在数据传输阶段,根据节点间的距离动态调整传输路径,有效地减少了节点在数据传输时的能量消耗。实验结果表明,与其他基于分簇的网络节能方法相比较,该方法取得了较好的性能。     

基于WSN分布式聚类均衡路由算法的优化研究

有效减少网络能耗,从而提高整体网络寿命是无线传感网领域中的关键问题,LEACH和DEBR等分簇路由算法可以初步提高网络寿命和网络延展性.研究了簇头选择、簇的形成和数据路由3个阶段,提出了一种基于能量均衡的分布式聚类均衡路由算法,通过传感节点的剩余能量、邻居个数以及簇头能耗的混合权重来选择簇头和分簇,考虑每条路径的消耗来选择最佳路径,有效改进了LEACH随机选择簇头节点和DEBR传送延迟导致的网络分割和能耗不均等问题.仿真结果表明,该算法有效平衡并降低了节点能耗,使得网络中生存节点数在相同周期内有较大提升,从而延长了整个网络的生命周期.     

基于轴面对称机制的物联网节点覆盖算法

为解决物联网部署过程中存在的节点覆盖强度低、传输盲区面积大,以及簇头节点受限等不足,提出了一种基于轴面对称机制的物联网节点覆盖算法.首先,采用等距分割方案,设计了一种基于轴面对称机制的区域覆盖方法,通过对称分布簇头节点来实现网络区域的初级分割,提高网络初始化覆盖效率.随后,鉴于主备机制难以进行节点动态更新,通过预热方式来部署多个镜像节点,构建了基于热备机制的簇头轮询方法,降低网络因簇头节点受限而出现传输受阻现象.最后,对初始化分割区域进行非等距优化,提出了一种基于量化部署机制的传输优化方法,增强网络传输能力,提升簇头节点对数据的传输效率.仿真实验表明,与改进的蚁狮算法的无线传感器网络覆盖优化和基于改进粒子群算法的无线传感器网络覆盖策略等方案相比,本文算法具有更高的拥塞控制能力和节点覆盖效率高,以及更低的簇头受限概率.     

效用最优的无线传感器网络退避算法研究

针对基于CSMA/CA协议的分簇传感器网络,提出了一种新的退避算法.首先通过把资源分配看成效用最大化的优化模型,说明了簇内传感器节点争用信道的退避窗口应该具有同样大小;然后在假定簇内各个节点有一样的退避窗口的基础上,通过最小化节点间的冲突概率,得到了簇内节点的最优退避窗口值和节点个数之间的关系.由此提出了一种基于最优共享退避窗口的重传算法,仿真结果表明本算法较传统的二进指数算法具有较少的冲突,能够减少传输时延、提高吞吐量,同时也是能量有效的.     

VANETs中基于分簇算法的广播协议

针对现有车载自组织网络(vehicle ad hoc networks,VANETs)中广播消息不能及时传输的问题,提出了基于分簇算法的广播协议,并提出了一种基于多权值的分簇算法.该算法综合考虑了车辆节点度数、链路剩余时间和信道的信噪比等因素.在该分簇算法的基础上,基于车辆消息的紧急程度,对现有802.11p协议中的退避算法进行改进.仿真结果表明,基于此分簇算法的广播协议,能够有效地减小广播消息的传输时延,增大广播消息的吞吐量和时隙利用率.     

基于虚拟MIMO的无线传感网数据传输策略

基于无线传感网的虚拟多输入多输出(multi-input multi-output,MIMO)技术,结合分簇多跳传输模式进行全网的数据传输,根据分簇算法得到每一个簇的簇头,利用协作传输方式,将数据传输至相邻簇头.在进行数据传输时,综合考虑网络的电路能耗与传输能耗,推导出簇间传输的最小能耗为发送方簇的协作节点个数Mt的表达式,从而得到到达汇聚节点的最优路径.基于最小簇间能耗的协作虚拟MIMO多跳传输策略不需要接收端协同,避免了接收端协同的复杂性,同时从整个网络生存周期角度出发,节省更多的网络能耗.仿真结果表明,该策略在轮次增加或者簇间距离变化的情况下,都能得到较好的节能效果,从而延长网络的生存周期.     

无线mesh网络的动态品质优化分析

为获得全控型无线mesh网络的最优控制品质,首先分析影响全控型无线mesh网络控制品质的因素主要为网络时延,而为了获得较好的控制品质必须取得最小的网络时延,建立了最小网络时延的相关优化模型,并应用分支边界算法求解,最后通过相关数值计算和仿真分析,由仿真结果可知通过调节网络节点个数和数据流成功获得信道的概率以及任意节点获得信道后传输成功的概率降低网络时延,从而明显改善整个全控型无线mesh网络的控制品质.     

命名数据网络中基于蚁群优化的视频业务路径优化

针对命名数据网络中视频业务数据量较大导致的网络传输易受时延、吞吐量以及传输时间等限制的问题,提出一种针对视频业务的基于改进蚁群优化算法的多路径传输方法ACO-MpR.首先根据interest包来区分视频业务类型并得到相应服务质量要求;其次找出满足该业务类型QoS的时延、带宽及拥塞值,组成最优化模型中三元组约束条件,将其代入到改进蚁群优化算法中找出多条可行路径;最后通过三元组约束条件对路径进行筛选得出最满足该视频业务服务质量的多条路径.理论分析及仿真实验表明:与命名数据网络中常规路由方式的蚁群优化算法ACOIR、多路径路由方法MRBRC相比,ACO-MpR在视频业务传输时具有更好的表现,能够有效地解决视频业务在传输时受时延、吞吐量及传输时间等限制的问题.     

基于增强学习的非均匀分簇水声传感器网络能耗研究

近年来,水声传感器网络越来越成为研究的热点,但由于水下环境复杂多变,导致网络中能量消耗不均的问题.针对此问题提出了一种基于增强学习的非均匀分簇的水声传感器网络路径优化算法.该算法首先根据水声传感器网络中节点的深度和剩余能量把传感器节点分成大小不同的簇;然后根据节点的综合属性值选出最佳簇头;最后在数据传输阶段利用增强学习和ε-greedy策略对簇间的传输路径进行决策和学习,寻找最优路由.实验结果表明:本文方法可以有效均衡能耗,并延长网络寿命.     

一种WSN消冗降耗多跳路由发现算法

针对无线传感器网络(WSN)中多跳路由转发带来的数据冗余传输、簇头网络能耗较大及网络生存周期较短的问题,提出一种全局动态优化的消冗降耗多跳路由发现算法.通过优化路径权重参数,改进多跳路由选择策略.在簇头分配接收数据时隙问题上引入双射频分工方式,减小接收簇头节点信息及向其他节点转发信息带来的数据冗余传输,在减小整个网络耗...     

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。     

基于5G通信的多节点无线传感器网络路由算法研究

提出了基于5G通信的多节点无线传感器网络路由算法.通过簇头节点在网格中心的位置以及簇内节点的能量耗损情况,计算5G通信内部产生移动汇聚节点所需的能量,得到无线传感器网格划分的最佳数量.根据网络节点发送过程以及5G通信内部节点数据聚集能力受限状况,计算出最优簇头数目,得出网络分簇结果.选择合适的访问路径,更新多条路径选择策略,增强最优路径内的信息量.实验结果表明,所提算法能有效增加网络密度适应性,降低了数据传输延迟.     

基于能量阈值自感分区机制的无线传感网簇路由算法

针对当前部署无线传感网中存在的成簇机制僵化、簇头节点难以进行周期性选举且存在簇区域结构难以动态更新的难题,提出了基于能量阈值自感分区机制的无线传感网簇路由算法.首先在初始化的过程中依据能量阈值进行动态初步的节点分割,形成初步的簇头-簇成员的区域结构;然后按照节点归一化能量剩余水平决定在更新周期内是否进行簇头节点的更换,从而实现了簇头节点按能量最优原则的动态周期性的更换;最后通过簇头节点与簇间汇聚节点形成的传输链路实现信息的协同传输及簇间交汇,有效改善了网络数据的传输质量.仿真实验表明:与RMCRW算法、CMEDD算法等相比较,本文提出的新无线传感网簇路由算法能够有效提高无线传感网的生存周期,减少网络控制开销,改善传感数据的传输质量.     

基于多因素均衡动态分簇的WSN路由协议算法研究

为了解决无线传感器网络分簇路由协议随机筛选簇头节点的位置分布不均衡及转发节点的数据传输路径不合理会加剧节点能量消耗、缩短网络生存周期的问题,提出一种基于改进社交网络搜索算法(ISNS)优化模糊C均值聚类(FCM)的多因素均衡动态分簇路由协议(MD-LEACH)。首先,引入莱维飞行改进反向精英学习策略,以增强社交网络搜索算法的全局寻优能力;接着,使用ISNS优化模糊C均值聚类算法对网络节点动态均匀分簇,均衡网络负载;此外,在每个簇内,考虑簇内节点的能量因素和位置因素引入模糊推理,设计两种簇头选取模式,动态选举簇首,提高簇首质量。在稳定传输阶段,将单跳改为簇首之间的通信的方式,使用改进的蚁群算法寻找最优数据传输路径,提高能量效率。仿真结果表明,算法能够有效提高能量效率,平衡网络负载,延长网络生存期。     

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.     

无线传感器网络LEACH算法的改进研究

针对LEACH算法节点生命周期短和能耗不均衡的问题,提出了一种改进的LEACH算法。算法在簇头节点选择时综合考虑节点剩余能量和当前位置问题,使簇头的分布更均匀;同时在估算最优簇头数的基础上,改进了分簇方法,减少了分簇次数,节省了网络能量消耗。仿真实验表明,改进的LEACH算法使整个网络能耗更加均衡,延长了无线传感器网络的生命周期。