超宽带传感器网络跨层优化模型应用研究

跨层设计是提高无线传感器网络整体性能的一种有效方法。在综合考虑MAC层调度、物理层功率控制、网络层路由三方面因素的基础上,结合超宽带技术大带宽、低信号功率的特点,以实现网络最大数据传输速率为目标,构建了超宽带传感器网络跨层优化模型,并提出了适用于大规模网络的数据传输解决方法。实验结果表明,模型最优解可有效提高网络的数据传输速率,同时该优化模型还可用于解决大规模网络数据传输问题。这证明以构建、求解优化模型的方式解决跨层设计问题是切实可行的。     

基于UWB的无线传感器网络跨层优化模型研究

跨层设计是提高无线传感器网络整体性能的一种有效方法。在综合考虑MAC层调度、物理层功率控制、网络层路由三方面因素的基础上,结合超宽带技术大带宽、低信号功率的特点,以实现网络最大数据传输速率为目标,构建了基于超宽带技术的无线传感器网络跨层优化模型。仿真实验表明：模型最优解可有效提高网络数据传输速率;物理层功率控制对优化结果有着至关重要的影响。这证明以构建、求解优化模型的方式解决跨层设计问题是切实可行的,同时也为解决大规模超宽带传感器网络数据传输问题提供了一条新的解决思路。     

基于大数据传输优化模拟研究

在互联网领域,网络优化是确保网络质量,提升网络资源利用率的有效手段。一般而言,利用大数据技术进行网络优化的过程可分为三个阶段:数据来源和获取、数据存储、数据分析。跨层设计是提升整个无线传感器网络性能的一种有效方法。在三个因素综合考虑,如MAC层诡计多端的,物理的功率控制、网络层路由,超宽带技术和低的信号功率和实现网络的最大数据传输速率的目的相结合,构建无线传感器网络跨层优化模型基于UWB技术。     

基于超宽带技术的无线传感器数据传输网络跨层优化研究

通过构建、求解MAC层、物理层、网络层跨层优化模型的方式,对超宽带无线传感器网络数据传输问题进行了初步研究.仿真实验结果表明,以构建、求解优化模型的方式解决无线传感器网络跨层设计问题是切实可行的,物理层信号功率控制、网络层路由对网络整体性能有着至关重要的影响.为超宽带无线传感器网络实际应用提供了必要的理论及实验依据,同时也为解决大规模超宽带传感器网络数据传输问题提供了解决思路.     

基于压缩感知的无线传感器网络数据传输跨层优化算法

针对无线传感器网络中数据传输问题,提出一种基于压缩感知的数据传输跨层优化算法.首先,为了剔除原始数据时间、空间冗余性,构造一种时空动态感知矩阵,降低采样频率的同时使得传感器采集的数据包含全部有用的信息.其次,以最小传输数据量为目标,以链路容量、功率、路由选择为约束条件,建立跨层的优化模型,通过求解优化模型,得到最优的功率控制、链路容量和路由选择策略.仿真结果表明,所提算法能够降低数据传输量,克服传统数据传输算法中由于数据处理不均衡导致的网络拥塞问题.     

认知无线网络中的跨层资源优化

跨层资源优化是设计认知无线网络重要的一环,是典型的多目标优化问题。为此,提出一种自适应克隆与邻域选择优化算法解决认知无线网络中的资源优化分配问题。以使用带宽、消耗功率、数据传输速率等指标作为认知网络优化目标,并将其在算法中进行优化。通过2种典型测试函数的仿真比较,结果表明该算法能够有效解决认知无线网络中的频谱资源分配、功率控制及速率提升等多目标优化问题,且与SPEA-2算法和NNIA算法相比,具有明显的优越性。     

一种周期性无线传感器网络的跨层优化模型

基于跨层优化协议,提出了一种跨层优化模型。首先基于跨层优化协议的能量效率树与调度器,根据不同目标建立了三个目标成本函数;然后,为能量效率树与调度器设计了一系列合理的限制条件,并设计了网络数据传输延迟的上、下界来提高最优解的求解速度;最终,利用求解软件获得网络生命期的最优解,同时降低了网络数据传输的延迟。仿真试验结果证明,与原跨层优化协议相比,本算法提高了网络生命期、吞吐量,并降低了传感网络中数据传输的延迟。     

AdHoc网络中联合速率与功率控制的跨层设计

近年来,随着人们在各种环境下对移动业务需求的增加,Ad Hoc网络以其无中心、分布式、自组织等特性,在社会生活中占据了越来越重要的地位。然而,如何在Ad Hoc网络中设计合理有效的资源分配方案面临着巨大的挑战。文章提出分布式牛顿算法来解决Ad Hoc网络中的资源分配问题,该算法的主要思想是利用当前的局部信息求解每次迭代过程中的原始变量和对偶变量,在效用最大化函数中引入能量消耗成本,利用网络层、数据链路层和物理层的信息,在网络效用最大化模型中,联合速率和功率控制进行跨层设计。该方法把Ad Hoc网络建模后的目标函数最大化问题转化为各个层的子问题,求解出网络中的最小功率和最大速率,即网络在最大发送速率下的最小功率。仿真结果表明:该算法具有更快的二次收敛速度,利用速率和功率进行跨层优化,在保证网络效用最大化的同时,可降低节点的发送功率,有效延长网络的寿命。与此同时,较低功率的通信也可以提高网络的通信安全。     

大数据传输优化模拟分析

0引言
　　在互联网领域,网络优化是确保网络质量,提升网络资源利用率的有效手段。一般而言,利用大数据技术进行网络优化的过程可分为三个阶段：数据来源和获取、数据存储、数据分析。跨层设计是提升整个无线传感器网络性能的一种有效方法。在三个因素综合考虑,如MAC层诡计多端的,物理的功率控制、网络层路由,超宽带技术和低的信号功率和实现网络的最大数据传输速率的目的相结合,构建无线传感器网络跨层优化模型基于UWB 技术。基于国家三维地心坐标系,利用网络和数字通信技术,为大众用户提供实时的分布,使大地测量服务在一个更快和更宽的直接打开国外的形式的 CORS 在国内发展动态及现状分析,分析建筑动态施工。在连续运行参考站网络应用领域的建设,国际上主要的全球IGS站CORS网络国际GNSS服务（国际GNSS服务,IGS）,来自欧洲的永久连续净洲际 CORS（EPN,euree永久性网络）以及NGS的从美国CORS。     

基于跨层议价博弈的认知无线电网络资源优化分配策略

如何合理分配有限的频谱资源是认知无线电网络的核心问题之一.通过对物理层功率控制和MAC层带宽分配需求的研究,建立以最大化系统吞吐量为目标的跨层优化模型.并在该模型的基础上设计一种基于跨层议价博弈的带宽与功率分配算法(Bandwidth and Power Allocation Algorithm-Cross Layer Bargaining Game,BPAA-CLBG).仿真结果表明该算法可以有效地提高认知无线电网络的频谱利用率,且在系统吞吐量方面较现有算法有明显的改善.     

基于OMNeT++的Ad Hoc网络跨层协议栈仿真

针对OMNeT++的MFW组件中物理层和MAC层模块的错误进行修正和功能改进,实现基于RBAB的IEEE 802.11b协议速率自适应数据传输,建立移动Ad Hoc网络跨层协议栈模型的网络仿真框架,实现将Ad Hoc网络MAC层的速率自适应机制与其路由协议联合优化设计的仿真。结果表明,在移动环境下,采用跨层设计的网络协议栈能大幅提高Ad Hoc网络系统的性能。     

基于DQN的超密集网络能效资源管理

小基站的密集随机部署会产生严重干扰和较高能耗问题,为降低网络干扰、保证用户网络服务质量(QoS)并提高网络能效,构建一种基于深度强化学习(DRL)的资源分配和功率控制联合优化框架.综合考虑超密集异构网络中的同层干扰和跨层干扰,提出对频谱与功率资源联合控制能效以及用户QoS的联合优化问题.针对该联合优化问题的NP-Har...     

基于云模型的Ad-hoc拥塞跨层控制仿真

针对传统网络拥塞控制方法没有考虑到控制丢包率,导致控制效果不佳的问题,提出基于云模型的移动Ad-hoc网络拥塞跨层控制方法.分析移动Ad-hoc网络的分层结构,构建网络拓扑结构模型.运用该模型分析丢包产生的原因,并加以优化.在此基础上为了提升网络链路的使用率、降低网络拥塞程度,在缓冲队列中采用云模型检测网络拥塞情况,调节网络数据的发送速率,从而实现对网络拥塞的跨层控制.通过仿真分析可知,上述方法的控制效果较理想,丢包率较低,有效解决了传统方法中存在较大丢包率的问题,能够为相关工作提供可靠的参考,具有较高的使用价值.     

基于跨层设计的矿山物联网感知层协作网络寿命优化

为了满足矿山物联网感知层服务质量（ QoS）的要求,采用一种基于跨层设计的无线协作通信机制,在Nakagami-m衰落信道中,通过物理层自适应调制编码（ AMC）和链路层混合自动重传请求（ HARQ）协议跨层设计,研究无线通信网络的HARQ协作机制,推导出协作传输系统的总能耗表达式,建立跨层优化模型。基于贪婪策略的思想,提出一种网络寿命最大化的功率分配算法（ NLMPAA）,在保证误码率指标的前提下,在最大功率的约束范围内,对功率矩阵进行优化,使网络寿命最大化。仿真结果表明：基于协作机制的网络寿命明显优于非协作机制网络,本文提出的NLMPAA可以延长网络寿命20%以上。     

密集型无线传感器网络中功率可调节的跨层网络协议

针对无线传感器网络中节点密集的情况,提出了一个功率可调节的跨层网络策略.节点使用不同的发射功率,且使节点有事先规定数量的邻居节点,其中邻居节点数即为节点度.这样,既保证了网络的连通性,又能有效地降低节点间的竞争冲突.将网络中的节点按照层次划分,选择最小传输功率的上层节点作为父亲节点来构造路由树,计算出节点的候选父亲节点集,在父亲节点失效的情况下,选择候选集中的节点传输来解决.实验结果表明,通过这样的策略,可以提高网络的吞吐量,提高数据传输的速率.     

基于LS-RTS机制和功率可调路由的跨层协议

为了降低线型无线传感网络能耗和传输延时,在改进CLM协议跨层方法的基础上融合其他经典机制,提出了一种适应线型拓扑结构的跨层协议。协议删除中继路由判决以优化原通信判决门限;对节点统一标记链编号形成新LS-RTS机制以提高链路传输率;精简时隙单元和多跳传输时序降低数据传输时延;并引入功率可调路由减少节点路由计算负担以此降低节点能耗。仿真结果表明,相较于CLM和CLR-DCE等两种跨层协议,本文提出的I-CLM跨层协议在降低传输时延的同时整体能耗至少降低了18.75%和7.32%,一定程度上延长了网络生存时间。     

认知无线Mesh网络中联合功率控制与信道分配的拥塞避免

受制于频谱资源有限性及链路负载差异性,网络拥塞成为认知无线Mesh网络研究中亟待解决的关键性问题.针对该问题,通过量化节点通信功率等级,并综合考虑网络干扰、链路有效容量及流量守恒等因素,建模了联合功率控制与信道分配的拥塞避免模型.进一步,提出了基于嵌套优化的拥塞避免机制,包括基于遗传算法的功率控制与信道分配、基于遗传算法的路由调度以及基于链路需求的最优路由算法.分别设计了组合编码和序列编码规则及流量守恒的约束控制机制,以保证个体进化的有效性及算法的快速收敛.一系列仿真实验表明该算法能够有效提高网络吞吐量,满足数据传输的实时性需求.     

高斯白噪声信道传感网络能量有效与可靠性研究

无线传感器网络节点的优化可以提高无线传感器网络的性能。基于传感网络的能量消耗特征及数据传输的可靠性与能量消耗间的关系,提出了一种跨层优化方法。它不仅能够均衡能量消耗,延长网络寿命,而且也可保证无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSNs)在加性高斯白噪声信道(Additive White Gaussian Noise Channels,AWGN)下节点间数据传输的可靠性。首先,从数学上严格给出节点个数N*、节点的部署位置d*和节点的传输结构P*、优化问题有解的条件。其次,针对传感器网络距离Sink近的节点耗能较高而离Sink远的节点耗能较低的这一能量消耗特征以及节点数据传输的可靠性与能量消耗成正相关的情况,采用了跨层优化策略,即对离Sink节点近的节点适当降低其可靠性要求以减少能耗从而延长网络寿命,而对于离Sink节点远有能量剩余的节点提高其可靠性以充分利用其剩余能量,从而使得数据传输的可靠性在满足要求的情况下让网络能量消耗均衡,并延长网络寿命。最后,理论分析和实验结果表明,提出的跨层优化方法可以使网络寿命延长10％～90％,使网络的可靠性提高20％,具有较好的意义。     

无线网络中基于显式拥塞反馈的TCP协议跨层设计研究

无线网络的特殊性使得有线网络下TCP的拥塞控制方法不能直接应用在无线网络中,因此出现了一些跨层设计方法来优化TCP的性能.但是目前跨层优化的实现方法中没有充分考虑与已有TCP协议的相互融合,使得其应用受到一定的限制.为此,提出了基于显式拥塞反馈的TCP协议跨层设计模型,并详细讨论了其可行性、兼容性和扩展性.该模型对混合网络中的TCP协议的研究具有较好的参考价值.     

基于跨层设计的认知无线Mesh网络拥塞反馈研究

在认知无线Mesh网络中,由于信道状态变化导致的链路负载差异,网络拥塞成为影响认知无线Mesh网络系统性能的重要因素。针对这一问题,提出了基于最大最小公平策略的拥塞反馈算法。该算法通过综合分析基于随机搜索-遗传算法的多速率编解码调制、多重数据流的信道分配机制,以及优化的路由选择三种机制的网络资源分配约束条件,来构建跨层模型,计算网络拥塞。同时,通过拥塞值反馈,实现对物理层、链路层和网络层的联合跨层优化,最大程度避免网络拥塞。仿真结果表明,该算法在网络发生拥塞时收敛更快,能够有效避免拥塞,均衡负载,并能提升网络吞吐量。