实现节点负载均衡的无线传感网能量高效分簇方法

分析了分簇无线传感网中的负载不均衡问题,提出了一种实现节点负载均衡的无线传感网能量高效分簇算法. 根据网络模型计算出最优网络分簇数量,通过调整节点的通信半径来控制网络分簇的大小,以分布式周期性迭代的方法竞争选举簇头,形成合理的网络拓扑结构. 不同网络条件下的仿真实验证明,该算法能有效地均衡网络节点负载,从而降低节点能耗,延长网络生存时间,其性能优于典型的无线传感网分簇算法LEACH和HEED.     

基于模糊控制理论的燃料电池汽车能量管理策略研究

首先针对采用燃料电池与蓄电池为能量源的燃料电池汽车,梳理了燃料电池及蓄电池的建模机理;之后基于T-S模糊模型设计了模糊逻辑控制器,并在MATLAB/Simulink软件平台上搭建了该控制器的仿真模型;最后借助ADVISOR仿真软件对所设计的控制器进行了验证。仿真结果表明:所设计的模糊逻辑控制器能合理地进行双能源的功率分配,符合设计预期。     

一种基于图形密铺的传感器网络分簇算法

针对经典分簇算法LEACH存在的缺陷,设计了一种基于图形密铺的分簇算法。算法通过用正六边形对监测区域密铺,首先完成对节点的分簇;然后利用基于通信距离的相对剩余能量参数选举簇头,避免簇头成为瓶颈节点。仿真实验表明,与LEACH算法相比,该算法能够均衡各个簇的节点数,提高了网络生存时间和数据通信总量。     

认知无线Mesh网络中基于频谱聚合度的分簇算法

针对认知无线Mesh网络拓扑结构和可用频谱实时变化的特点,提出一种基于频谱聚合度分簇(SCDC)算法.该算法提出了节点间可用频谱的质量聚合度因子,联合节点位置变化信息,通过计算节点权值实现认知无线Mesh网络分簇的优化.另外,该算法通过簇内成员节点数量的约束阈值实现均衡网络负载.仿真分析证明,SCDC算法在维持网络拓扑相对稳定和提高频谱利用率方面更具优势.     

异构蜂窝网络中功率有效的家庭基站分簇频谱分配策略

针对宏基站与家庭基站以及家庭基站之间的干扰和功耗问题,提出功率有效的家庭基站分簇频谱分配策略.在家庭基站用户中断概率条件下推导出一个簇内能容纳的家庭基站最大数目.在簇容量和中断概率限制的情况下,进一步推导出簇内家庭基站用户最小信干比和家庭基站最小干扰距离,以此严格保证簇内每个家庭基站用户的信干噪比,并据此提出家庭基站分簇和频谱分配算法.仿真结果表明,所提出的策略提高了网络的功率效率和家庭基站小区的频谱效率.     

异构分簇的无线传感器网络拓扑控制

在拓扑结构变化较小的无线传感器网络中,为了减小分簇算法在簇头选择过程中的能量损耗,该文提出一种分簇拓扑控制算法. 该算法以功能较强的异构簇头为中心,将一个簇分为内外两层,外层再进一步分成可以并行工作的多个子区,既保留了以簇头为中心的控制方式的高效性,又兼有多跳的灵活性. 仿真分析与实验证明,以该算法构成的系统具有以下优点：减小了节点的平均发送半径,均衡了能耗;有效降低了簇间干扰;提高了系统的吞吐量.     

流动场中能量问题的变分原理及其能量方程的有限单元离散

本文对流体的能量微分方程中线性微分算子进行了自伴性调整,提出了此问题的一个变分原理,给予了证明和有限单元离散,且对自伴性调整后的变分原理涉及到的数值问题进行了说明。     

一类新型碳管元素簇的结构与稳定性

本文报导了一类由（ｋ－１）ｐ个四边面（侧面）两个ｐ边面（顶底）围成的多面体碳管Ｃｐ×ｋ，采用ＭＮＤＤ理论方法对其结构、稳定性及成键特征进行了调查，结果表明该类碳管的电离势、ＨＯＭＯ与ＬＵＭＯ能级差的变化和电荷分布，随管层的递增具有显著的交替特征．     

基于剩余能量和距离的WSN混合路由算法

针对低功耗自适应集簇分层型协议(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy,LEACH)在簇头选举和数据传输过程存在的不足,提出了一种基于剩余能量和距离的WSN混合路由算法.算法在分簇建立阶段,综合考虑节点剩余能量和簇头到基站距离2种因素对无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)分簇的影响,采用了2种因素乘积形式对阈值(n T)进行修正.在数据传输阶段,采用混合路由方式进行数据通信,即比较节点到簇头、基站的距离,当节点距离基站较近时,节点直接与基站进行通信,反之,则通过簇头与基站进行通信.结果表明,考虑剩余能量和距离的混合路由算法的网络性能较为优越,其网络生命周期和基站接收数据包数量较传统LEACH算法都有较大提高.     

基于遗传RBF神经网络的无线传感器网络流量预测方法

提出了基于遗传RBF神经网络的无线传感器网络流量预测方法.在这里,RBF神经网络有6个输入节点,8个隐藏节点和1个输出节点.RBF神经网络的训练参数对RBF神经网络的预测能力有一定的影响,应该选择一个优化的方法来选择合适的参数.实验结果表明,无线传感器网络流量的预测结果优于RBF神经网络和BP神经网络.     

WSN中一种基于网络编码的可靠传输算法

利用网络编码来提高数据传输与存储的鲁棒性算法,并提出了一种自适应纠错机制,以此来保证数据准确可靠地传输到目的节点.仿真结果表明,使用的网络编码算法在有效保证数据传输可靠性的基础上显著地减少了通信量,从而降低了能量开销.     

基于无线传感器网络的城市火灾报警系统的设计

随着城市火灾报警系统的作用范围不断扩大,节点不断增多,开发出基于网络的城市火灾报警系统已经成为必然的要求,无线传感器网络因为其较强的感应能力和信息处理能力,成为开发城市火灾报警系统的一种很好的选择.本文对基于无线传感器网络的城市火灾报警系统进行了一定程度的研究,利用无线传感器网络设计出了适用于城市的火灾报警系统,对整个...     

无线传感器网络中定位技术的研究

针对无线传感器网络中DV-Hop算法定位性能受到网络拓扑结构约束,在网络节点分布非均匀情况下,估计节点位置精度不高的缺陷,在保证不增加额外开销的同时,采用最小均方误差准则代替无偏估计准则的策略,并考虑通信范围与跳距之间的关系,对算法进行了改进,实验结果表明该策略有效地提高了节点定位精度.     

无线传感器网络空中下载协议的研究

无线传感器网络分布广或散播于一些很难触及的地方,应用传统的嵌入式系统程序代码编程方法对其代码进行升级再编程时凸现出固有的缺陷,制约了无线传感器网络的应用.本文提出了应用于无线传感器网络节点程序更新的无线空中下载协议.通过该协议,可实现节点程序的远程更新.定义了协议中通信各方的功能,给出协议的框架和各对象的状态机理论模型,应用层数据包的封包格式和应用层数据传输协议.最后在国内外流行的Mica2平台上实现了该协议,实验结果表明该协议具有一定可行性与可靠性,增强了无线传感器系统的可用性.     

大规模无线传感器网络中近似静态分簇的高效概率覆盖协议

为在大规模无线传感器网络中获得较好的网络性能,提出一种基于近似静态分簇的高效概率覆盖协议EPCSC. 该协议通过近似静态分簇节省网络资源,保持网络连通性. 根据网络QoS期望值选择必需节点数目来保证网络服务质量,实行簇头轮换机制,并在簇头间构建近似Prim最小生成树来有效延长网络生命期. 仿真结果表明,EPCSC协议能有效降 低控制开销,显著延长网络生命期,提供满足应用期望的网络服务质量.     

图形聚类算法的代谢网络模块化分析

代谢网络的研究是当今生物学研究中的新热点,使用图形聚类算法对代谢网络进行分析研究是一个有力的手段.文中提出了用图形聚类方法挖掘复杂代谢网络中蕴含的功能信息并进行模块相似性分析的方法,从系统生物学角度揭示光合作用的进化.介绍了马尔可夫聚类算法和模拟退火聚类算法两种图形聚类方法;给出了两种方法对叶绿体和蓝细菌的代谢网络进行聚类的结果;定义了模块相似度评价指标,挖掘叶绿体和蓝细菌间保守的功能模块,并对其网络结构进行了比较分析.     

利用连续Hopfield神经网络求解聚类问题的模型构造

在给出有中心聚类问题的数学描述后,把聚类问题转化为组合优化计算问题。利用连续Hopfield神经网络的优化计算能力,设计并构造了基于连续Hopfield神经网络求解聚类问题的模型。详细描述了模型的网络映射过程、推导了模型的状态转换方程以及能量函数,并通过引入竞争机制简化了状态转换方程和能量函数的迭代形式,最终给出了所构造模型的收敛性证明。同时通过在图像压缩编码中的应用验证了该模型的有效性和合理性。