无线Ad Hoc网络中新型N-CSMA协议采用多优先级时的性能分析

Ad Hoc网络是由大量分布式运行的节点组成,但节点生存周期较短.针对这一不良特性,提出一种基于碰撞长度可变的三时钟多优先级N-CSMA协议,以此来提高节点的传输效率.通过引入多优先级机制和降低信息分组发生碰撞所占的时隙长度来满足不同优先级业务的QoS需求并提高系统的吞吐率,有效的缓解信道拥堵现象,改善了无线Ad Hoc网络的系统性能.最后,通过仿真实验来验证本协议的准确性并与其他协议进行对比,来证明本协议的优越性.     

一种基于WSN的协议改进算法分析

针对无线传感器网络(WSN)路由协议LEACH 算法中簇首分配不均以及簇首与Sink节点直接通信的问题,提出一种新的无线传感器网络LEACH路由算法.该算法通过节点能量分簇,并在簇首的数据发送过程中引入了改进的多跳路由算法.仿真结果表明,改进后的算法在网络生存时间和节省能量上比LEACH 算法有了很大提高.     

任务长度可变的多机排序问题

把由Czumaj等人提出的用于网络信息搜索的任务长度可变的排列问题推广到任务长度可变的多机排序问题,证明该问题的判定形式是NP困难的,而且对任务最大完成数目的优化形式给出了一个近似比α小于4的近似算法．     

时隙式延时期概率检测控制WSN协议分析

提出了一种低功耗的随机多址无线传感器MAC协议——时隙式非坚持与p概率检测多通道随机多址联合控制协议.算法通过划分系统的传输期,在不同的时段采用不同的控制策略和休眠机制,使系统获得较优的性能.通过对多通道多业务随机多址系统的理论建模分析,得出系统吞吐量、多业务吞吐量以及这种协议下传感器网络的能量效率的重要系统参数表达式.还通过计算机仿真实验与理论值进行对照,验证了理论的正确性,并发现其节点具有较长的生命周期.     

基于相似度的可变编码长度遗传算法

遗传算法是基于生物进化原理的普适性全局优化算法。分析了编码长度对遗传算法的影响，提出相似度的概念以评价交叉操作的效率，并提出一种基于相似度的可变编码长度的遗传算法。改进方法不仅具有以任意精度达到全局最优值的能力，而且可以显著提高遗传算法的效率。测试函数的应用证明了改进算法的有效性。     

大型火力发电厂发电设备监测的WSN协议研究

为了将无线传感器网络应用于大型火力发电厂中的设备监测,根据电厂现场的特殊环境,笔者提出了一种低功耗的分时机制（TDMA）网络协议.该协议采用了簇头轮换的能量均衡策略,在保证有效采样率的条件下使更多节点进入休眠状态以节省能量.实验表明：该协议有效地延长了无线传感器监测网络的生存时间,并且具有可靠的数据查询报告功能.     

带可变长度空位和一次性条件的模式匹配

带可变长度空位和一次性条件的模式匹配是一种带通配符长度约束的模式匹配问题,主要目标是寻找模式在序列中的最多出现,要求序列中任何位置只能被使用一次。提出了一种基于网树在线的启发式算法,该算法首先通过模式中子模式的出现位置构建网树;然后,从网树上选择使用次数最小的节点作为出现的位置;最后,对网树进行修剪,以达到满足一次性条件和加快搜索效率的目的。通过理论分析,该算法有更好的时间复杂度和空间复杂度。通过真实生物数据进行实验,实验结果表明,该算法与其他在线算法进行对比,可以获得更多的出现次数和更好的时间性能。     

基于事件驱动型的WSN跨层MAC协议

传统的S-MAC(self-organizing medium access control)协议采用了协商一致的睡眠调度机制,在网络中形成虚拟簇的同时引入自适应侦听过程,但是由于增加了睡眠时间而限制了网络吞吐量,导致网络开销较大和端到端传输时延较长.为此,提出一种基于事件驱动型的跨层媒体接入控制协议(event driven cross layer-media access control,EDC-MAC).采用跨层优化的方法,同时考虑网络层和MAC层,并且依据网络数据传输的特点将网络分为非事件状态和事件激活状态.有效地节约了能量,并减少了事件汇报时延.此外,当节点被激活处于事件激活状态时,采用分簇的方法将事件区域内的节点动态分簇,有效地减少了传输数据的能量开销.通过理论分析和仿真验证了EDC-MAC协议在相同数量感知节点情况下相对S-MAC协议能够平均减少时延35％左右,提高网络剩余能量10％左右.     

一种能耗均衡的WSN路由协议

能耗均衡的路由协议对于无线传感器网络至关重要,它能够延长整个网络的生存时间。文中分析了低功耗自适应聚类及其改进协议的优缺点,在其基础上提出了一种基于能量消耗密度的协议。该算法分簇阶段,综合考虑了节点所在区域的密度及簇内节点能耗,平衡各簇中的能耗负载,降低网络中能量消耗不均。仿真结果表明,该算法在能耗均衡性和延长网络生命周期方面比原有算法有了比较大的提高。     

一种新的WSN随机多址MAC协议设计与性能分析

提出了一种新的随机多址无线传感器MAC协议,通过划分分组发送时间1+a,采用p概率检测控制与1-坚持型控制策略,给出了协议实现的程序流程图和部分程序代码,并在硬件平台GAINZ上实现.对随机多址无线传感器网络进行了理论分析,给出了系统的吞吐量和信息分组发送时延等重要系统参数,并对能量有效性进行了分析.通过仿真实验验证了理论分析的正确性.     

基于IEEE 1588协议的网络时钟同步系统

提出一种基于IEEE1588协议和卫星授时的局域网内时间同步方案,将FC3180微控制器作为设备的核心控制单元,结合相应的硬件单元实现IEEE1588协议,将通过授时模块获取的卫星上的时间作为基准时间.IEEE1588将此基准时间分布到局域网中,并将各个从时钟设备的时间同步到基准时间源上.实验结果表明,该方案能够实现亚微秒级别的时间同步精度,达到了IEEE1588协议规定的精度,能够满足大部分应用系统对时间同步的要求,具有一定的应用价值.     

三螺杆泵衬套的最小工作长度分析

摆线三螺杆泵的密封条件之一是衬套的长度必须满足最小工作的长度,才能将吸入腔和排出腔严密地隔开。通过接触线方程推导了衬套最小工作长度应满足的条件,并给出了不同密封腔的三维图形,可作为正确确定衬套长度,分析泵的瞬时流量、压力分布和容积效率等的理论依据。     

基于卡尔曼滤波的无线传感器网络时钟同步协议

在本文提出的时钟同步协议中,节点依据所持能耗大小在有限通信区域内完成时钟同步,即高耗节点通过监听低耗节点间进行同步交互的TPSN同步信标实现Receiver-Only同步模式,并通过引用卡尔曼滤波方法优化同步节点的时钟偏差以降低同步误差率。实验仿真表明,该同步协议与TPSN同步法相比提高了同步精度。     

基于深度学习模型的WSN路由协议算法

为降低无线传感网网络(WSN)的能量消耗,延长网络生存周期,提出一种基于深度学习模型的WSN路由协议算法。算法首先在汇聚节点完成训练并进行分簇,将训练好的参数传递给各簇节点,各簇节点对采集的数据进行特征分类、提取、再融合后传递给汇聚节点。在进行分簇时,为使簇头的分布更均匀,在估算最优簇头数的基础上,改进分簇方法,减少分簇次数,节省网络能量消耗。通过仿真实验表明,基于深度学习模型的WSN路由协议算法减少网络能量消耗,延长网络生命周期,更适合大规模远距离通信。     

混合MAC协议和流量分化QoS的WSN智能算法

针对无线传感器网络(WSNs)中负载很大的情况下网络能量效率较低的问题,提出了一种基于MAC协议混合流量分化QoS的WSN智能算法。为关键或时延敏感的数据包缩减了时延。首先,通过使用智能CSMA和TDMA加强方法充分利用信道;然后,同时使用广播调度和链路调度,根据网络负载动态地从广播调度切换至链路调度从而获得最佳效率;最后,利用分散处理方法完成调度,即节点在本地使用时钟算法找到时隙,并为之分配。仿真实验验证了所提算法的理论思路及高效率,结果表明,适当的变化发射功率方式降低了能量消耗,并行发射的使用进一步降低了时延。     

基于深度学习模型的WSN路由协议算法

为降低无线传感网网络(WSN)的能量消耗,延长网络生存周期,提出一种基于深度学习模型的WSN路由协议算法。算法首先在汇聚节点完成训练并进行分簇,将训练好的参数传递给各簇节点,各簇节点对采集的数据进行特征分类、提取、再融合后传递给汇聚节点。在进行分簇时,为使簇头的分布更均匀,在估算最优簇头数的基础上,改进分簇方法,减少分簇次数,节省网络能量消耗。通过仿真实验表明,基于深度学习模型的WSN路由协议算法减少网络能量消耗,延长网络生命周期,更适合大规模远距离通信。     

基于能量优化分簇的WSN路由协议

针对无线传感器网络的特点,在LEACH协议的基础上,提出一种新的能量优化分簇路由算法。该算法使用能量因子修正了LEACH协议中的阈值,产生簇头;再选取距离最近的两个节点形成节点对,选择能量高的节点采集发送数据,采集的数据最后通过簇头融合提交给基站,从而减少了节点的能量消耗。MTLAB仿真结果显示该协议有效延长网络的稳定期。     

基于OMNeT++的WSN路由协议仿真研究

介绍了离散事件仿真软件OMNeT++特点,阐述了无线传感器网络路由协议,并给出基于OMNET++的仿真实现步骤.通过结合DD协议的仿真实例,证明了OMNeT++在WSN仿真中具有仿真速度快、内存消耗少的特点.     

空间通信中可变长数据帧协议探讨

本文介绍了CCSDS通信协议的结构、主网模型、业务类型及技术特征,研究了CCSDS协议中的两级多路复用机制,即在虚拟信道链路控制（VCLC）子层实现的包信道复用及在虚拟信道存取CVCA）子层实现的虚拟信道复用。