Ad Hoc网络模糊逻辑组播算法

为了提高Ad Hoc网络组播的效率,提出了FLMA：一种新的Ad Hoc网络模糊逻辑组播算法。FLMA采用模糊逻辑,以适应Ad Hoc网络拓扑动态变化带来的信息不精确性。以重播分组新增覆盖节点的数量相对度和节点的剩余能量相对度为模糊控制系统的输入变量,以节点重播分组的延迟时间为模糊控制系统的输出变量,优化节点重播分组的优先权。从而减少了分组在网络中的重复传输,降低了节点间的竞争和碰撞,均衡了网络中节点的能量消耗。仿真实验结果表明：相比BCAST算法,FLMA延长了网络生命周期,降低了平均端对端延迟和节点平均丢包率,提高了网络的吞吐率。     

一种基于发射功率控制的无线自组织网MAC协议

在无线自组织网数据链路层中,采用传统的功率控制机制会引起不同发射功率节点间的分组冲突。为了减少这种冲突和提高网络性能,提出了一种基于发射功率控制的无线自组织网MAC协议。通过引入交互发射功率等级信息和目的节点发送两次CTS帧的方法来缓解隐藏终端问题。网络仿真表明,在静止网络中CTPL协议与802.11 DCF协议相比可有效提高网络吞吐率,并减少部分能量消耗。通过仿真分析可知,该协议在无线自组织网络静止场景中可提高吞吐率,降低传输时延以及延长网络使用寿命。     

水声通信无线自组织网络延迟传输调度算法

针对水声通信现有的CSMA协议网络吞吐量较低,利用时间和空间重用,增加并发传输的机会来补偿长传播延迟,提出一种延迟传输调度算法,通过检测相邻节点传播延迟及其预期信息进行传输调度,降低节点暴露冲突的可能性,提高水声通信无线自组织网络吞吐量。通过仿真对比分析,该算法可以显著提高整体吞吐量,有效地处理由物理位置和传播延迟引起的空间不公平性。     

用于无线自组织网络的属性加密算法

针对在无线自组织(ad hoc)网络中难以高效地加密和传输敏感消息的问题,提出了一种基于属性的无线自组织网络加密算法.该算法的阈值访问策略使得只有属性超过一定阈值的用户才能够解密消息,从而实现了群组加密;利用离散傅里叶变换分割密钥,使得密钥的分享值可以通过公开信道发布给用户;利用离散傅里叶逆变换还原密钥,使得解密过程具有一定的容错性且降低了解密的时间复杂度.实验结果表明,该算法不仅能有效降低无线自组织网络节点的能耗,而且使用该算法传输消息时延很小,适合在无线自组织网络中使用.     

群体智能的无线传感网路由算法

基于群体智能优化算法的自组织性,提出一种基于群体智能优化的无线传感网路由算法,提出系统能量熵的概念,并采用模拟退火算法对该群体智能路由算法优化.仿真实验表明,该算法收敛速度快,具有全局能量均衡等特点,优于Directed Diffusion路由协议,有助于延长网络生存周期,适应无线传感网能量有限、自组织、以数据为中心等要求.     

基于无线信道状态信息的缓存膨胀问题求解方案

缓存膨胀问题是指超出链路容量的分组阻塞在缓存中造成网络传输延时增加的现象,蜂窝网络中为提高数据传输的可靠性而在基站上配置的大缓存会进一步加剧缓存膨胀问题。针对这一现状,该文提出了一种基于无线信道状态信息的接收窗口调节方案。该方案直接在接收端利用无线信道的状态信息估算出网络的可用带宽;为削弱信道噪声和传输控制协议的确认分组自时钟机制的影响,采用Kalman滤波算法对可用带宽做进一步的预测;然后利用该预测值动态地计算接收窗口并调节发送窗口的大小。基于网络仿真平台的实验结果表明:相比已有的解决方案,该方案在保持吞吐量不变的情况下,能有效地减小基站大缓存中的队列长度,减少网络延时。     

VANET下基于辅助基站优化的网络编码性能分析

车辆自组织网络(vehicular ad hoc networks,VANET)是智能交通领域的研究热点.辅助基站的部署是提高VANET通信性能的一个关键.研究了基于辅助基站优化的网络编码传输性能问题,分析了VANET中保持网络连通性需要的辅助基站数目问题,在此基础之上,提出了一种基于粒子群优化理论的辅助基站位置优化算法,进一步通过NS2仿真对比分析了优化前后采用随机线性网络编码作为传输协议的VANET的传输性能.结果表明,辅助基站优化对基于网络编码的VANET通信性能具有较大的影响,在提高网络投递率的同时,降低了平均传输时延.     

基于蚁群系统的WSN能量有效路由算法

针对无线传感器网络的能量有效性问题,基于蚁群系统的自适应性及动态寻优能力,以及无线传感器网络的自组织特性,提出一种能量有效的路由算法.为了优化路径概率选择,平衡节点间的能量消耗,将节点剩余能量引入本地启发因子.用路径平均信息素水平、路径节点平均剩余能量和路径长度评价路径质量,并将路径质量引入信息素全局更新.在源节点与Sink间建立多条动态优化传输路径,提高传输的可靠性.仿真结果表明,本算法可以减小延迟,提高能量使用效率,有效地延长无线传感器网络的工作时间.     

一种基于TDD的无线mesh网络随机自学习调度算法

基于时分多址(TDD)的无线mesh网络是实现无线多跳网络和宽带无线接入的一种关键技术.为用户提供一种可以保障稳定通信的有效的分布式算法是影响基于TDD的无线mesh网络性能的关键因素.本文针对TDD的无线mesh网络提出一种随机自学习分布式调度算法,这种算法是一种基于信息学习的随机选择算法.在网络中,任一节点都要根据其邻居节点控制消息中所携带的数据,学习邻居节点的调度信息,从而判断可用时隙.若上次信息传输成功,则节点仍然沿用上次的传输时隙;反之,节点在可用时隙中随机选择一个时隙发送控制消息.仿真结果表明,与IEEE802.16标准中定义的算法相比,提出的随机自学习分布式调度算法能实现更高的吞吐量.     

电力无线网分组接入控制算法

在进行电力无线网业务通信过程中,因业务接入控制方式自身特点会造成业务终端通信中断的现象,降低了无线资源利用率及电力业务通信可靠性。为此,本文提出了一种分组接入控制算法。首先结合电力无线专网应用环境分析电力信息采集系统分组接入算法的必要性,其次结合电力业务特点对分组接入控制算法进行建模分析,最后利用仿真实验得出分组接入算法能够提高电力无线业务实现的可靠性和无线网络资源的利用率,保证业务的连续性,尽量不发生或少发生业务传输的突然中断。     

无线传感网络中跨层传输优化策略

针对当前无线传感网络传输效率不高的问题,提出了一种无线传感网络传输优化策略。该策略基于跨层访问机制,利用网络各层之间虚拟的信息交互管道,实现层间信息的直接交互。引入自律计算思想和反馈机制,利用跨层访问获取网络各层状况,实现网络传输的自适应调节,达到提高网络传输效率的目的。仿真实验结果表明:本文提出的网络传输优化策略与传统的分层访问机制相比,在提高传输效率、均衡网络能耗以及提升网络整体性能等方面具有较好的效果。     

无线Mesh网络信道路由联合优化算法

无线Mesh网络传输性能的优化集中在系统吞吐量、平均时延和传输公平性3个方面,属于NP难题.提出一种基于启发式搜索和"原始-对偶"问题的优化迭代算法,在信道-收发器和链路容量的限制条件下对系统吞吐量进行了优化,并且分析了算法的收敛性.计算机仿真结果表明,所提出的算法可以显著提高无线Mesh网络系统的吞吐量.     

无线传感器网络中基于聚簇的域连接算法

针对无线传感器网络中数据处理时节能效率不高的特点,提出一种有效节能的域连接算法(Regions joinalgorithm,RJA).该算法首先结合传感器网络的节点特性和位置信息,提出一种基于聚簇的定向传播模型,该模型把传感器网络按域的划分来构建聚簇,查询只需在聚簇中进行,因而能有效减少传感器网络中信息传输的时间复杂度,同时利用网络中虚电路连接的思想,只将连接属性中与匹配相关的数据投送到链路中的公共区域进行比较运算,并不需要把整个信息表在网络中传送,因而能提高链路传输的效率.理论分析和实验结果表明,该算法与传统算法相比节省能量.     

基于BP算法的无线传感器网络定位

无线传感器网络（wireless sensor network,WSN）是一种应用广泛的全新的信息获取和处理方式,可以实现复杂的大规模监测和追踪任务。节点定位是无线传感器网络中的关键技术之一.位置估计的精度直接影响WSN后继的网络传输和监测性能。本文利用BP神经元网络方法对定位进行优化,并对测度结果进行验证。结果表明该算法提高了定位精确度。     

基于时分系统的无线自组织网络同步算法

在基于时分系统的无线自组织网络和蜂窝通信网络的融合研究中,全网时间同步算法是其中的难点问题。该文提出了一种基于时分信道结构的自组织网络全网时间同步算法,利用系统的部分特定时隙收集自组织网络的拓扑结构信息,选取部分节点构建网络的"近似最小连通域",通过连通域中的节点广播系统同步信息,以完成全网的时间同步。通过理论分析和数据仿真,该算法的系统同步时隙开销为16.7%;在典型网络条件下,在一次全网同步中的节点同步成功概率不低于95%;较其他算法具有低复杂度、高可靠性、高同步效率。     

面向分组密码算法的高面积效率可重构架构

为了提升安全应用中分组密码算法的面积效率,提出了一种基于粗粒度可重构计算的硬件架构.在可重构架构设计过程中采用了2种优化方案,即利用Benes网络优化可重构计算阵列的层间互联和基于配置信息的使用频度优化配置信息的组织方式.实验结果表明:采用基于Benes网络的层间互联方案后,可重构阵列中层间互联的面积开销减少了51.61%;采用基于使用频度的配置信息层次化组织方式后,AES分组密码算法和DES分组密码算法的配置时间分别缩短了80%和88%,配置时间占总时间的百分数分别下降了42%和39%.这2种分组密码算法在该可重构架构上实现的面积效率为同类架构的3.95和1.51倍.因此,所提的2种优化方案能够有效降低面积开销,提高可重构架构的性能,有助于分组密码算法高面积效率的实现.     

一种基于链路质量的蚁群优化VANET路由算法

针对城市环境下车载自组织网络(vehicular ad hoc network, VANET)中车辆信息传输性能不稳定的问题,提出了一种基于链路质量的蚁群路由算法实现信息可靠稳定的传输。通过道路中的车辆密度,通信半径,数据包大小分析当前道路的连通概率、传输时延以及分组投递率,并建立数学模型,评价当前传输道路的链路质量;引入局部链路质量(local link quality, LQ)和全局链路质量(global link quality, GQ)改进蚁群算法的路段选择公式,得到最优的信息传输路径。仿真结果表明,该算法在收敛速度、数据包传输时延和分组投递率方面优于其他算法。该算法的提出能够实现城市场景下车辆信息可靠、稳定、高效地传输。     

一种基于粗糙集和遗传神经网络的数据分类器模型

为了实现对无线传感器网络监测得到的高维冗余且不确定的数据进行分类识别,提出一种由遗传算法和粗糙集进行优化的BP神经网络数据分类器模型,并形成了数据挖掘分类算法。该模型通过粗糙集理论的属性约简算法删除训练样本的冗余属性,利用遗传算法对神经网络的权值和阈值进行优化,并进行神经网络学习。数据挖掘分类算法学习速度快,能够有效提高无线传感器网络中数据的分类效率。     

自组织网中的IP/UDP/RTP头压缩算法

为提高IP/UDP/RTP分组数据在无线多跳自组织网上的传送效率 ,综合在单跳无线接入网络上实现包头压缩算法的基础 ,提出一种适应自组织网络结构的头压缩算法 .通过对连续IP/UDP/RTP流中冗余信息的剔除 ,以及对线性信息的预测编码 ,可以将 6 0bit的头部长度压缩到 3～ 4bit ;并通过差错控制机制 ,有效减低了发生错误后重传相关信息的概率 .这种算法可以提高话音业务的传输效率 2 0 0 %以上     

应用蒙特卡罗抽样法的无线传感器自定位信息融合技术

我们首先介绍了无线传感器网络。对它的特点进行了分析,明白了网络传感器节点自定位的意义,接着介绍了目标比较常用的几种传感器自定位技术。在此基础上,文章重点描述了一种基于信标节点的无线传感器自定位的分布式算法。在这个算法中,信标节点广播它的分布状态其中包括本身位置的信息。邻近的未知位置信息的无线传感器利用传输的信息和接受到的信标信号的特征来估计自己的位置。知道自己的位置后,它也将成为一个新的信标节点。蒙特卡罗抽样法被用来融合无线传感器的分布和获得无线传感器位置分布后验概率估值。我们也利用贝叶斯克拉马一罗下限来进行无线传感器的自定位和研究信标预知位置信息和其他系统参数的影响。我们通过计算机仿真分析我们算法的性能,并且与下限法得到的数据进行了比较。