传感器网络中一种基于估计代价的数据聚合树生成算法

无线传感器网络是一种全新的技术,能够广泛应用于恶劣环境和军事领域.传感器网络在数据收集中,为减少冗余数据的传输耗能,降低延迟,需要采用数据聚合技术.本文采用定向传输方式,在消息路由机制基础上提出了一种基于估计代价的数据聚合树生成算法.该算法主要思想在于将节点能耗、传输距离与聚合收益三方面作为估计代价,优化聚合路径,实现数据聚合在能量与时延上的折中.     

基于交换式以太网的列车通信网络建模与性能分析

为了满足未来大容量、高速率、硬实时性的信息传输需求,将交换式以太网技术引入列车通信网络（TCN, train communication network）。针对不同优先级消息,根据其通信调度方式对传输过程建立了TCN的确定与随机Petri网(DSPN, determined and stochastic Petri nets)模型,比较了交换机不同调度算法对时延的影响,并分析了消息数目和产生周期,以及消息数目和吞吐量的关系。实验结果表明,采用优先级调度算法能在牺牲非实时数据时延的条件下降低实时数据的时延,验证了采用交换式以太网的TCN吞吐量远超过现有的TCN,并且能够为今后的设计和优化提供理论依据。     

无人机辅助MEC系统中基于最优SIC顺序的能耗优化方案

在基于上行非正交多址接入（NOMA）的无人机（UAV）辅助移动边缘计算（MEC）系统中,NOMA的连续干扰消除（SIC）顺序已成为限制上行任务卸载链路传输性能的瓶颈,为降低系统能耗,对SIC顺序进行了讨论,提出了联合信道增益与任务时延约束的最优SIC顺序。在满足设备给定任务时延、设备最大发射功率约束以及UAV轨迹的约束下,基于最优SIC顺序提出了最小化系统能耗的问题。由于该问题是个复杂的非凸问题,采取交替优化的方法求解该优化问题,以实现功率分配和UAV轨迹的优化;利用匹配理论,提出了低复杂度算法来得到不同时隙的最优设备分组。仿真结果表明,与其他SIC顺序相比,最优SIC顺序能够在相同的任务时延约束下实现更小的系统能耗;所提的低复杂度设备分组算法能够得到最优设备分组。     

模糊聚类CIAP在雷达组网中的应用

随着雷达网络传输技术的发展,雷达网络中的数据拥塞和流量分配不均衡问题亟待解决.文中针对多个被覆线与无线AP所组成的雷达传输网络中的流量分配不均衡问题,对多链路负载均衡算法(CIAP)中的任务调度算法进行改进.算法依据网络传输链路本身的固有特性,在进行链路碎片调度时,采用模糊聚类的思想对任务调度算法进行改进,该算法根据网络中各链路的剩余带宽和链路时延对负载较大的链路的路由碎片进行实时调度.实验结果表明,与传统的基于循环招标任务调度的多链路负载均衡算法比较,改进的算法能够迅速高效地均衡雷达网络中的链路负载.     

无线传感器网络中联合路由优化的高能效链路调度

链路调度技术是提高无线传感器网络数据传输可靠性的重要途径.传统的链路调度算法主要关注如何寻找无干扰传输条件下的最小调度帧,而忽视路径选择对链路调度的影响,会导致部分链路的干扰集过大,降低了时隙复用性.针对这一难题,系统分析了链路调度与路径选择及网络能耗的关系,提出联合路径优化的高能效链路调度模型.为加快求解速度,首先通过变量删减及模型转化,提出基于整数规划的最优路由树构建算法;进一步,根据整数规划求解的路由树与链路需求,提出基于最大干扰度优先的启发式链路调度算法.大量仿真实验验证了本文算法的有效性.     

Ad hoc网络中基于多波束天线的集中式低时延调度算法

UxDMA算法是一种高效的集中式算法,是用于时分多址、频分多址和码分多址信道分配的统一算法。在UxDMA的基础上,利用多波束天线的多波束形成能力,针对低时延定向ad hoc网络提出了一种集中式调度算法——CLSM(Centralized Low-delay Scheduling Algorithm Based on Multi-beam Antennas)。CLSM通过不同时延等级限制的报文来比较着色后发送链路的优先级,优先选择高优先级链路传输。通过仿真验证了CLSM的性能：与UxDMA相比,该算法在多时延限制的发送端调度中表现出了更好的吞吐量和时延性能。     

有线无线融合的卫星时间敏感网络流调度研究

随着空间通信任务日趋复杂化,尤其是对时间敏感的需求不断提升,一方面要求星内系统的高带宽、可靠性和实时性;另一方面星间无线链路也应具备低时延和高可靠性。但由于卫星内部有线链路与星间无线链路差异大,业务数据经过有线和无线链路联合传输时,容易引发节点拥塞,而无法保障时敏业务的时延有界需求。为了提升数据在空间网络传输的实时性,该文提出了一种有线无线融合的时间敏感网络(TSN)流调度方案,首先对有线和无线链路资源分配与终端时延关系进行分析建模,并通过TSN控制器收集终端时敏需求,构建以全网时敏业务端到端最小平均时延为优化目标,然后采用基于增强精英保留遗传算法进行方案的快速求解。通过Pycharm对比测试时隙分配算法的性能,同时设计实现基于EXata网络仿真平台的低轨卫星TSN系统,并搭建实验场景进行试验验证。测试结果表明,该文所提出的流联合调度方案能够为空间时敏任务提供有界、稳定的时延保障。     

卫星动态链路上的可预知确定性流量调度

随着卫星网络的高速发展，卫星之间的动态链路上也出现了确定性传输需求。结合卫星链路的可预知动态特性，提出了运动平台上的时间敏感网络(Time Sensitive Network, TSN)调度机制，研究适用于链路变化的动态调度算法。在基于信用整形(Credit Based Shaper, CBS)算法模型基础上，研究分析CBS在动态变化网络场景中的时延特性。结合所建立的CBS分析模型，研究了带宽占比对于不同等级链路所起的作用。同时根据分析结果设计带宽调整方案，改进CBS算法，并提出链路切换保护机制，用以避免数据在链路状态切换过程中出现丢失。提出的动态方案不仅能提高卫星网络的数据转发确定性，并且能够根据不同数据帧的时延要求灵活分配带宽。     

基于连续干扰消除的毫米波MIMO系统混合预编码算法

该文研究多用户毫米波MIMO系统的混合模数预编码器和合并器设计。针对因信号传播漫散射造成的多用户间信号干扰问题,提出一种基于连续干扰消除(SIC)的鲁棒混合预编码算法。首先对信道矩阵进行正交分解,以消除来自已知用户信号的干扰,从而将含有非凸约束的多用户链路优化问题分解为多个单用户链路优化问题。然后采用相位提取算法逐个求解每个用户的最优传输链路,并结合最小均方误差(MMSE)准则求得多用户混合预编码矩阵。仿真结果表明,与现有的混合预编码算法相比,所提算法在强干扰环境下具有显著的性能优势。     

一种高能效低时延的LLN路由修复算法

由于低功耗有损网络(LLN)中无线链路的不稳定性和有损性,外部环境的干扰极易导致网络出现故障,从而严重影响网络性能,而LLN网络中现有路由修复算法存在控制开销冗余和修复时延较大等问题。为此,提出了一种高能效低时延的LLN路由修复算法(EELDR-RPL)。该算法通过采用“零额外控制开销通告链路故障及邻居节点信息”机制,使得链路故障节点的子节点能够及时获知链路故障以及链路故障节点的邻居情况;通过采用“自适应调整节点网络深度值”机制,使得链路故障节点能够快速地重新接入网络;通过采用“链路故障节点子节点自适应切换”机制,能够达到优化网络拓扑的目的。仿真结果表明,与现有路由修复算法相比,EELDR-RPL算法能够有效地降低路由修复时延和减少控制开销。