基于相继干扰消除和跨层并发传输的物联网数据聚合调度

近年来物联网在许多军事和民用领域(灾后恢复、环境监控和军事对抗等)展现出蓬勃的应用前景,而在实际应用中,为了维护终端数据的新鲜度,必须以尽可能低的时延来完成数据聚合调度,从而为用户提供及时准确的数据服务.但是,受信号干扰的影响,最低时延数据聚合调度问题已被证明是NP(Non-deterministic Polynomial)难问题,而如何设计低时延的数据聚合调度算法是物联网领域的研究热点.现有面向传统物联网(如无线传感网)的解决方案通常采用逐层调度方法和干扰避免技术来实现,减少了可并发传输的链路数目,不利于降低数据聚合时延.值得关注的是,相继干扰消除(Successive Interference Cancellation,SIC)技术作为一种简单而强大的多包接收技术,是研究者近年来取得的重大突破,而如何结合SIC技术来设计物联网低时延数据聚合调度算法具有非常重要的理论研究意义.因此,本文以最大程度地增加可并发传输的链路数目为目标,利用跨层并发传输的思想来进行数据聚合调度,并结合SIC技术来实现链路调度,提出了一种新颖的低时延数据聚合调度算法.实验结果表明,与现有算法相比,本文所提算法在数据聚合时延优化方面最多可达43.8％.     

无线自组网中一种高效的路由协议

无线自组网与传统的有线网不同,它由一些可移动的结点组成,这些结点的带宽、计算能力和能量都受到一定限制。针对这种网络,研究者们提出了按需路由协议,这些协议非常适合无线自组网这种拓扑结构,但是由于缺乏对全局拓扑和结点移动性的了解,可能达不到最优。因此提出了一种高效的路由协议ERNC,该协议基于已提出的SHORT路由协议[13],并对以前所提出的NAOR协议[14]进行了扩展,即利用网络编码技术来进一步提高路由协议的性能。最后,使用NS-2模拟器来评估ERNC的性能,结果显示ERNC在分组投递率和平均端到端时延等方面获得了比已有协议更好的性能。     

多信道占空比感知的无线传感网低延迟广播

针对多信道占空比感知无线传感网,证明了最低延迟广播问题是NP难问题,提出了两种新的概念:候选活跃冲突图和可行活跃冲突图,并在两种新概念的基础上提出了一种低延迟的广播算法--高效广播算法,理论分析证明该算法具有较小的近似比.仿真实验结果表明,与现有算法相比,高效广播算法能够有效降低广播延迟.     

移动自组网中一种网络生存时间最优的广播算法

移动自组网中广播操作的网络生存时间问题一直是备受关注的热点研究问题.现有的研究已经证明,基于最小生成树算法的广播算法能够最优地解决网络生存时间问题.但是,这些研究工作都是基于静止的网络拓扑,从而不适用于一些实际的网络拓扑动态变化的应用场景,如军事通信应用等.因此,针对节点移动导致的网络拓扑变化的场景,本文提出了一种移动...     

采用启发式算法的无线自组网网络编码方法

首先证明了与应用网络编码相关的最优化问题是NP完全的,然后提出了一种采用启发式算法的网络编码方法COMP。该网络编码方法利用贪婪集合配置启发式算法和贪婪集合覆盖启发式算法的基本思想来尽可能多地挖掘网络编码机会。NS-2仿真结果表明,该网络编码方法在应用到节点数比较多、最大传输范围比较小以及会话数比较多的场景中时,有效地减轻了并发会话的影响,提高了现有广播算法的性能,而且其性能提高超过了现有的网络编码方法。     

基于边缘智能计算的城市交通感知数据自适应恢复

智能交通系统（intelligent transportation systems, ITSs）被广泛用于智慧城市中，却普遍存在感知数据缺失问题.而交通感知站点有限的存储计算能力严重制约感知数据的恢复，极大影响ITSs的正常使用.虽然可以利用边缘节点强大的存储计算能力解决这个困境，但边缘节点部署的高复杂性和感知数据时空相关性的高动态性对数据精确恢复提出挑战.为了解决上述挑战，提出基于边缘智能计算的城市交通感知数据自适应恢复系统.具体地，首先利用子模优化理论，提出具有理论下界的边缘节点次优部署分配算法.然后，基于低秩理论恢复感知数据，并基于恢复结果估计非缺失下限，通过反馈自适应调整感知站点的数据上传比例，从而保证数据精确恢复.最后，基于澳大利亚600个交通站点1年的感知数据构建原型系统，对所提算法进行评估.实验结果表明，所提算法的边缘节点部署性能达到最优性能的90%以上，缺失数据恢复精度比3种对比方法提高43.8%以上.同时，自适应数据恢复能够平均提高精度40.3%.