基于微基站功率分配的异构蜂窝网络能效优化

针对异构蜂窝网络中微基站密集部署带来能耗不断攀升的问题,对二层异构蜂窝网络能量效率进行了分析,提出一种通过调整微基站发射功率来最大化网络能量效率的方法。首先,利用齐次泊松点过程对异构蜂窝网络进行建模,推导出各层基站的覆盖率;其次,根据能量效率定义,分别推导出网络总功耗和总吞吐量,并给出能量效率的闭式表达式;最后,分析了微基站发射功率对网络能量效率的影响,提出一种能够最大化能量效率的微基站功率优化算法。仿真结果表明,微基站的发射功率对异构蜂窝网络能量效率有显著影响,通过优化微基站发射功率能有效提升异构蜂窝网络能量效率。     

异构网中具有服务质量约束的高能效微基站部署方法

针对异构密集网络中基站密度增大带来的网络能耗过高问题,提出一种异构网络中高能效的微基站部署方法。首先,考虑微基站候选位置可行性以减轻环境条件的影响;其次,在不同的用户分布状态下对优化目依概率进行加权,增强了对不同用户分布场景的适应性;最后,通过对微基站部署数目、位置和功率配置的联合优化来提升系统能效,并提出了一种高能效的微基站部署算法。仿真表明,与仅优化微基站数量和部署位置的方法相比,所提方法提升能效最高达26%。实验结果表明,相对于不考虑功率的部署方法,所提出的联合优化方法能够有效提升系统能效,同时验证了微基站功率对异构网络能效的影响。     

基于能效的异构蜂窝网络微基站部署研究

针对齐次泊松点过程下异构蜂窝网络的能量效率进行了研究。首先,利用齐次泊松点过程对异构蜂窝网络进行建模;然后在瑞利信道环境下给出了系统的覆盖率和可达速率的表达式,并且推导了能量效率的闭合形式的表达式;最后,通过凸优化算法对微基站密度进行优化,使网络能量效率达到最大。仿真结果表明,微基站的密度对系统能量效率有显著的影响,通过合理的设置微基站密度能有效提高系统的能量效率。     

基于微基站发射功率的异构蜂窝网络能效优化

异构蜂窝网络（HetNet）的能量效率近年来引起了广泛的关注,然而,对于宏基站采用非泊松过程系统的能量效率的研究并不多。针对这一问题,研究了两层HetNet的能量效率,其中宏基站的部署采用β-Ginibre点过程（β-GPP）建模。首先,采用一种简单的近似方法分析了两层网络的信干比（SIR）分布;然后,推导出HetNet的覆盖概率、吞吐量和系统的能量效率;最后,提出一种有效的能量效率优化算法,寻找最优的微基站发射功率,使能量效率最大化。仿真结果表明,当β=1,宏基站的分布密度为2×10^-4 m^-2,微基站的分布密度为宏基站分布密度的2倍时,采用所提能量效率优化方案可以使系统能量效率提高约20%。实验结果验证了理论分析的准确性和提出的能效优化算法的有效性。     

无线传感器网络节点部署算法的优化研究

研究无线传感器网络的部署.无线传感器网络中靠近基站的传感器节点因需要转发其它节点的数据而消耗更多的能量,导致出现能量空洞,使网络生命过早地结束.为了避免能量空洞的形成,延长网络寿命,提出一种高效的节点部署算法.算法以最优工作节点数、中继节点部署方案和节点传输距离作为约束条件,以最大网络效率为优化目标进行研究.仿真结果表...     

基于非泊松点过程建模的微基站部署研究

为了提升实际基站部署时的合理性,针对异构蜂窝网络(HetNet)的基站部署,同时考虑了宏基站(mac-ro base station,MBS)与宏基站、宏基站与微基站(pico base station,PBS)部署的相关排斥性,采用蜂窝网络渐进增益分析法推导出两层非泊松网络的覆盖率,并针对网络能效进行分析,推导出系统吞吐量和网络总能效.最后,提出了一种针对微基站发射功率的能效优化算法,通过优化PBS发射功率使网络能效最大化.仿真结果表明,提出的模型覆盖率优于两层HPPP模型,能效优化算法最高可使系统能效提高约30％,在实际基站部署时应调整合适的基站间距和发射功率.     

一种区域间能量均衡的无线传感器网络分簇算法

在无线传感器网络的多跳网络模型中,越靠近基站的簇头,其转发任务越频繁,从而造成耗能更多.提出一种区域间能量均衡的无线传感器网络分簇算法EBCP,靠近基站的簇头数目增加,簇的范围减小.仿真表明其有效地解决了"热区"问题.同时引入在簇内选取多个候选簇头的机制来保证簇成员更换的频率的降低,有效地均衡与基站距离较近的簇头节点因过多转发任务带来的能量损失,从而延长了网络生命周期.     

点能量密度平衡的无线传感器网络基站移动策略

数据收集是无线传感器网络的一个基本功能。由于部署在基站周围的传感器节点承担着网络内大部分的负载,因此导致能量迅速耗尽,现有的基站移动策略可以通过基站的移动实现网络内传感器节点的负载平衡以延长网络寿命。但是现有负载平衡的基站移动策略只能在传感器节点被均匀布撒的情况下才能有效地延长网络寿命,其他情况下不能达到延长网络寿命的效果。因此本文定义了点能量概念用以表示传感器网络对感知区域每个点的感知能量,并给出了有效的点能量密度计算方法。通过点能量密度消耗分析,提出了一种点能量密度平衡的基站移动策略(energy-density-balance base stationmovement,简称EDB-BSM)。通过理论分析和仿真试验验证,相对于固定基站模式和基站随机移动模式,该移动策略能够在各种传感器节点分布情况下有效的延长网络寿命,并具有良好可扩展性。     

基于剩余能量预测的WSN模糊分簇算法

为了进一步降低无线传感器网络的能量消耗,延长网络寿命,提出一种基于剩余能量预测的无线传感器网络模糊分簇算法。新算法根据节点到基站的距离和邻居节点的数目,对候选节点转发数据的能耗进行预估,得到节点的预测剩余能量。然后采用模糊算法在综合考虑候选节点的原始能量和预测剩余能量的基础上计算竞争半径,选出多个簇首,构建大小不均的簇。仿真实验表明,与其他路由算法相比,该算法可以更好地优化簇的结构,均衡网络能耗,延长网络的生命周期。     

能量高效的水声传感器网络多跳非均匀分簇算法

针对现有水声传感器网络(UW-ASN)分簇路由算法存在的能耗不均衡问题,提出了一种能量高效的多跳非均匀分簇(EEMUC)路由算法。通过节点到基站的物理距离建立网络非均匀分层模型,各层区域内的节点根据综合属性值选择簇头,靠近基站的簇的规模小于远离基站的簇。簇间采用多跳路由方式传送数据,从而均衡了簇头的能耗。实验结果表明,所提算法在簇头数目和节点的剩余能量等性能方面优于低能耗自适应分簇路由(LEACH)和能量高效的非均匀分簇(EEUC)算法,从而提高了水声传感器网络的能量效率,并延长了网络的生命周期。     

基于能效的异构无线网络联合切换调度和资源分配算法

在宏蜂窝和微蜂窝并存的异构无线网络中,为了提高系统能效,提出了一种联合切换调度和资源分配(JSRA)算法。首先,利用基于微基站睡眠的集中式切换调度算法(CUSA)来确定用户的关联基站,CUSA将微基站用户全部切换到宏基站是否能减少功耗作为判断微基站睡眠的准则;然后,基站采用基于最优信道质量的子载波分配调整(BCSA)算法为用户分配子载波和传输功率,BCSA算法通过调整最大能效用户和最小能效用户之间的子载波分配,保证网络能效逼近最优解。理论分析和实验仿真表明,同单独考虑用户切换或资源分配的三种算法相比,JSRA算法复杂度偏高,但是在用户数为120时网络功耗最多降低44.4%,用户总速率只比一种对比算法略有下降,最多提升80%,网络能效最多提升200%。实验结果表明,JSRA算法能够有效提高异构无线网络的网络能效。     

A clustering deployment scheme for base stations and relay stations in multi-hop relay networks

Suitable deployment for the base stations and the relay stations is one of the most important features for the portable devices to obtain a high data transmission rate in multi-hop relay networks. In this paper, a novel clustering algorithm is proposed to select the appropriate deployment locations for the base stations and relay stations from the candidate positions by accounting for the traffic demands and using the uniform cluster concepts. Based on the different candidate positions, the proposed scheme makes an adaptive decision for selecting the deployment sites of the base stations and relay stations. A reasonable network throughput and coverage ratio can be obtained by balancing the network load among the clusters. Our simulation results indicate the superior performance of our proposed deployment scheme in achieving the appropriate performance for the network throughput and coverage ratio. Additionally, a suitable deployment budget can be utilized in multi-hop relay network systems.     

一种能耗均衡的WSN分簇路由算法

在Leach-C算法的基础上,提出一种能耗均衡的WSN分簇路由算法——EBLeach-C。采用SOM+Kmeans聚类算法,将位置相邻、能量级别相同的节点自组织成簇。设计一个新的代价函数,用于在簇头(CH)与基站(BS)之间选择最优中继节点,从而实现CH-CH-BS的通信。仿真结果表明,EBLeach-C能避免远离基站的簇过早死亡,并且均衡节点能耗,提高网络覆盖率。     

网络能耗最小化的射频能量源布置与发射功率设置

射频能量捕获是应对无线网络节点能量受限的有效方法之一.射频能量源（energy source,简称ES）的布置位置和发送功率决定了各个节点的能量捕获功率.现有的研究工作大部分考虑的是没有给定侯选位置的场景.然而,在实际应用场景中,网络区域往往存在很多不可布置能量源的区域,使得能量源只能在一些合理的候选位置中布置.目前仅有少量相关工作研究如何在ES的候选布置位置中选择合适布置位置.已知节点位置、节点的能量捕获功率需求值、ES的个数以及ES的候选布置位置.研究并设计了最小化ES总供能的ES布置与发送功率设置方案.首先将该问题建模为混合整数规划问题;然后分别提出了一种具有较低复杂度的启发式算法和一种能够达到更小总供能的基于遗传算法的算法.仿真结果表明,与布置位置随机挑选法相比,这两种算法的网络总功耗降低了约90%,而遗传算法可达到比启发式算法高约35%的节能效果.因此,基于遗传算法的布置算法可用于中小规模的ES布置场景,而启发式算法可用于大规模的ES布置场景.     

基于环的节点非均匀分布分簇算法

针对无线传感器网络（WSN）中基于环的节点非均匀分布网络模型下的能量空洞问题,提出了一种基于环的节点非均匀分布分簇算法（RCANND）。该算法在节点非均匀分布的网络模型下,通过每环的能耗最小化,计算每一环的最优簇首数;通过节点剩余能量、距基站距离以及与邻居节点的平均距离计算簇首选择度。在簇内以簇首选择度序列表进行簇首轮转,降低分簇次数,提高网络能量的利用效率。对提出的算法进行仿真对比实验,仿真结果表明,相同半径、不同分布模型下节点的平均能耗波动很小;相同分布模型、不同半径下节点的平均能耗波动也不明显。以网络中50%节点存活作为网络生命周期,在节点非均匀分布情况下,所提算法的网络生命周期比混合能量高效分布式不等分簇算法（UHEED）和轮转的混合能量高效分布式不等分簇算法（RUHEED）分别提高约18.1%和11.5%;在节点均匀分布模型下,所提算法的网络生命周期比基于分环的能量高效无线传感器网络分簇路由（RECR）协议提高约6.4%。所提算法有效均衡了不同分布模型下的能耗,有效延长了网络生命周期。     

传感器网络中一种非均匀的节点部署算法

传感器节点将收集到的数据传输到簇头,簇头将数据包聚合后再发送到基站。远离基站的簇头,因发送数据的能耗太高而提早死亡。为此,在研究了传感器网络中节点的能耗后,提出一种非均匀的节点部署算法,得出了一个部署传感器节点的密度函数,在远离基站的区域部署较多的节点。仿真实验表明,非均匀的节点部署算法能有效延长网络的生命周期。