基于动态概率休眠调度机制的WSNs拓扑控制算法

为了兼顾无线传感器网络(WSNs)的低能耗和连通性,提出了一种动态概率休眠调度机制的拓扑控制(DPSS-TC)算法.DPSS-TC算法根据分簇后的簇内成员节点数量动态设置节点休眠概率,采用强制性唤醒休眠节点与提高相应活跃节点的发射功率相结合的方法来恢复连通受损的局部拓扑结构.仿真实验表明:DPSS-TC算法既保证网络的连通性能,又有效地延长了网络的生命周期.     

一种动态能量感知的节点休眠调度算法

为减小低占空比无线传感器网络（LDC-WSN）中端到端的休眠延迟和均衡能量负载,提出了一种动态能量感知的节点休眠调度算法（DESS）,该算法通过感知节点剩余能量的动态变化,自适应地增加苏醒时隙的次数,用以平衡网络中节点的能量消耗。仿真结果表明,与同类算法的LES和TOSS相比,DESS在休眠延迟以及能源消耗等方面带来明显的性能提升,有效地延长网络的生命周期。     

无线传感器网络中基于分簇和休眠的组播路由

针对无线传感器网络中节点的能量效率和能耗不均衡问题,提出一个组播路由方法。通过把簇以一跳相邻节点为单位重分为更小的子簇,并根据接收消息的延迟把子簇分为不同的等级。对不同等级中的子簇头使用同步非对称休眠机制,对子簇内部的节点使用同步对称的休眠机制,使节点在不接收信息时尽量处在节能的休眠状态。仿真结果表明,该算法能减少能耗并延长网络生存时间。     

基于休眠簇头的LEACH算法研究

针对无线传感器网络中传感器有限能量的特点,在分析LEACH算法的基础上．提出一种休眠簇头的算法——S_LEACH,以达到延长网络生存期的目的。新算法一次性选定所需要的工作簇头和休眠簇头,并且只分一次簇,节省了在LEACH中N再次簇头选举和分簇消耗的能量。使用Matlab进行算法改进前后的仿真,结果表明改进后的算法网络生存期延长了大约34％。     

一种太阳能传感器网络的自适应休眠调度算法

通过从外界获取太阳能,传感器网络节点的能量限制得到缓解。提出一种太阳能传感器网络的自适应休眠调度算法。当观测场景从区域观测到目标跟踪转变时,节点自适应地转换活跃和休眠状态,同时剩余能量低于能量阈值的休眠节点从外界获取太阳能。与不考虑太阳能获取的休眠调度算法相比,提出的算法延长了网络生命周期。     

无线传感器网络覆盖质量与节点休眠优化策略

研究网络优化安全可靠性问题,在无线传感器网络中,网络的能量有限,为了降低能耗,针对提高覆盖质量和降低能耗是一对矛盾,需要权衡考虑,可通过使部分节点休眠的方法来降低能耗,为了保持较高的覆盖质量,又需要较多的活跃节点.提出了一种无线传感器网络覆盖质量与节点休眠优化策略,对传感器节点随机冗余部署和随机休眠方案,建立覆盖质量与节点休眠之间关系的理论模型,引进调整覆盖质量与节点休眠的权衡问题,采用粒子群算法寻求两者间的最优化组合进行仿真,验证了模型的正确性及优化策略的可行性,为无线传感器网络节点休眠调度机制的实际应用提供了依据.     

无线网络部分连接可用性模型研究

对于能量受限制的无线网络,节点的交替休眠是有效的节能方式,但是会造成网络连通性破坏,使网络成为部分连接网络.部分连接可用性的定量研究,对采用休眠模式的网络具有重要意义.文中提出了一种基于交替活跃模型的部分连接可用性的计算模型,利用泊松过程分析和全概率建模法得到了可用性的计算公式,有效地衡量了采用休眠模式的部分连接网络的通信能力;同完全连接可用性进行了定量对比,证明了在允许的端到端延迟范围内,部分连接可用性明显高于完全连接可用性,为节能的部分连接网络的部署提供了理论依据;分析了网络参数同包递交率、延迟等指标的关系,并给出满足条件约束的配置方法;通过仿真验证了分析结果的有效性.     

基于簇首轮替的高密度无线网状传感器网络中能耗均衡休眠调度方案

将无线传感器网络和无线网状网络相结合构建了无线网状传感器网络拓扑结构,将部分传感器设为休眠状态可以降低高密度无线网状传感器网络中的能量消耗,并且均衡网络能耗可以解决能量空洞问题。提出了一种基于簇首轮替的无线网状传感器网络能耗均衡的休眠调度方案。通过建立簇首轮替的能耗模型,得到在不同传感器轮流担当簇首的条件下网络能耗均衡时传感器的休眠概率。分析和仿真结果表明,相比较随机调度方案,该方案保证了网络覆盖范围,延长了网络生存时间,均衡了网络的能耗。     

异构传感器网络的交错同步休眠调度方法研究

结合异构传感器网络基础层的多跳分簇结构、周期性短数据为主、有明显方向性的数据流特点,提出了一种交错的周期倍增同步休眠调度方案。该方案通过让不同层节点运行不同频率的激活/休眠周期可以达到降低时延和降低能耗的目的。仿真试验证明可以保证簇中上下行两个方向的数据都有较低的时延,适合基础层的数据传输特点。     

适用于周期休眠MAC协议的分簇时间同步算法

无线传感器网络中节点能量有限,常采用周期休眠的方式工作,而周期性休眠机制的实现依赖于节点间的时间同步方法.基于竞争的周期性休眠MAC协议的典型代表是S-MAC,在S-MAC协议的时间同步算法基础上,通过引入簇控制和边界节点控制方法提出一种分簇时间同步算法,该算法适用于周期性休眠的MAC协议.仿真和物理实验表明,分簇时间同步相比S-MAC时间同步方法能够有效控制网络中的簇数和边界节点数,减少时间同步开销和端到端传输时延,从而节省能耗,延长网络生存周期.     

Coordinated Workload Scheduling in Hierarchical Sensor Networks for Data Fusion Applications

To minimize the execution time of a sensing task over a multi-hop hierarchical sensor network,we present a coordinated scheduling method following the divisible load scheduling paradigm.The proposed scheduling strategy builds on eliminating transmission collisions and idle gaps between two successive data transmissions.We consider a sensor network consisting of several clusters.In a cluster,after related raw data measured by source nodes are collected at the fusion node, in-network data aggregation is fu...     

休眠时间动态调整的能量节约算法

在目前节点调度方案中,节点的休眠时间在整个节点调度过程中都采用固定的休眠设置,这样会导致网络中部分节点的能量消耗过快,引起节点过早失效,无法实现应用监测。针对该问题,提出了动态调整休眠时间的方法,根据节点以及网络剩余能量延长或者缩短节点休眠时间,在此基础上设计出节点休眠时间动态调整的能量节约算法STDA (sleep time dynamically adjustment the energy saving algorithm)。仿真结果表明,该算法不仅能缓解节点过早死亡的问题,并且有效的延长了网络的生存时间。     

基于WSNs的部分覆盖应用的节点唤醒机制

无线传感网络WSNs(Wireless Sensor Networks)已广泛应用于各类领域.然而,由于能量有限,提高传感节点能效是一项挑战工作.休眠调度策略是保存能量、延长网络寿命的有效策略.此外,多数WSNs应用并不要求100％的覆盖.为此,提出面向部分覆盖应用的节点唤醒机制,且标记为PCLA.PCLA机制引用学习自动机去合理地唤醒节点,而其他节点休眠,进而延长网络寿命.首先,唤醒部分节点构成主干网,然后,再利用这些节点的邻居去满足网络覆盖要求.实验数据表明,与同类机制相比,提出的PCLA机制能够有效地满足部分覆盖要求,并且在活动节点数和网络寿命方面也具有较好的性能.     

无线传感器网络局部锚节点冗余的休眠定位算法

为了研究局部锚节点密度过高条件下的节点定位问题,针对锚节点冗余现象,提出了锚节点包围圈型网络模型,将锚节点依次排列并分组,并使锚节点按顺序激活和休眠,未知节点依照每组激活的节点进行定位,然后通过求平均值得到节点位置最终结果。仿真实验验证了加入休眠机制的定位算法相对于原来的DV-Hop算法定位精度有很大提高。     

基于相对局部密度的三维节点调度算法

针对目前大多数节点调度算法在冗余节点退避休眠过程中能耗大的问题,提出了一种基于相对局部密度的三维节点调度方法。算法定义了节点相对局部密度的概念,首先根据冗余法则判断节点是否冗余,然后根据节点的剩余能量和相对局部密度让冗余节点以概率竞争的方式休眠,从而避免了节点退避休眠的能耗。仿真实验表明基于相对局部密度的三维节点调度方法能在满足指定的覆盖率的前提下,降低节点的能耗,延长网络的生存时间。     

睡眠调度技术在无线传感器网络的MAC层协议中的应用分析

无线传感器网络是由大量低成本的传感器节点构成的自组织网络。因为工作环境和成本因素,传感器节点通常不会更换电池,能量十分有限。节能是传感器网络中媒体访问控制（MAC）协议设计的首要问题,节点睡眠调度机制是节能的一个有效手段。文章介绍和分析了S-MAC,T-MAC,D-MAC中的睡眠调度机制的特点,并对未来研究方向提出了展望。     

A Message Scheduling Scheme for All-to-All Personalized Communication on Ethernet Switched Clusters

We develop a message scheduling scheme for efficiently realizing all-to-all personalized communication (AAPC) on Ethernet switched clusters with one or more switches. To avoid network contention and achieve high performance, the message scheduling scheme partitions AAPC into phases such that 1) there is no network contention within each phase and 2) the number of phases is minimum. Thus, realizing AAPC with the contention-free phases computed by the message scheduling algorithm can potentially achieve the minimum communication completion time. In practice, phased AAPC schemes must introduce synchronizations to separate messages in different phases. We investigate various synchronization mechanisms and various methods for incorporating synchronizations into the AAPC phases. Experimental results show that the message scheduling-based AAPC implementations with proper synchronization consistently achieve high performance on clusters with many different network topologies when the message size is large     

基于Hopfield神经网络的作业车间生产调度方法

该文提出了基于Hopfield神经网络的作业车间生产调度的新方法.文中给出了作业车 间生产调度问题(JSP)的约束条件及其换位矩阵表示,提出了新的包括所有约束条件的计算能 量函数表达式,得到相应的作业车间调度问题的Hopfield神经网络结构与权值解析表达式,并 提出相应的Hopfield神经网络作业车间调度方法.为了避免Hopfield神经网络容易收敛到局部 极小,从而产生非法调度解的缺点,将模拟退火算法应用于Hopfield神经网络求解,使Hopfield 神经网络收敛到计算能量函数的最小值0,从而保证神经网络输出是一个可行调度方案.该文 改进了已有文献中提出的作业调度问题的Hopfield神经网络方法,与已有算法相比,能够保证 神经网络稳态输出为可行的作业车间调度方案.     

基于人工鱼群算法的网格任务调度策略

网格任务调度是一个NP-hard问题,而且是并行与分布式计算中一个必不可少的组成部分,特别是在网格计算环境中任务调度更加复杂。提出了一种基于人工鱼群算法的网络任务调度策略,通过鱼群的觅食、聚群、追尾等方式,实现网格任务的有效调度。