异质节点分离CRSN中MAC协议设计与性能分析

认知无线传感器网络(CRSN)是一种将认知无线电(CR)技术引入传统WSN中的新型网络,具有一定的应用价值和发展前景.然而,CRSN中的认知功能带来的额外能耗和处理要求及其高成本实现,阻碍了它的进一步发展及应用.基于此,提出将认知功能迁移到另外一类节点——认知节点,并使其拥有较强的处理能力和能量收集能力.认知节点与普通传感器节点按照一定比例进行部署,组成另外一种新型网络——异质节点CRSN (HT-CRSN),这种新型网络能够提高网络性能并降低部署成本.并提出了一种能够适用于这种异质节点传感器网络的工作时序及其一系列可行性的MAC协议(FBP等).通过对所提MAC协议的能耗分析,说明可以通过调整两类异质节点的部署比例和能量收集速率均衡两类异质节点的能耗,进而提高网络生命周期.     

基于多智能体深度强化学习的D2D通信资源联合分配方法

设备对设备(D2D)通信作为一种短距离通信技术,能够极大地减轻蜂窝基站的负载压力和提高频谱利用率。然而将D2D直接部署在授权频段或者免授权频段必然导致与现有用户的严重干扰。当前联合部署在授权和免授权频段的D2D通信的资源分配通常被建模为混合整数非线性约束的组合优化问题,传统优化方法难以解决。针对这个挑战性问题,该文提出一种基于多智能体深度强化学习的D2D通信资源联合分配方法。在该算法中,将蜂窝网络中的每个D2D发射端作为智能体,智能体能够通过深度强化学习方法智能地选择接入免授权信道或者最优的授权信道并发射功率。通过选择使用免授权信道的D2D对(基于“先听后说”机制)向蜂窝基站的信息反馈,蜂窝基站能够在非协作的情况下获得WiFi网络吞吐量信息,使得算法能够在异构环境中执行并能够确保WiFi用户的QoS。与多智能体深度Q网络(MADQN)、多智能体Q学习(MAQL)和随机算法相比,所提算法在保证WiFi用户和蜂窝用户的QoS的情况下能够获得最大的吞吐量。     

一种用于分层移动IPv6的MAP选择方案

介绍了一种基于移动节点(MN)的移动速度和移动锚点(MAP:Mobility Anchor Point)管理半径的负载计算方法。MAP能根据计算出的负载动态地调整自己的优先级。此外,MN可以用多属性决策选择合适的MAP来注册。通过验证,该方案能够很好地处理MAP过载的问题,从而提高通信质量。     

D2D辅助的窄带物联网中能耗和传输成功率的最优折中

在设备到设备(D2D)通信辅助的窄带物联网(NB-IoT)中,为了尽可能提高传输成功率,D2D接收端需要预留较多的通信时隙(可以允许多次重传)。然而,这显著地增加了用户设备(UE)的能耗,特别是在信道条件较差或者相邻D2D链路干扰较严重的情况下。该文基于中继和能耗模型构造了一个传输成功率和能耗折中的优化问题,进而提出一个基于二分法的通信时隙最优配置算法。数值结果表明较多的预留时隙数量极大地增加了UE的能耗,但是不会显著提高传输成功率,与多中继传输、随机中继传输和100%成功传输等其他算法相比,该文提出的预留时隙最优配置算法获得了最小的能耗和几乎最大的传输成功率(只比100%成功传输方案低)。     

基于主用户公平性保护的最优功率分配

考虑了一个主用户为集中式通信系统的基于OFDM的认知无线电场景。因为认知用户的发送端到主用户的各个子用户之间的信道质量可能存在很大的差异,因而认知用户给各个子用户导致的干扰可能存在很大的不平衡,有的可能几乎没有受到干扰,而另外一些可能遭受到非常严重的干扰甚至中断。为了确保主用户中每个子用户的通信质量,考虑了基于对主用户中各个子用户公平性保护的最优功率分配的问题,它的最优解也被推导。仿真结果显示,提出的算法能够在资源(功率、频谱)的使用效率和对主用户各子用户保护的公平性之间取得良好的平衡。     

CRSN中基于能量收集的MAC协议

基于能量收集的CRSN（EH-CRSN）是一种将能量收集模块引入到CRSN中的新型WSN。这种WSN能够让节点通过协调能量收集和能量消耗进行自我调节,极大延长这种WSN生命周期以及提高系统性能。然而现有基于能量收集的MAC协议研究还不成熟,未能将这种潜能挖掘出来。针对EH-CRSN的MAC协议问题,结合能量收集技术,设计了一种能量有效的管理策略,通过调整节点的频谱感知参与度,以及调整节点的工作周期活跃度,使得每一个节点达到能量均衡使用的效果。同时针对弱势节点设计了低功耗的能量管理策略。数值仿真结果证明所提方案使得低成本的能量收集设备满足了传感器长期运行的需求。     

基于全频谱共享的三维轨迹和功率优化方法

当前蜂窝系统频谱资源极度短缺,免授权频谱因而被建议在蜂窝系统中使用。无人机(UAV)的飞行轨迹和功率控制对频谱利用效率有重大影响。然而,基于频谱共享的3维轨迹和功率优化方法却鲜少研究。为此,该文首先提出一种全频谱共享方法,即无人机通过控制上行蜂窝用户和设备到设备(D2D)用户的发射功率,在不影响WiFi设备正常传输的前提下使用免授权频谱;同时无人机也能够在不影响其他下行蜂窝用户的前提下使用授权频谱。然后基于提出的全频谱共享方法,该文构建了无人机电池能量约束下的3维飞行轨迹和发射功率的联合优化问题。为了求解提出的复杂多变量耦合的非凸优化问题,该文采用块坐标下降和连续凸逼近方法将原问题转化为3维轨迹优化和功率控制两个凸优化子问题并迭代求解。大量仿真结果证明提出的基于3维轨迹和功率优化的全频谱共享方法能够显著提高频谱利用效率。     

捕获效应对LTE授权辅助接入网络的影响

LTE授权辅助接入(LAA)和WiFi网络的共存性能已经被广泛研究。然而,这些工作忽略了捕获效应,即当两个以上的信号在相同信道上同时传输时,最强的信号仍然可能成功接收。这种现象在共存场景中可能比在WiFi网络中更频繁地发生。基于此,该文深入研究了LAA和WiFi网络在捕获效应下的共存性能。具体地,在共存场景中首先提出了两个以上信号的捕获模型,并推导出了捕获概率;然后,将LAA接入方案建模为具有捕获效应的新的2维离散马尔可夫模型,其中退避计数器的减少不仅取决于空闲的时隙,还取决于捕获效应发生的时隙;最后推导出共存性能的表达式。大量的仿真和数值结果验证了所提出的马尔可夫链和捕获模型的有效性。而且,仿真结果也证明了考虑捕获效应的必要性。     

蓄水池自流出水管有关理论参数研究

蓄水池(水塔)是水利工程中关键设备之一,研究设计合理的蓄水池自流输水管的管径、流速和流量,是保证节水灌溉工程中需水的水量平衡的必要条件.     

一种基于分组交换的低时延路由算法

针对现有延迟可容忍网络路由算法在SV分组发送和数据分组交换过程中存在的冗余问题,提出了一种基于分组交换的延迟可容忍网络路由算法——PEA(Packet exchange algorithm)。PEA算法通过调整数据分组发送顺序及SV分组发送方式,加快了数据分组交换,降低了分组端到端时延。仿真结果表明,在相同消息传输成功率的条件下,PEA算法比Epi-demic算法具有更低的端到端时延。