WiNoC中基于Edge first算法的流量平衡设计

在无线片上网络中,无线节点拥塞以及不同子网和全局网络内的流量平衡情况对整个片上网络的通信效率有着重要的影响,为此提出了基于Edge first算法的全局流量平衡机制（GTB）。首先优化了划分有线无线数据包的机制,减少了无线节点处的拥塞;其次根据无线路由器（WR）的拥塞情况,提出Edge first路由算法平衡子网内的流量;最后在全局网络中提出了全局子网拥塞感知（GSCA）判断机制,使得长距离数据包优先从低拥塞子网通过,平衡了全局网络的流量。实验表明,该方案在可接受的硬件开销、功耗开销下,保证较低的网络延迟和较高的网络吞吐率,并且大幅的提升了网络的流量平衡性能。     

关注区可变的实时仿真方法与平台

交直流混合电网的实时仿真既要考虑电力电子设备的开关特性,又要保证适应较大的电网规模,在实际工程中面临诸多困难.给子网络赋予动态可变的关注标志,对关注子网络采用存储压力小的节点消去法,对非关注子网络采用计算量少的线性组合法,从而保证骨架型节点电压法的实用性.在Xilinx公司的Virtex-7 FPGA VC709开发板中,采用无缝的并行化仿真计算程序对接方式和灵活的结构参数查询方法解决了现场可编程逻辑门阵列资源的紧缺问题,设计了一种关注区可变的实时数字仿真平台.以典型的交直流混合电网为例,仿真验证了所提方法的可行性与所研发平台的有效性.     

等误差直线逼近非圆曲线节点计算新方法

传统的等误差直线逼近法从被逼曲线的端点开始计算节点.文章在此基础上提出一种非圆曲线节点计算新方法,以被逼曲线曲率半径最小点开始,按等误差法求取节点,再根据曲线规律对节点重新进行排序,输出节点坐标值.用该种方法逼近曲线,在逼近误差等于等误差法逼近误差的条件下,节点数少于等误差法求得的节点数,文中用C语言编写新方法求取节点程序,并与传统方法进行比较,最后用曲线方程进行验证,结论正确,具有实际意义.     

基于贪婪算法无线传感器网络中继节点布局的研究

为实现远距离的无线通信, 在网络中添加中继节点, 采用多跳路由传输数据。对于中继节点的布局问题, 依据线性结构使网络整体能量消耗最小的特征, 提出一种中继节点贪婪布局算法。该算法通过最近贪婪策略、中继节点通信容量、传感器节点数据转发跳数等约束方法限制中继节点的布局位置。理论分析和实验验证了该算法能够有效减少能量消耗, 延长网络寿命。     

基于协作传输的大范围WSNs能耗均衡分簇算法

由于大范围无线传感器网络（WSNs）节点的数量巨大,网络的能量消耗极不均,提出一种基于协作传输的分簇算法—EBBMCC—LS算法。该算法在保证网络均匀分簇的前提下,能保证网络中簇头节点的均匀分布,在簇间通信时加入协作传输策略,传感器节点之间通过协作传输构成虚拟多天线系统,改善系统性能,解决了大范围WSNs中的能耗不均现象。实验验证：该算法能够均衡大范围WSNs中的能耗,延长网络寿命,可促进大范围WSNs应用的推广。     

基于无线传感器网络的压电能量收集技术

随着物联网的发展,多节点的传感器供电成为关键问题,由于环境中普遍存在低频振动,采用了压电悬臂梁结构,建立压电悬臂梁结构的电学模型,并进行了ANSYS的仿真,仿真得到电压76 V,约等于模型的理论值,验证了模型的正确性。进而继续研究了压电悬臂梁几何尺寸对固有频率的影响,振子越长,质量块越长,频率越低。从而收集低频振动环境中的能量,为传感器供电装置提供了设计的理论依据。     

基于RSSI距离修正的WSNs定位算法

针对无线传感器网络(WSNs)易受外界因素影响,导致三边定位的锚圆不能相交的情况,提出了一种接收信号强度指示(RSSI)距离修正定位算法。通过对锚圆半径进行修正,形成3个锚圆相交的区域,然后用加权定位法对未知节点进行准确定位。仿真和实验结果表明:在6 m×10 m的区域范围内,该算法的平均定位误差为0.62 m,和其他定位方法相比,有更好的定位精度。     

基于细菌觅食优化算法的WSNs节点部署策略

为了提高传感器节点的有效覆盖率,提出了一种基于细菌觅食优化(BFO)算法的节点部署策略。以网络覆盖率为目标函数,在细菌觅食算法的趋向操作过程中,引入碰壁策略,对细菌初始位置进行优化,从而提高算法的收敛速度。算法中的每个细菌都代表一只传感器,多个细菌组成的一个菌落代表一种传感器的部署方案。算法以菌落为单位做复制操作和迁徙操作,按照菌落适应度值大小选出较为优越的部署方案。通过仿真实验,分析了参数对算法性能的影响,并与其他方法的优化结果进行比较,结果表明:该算法有效地提高了传感器节点覆盖率。     

基于移动锚节点与多级通信的三维传感器网络节点自定位算法研究

在基于移动锚节点的三维传感器网络节点自定位算法SNLSFA(Sensor Node Localization Scheme based on Flying Anchors)的基础上,提出了一种新的基于移动锚节点与多级通信的三维传感器网络节点自定位算法SNLSFAMC(Sensor Node Localization Scheme based on Flying Anchors and Multi-level Communication)。首先由移动锚节点提供3个或4个辅助定位点,再由辅助定位点得到两条非平行线段,然后过线段中点分别做垂直于线段的平面,经两平面相交后得到一条经过待定位节点的直线,最后利用辅助定位点与待定位节点之间的距离作为通信半径即可得到待定位节点的位置。仿真结果表明,与SNLSFA相比,在相同锚节点数量下,SNLSFAMC提高了定位精度,且在相同定位精度下,SNLSFAMC降低了对锚节点数量的需求,提高了算法的响应时间。     

基于加权的无人机集群组网分簇算法

在无人机集群组网中,节点的高速移动会造成网络拓扑结构更新频繁,使网络管理变得更加复杂。分簇能够增大网络容量,实现空间资源的复用,是优化网络管理的有效手段之一。针对大规模、高速移动的环境进行了研究,提出了一种多参数加权分簇算法。该算法将最大速度相似度分簇算法中的分簇指标引入到加权分簇算法中,并且对链路保持率、节点度差、节点剩余能量进行改进,综合考虑这四种参数,通过加权组合的方式选举具有最大权重的网络节点作为簇头。仿真结果表明,该分簇算法不仅能够减少簇的数量和簇间切换率,提高分簇的稳定性,而且能够延长最小节点生存时间,改善网络的整体续航能力。