极大网络寿命的认知无线电网络自组网算法

根据认知无线电网络的特点,提出一种将鱼群算法与图论中极小独立支配集相结合的最大化网络寿命的认知无线电网络自组网算法.该算法分为鱼群大小确定阶段和簇头选举阶段,前者以极小的能量完成节点配置和确定受影响的认知用户范围,后者确保以极小的能量进行通信,极大化网络寿命和簇头选举的公平性.仿真结果表明,该算法的整体消息复杂度为O(n),最坏时间复杂度为O(lg(D+n)),性能优于极大权极小独立支配集MWM IDS算法,可应用于认知无线电网络协议的设计中,以延长网络寿命.     

一种新的无线传感器网络非均匀分簇算法

为避免无线传感器网络的能量空洞问题, 延长无线传感器网络寿命, 提出一种新的基于双簇头的无线传感器网络非均匀分簇算法. 该算法综合考虑节点剩余能量和节点到基站的距离选举分簇簇头, 将无线传感器网络分为不同规模的簇; 为了减小规模较大簇的簇头节点收集与传输数据的负担, 在数据传输阶段构造基于改进最小二 叉树的数据传输路径. 实验结果表明, 该算法能够有效减小节点能量消耗, 可有效延长无线传感器网络的使用寿命.     

基于簇头距离和能量的优化LEACH协议

LEACH(low energy adaptive clustering hierachy)路由协议通过循环随机选举簇头节点的方式均衡网络能耗.但当选簇头的节点能量剩余较少或距离基站较远时会过早死亡,从而导致网络运行不稳定,通过在簇头选择过程中加入待选簇头节点的剩余能量平均值及标准差、节点与基站距离等参数对其改进处理,可提高网络稳定性.但若出现极大簇或极小簇,则会导致网络生命周期缩短.针对这一问题提出一种基于簇头距离和能量的优化LEACH算法,在成簇过程中加入簇头节点的能量和节点距各簇头的距离等参考量对成簇过程进行优化.MATLAB仿真结果表明,在节点均匀分布的网络中,该改进算法能够在提高网络稳定性的基础上有效延长网络生存周期.     

基于环扇交错的无线传感器网络分簇算法

针对无线传感器网络能量消耗不均衡并且节点电池能量有限的问题,提出了基于环扇交错的分簇路由算法,算法在簇头的确定上考虑了节点的剩余能量及与其它节点的距离,优化了簇头的选举,同一扇区的簇头采用与相邻内环的簇头之间通信的方式传输数据;并采用非均匀分簇的思想,使得靠近基站的簇的规模小于远离基站的簇的规模,均衡了无线传感器网络的能耗,通过仿真,该方法能够延长网络生存期。     

基于距离和分布的无线传感器网络分簇算法

考虑随机分布节点的剩余能量以及节点相对基站的位置,针对基站位置的非均匀无线传感器网络,提出了一种基于节点位置和分布密度的多跳自组织分簇算法．该算法在分簇准备阶段,根据节点分布密度和相对基站的距离确定分簇的半径,均衡分簇能耗;在簇头选举阶段,利用节点的剩余能量和节点连接密度信息,选择最优的节点成为簇头;在分簇建立阶段,限制分簇跳数,有效降低簇内通信量．通过一系列的仿真实验,验证了算法在节点均匀和非均匀分布情况下均能取得较好的性能,建立更为均衡的分簇结构,显著提高网络生存周期．     

一种能量高效的无线传感器网络分簇路由协议

针对决定性簇头选择 (deterministic cluster-head selection,DCHS）协议簇头阈值函数的不足,提出一种能量高效分簇算法(energy efficient clustering,EEC)协议。分析了低功耗自适应集簇分层型（low-energy adaptive clustering hierarchy,LEACH）协议及其改进协议DCHS的设计缺陷,设计了一种新的簇头选举机制,在选举簇头时,不仅考虑节点剩余能量,而且能够保证网络中簇头节点的数量,并且用码分多址 (code division multiple access,CDMA)机制使非簇头入簇,减少了对相邻节点的干扰。仿真结果表明,与LEACH和DCHS协议相比,EEC协议能有效地延长网络生存时间,且网络能耗更加均衡。     

一种基于 LEACH协议的分阶段簇头选举算法

通过分析LEACH协议簇头选举算法的运行机制,针对无线传感器网络节点能量有限性的问题,在原有算法基础上提出在网络运行不同阶段的簇头选举中以能量和平均距离为参考因素的算法。最后,通过实验仿真证明改进后的算法相对均衡了节点能量的消耗并且有效延长了网络的生命周期。     

异构网络中基于DEEC的非均匀分簇路由算法

针对异构无线传感器网络中分布式节能分簇路由(DEEC)存在的能量空洞现象,提出一种改进算法EIDEEC。该算法一方面在簇头选举阶段,通过调整簇头选举概率,实现非均匀分簇;另一方面在簇形成阶段,通过将节点与sink的距离与距离阈值进行比较,判断节点是单跳或者经过簇头转发的形式进行数据传输。通过两方面的改进,克服能量空洞现象。经仿真验证,EIDEEC算法的网络生存周期、基站数据接收量和节点平均剩余能量较DEEC算法均有所提高。     

基于能耗预测的WSN单跳路由分簇算法

基于LEACH协议的结构和能量消耗模型,定义了由能耗预测指数和剩余能量比例系数动态确定的节点竞争簇首门限,提出了一种基于能耗预测的分布式单跳路由分簇算法(FED).该算法的最大时间复杂度为O(1).文中还对时间优先、能量优先和比例优先竞争策略的FED算法进行了仿真.结果表明:与LEACH和EECS算法相比,基于能量优先和比例优先的分簇算法较大地延长了网络寿命,提高了网络能量的利用性能.     

高性能无线传感器网络分簇算法

为解决无线传感器网络中经典低能量自适应分簇算法产生的簇头数量分布不稳定,从而导致网络生存时间变短问题,提出一种基于双重选举机制的分簇算法(TSSCH).仿真结果表明,与经典低能量自适应分簇算法(LEACH)相比,TSSCH算法可保证无线传感器网络的簇头数量更加合理地分布在最优值周围,从而能够更好地均衡无线传感器网络负载,达到延长无线传感器网络生命期的目的.     

基于跨层优化的认知无线电频谱资源管理研究

考虑到认知无线电网络可用信道在工作频率、带宽、传输范围和干扰范围等不同方面所具有的特异性,基于跨层的优化框架被提出并应用在认知无线电的调度、频谱分配和其路由算法.该算法能够借助已知的信道特性构造出频谱调度矩阵,而且可以将混合型NP-hard线性规划问题简化,同时算法中的遍历算法可以显著降低构建调度矩阵的计算复杂度(从原来的O(2M)降低到O(M2)).仿真结果显示了该算法能够显著提高认知无线电网络的性能.     

基于超模博弈的认知无线电频谱分配算法

为实现认知无线电系统吞吐量最大化的目标,以正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)为系统模型,提出了一种基于超模博弈的认知无线电频谱分配算法,该算法通过引入适当的价格函数来评估认知用户对主用户的影响,并以此为根据对认知用户施以一定的价格惩罚,最终达到减少认知用户时主用户干扰的目的.仿真结果表明,该算法最终能够达到收敛,降低了认知用户对主用户的干扰,明显地提高了系统的吞吐量.     

基于超模博弈的认知无线电频谱分配算法

为实现认知无线电系统吞吐量最大化的目标,以正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)为系统模型,提出了一种基于超模博弈的认知无线电频谱分配算法,该算法通过引入适当的价格函数来评估认知用户对主用户的影响,并以此为根据对认知用户施以一定的价格惩罚,最终达到减少认知用户对主用户干扰的目的。仿真结果表明,该算法最终能够达到收敛,降低了认知用户对主用户的干扰,明显地提高了系统的吞吐量。     

网络上的最优干线选择问题

考虑在网络上点到路的距离意义下的最优干线选择问题——最小加权距离和问题和最小最大加权距离问题.首先证明所讨论的两个问题的判定形式是NP-完全的,然后对于网络是树的情况,给出了求解问题的算法,该算法的复杂性是O(n2).     

Interference Alignment Algorithm for Considering the Throughput of Cognitive Users in Cognitive MIMO Network

The cognitive multiple input multiple output( MIMO)network can utilize radio spectrum efficiently and satisfy the demand of high data rate. In order to decrease the interference during transmission,a new interference alignment( IA) algorithm based on cognitive MIMO networks is proposed in this paper. The algorithm is realized by designing two-level pre-coding, the first-level precoding aligns the interference generated by the cognitive users( CUs) to unused sub-channels of the primary user( PU),thereby eliminating the interference of CUs to PU; the second-level precoding is used to improve the throughput of CUs. Simulation shows that the proposed IA algorithm can eliminate the interference that the CUs produce on the PU and improve the throughput of CUs spontaneously.     

面向多播请求的虚拟网络嵌入保护算法

针对弹性光网络(elastic optical networks,EONs)中提高虚拟请求的生存性问题,提出一种基于节点关联度的双树嵌入保护DEP-NCD(dual-tree embedding protection based on node correlation degree) 算法.该算法采用预先规划的方法为工作树分配链路分离的保护树,在发生故障时,能够尽快利用网络中的空闲资源,为中断的请求重新选定路径,保证请求能够不间断传输,减少因故障造成的损失,避免对用户造成严重的影响.仿真结果表明,该算法能最大限度地减少资源的使用,避免冗余多播请求在底层光网络中的传输.     

一种认知无线电频谱检测新算法

认知无线电（cognitive radio,CR）是一种革命性智能频谱共享技术,可显著提高频谱使用率．该文提出一种基于似然比判决的协同频谱检测算法用于多用户认知无线电系统的主用户检测．该算法特别考虑了主用户和多个认知用户之间不同的信道衰落和路径衰减状况,并根据最优的似然比判决法组建数学模型,保证了检测算法的高度精确性．随后,对相关参数进行了合理简化,降低了算法复杂性．实验表明,该文算法拥有非常高的检测精度,复杂度也不高,能够更加有效地服务于实际的认知无线电系统．     

基于POMDP模型的分布式机会频谱接入算法

针对认知无线电（cognitive radio,CR）信道的动态特性,以部分可观测马尔科夫决策过程（POMDP）为模型对认知无线电网络用户的频谱感知和频谱接入过程进行研究,提出了基于POMDP模型的分布式机会频谱接入算法.该算法利用网络信道的历史频谱感知信息对主用户接入信道的状况作出估计,以认知用户吞吐量最大化为目标进行频谱接入.同时,通过贪心算法得到此优化策略的次优解,降低了最优策略的计算复杂度.论文分析了认知用户接入吞吐量与网络中信道数目以及信道状态转移概率之间的关系,将贪心算法与随机检测接入算法进行了仿真比较.仿真结果显示,该算法获得的吞吐量比随机检测接入算法提高了约25％,能够更有效地做出接入策略.     

运输网络中求任意两顶点间最大容量路的一个算法

给出了一个求运输网络中任意两顶点间最大容量路的多项式算法Ｘ２，证明了算法的正确性，分析了算法的复杂性为Ｏ（ｎ３）．     

基于速率的认知无线网络低复杂度宽带频谱接入算法

为解决认知无线网络中宽带频谱感知模式的计算量大和感知时间延长等问题,提出了一种基于速率的认知无线网络低复杂度宽带频谱感知算法。在宽带频谱感知的基础上,设定选择条件,对信道的期望传输速率进行比较,确定需要感知的信道,以实现减少认知无线网络次用户系统的信道感知时间和感知计算量的目标。经过仿真实验分析对比表明,该算法可以有效地平衡次用户系统吞吐量最大化和主用户系统的干扰之间的矛盾。