MANET中基于能量的改进型AODV协议

针对移动Ad Hoc网络(MANET)中数据传输的稳定性问题,提出一种基于能量的改进型按需距离矢量(AODV)路由协议(AODV-E).在源节点广播的请求路由报文(RREQ)和回复报文(RREP)中增加了节点能量信息,使源节点能够掌握路径中各中间节点的能量,选择一条综合考虑路径长度和能量均衡的最优路径来传输数据,避免节点由于能量消耗过大导致链路断裂,从而影响数据传输的稳定性和时延.通过仿真实验,在不同节点数量和不同节点移动速度场景下,通过投递率(PRD)和整体时延来评估AODV-E和传统AODV协议的性能     

混合式beaconless基于地理位置的路由协议

以减小延迟和冲突为切入点,提出了一种混合式beaconless基于地理位置路由协议(HBGR).HBGR的目标是在减少时延敏感数据报文的端到端时延的同时确保对普通数据报文的影响尽可能小.HBGR通过混合式RTS/CTS握手机制为不同类型的数据提供不同的传输服务,在信道争用过程中为普通数据和时延敏感数据分配不同的争用窗口.与此同时,还提出一种基于距离转发区域划分的方案来优化转发者(下一跳节点)选择.仿真结果表明:在不同的网络拥塞度下,无论是静止场景还是移动场景,与GF,OGF和AODV相比,HBGR在报文可达率、端到端时延以及能量消耗方面都表现良好.     

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.     

支持QoS的事件驱动传感器网络异步分簇协议

针对目前基于周期性分簇的同步协议需时间同步、不适应于事件驱动下的传感器网络的问题,提出了一种事件驱动下支持服务质量(QoS)的异步分簇协议,其核心是事件产生时能够保证实时可靠传输,网络分簇按照某一分簇概率异步进行,该概率由簇头的数据传输速率和剩余能量共同决定;无需时间同步,且采用混合式的簇构造算法来选举新簇头.仿真实验结果表明:该协议保证了敏感数据的实时传输,降低了丢包率,并有效地均衡了节点的能量消耗,延长了网络存活期.     

基于最短时延优先的交通安全预警VANET路由协议

针对高速公路安全预警需求,设计了一种VANET协作安全预警路由协议.该协议采用方向性广播转发路由技术,从后方车辆中选择传输时延最小的节点作为转播节点.协议在保证危险区域内相关车辆都能收到预警信息的条件下减少转播节点数量.与经典协议DF相比,该协议在理想传输环境和加入随机传输延迟模型环境下的NS-3仿真实验,都能够减少预警信息传输数量、降低传输时延,提高网络质量.结果表明,协议可以保证驾驶员能够及时获取预警信息,消除时延累积效应对交通安全的影响.     

传感器网络汇聚数据包路由协议

针对移动目标跟踪应用对传感器网络路由协议的性能要求,提出了一种汇聚数据包路由协议,用于由目标区域到sink节点的汇聚数据包路由.协议采取基于sink节点的贪婪转发策略,通过减少通信跳数,减少了数据包从目标节点到sink节点的端到端传输时延;协议以节点能量和距离的综合函数作为转发代价,使其具有较高的能量效率;只要求节点维护自身状态信息,具有较好的可扩展性.仿真实验表明,协议能够满足目标跟踪应用对传感器网络路由协议的性能要求.     

车载容迟网络下基于节点传输能力的服务分发协议

为了解决车载容迟网络(VDTN)中节点间歇性连接导致的传输性能下降问题,提出了基于节点传输能力的服务分发协议(NDCSD).在NDCSD协议设计中,通过对节点有效连接时间估计内的吞吐量函数积分得到节点传输能力,采用小波神经网络对样本数据进行学习的方法获得吞吐量函数估计.然后,以节点传输能力为度量,采用Dijkstra算法设计服务数据分发协议,并在随机网络仿真器上实现了该协议.结果表明,与同类协议相比,NDCSD协议能够提高VDTN环境下服务数据的投递成功率,降低服务数据的传输时延、时延抖动及丢包率,说明综合考虑连接时间和吞吐量的方法能够改善VDTN下的服务传输能力,实现可靠传输.     

一种能量感知的无线多媒体传感器网络多路径QoS路由协议

针对无线多媒体传感器网络对能量、时延和分组传输率的要求,提出了一种能量感知的多路径QoS路由协议,详细描述了能耗模型、邻居节点和路由发现机制.仿真实验表明,该算法相比传统协议可以降低时延和能耗,并提高分组传输率,从而延长网络生命周期.     

负载感知的太赫兹纳米传感网的TDMA协议

针对基于TS-OOK(time spread on-off keying)调制的通信系统存在数据传输连续碰撞的问题,考虑到实际应用场景具备负载不均衡的特点,提出负载感知的TDMA (LATDMA)协议.该协议根据网络中源节点数目、源节点业务量大小以及太赫兹信道的传输特性,在传统TDMA协议基础上实现动态分配时隙.仿真结果表明:该协议是能量高效的,在时延和平均吞吐量方面均具有明显的优势,因此可以应用于时延要求较苛刻的网络场景中.     

基于微簇的无线传感器网络能量均衡路由协议

设计了两种能量均衡策略,提出基于微簇策略的能量均衡路由协议.该协议将相邻两节点联合成微簇,微簇内的节点基于剩余能量进行负载调配.以实现局部的能量均衡;对节点间的梯度值进行模糊分级,并将模糊等级选择策略与质量评价函数相结合进行下一跳节点选择,以实现全局的能量均衡.仿真表明该协议能更均衡地利用有限能最,降低节点的平均能耗和传输时延,延长无线传感器网络的寿命.     

基于数据分类和最小时延的LWA网络流量控制算法

无线异构网络已经成为未来无线通信网络演进的关键路径之一,多种无线网络互相融合亦是大势所趋.长期演进(longterm evolution,LET)与WLAN网络融合系统(LTE-WLAN aggregation,LWA)在改善系统频谱效率与能量效率以及提升网络系统容量与数据传输速率方面发挥着重要的作用.单一性地将LWA...     

基于基因位迭代映射的无线传感器网络能量优化分簇算法

摘要：针对无线传感器网络的节点能量利用率和网络寿命问题,引入一种基因位迭代映射思维进行改进,并构造新的无线传感器网络能量优化分簇方案生成方法,在此基础上提出了基于基因位迭代映射的无线传感器网络能量优化分簇算法。该算法将无线传感器网络节点路由能耗优化问题转化为网络系统簇内节点最优能耗进化激励的解空间最优解搜索问题,然后利用基因位长度自适应编码和迭代映射的进化算法进行候选解搜索,最后输出具有最优能耗的节点通信路径和簇头的下级跳节点。实验结果表明,该算法高效可行,能量均衡和优化能力较好,有效的降低了节点的能耗,延长了网络生命周期。     

一种基于神经网络模型的中国能耗预测

通过对中国能源消费增长率的数据分析,运用LM(Levenberg-Marquardt)优化算法,结合BP网络,建立了相应的中国能耗增长率的神经网络模型,对中国能费增长率进行了拟合,并对未来能耗总量进行了预测。通过实际数据与测试数据的统计分析表明,该模型具有极强的拟合精度,对中国能源消费需求总量的预测有较高的可信度。     

一种适合长距离带状无线传感器网络的路由协议

针对长距离带状无线传感器网络的能耗不均、易出现“热区”等问题,本文提出一种适合长距离带状无线传感器网络拓扑结构的能量高效的路由协议ERPLDB。ERPLDB协议通过网络能耗模型中的能量消耗公式计算出各个簇的网络节点平均能耗, 并使各个簇内的网络节点平均能耗近似相等来进行非均匀分簇,使越靠近Sink节点的簇规模越小,从而有更多的能量转发远程簇传输过来的数据,尽量减少“热区”问题的出现。仿真结果表明,本文提出的ERPLDB协议能均衡长距离带状网络的能量消耗、有效延长网络的生命周期。     

基于小波神经网络模型的中国能耗预测

通过中国能源消费数据分析,结合小波分析与神经网络理论方法,建立了相应的中国能耗的小波神经网络模型,对中国能源消费增长率进行了预测,并以此预测出未来中国能源消费需求总量.通过实际数据与预测数据的统计分析表明,小波神经网络模型的预测结果有较高的精度,对中国能源消费需求总量的预测有较高的可信度.     

两阶段混合算法的立体车库车位分配建模与仿真

针对自动化立体车库车位分配时顾客排队队长过长以及堆垛机能耗过高等问题,以减少顾客平均排队队长、堆垛机运行能耗等为目标,在保证车库运行效率前提下,通过介绍神经网络算法和果蝇算法原理与方法,提出基于2阶段混合算法的立体车库车位分配决策模型：第1阶段利用神经网络算法预测顾客停留时间;第2阶段利用果蝇算法实现车位最优分配。以车辆到达间隔时间服从泊松分布情况下建立立体车库数学模型,并以顾客平均等待时间、平均等待队长、平均服务时间、顾客的平均能耗作为立体车库效率指标评价立体车库的性能,采用MATLAB编制仿真程序。通过比较车辆就近分配原则和基于果蝇算法车位分配模型下的效率指标,证明了果蝇算法进行车位分配在保证车库运行效率和降低车库运行能耗上的有效性。     

一种基于拓扑的传感器网络数据收集算法

以降低无线传感器网络通信能耗, 均衡网络能量负载为目标, 通过动态构造以节点间通信能耗为权重的最小生成树及调整节点通信概率的方法, 提出一种基于拓扑的传感器网络数据收集算法DGAT, 改造了网络服务过程中节点的通信模式及能量消耗方式. 模拟实验结果表明, DGAT算法不仅大幅度提高了网络的生存时间, 且使网络的能耗更均衡.     

基于PCA与RBF的建筑能耗预测建模

由于建筑能耗因子间存在非线性和高度冗余特性,传统预测方法很难消除数据之间冗余和捕捉非线性特征,导致预测精度较低.为了提高建筑能耗预测精度,提出一种将主成分分析(principal component analysis,PCA)和径向基函数(radial basic function,RBF)神经网络相结合的建筑能耗预测方法(PCA-RBF).利用PCA消除建筑能耗高维变量数据的相关性,并按累积贡献率提取主成分,将主成分作为RBF神经网络的输入进行训练学习.通过PCA避免了模型过多的输入导致的训练耗时长及预测精度较低的不足.通过将PCA-RBF模型方法应用于某办公建筑能耗的预测中,并与RBF神经网络及BP神经网络模型相比,实验结果表明PCARBF模型方法能有效提高建筑能耗预测精度.     

基于阶梯式拓扑结构的WSN半动态路由算法

针对全动态路由算法随着网络规模的增大其拓扑管理能耗剧增的不足,提出一种半动态路由算法.该算法创建了以簇为基本单元的阶梯式网络拓扑模型,根据无线信道传输模型确定簇的覆盖并建立簇到基站的多跳梯度场,在梯度场中采用有序、定向的数据传送方式,实现信息以链路最短的距离向基站汇聚,并在簇内创建了一套簇头轮转机制,以实现簇内能耗平衡.对该算法能耗的定量分析和具体场景的仿真结果表明,该算法大大减少了拓扑管理和数据传送过程中的通信能耗,尤其是随着网络规模的增大,与LEACH算法相比具有明显的节能效果.     

兼顾网络带宽的节能云数据副本布局算法

由于云数据中心作为云应用服务的重要基础设施,在满足日益增长的用户需求的同时,也导致了云数据中心能耗的急剧上涨。为了降低能耗和提高云应用服务质量,文中通过全面考虑云数据中心的服务器和网络设备的能耗,兼顾网络带宽建立了云数据中心的能耗计算模型,提出了一种全新的以能耗优化为目标的云数据副本的布局算法,并通过GreenCloud验证了所提出的节能模型和算法的有效性。实验结果表明：文中提出的布局算法能有效地降低云数据中心的能耗和对网络带宽的消耗,从而提升了用户对云应用服务质量的满意度。