基于剩余能量的多源无线协作网络中继选择策略设计

在多源多中继协作无线传感网中,单纯基于链路质量的中继选择策略往往会使最佳中继的能量被快速消耗完,造成节点能量消耗的不公平和整个网络寿命的减少。因此,提出了一种基于剩余能量的中继选择策略,重新定义了一个理论有效转发信息包数与中继剩余能量的内积,并以最大化该内积数值作为中继最优的选择标准。仿真结果表明提出的策略能有效平衡网络中各中继节点的剩余能量,以损失平均吞吐量10%左右为代价,换来网络总吞吐量的提升和平均网络寿命延长一倍左右。     

能量均衡的协作中继选择算法

为了最大化协作多中继通信系统的网络寿命,研究了在放大-转发(amplification-forward, AF)中继协作方式下网络寿命的折中优化问题,提出了一种最优能量均衡(optimal energy equilibrium, OEE)的中继协作节点选择方案。通过对AF中继每一跳接收端信噪比(signal noise rate, SNR)的计算,推导了AF两跳中继目的终端的误码率表达式,同时联合节点的剩余能量信息和信道状态信息(channel state information, CSI),利用能量均衡的思想,合理引入和设置优化因子来有效选择转发中继,延长网络寿命。理论分析和仿真结果表明,相比CSI中继选择和模糊综合评价(fuzzy comprehensive evaluation, FCE)中继选择方案,提出的中继选择方案不仅有效地提高了系统的网络寿命,而且在相同信噪比的情况下误码率性能有明显的改善。     

无线能量传输中继选择与发送功率分配方案

为了最大化无线能量传输全双工多中继系统的传输速率,提出一种利用中继采集能量并进行中继选择和发送功率分配方案。首先在最好最差信道和最大调和平均值中继选择基础上,考虑中继自干扰信道能量采集,引入中继节点不同功率约束,提出基于节点功率的最好最差信道中继选择和最大调和平均值中继选择方案;然后联合源节点两阶段发送功率分配进行优化求解,给出优化问题解耦后的两步次优解方案,求解出功率分配参数的理论次优值;最后推导得出所提最优中继选择方法的中断概率。仿真结果表明,所提出的中继选择方案比随机选择中继的容量性能在系统中继个数为5时提高了30%以上;与中继选择等功率分配方案相比,所提分配方案的系统容量提升了10%以上,中断概率在发送信噪比为15 dB时下降了16%。     

基于数字喷泉码的水下传感器网络可靠传输与分析

水声通信具有低带宽、长时延、高误码率等特性,给水下传感器网络的可靠数据传输带来了巨大挑战。通过分析水下传感器网络的特点及传统可靠传输机制在水下传感器网络的应用局限性,提出一种基于数字喷泉码的、逐跳的可靠传输机制,并对译码成功的概率、端到端时延及能耗等网络性能进行了分析与仿真。结果表明,该机制明显减少了端到端时延和能耗,提高了包传输率。     

中继网络中基于能量效率的动态用户接入算法

为了解决中继网络中基于能量效率的用户接入问题,将用户数据需求严格受限下基于能量效率最优的动态用户接入问题建模为一个整数优化问题,该问题类似于一个NP-hard的多维背包问题.首先,采用穷搜法分析了该问题最优解的复杂度.然后,提出了一种低复杂度、高效的基于能量效率的动态用户接入算法(UAEEM).该算法在保证用户数据需求严格受限的前提下,按照系统射频端和电路端的能量效率最大原则,动态调整用户归属和中继的工作状态,以实现网络能量效率最大化.最后,通过仿真实验验证所提算法性能.结果表明,UAEEM算法能显著提高系统的能量效率、降低系统的计算复杂度,且其性能接近最优解.     

信息和能量同传全双工中继信道的物理层安全方案

给出一种信息和能量同传中继无线信道中的物理层抗窃听安全传输方案。中继工作于全双工模式,采用放大转发方式转发信号,同时采用信息和能量同传模式从所接收到的射频信号中收集能量,并用于信号的转发。目的节点也为全双工节点,在接收信息的同时发送人工噪声去干扰窃听节点的接收。以最大化系统的保密速率为目标,对中继采用功率分裂方式和时间切换方式时的功率分裂因子、能量收集时间比例因子和信号与人工噪声功率分配因子进行优化。由于无法得到关于最优参数的表达式,因此,采用二维搜索方法来对优化问题进行求解。仿真结果表明,功率分裂因子、能量收集时间比例因子、信号与人工噪声功率分配因子的优化和目的端的协作干扰能显著提高系统的性能。     

认知无线网络中基于能量采集的 单向中继选择与功率分配方案

提出了一种基于能量采集的认知无线网络的单向中继选择和功率分配方案.方案考虑主用户和次用户都能进行能量采集且信道状态信息不完美的场景.此方案首先将次用户作为中继协助主用户传输数据,同时次用户采集无线射频信号的能量,联合功率分配和中继选择策略构造了所提方案的系统能量效应优化问题.由于优化目标是非凸函数,运用分式规划变形和拉格朗日对偶方法求解.然后在此基础上构造主用户吞吐量离线优化问题,并采用广义Bender分解方法求解.最后,通过数值仿真分析评估所提方案的性能,验证了所提方案在能效方面的优势.     

MIMO双向中继信道能量效率优化算法

研究了多输入多输出(multiple input multple output,MIMO)双向中继信道的能量效率优化问题。首先考虑无功率约束下的能量效率优化问题,采用嵌套优化方法得到最优的功率分配。然后求解有功率约束时的能量效率优化问题,如果无功率约束时的最优解在最大功率约束内,则该最优解为有功率约束时的最优解;否则通过确定一部分节点的最优发射功率,减小剩下节点的发射功率的优化区间来求解该问题。仿真结果验证了所提优化算法的有效性。     

基于信道质量和网络寿命的最优中继选择策略

针对中继节点因剩余能量不足而不能长时间协作通信的问题,在HDAF协作系统中,提出了一种基于各中继节点信道状态信息(CSI)和剩余能量信息(REI)联合考虑的多中继集合选择方案.该方案根据节点CSI和REI构造加权函数,通过控制容量增益门限进行多节点选择.仿真结果表明,该方案在满足系统通信前提下,很大程度上提升了系统的网络寿命;与传统基于CSI中继选择方案相比,该方案网络生存时间最高提升约19.8%.     

基于信道统计平均的中继选择与功率优化算法

针对无线网络中继节点选择存在的中断概率较大和算法复杂度较高的问题,提出了一种基于信道统计平均的中继选择和功率分配优化算法.首先对源节点和各个中继节点进行优化功率分配,并将源节点到中继节点和中继节点到目的节点的所有信道系数的统计平均值作为阈值门限将部分信道质量较差的中继节点过滤掉,以减少候选中继节点的数量;然后从候选中继节点中选出最优中继节点;最后对最优中继节点进行优化功率再分配,并以放大转发的方式完成信号的传输.仿真实验结果表明:该优化算法可以降低系统的中断概率和减小运算的复杂度.     

非完全信道下认知中继网络中断概率及功率分配

基于最大信道增益的中继选择方法,分析了在不完全信道状态信息（CSI,channel state information）和受主用户干扰情况下认知中继网络的中断概率;进一步提出了在主用户干扰约束和保证认知用户服务质量（QoS,quality of service）条件下最大化认知中继网络频谱效率的数学优化模型,利用拉格朗日对偶松弛法获得了该优化问题的解,在保证主用户传输性能不受影响的前提下,提高了认知中继网络的频谱效率。仿真结果表明该文提出的功率分配方案与等功率分配方案相比提高了性能增益。同时表明在非完全信道条件下获得的频谱效率与完全信道条件下的频谱效率近似,但减少了系统信息的反馈量和实现的复杂度,有利于该方案的工程应用。     

Ad-Hoc网络中基于状态转换概率的中继选择算法研究

在多跳Ad-Hoc网络中,随着节点的增加以及传输跳数的变化,网络状态数目将不断增大,随之带来的路由计算将变得十分复杂,从而严重影响系统的整体性能。如何在海量的网络转换状态形势下,快速选择最有效的状态进行下一跳数据传输是关键。创新地提出了基于状态转换概率的中继选择策略,结合节点地理信息和信道环境信息计算出邻居节点可能的到达概率,并选择概率大者进行数据传输,从而提高数据传输性能。同时,为了降低系统运算复杂度并节省系统能量,采用了变换的metropolis选择准则,以模拟退火的贪心搜索逐级去除那些小概率的传输状态,从而大幅度降低了运算空间。仿真给出了算法参数对运算速度与成功率的影响。同时,也表明了该算法在网络拓扑变化时对系统能耗和失败概率的增长均有较好的控制。     

一种路-车通信中的喷泉协作节能传输机制

为了减少路车间通信(road to vehicle communications,RVC)中路边设施的能量消耗,提出一种将由一个路边设施的覆盖区域改为由多个较小功率的路边设施来覆盖,而在路边设施之间通过协作来共同完成向车辆的数据传输.路边设施间的协作传输通过对数据进行喷泉编码、利用喷泉编码的信息累积特性来实现.理论分析和仿真结果表明,采用喷泉协作传输机制,在保证QoS的情况下,路边设施的发送功率有较大的下降.     

译码转发模式下的半分布式中继选择算法

针对集中控制中继选择算法为获取瞬时信道状态信息开销较大的问题,受分布式算法的启发,本文提出了一种半分布式中继选择算法.在这个半分布式算法中,每个中继节点自己决定是否能参与协作,而从多个可能的节点中选择最优节点的最终决定是通过基站来完成的.由于在不同的节点之间不需要信道状态信息的交换,本文的算法易于执行,更适用于实际的网络.实验结果表明,该算法能够获得较好的分集效果.     

译码转发协同通信网络自适应中继选择算法

为了优化译码转发协同通信网络的性能,提出一种自适应中继选择算法(ARS),并对系统中断概率和平均协同中继数进行分析.该算法在源节点到目的节点的直接传输失败时,目的节点对译码集中的中继节点按信道质量进行降序排列,依次选择序列中的中继节点参与协同,直到目的节点的瞬时接收信噪比不低于预置信噪比门限.仿真结果表明,ARS算法能够获得最优系统中断性能,有效减少平均协同中继数,从而提高带宽效率,降低系统开销.     

基于OFDM的无线协同网络中的分布式中继选择

协同通信能显著提升无线网络的性能,但其性能受中继选择的影响较大.为了解决基于OFDM的无线协同网络中的中继选择问题,首先给出了中断概率的理论表达式,然后基于不同的选择准则提出了6种不同的中继选择方案.这些方案都只需要本地的信道状态信息,因而可以分布式实现,并且其中一种方案可以达到理论的中断概率.采用蒙特卡洛仿真,结果表...     

基于中继选择的协作通信系统 遍历信道容量分析

本文对中继选择协作通信网络系统的遍历信道容量展开研究.在假设独立同分布瑞利信道条件下,分别推导出机会中继选择算法和部分中继选择算法解码转发中继模式下一些重要因素的闭式表达式,包括累计概率密度函数,累积分布函数和遍历信道容量.结果表明,利用中继选择技术能有效提高系统分集度.此外,遍历信道容量性能受中继节点数目、链路信噪比的影响.通过数值仿真分析验证了理论闭式解的正确性.实验结果表明通过信道反馈状态信息调节最优数据发送速率,非中断信道容量能达到遍历信道容量.     

On the energy efficiency of relay selection in multi-relay cooperative network using Vickrey auction game~

This paper focuses on the energy efficient relay selection problem in a cooperative multi-relay network, aims to find the most energy efficient relay node for the source node while ensuring its min- imum data rate requirement. The interaction between the source node and the relay nodes is modeled as a Vickrey auction game, when the source node broadcasts a cooperation request, the relay nodes compete for the cooperation, and the one with the minimum bid will be chosen which denotes the cost of the source node during the cooperation process, but it only needs to provide the minimum bid provided by the other relay nodes, which can encourage all the relay nodes to give the true bid. Be- sides, the minimum rate requirement of the source node will be ensured and the relay node taking part in the cooperation will gain some reward and the reward can be maximized by reinforcement learning （RL）.     

基于复合中继的车载自组织网络数据传输算法

在车载自组织网络中,传输安全类相关的数据时,要求满足低时延和高可靠性,针对高速公路场景中危险警告消息数据的传输,提出一种基于邻居信息的多候选复合中继安全数据传输算法.车辆节点之间通过相互交换Hello Message构建2跳邻居表,在选择下一跳转发节点时利用2跳邻居节点信息得到一个复合参数,该复合参数综合考虑了车辆速度、位置和行驶方向3个因素.根据得到的复合参数值确定转发优先顺序,最高优先级车辆节点被确定为最佳中继转发节点,次优先级车辆节点作为备选中继转发节点.在最佳转发节点发送消息失败时,由备选转发节点继续完成消息转发任务,从而提高数据传输成功率.理论分析和仿真结果表明,提出的算法在实时性和可靠性方面有明显提升.     

基于复杂网络和遗传算法的特征选择方法

特征选择作为一种常见的降维方法,一直以来都是机器学习和数据挖掘领域的热点话题.针对传统特征选择算法没有充分考虑特征全局冗余性,导致选择的特征子集对分类识别精度不够高的问题,提出基于复杂网络节点重要度评估和遗传算法的特征选择算法,将每个特征视为网络节点,根据互信息建立边,将特征选择问题转化为节点重要度评估问题,利用遗传算法选择最优特征子集.实验结果表明此算法能够找到较为优秀的特征子集,有效降维并提高分类精度.