混合无线传感器网络覆盖空洞修复策略

针对混合无线传感器网络中的覆盖空洞问题,提出了考虑能量的基于移动节点的无线传感器网络覆盖空洞修复策略。采用概率感知模型建立联合探测概率密度函数,通过探测概率和剩余能量评价网络状态,从而确定覆盖空洞。提出了节点虚拟移动的空洞修复方法,在得到每个空洞位置后放置一个虚拟节点直至计算结束后调整移动节点位置,节约了移动节点能量。仿真结果表明:该方法可以有效探测并利用移动节点修复覆盖空洞,消耗较小的网络能量,提高了网络覆盖率和网络生存时间。     

基于用户移动行为相似性聚类的Markov位置预测

由于采集点丢失或出现新用户等原因,GPS轨迹数据往往具有稀疏性,使得基于单个用户数据的位置预测准确率较低.针对这种情况,提出了基于移动行为相似性和用户聚类的Markov位置预测方法.首先,基于Voronoi图和原始GPS轨迹进行区域划分,位置预测基于区域轨迹进行;其次,提出了同时考虑用户转移特性和用户区域特性的移动行为相似性计算方法;再次,根据移动行为相似性对用户进行聚类,并在聚类的用户组上采用一阶Markov模型进行位置预测,提高了位置预测的准确性.真实GPS轨迹数据上的实验表明了所提出方法的有效性.     

面向无人机中继通信平台的混合网络编码算法

针对现有远距离中继通信系统吞吐率较低的问题,提出了一种面向无人机移动中继平台的混合网络编码算法。该算法综合考虑网络编码策略和空地信道状态,根据用户实时信噪比选择编码方式。根据循环往复式的无人机飞行轨迹和视距信道(LoS)条件,得出远距离用户与无人机中继平台间的信噪比和误码率;引入用户信噪比约束和无人机位置约束,根据无人机与用户间的信噪比和误码率求解出最优通信方式转换时刻;无人机中继平台在转换时刻前后分别采用三时隙网络编码方式和两时隙直传方式进行数据包的接收和发送,从而有效提高中继通信系统整体吞吐率。实验结果表明：当用户间距离为1 600 m、无人机飞行半径为600 m、飞行速度为10 m/s时,混合网络编码算法与传统三时隙移动中继通信算法相比可提升28.42%的系统总吞吐率,并降低17.8%的吞吐率平均变化率,体现出较高的通信效率和系统稳定性,具有良好的应用前景。     

LEO卫星通信系统位置管理的多星选择策略

针对低轨卫星移动通信系统用户在多星覆盖的情况下的位置注册问题,提出了仰角和覆盖时间加 权策略。这种策略既可保证注册卫星覆盖移动终端的时间长,又可保证移动终端处于低仰角的概率低,保 证较好的寻呼信道条件,减少了位置更新和寻呼移动终端的信令开销。     

基于内容流行度的移动CCN缓存策略研究

近年来,为了适应互联网应用由发送者驱动的端到端通信模式向接收者驱动的海量内容获取模式的转变,并从网络体系架构层面提供对可扩展和高效内容获取的原生支持,研究界近年来提出以内容为中心的新型网络(content-centric networking,CCN)体系架构,它能够高效地支持未来互联网上的内容分发.随着移动用户数量的不断增加,未来移动用户也将访问CCN网络,针对内容中心网络中的用户移动性问题,提出了一种基于内容流行度的移动性缓存策略.该策略考虑用户移动性,利用半马尔科夫模型对用户移动性进行建模,同时采用多元线性回归模型对内客流行度进行预测,结合用户移动性与原有内容流行度提出一种移动性缓存策略.仿真实验表明,移动性的加入会对内容的流行度产生较大的影响,该策略能有效地提升缓存命中率.     

基于移动节点的无线传感器网络覆盖优化

为了提高无线传感器网络监测区域的覆盖率,研究了节点随机部署的无线传感器网络的覆盖优化问题．在含有移动节点的混合无线传感器网络中,采用更符合实际情况的基于误警率的概率探测感知模型,以区域覆盖率评价覆盖效果．通过计算节点的联合探测概率寻找覆盖空洞,提出了基于最佳概率的移动节点优化策略．仿真结果表明：所提方法能够有效探测覆盖...     

基于最大缓冲时间的流媒体缓存策略

通过综合考虑无线网络传输时延、流媒体片段内部流行度以及用户终端缓存空间大小对流媒体分发质量的影响,提出了一种基于最大缓冲时间的P2P流媒体分发缓存算法,算法考虑了无线网络传输时延、流媒体中断的位置及用户提供的计算资源.性能分析表明,它与仅考虑无线网络传输时延的缓存算法相比,能减少流媒体分发起动时延和播放抖动时延,可有效地提高无线Ad Hoc网络中P2P流媒体分发质量.     

LEO卫星通信系统位置管理的多星选择策略

针对低轨卫星移动通信系统用户在多星覆盖的情况下的位置注册问题，提出了仰角和覆盖时间加权策略。这种策略既可保证注册卫星覆盖移动终端的时间长，又可保证移动终端处于低仰角的概率低，保证较好的寻呼信道条件，减少了位置更新和寻呼移动终端的信令开销。     

基于区域覆盖的群智感知激励机制

针对群智感知中的区域覆盖和用户参与两大问题,提出一种基于反向拍卖的区域覆盖最大化激励机制.首先用户根据参与成本给出标价参与拍卖,服务器平台在预算固定情况下,根据区域覆盖最大化算法选择拍卖中获胜的用户并向其购买感知数据,然后参与用户通过收益率判断是否继续参与,退出用户计算预期收益率并尝试重返拍卖.仿真结果表明,与动态定价反向拍卖机制相比,该机制可以在保证用户参与的同时,增大服务器平台选择用户的感知覆盖面积.     

基于时延受限的移动sink环境下能量高效的数据融合算法

基于移动sink的无线传感器网络环境下的数据收集方案能有效提升网络性能,但在实时性要求较高的应用中,很难同时兼顾时延与数据的收集效率.该文提出了一种考虑时延受限条件下能量高效的移动sink数据收集策略.首先,根据时延约束和网络整体能耗效率优化为目标,对移动sink的最佳驻留点集合进行求解.然后,提出了一种基于驻留点优先级的路径优化选择方法,得到移动sink经过驻留点的最短路径.仿真实验结果表明,与已有算法相比,该文提出的数据收集策略能最大限度的减小时延,并延长网络的生命周期.     

基于多重指标的MEC服务器选择方案

针对移动边缘计算（mobile edge computing,MEC）服务器超密集部署的网络环境中任务卸载目标MEC服务器的选择问题,设计了一种基于多重指标的MEC服务器选择方案（multiple indicators-based MEC server selection scheme,MIMS）。综合考虑时延、能耗、任务卸载费用、能量效率等因素对MEC服务器选择的影响,基于各参数的线性加权对候选MEC服务器进行排序,选择最优的移动边缘计算服务器为用户提供服务。仿真结果表明,MIMS能够在保障用户任务卸载费用预算和能耗约束的条件下,降低任务处理的总时延,满足多重性能指标。     

基于遗传优化策略的传感器配置算法

传感器配置是传感器网络研究的核心问题之一.传感器网络配置可以有效布置传感器网络节点、合理覆盖感知数据区域、延长感知区域传感器网络的运行周期,既能够准确地采集感知区域的数据信息,又能够充分管理传感器网络资源.本文提出了在传感区域中一个有效的基于遗传算法策略的的传感器配置算法,算法目标在于优化传感器数量并且确定它们的位置以...     

基于人工势场的水下传感器网络部署优化策略

对水下传感器网络移动节点的位置进行调整以提高传感器网络的有效覆盖率具有重要现实意义.根据水下传感器网络的特点,提出基于人工势场的分布式水下传感器网络部署优化算法UPFA(Underwater deployment based on Potential Field Approach).混合传感器网络部署优化问题可以转化为漏洞修复问题,覆盖的漏洞会对移动节点产生虚拟吸引力.仿真结果表明,UPFA算法能够引导水下的移动节点修复水下传感器网络的覆盖漏洞,显著提高水下传感器网络的有效覆盖率.     

基于局部区域的移动性管理策略

基于用户呼叫和移动的局域性提出了一种基于局部区域的多层结构位置管理策略，并对其代价和呼叫建立时间进行了分析，结果表明只要局部区域选择恰当，呼叫移动比稍高时该策略优于基本策略．     

基于局部区域的移动性管理策略

基于用户呼叫和移动的局域性提出了一种基于局部区域的多层结构位置管理策略，并对其代价和呼叫建立时间进行了分析，结果表明只要局部区域选择恰当，呼叫移动比稍高时该策略优于基本策略。     

社交网络中基于成本的广告投放策略

为了用有限的广告预算选择合适的初始种子节点以达到尽可能好的广告效应,首先根据节点的粉丝数量对节点成本进行建模,并利用节点对信息的偏好程度和节点间的关注度对影响概率建模,然后根据影响概率和节点成本提出节点平均概率的概念,设计种子节点选择算法AvePA.该算法根据平均概率选择种子节点,其中平均概率综合考虑了节点的成本、出度大小、节点对其粉丝的影响力以及节点与所投放广告之间的相似度多个因素.据此实现社交网络中基于成本的广告投放原型系统,并在6个数据集上进行了对比实验.结果表明:引入覆盖距离可以有效避免影响范围的重叠,扩大影响范围;随着广告预算的增加,综合考虑影响效果和时间效率,AvePA算法的整体性能优于其他算法.     

多边缘服务器协作环境下基于时延感知的服务选择算法

移动边缘计算可为用户提供低时延的服务.然而，随着用户的需求变得日益复杂多样，单个边缘服务器难以满足其需求.因此，多边缘服务器协作环境下的服务选择问题成为服务计算领域的热点难题.本文首先将该问题建模成带约束的最优化问题，然后提出了一种启发式的服务选择算法-LLMES算法.该算法是在边缘服务器网络中根据迪杰斯特拉算法求解当前本地服务器的邻居节点作为候选服务器，并基于低时延多有效服务的贪心选择策略选择为用户提供有效服务最多且时延最小的服务器作为当前最优服务器.从而选择出一组相互协作的边缘服务器集合共同为用户提供服务，即选中一组满足用户需求的服务.最后，实验结果表明本文提出的LLMES算法性能明显优于其他3种具有代表性的算法.     

混合无线传感器网络移动节点部署优化

为了提高随机部署条件下无线传感器网络对目标监测区域覆盖质量,将目标区域划分为彼此相邻但互不重合的子区域,根据各子区域的期望覆盖质量,并利用改进的粒子群算法优化各子区域节点的分布密度;然后在节点间建立虚拟力场,利用虚拟力调整移动节点的部署位置.仿真实验结果表明,该方法能有效优化移动节点的部署,改善目标区域内节点的分布情况,提高无线传感器网络的覆盖服务质量.     

异构无线网络业务速率分配算法研究

随着网络异构化和终端智能化,如何有效利用网络资源和充分发挥终端能力,为用户提供更好的业务体验,成为研究的重点.当一种无线网络不能满足用户的业务需求时,可以考虑由多个网络协作向用户提供该业务.针对多网络协作业务提供问题,采用多目标优化的决策算法,提出一种考虑多约束的业务速率分配算法,在完成异构网络选择的同时实现了业务速率在各网络中的分配.仿真结果表明,所提算法能够有效实现特定目标下的业务速率分配.     

基于公交车辅助的城市车载自组织网络数据分发策略

针对城市车载自组织网络传统路由协议网络开销增长过快的问题,提出了一种基于深度学习的改进数据分发策略.该策略以DSDV路由协议为研究基础,引入具有固定行驶路线的公交车为辅助节点进行数据快速分发策略分析,同时通过梯度下降法对基于分簇的公交车辅助数据分发评价指标进行训练,以获取局部最优的数据分发路径选择策略,从而达到提升数据...