SDWSN中基于非合作博弈的拓扑控制算法

为了节省无线传感器网络中节点的能耗,延长网络的生命周期,提出一种在软件定义无线传感器网络中基于非合作博弈的拓扑控制算法.首先,基于软件定义架构设置网络模型.然后,提出一种非合作博弈拓扑控制算法,该算法由控制器基于全局信息为每个节点与其他节点进行博弈,博弈过程中综合考虑节点的剩余能量、传输功率和链路跳数,使每个节点都能找到最利于自己的发射功率,从而在保证网络连通的前提下延长网络寿命.仿真结果表明,所提算法与其他基于博弈论拓扑控制算法相比,各节点能耗更加均衡,延长了网络生命周期.     

基于人工势场的水下传感器网络部署优化策略

对水下传感器网络移动节点的位置进行调整以提高传感器网络的有效覆盖率具有重要现实意义.根据水下传感器网络的特点,提出基于人工势场的分布式水下传感器网络部署优化算法UPFA(Underwater deployment based on Potential Field Approach).混合传感器网络部署优化问题可以转化为漏洞修复问题,覆盖的漏洞会对移动节点产生虚拟吸引力.仿真结果表明,UPFA算法能够引导水下的移动节点修复水下传感器网络的覆盖漏洞,显著提高水下传感器网络的有效覆盖率.     

一种基于备份节点的无线传感器网络拓扑控制算法

无线传感器网络的特征是自组织和能量有限,为确保网络可靠的工作,组网的策略是影响网络生命周期的一个重要因素,而过于复杂的拓扑控制算法和路由算法本身又会加重网络负担。对于此问题,提出了一种基于备份节点策略的实用无线传感器组网拓扑控制算法,此算法在传统树形拓扑上通过添加备份节点和隐含连接的方式实现了快速且可靠的在拓扑形成。由于拓扑结构中的激活连接类似于传统的树形结构,故通过HRP(Hierarchical Routing Protocol)的路由方式,在拓扑建立的同时生成路由信息,减少了维护路由信息带来的额外的网络负载。此算法生成的备份节点特性具有一种可继承的自愈特性,在出现节点失效时,网络局部可根据上下层节点信息进行自动的修复,确保网络的连通性。     

基于深度和距离感知的三维水下传感器网络路由算法

由于水下传感器网络具有节点深度差大、定位困难、传输损耗大、电池难以更换等特点,针对二维平面网络提出的传统路由算法和基于地理位置的三维网络路由算法均难以适用。鉴于以上原因,提出一种基于节点深度和距离感知的三维水下传感器网络路由算法———DDSR(Depth and Distance Sensing based Routing)算法。路径节点通过自身安装的深度传感器感知深度,通过接收信号的强度计算出相邻节点间的距离,然后按照向上(水面方向)和向内(sink柱面方向)传输的原则完成路由。仿真结果表明,该算法在网络能耗、传输成功率以及端到端延时等方面均取得令人满意的性能,证明了该算法在三维水下传感器网络中的有效性。同时,该方案具有较低的算法复杂度,易于实用化。     

边-云协同下智能制造单元的物联网络协调配置方法

针对产线/单元的物联网络配置在边-云协同下时延长、成本高和可靠性低等问题，以智能制造单元为研究对象，提出了一种基于覆盖的中继节点部署(CRNP)算法和贪婪策略的网络边缘计算主节点和感知采集从节点的协调配置方法。设计了智能制造单元的3层“端-边-云”协同框架，构建了边缘物联网络模型；采用改进的CRNP算法，对边缘物联网络进行了主节点配置；结合配置的主节点，采用贪婪策略，实现了对主从节点的扩展和协调配置。以实验室数字孪生制造单元的网络配置为例，验证了所提方法的可行性和有效性。仿真结果表明：在主节点配置中，所提方法相比最小路径树(SPT)和传统CRNP算法，可以在满足时延约束的前提下，同时最多减少7个主节点，提升2.6%的数据包接收率；在主从节点扩展配置中，所提方法相比随机策略，可减少1.25个主节点，降低0.9 ms的传输延迟。所提方法可为制造产线/单元的低成本、低时延和高可靠边-云协同物联网络配置提供参考。     

基于移动节点的无线传感器网络覆盖优化

为了提高无线传感器网络监测区域的覆盖率,研究了节点随机部署的无线传感器网络的覆盖优化问题．在含有移动节点的混合无线传感器网络中,采用更符合实际情况的基于误警率的概率探测感知模型,以区域覆盖率评价覆盖效果．通过计算节点的联合探测概率寻找覆盖空洞,提出了基于最佳概率的移动节点优化策略．仿真结果表明：所提方法能够有效探测覆盖...     

具有不可靠链路的通信网最佳可靠路由的确定

研究了对给定拓扑结构的通信网在假定节点完全可靠而边存在随机破坏的情况下,通过计算点对间的路由概率确定最佳可靠路由的两种算法———邻接矩阵算法和动态路由算法－ 邻接矩阵算法通过构造网络的邻接矩阵及一些相关矩阵,利用深度优先搜索的方法找到点对间的所有路由,进而计算各路由的概率并由此确定最佳可靠路由－ 动态路由算法则给出了在链路失效后,按照最短路径原则由失效链路的起始点重新构造最佳可靠路由的方法－ 图１,参５－     

联合感知无线传感网的优化覆盖控制算法

针对无线传感器网络覆盖过程中出现大量冗余节点导致网络能量快速消耗的问题,提出了一种联合感知优化覆盖控制算法。该算法给出了三节点联合覆盖时最大无缝覆盖率的求解过程。通过概率相关知识,验证了在监测区域内传感器节点覆盖时传感器节点覆盖质量期望值求解方法,以及在与邻居节点进行覆盖对比时的覆盖率判定方法;当存在冗余覆盖时,引入比例系数完成对任意传感器节点处于冗余节点覆盖时的冗余覆盖度的计算过程。仿真实验结果表明:该算法与其他算法在覆盖质量和网络生存周期等方面进行对比,其性能指标分别提升了11.02%和13.27%;该算法不仅可以提高网络覆盖质量,而且可以有效地抑制节点能量的快速消耗,从而延长了网络生存周期。     

基于A适应遗传算法的无线传感网络节点布局优化

无线传感器网络的传感节点布局优化,直接关系到无线传感器网络覆盖率的提高。文中提出自适应遗传算法求解无线传感器网络覆盖率优化问题。自适应遗传算法的编码方式是传感器节点二维坐标的二进制表达式,交叉方式为字符串整体交叉,变异方式为位变异,交叉概率和变异概率根据个体适应度自动重构。仿真实验结果表明,自适应遗传算法有效解决了无线传感器网络节点布局优化问题。与传统遗传算法相比,本算法进化收敛速度快,网络覆盖率显著提高。     

适于异类传感器网络的分簇拓扑控制算法

提出一种基于异类传感器网络的分簇拓扑控制算法.该算法通过在成簇的过程中计算各个超节点的覆盖密度,控制节点的覆盖密度在合适的范围,使得各个簇的覆盖范围大致均衡.最后通过实例与传统的LEACH算法进行比较.结果表明,该算法在覆盖密度方差值和平均链路长度这2个性能指标上具有更好的优越性,可以更好地节约能耗和延长网络的生存周期.     

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.     

通过切换算法提高AODV协议的性能

在A d Hoc网络中,节点的频繁移动导致链路经常失效,AODV路由协议对失效链路反应速度过慢,使网络中报文丢失率增加以及端到端平均传递时延增长。为了解决这个问题,文章提出了一种路由切换的算法。使活动路由中的每个节点收到数据报文时估算链路的状态,如果发现正在使用的链路即将失效,则节点在链路失效前将相关路由信息切换到合适的节点上。通过ns-2对增加切换算法的AODV协议进行仿真,结果表明,在节点移动的情况下,改进后的算法明显提高了AODV协议的报文投递率,降低了端到端平均传递时延,而路由开销仅有少量的增加。     

k-不相交路径的容错拓扑控制算法

针对无线传感器网络中拓扑控制算法优化目标单一的问题,提出一种既能优化网络能量效率,又能保证网络容错性的k-不相交路径的容错拓扑控制算法.首先,构建传感器节点到sink节点的k条不相交路径,通过增加冗余链路以提高网络的容错性;其次,选择路径能耗、路径中节点功率的标准差及路径跳数检测路径质量;最后,建立多目标规划,并利用智能优化算法对其进行求解,根据k值的不同对路径进行择优选择以达到降低网络能耗并延长网络寿命的目的.仿真实验结果表明,由该算法构造的网络拓扑能有效降低网络能耗,延长网络寿命并提高网络的容错性.     

一种最小化无线自组网链路冲突的拓扑控制算法

为了在无线Ad Hoc网络中,降低节点传输干扰,实现网络冲突控制,通过分析Ad Hoc网络模型、节点干扰模型和链路干扰模型,提出了一种拓扑控制算法,算法具备t-spanner性质和最小化链路干扰的特性.仿真结果表明,算法在保证网络连通的前提下,消除瓶颈链路,降低链路干扰,提高网络的性能.     

一种适用于带状监测网的健壮MAC协议

文章针对带状监测无线传感器网络节点由于干扰或能量耗尽而失效时引起网络性能大幅波动甚至链路中断问题,提出了一种适用于带状拓扑结构的健壮MAC协议,称为SBR-MAC(Strip-based RobustMAC);该协议通过增加冗余中继节点,采用DMAC协议的交错唤醒调度机制,并对其时隙结构加以改进,使其绕过失效节点。仿真结果表明,当带状监测无线传感器网络中出现节点失效时,相比于直接应用DMAC协议,SBR-MAC协议在能耗增加不大的前提下,网络的稳定性和可靠性得到加强。     

基于分段路由的网络故障监控

由于现有的基于分段路由架构进行网络监控的算法SCMon在计算监控路径时未考虑监控链路冗余以及探测源点在网络中的部署位置,提出一种结合中心度选点策略的SCLMon算法.首先,基于贪婪算法利用覆盖链路总数、节点邻接未覆盖链路数等评价指标选取最优监控路径;其次,采用介数和度数评估拓扑各个节点的中心度,选取中心度最大的点进行监控点部署以缓解部署点周围链路冗余覆盖情况.实验结果表明,结合中心度选点策略SCLMon算法不论是在不同的网络拓扑中还是在不同最大分段数目的情况下都能够有效地减少冗余的监控链路.     

WSN中一种基于博弈论的拓扑控制算法

针对无线传感器网络的特点,提出了分簇无线传感器网络中一种基于博弈论的拓扑控制算法.以节点度和节点的剩余能量为参数建立收益函数,以各节点的发射功率作为代价函数,在保证网络连通性前提下,各节点通过调整发射功率达到各自效用的最大化.理论分析和仿真结果表明,所提算法存在纳什均衡,能够根据节点的剩余能量,自动调整各自的发射功率,...     

基于定向天线的无线自组网拓扑控制算法

为采用定向天线的特点解决无线自组网中节点异构、能量有限、带宽受限的问题,提出了一种基于定向天线的异构无线自组网拓扑控制算法K-DRNG.该算法包括三个阶段:信息收集阶段,节点控制发射功率,通过扇区转换机制收集邻域拓扑信息;拓扑构建阶段,节点根据链路权重和节点剩余能量构建定向邻近图;拓扑优化阶段,构建初始拓扑子图及添加或删除方向性链路,确保生成拓扑的双向连通性.仿真结果表明,算法能够降低网络中的节点平均能耗,提高无线资源空间复用性,改善网络性能.     

基于概率感知模型和量子粒子群算法的移动节点部署

为了解决监测区域的传感器节点部署问题,设计了一种基于概率感知模型和量子粒子群算法的移动节点部署方法。首先,在传统概率感知模型中加入节点剩余能量因素进而得到改进的概率感知模型C（S_i,p）{=0,ifd（S_i,p）≥r—r_e E_ir/E_i0-e-λσ,if d（S_i,p）≤r＋r_e 1,ifr—r_e≤d（S_i,p）≤r＋r_e,然后基于改进的概率感知模型设计了多目标优化的节点部署模型,在优化模型中考虑了网络覆盖率和能量因素。最后定义了基于量子粒子群算法来获得节点的最优位置对应的Pareto最优解的优化算法（即将粒子编码为节点部署方案,采用最小化网络能耗和最大化网络覆盖率为粒子的Pareto目标,引导粒子在可行解空间不断更新位置寻求最优解）。仿真实验结果表明：文中方法能正确地实现监测区域的传感器节点部署,能实现较为均匀的网络覆盖,与其他方法相比,具有较高的网络覆盖率和较长的网络生命周期,具有较大的优越性。     

基于链路带宽的分布式存储系统框架及动态负载均衡技术

针对在节点间进行数据传输、备份等操作时,不同节点间链路带宽将限制分布式存储系统的性能的问题,借鉴软件定义网络及云存储技术的基本思想,通过对控制流与数据流的分离,提出了一种基于链路带宽的分布式存储系统框架及动态负载均衡技术.所提出框架中,在分布式数据节点之外引入一个中心控制节点,该节点掌握全局网络视图,全局网络视图中既包括数据存储表记录存储数据的分布,又包括当前链路带宽情况.在用户读取数据时,根据数据存储表确定需要的数据存放于哪些数据存储节点,指派相应的数据存储节点根据路由表发送数据包,并实时监测网络中的链路带宽负载情况,及时调整数据的传输路径.仿真验证所提架构和算法可以有效解决海量数据在不同位置的分配调度,以及缩短用户对大量数据提取的响应时间及提升存储速率等问题.