一种基于Q学习的无线传感网络路由方法

针对传统路由算法不能很好解决无线传感器网络的能量消耗和负载均衡的问题,提出一种将路径跳数和能量消耗因素考虑在内的基于Q学习的能量负载均衡算法。通过多跳和残余能量来估计网络状态,从而找到复杂度最低的最优路由策略,得到的数据传输路径满足能量消耗最小与负载均衡两个条件,在降低网络能量消耗的同时也延长了网络的生存周期。实验结果表明了算法在节点存活个数、节点剩余能量分布和节点发送成功率方面均取得较好的效果,同时验证了算法可以降低能量消耗,延长网络的整体寿命。     

无线认知网络中的选择触发协作频谱感知

在无线认知网络中,常规协作频谱感知算法用于增强频谱感知的准确性,但是该算法增加了通信成本以及认知用户的能量消耗。为此,提出一种选择触发协作频谱感知算法(STCSS)。该算法基于当前频谱感知能量阈值判定是否触发二次协作频谱感知,使得协作频谱感知仅在必要时被触发从而降低能量消耗与通信成本。仿真结果表明,对比协作频谱感知算法与精细快速感知算法,STCSS算法可提高检测概率,减少能量消耗以及通信成本。     

Ad Hoc网络中基于能量综合权值的EIW-DSR路由算法

针对Ad Hoc网络中DSR路由算法没有考虑能量消耗而造成的网络"热点"问题,本文提出一种基于能量综合权值的路由算法—EIW-DSR。该算法利用权值综合了路径节点上的能量消耗、剩余能量及其方差、枢纽性等参数,具有能耗低、负载均衡、可靠性强等优点。仿真结果表明,与DSR路由算法和WBDSR路由算法相比,该算法在节省能量消耗、均衡负载、消除网络"热点"、延长网络生命周期方面均得到了较大提高。     

无线传感网络低能耗时间同步的研究

低耗能是无线传感器网络时间同步算法的重要技术要求之一。为了降低同步过程中的能量消耗,提出了一种低能耗LECTS（Low Energy Consumption Time Synchronization）算法。该算法基于TPSN算法的基本思想,在两个阶段同时进行改进来降低能量消耗。在层次发现阶段利用节点之间的距离来限制部分节点广播,降低数据包的发送;在同步阶段结合单向广播和双向报文交换同步机制,也同样降低数据包的发送。通过仿真结果表明,与TPSN算法以及其改进算法STSP算法相比,算法能显著地降低无线传感器网络时间同步的能量消耗,且节点密度越大,节能越显著。     

基于最佳簇数和局部能量最优的WSN分簇算法

无线传感器网络的分簇以及能量消耗模型是决定整个网络的生存周期等指标的关键因素。通过网络节点分布的最佳分簇算法和基于各分簇内节点剩余能量的局部能量消耗最优模型,提出MLECC算法,来获得合理的分簇数和选择簇头,从而延长网络生存周期、降低网络能量消耗速度。实验证明,在分簇以及能量消耗两个关键方面得到优化以后,无线传感器网络的存活和稳定性得到进一步提高。     

无线传感器网络分布式节点定位算法研究

深入分析比较了在无线传感器网络领域中有代表性的4种分布式定位算法,着重关注了算法的能量消耗问题。节点的能量消耗主要由计算和通讯开销组成,对于算法的计算复杂度和通讯开销,做出了定量的分析。在此基础上,对未来的研究与算法的改进提出了建议。     

WSN中基于Robust Position节点定位算法改进的研究

节点定位一直是无线传感器网络研究的热点之一。由于不同应用系统对节点的定位精度有着不同的要求,因此目前并不存在最优的节点定位算法。首先深入分析了具有代表性的两种分布式的节点定位算法,并从定位精度及能量消耗两个方面给出了定量分析结果。在此基础上提出了改进的定位算法:BB_RP算法,通过仿真实验,在定位精度和能量消耗两个方面与原有算法进行定量的分析比较。结果表明,BB_RP算法虽然在定位精度略低于原有的算法,但是在能量消耗和覆盖速度两个指标上有了较大的提高,使得无线传感器网络的生命周期延长。     

基于能量水平的多Sink节点传感器网络路由算法

单Sink节点传感器网络存在着部分关键路径上节点能量消耗过快、路由选择算法单一以及Sink节点失效等问题.首先提出了多Sink节点传感器网络数据收集的系统框架;给出了拓扑发现和维护策略;然后提出了基于最小能量消耗路由算法.在分析了该算法的不足后提出了基于能量水平的路由算法,按照计算得到的能量水平选择最优的路径进行数据传送.实验证明,基于能量水平的路由算法比基于最小能量消耗路由算法能更有效提高传感器网络的使用寿命.     

基于深度Q学习的室内无线网络资源分配算法

针对室内无线网络中的能量消耗过大问题，提出了一种基于深度Q学习的家庭基站发射功率分配算法。首先构造深度学习网络(DLN)，优化室内无线网络的能量效率；然后将能量消耗指数作为奖罚值，利用批量梯度下降法不断地训练DLN的权值。最后仿真结果表明，所提出的算法可以动态调整发射功率，在收敛速度和能量消耗优化方面明显优于Q学习算法和注水算法，可以有效地降低室内无线网络的能耗。     

应用Delaunay图的拓扑控制

无线传感器网络拓扑控制的主要任务是减少节点的能量消耗,从而延长整个网络的生存时间。而无线传感器网络的能量消耗主要集中在无线通信模块上,因此,通过降低无线通信模块的能量消耗和控制邻居节点集,减少通信链路,把通信限制在重要链路中,可以减少节点的能量消耗。基于以上因素,将MG模型与Delaunay图结合,在Delaunay图中限制通信链路并保留最优能耗路,得到MEDel算法。该算法具有强连通性、对称性和平均度有界的优点。     

基于分簇的无线传感器网络编码算法

通过均衡网络能量消耗和延长网络生命周期,以提高无线传感器网络的能量利用率,提出了在无线传感器网络动态成簇算法中对簇头节点进行网络编码的路由算法.在簇的建立阶段,采用节点剩余能量和接收信号强度来完成分簇,解决了部分节点因能耗过度而过早失效的问题;在数据采集阶段,采用基于簇头进行随机线性网络编码的方法,有效降低了传输到网关节点数据包的数量,减少了网络能量的耗用.仿真实验结果表明,该算法与标准协议AODV相比,有效的均衡了节点能量消耗,提高了能量使用效率,改善了网络吞吐量和端到端延迟.     

多等级通信半径的无源传感器网络中的覆盖问题

无源传感器网络是近年来兴起的一种新型的网络结构,可用于解决传统无线传感器网络能量有限、寿命受限的问题.在无源传感器网络中,每个无源传感器节点配备有能量收集模块,可以从周围环境中获取能量.由于周围环境中的能量是无限的,这样,从能量的角度来讲,无源传感器网络的网络寿命是无限的.这样就解决了传统无线传感器网络寿命受限的问题.然而,由于周围环境中的能量源具有能量低、分布不均匀等特点,导致无源传感器网络中的覆盖问题比传统的无线传感器网络中的覆盖问题更加复杂.为了解决无源传感器网络中的覆盖问题,同时也为了让无源节点更有效地利用环境中的能量,考虑了一种具有多等级通信半径的无源节点,并提出了基于多等级通信半径的无源传感器网络中的覆盖问题.证明了这个问题是NP-Hard问题.提出一种基于贪心策略的近似算法,解决了这个问题,并证明了该算法的近似比.同时,采用模拟实验的方式验证了该算法的性能.根据实验结果,该算法是有效且可靠的.     

绿色移动边缘网络中可靠的虚拟网络功能部署技术研究

绿色移动边缘网络(GMEN)是一个新兴的分布式网络,它将可再生的绿色能量作为边缘节点运行的主要能源,从而减少从电网中获取的能量。在GMEN中,网络服务供应商可以将多个虚拟网络功能(VNF)按照特定的顺序组成服务功能链(SFC)来处理用户的请求,这些VNF可以以软件实例的形式被灵活地部署在边缘节点上来高效地利用绿色能量。为了保证服务的时延和可靠性要求,需要把多个备份VNF(BVNF)部署在距VNF k跳范围内的节点上,以便在VNF发生故障时能代替它继续提供满足时延要求的服务。然而,每个地理分散的边缘节点收集到的绿色能量是动态变化的,如果VNF周围的节点所收集的能量减少并小于运行BVNF所需的能耗,则需要从电网中获取额外的能量来保证它的运行。因此,根据节点收集的绿色能量和使用计算、通信等资源所消耗的能量速率,制定在线的VNF和BVNF联合部署方案,使得边缘节点从电网中获取的能量被最小化,同时保证服务的时延和可靠性要求,是一个NP-hard问题。目前,已有许多工作对这一问题进行了研究,并取得了一定的成果,但在实际的应用中仍面临着一些问题。为了更深入地推进该领域的研究,对近几年的最新研究成果进...     

超网络能量研究与应用

图能量是图论研究的重要内容,图能量及其变种已在无向图、有向图、混合图等其他多种类型的图中得到很多成功的应用.超网络是一类较传统意义上的复杂网络更为复杂的网络.大多数图能量均是基于矩阵特征值计算得到的,无法推广应用到超网络中,应用范围受限.基于网络维数的网络能量已先后应用于无向图、有向图等多种类型图的分析研究中,并与无向...     

无线网络中基于编码感知的能量优化路由算法

由电池供应电量的无线通信网络中,数据需要通过作为路由的中间节点进行传输,所以这些中间节点的能量消耗对整个网络的生存有很大的影响。本文从延长网络生存时间的目的出发,提出了一种能量优化的编码感知路由协议COER(Coding-aware based Optimal Energy Routing),利用能量门限值以及相对剩余能量来均衡网络节点能量的消耗,同时用网络编码来减少能量的消耗,并将两者统一来实现网络能量的优化。仿真结果表明:COER能够减少传输能耗,均衡网络能量消耗,延长网络生存时间。     

发射功率可变的无线传感器网络能量级别选取

针对一种无线传感器网络节点的发射功率可变,其最大发射半径是最小能量发射半径r的k倍,即kr的传感器网络,研究节点最佳能量发射半径ir的设计问题。通过数学分析得到能量消耗公式,给出最优的能量发射级别k的计算方法。采用优化的发射功率相比采用固定功率的发射方法能够大幅度地提高网络寿命,对传感器网络的优化具有较好的指导作用。     

能量均衡的无线传感器网络节点路由算法

为了提高无线传感器网络的生存时间,提出一种能量均衡的无线传感器网络节点路由算法。首先利用能量阈值和节点剩余能量将节点归类为2个区域,使得不同区域的节点当选为本轮簇头节点的概率不同,在数据稳定传输阶段,簇头与基站之间采用单跳与多跳相结合的通信方式,最后采用仿真实验测试算法的性能。结果表明,本算法有效提高了网络的能量利用率,能够实现节点之间的能耗均衡,使无线传感器的网络生存时间得到延长。     

无线传感网中基于能量矩阵的多簇头分簇算法

在能量异构的无线传感器网络环境下,提出了一种基于能量矩阵的剩余能量预测模型和新的聚簇路由协议。模型中引入卡尔曼过滤算法,协议中节点通过建立相邻节点剩余能量预测机制,使选举簇头节点的概率与节点当前剩余能量直接相关,以均衡节点的能量消耗,延长网络寿命。此外,还通过多簇头方法,提高数据传输可靠性。仿真实验结果表明,LEACH-EM协议在延长网络生命周期和减少能量消耗上比其他协议有了很大改善。     

自组网中的能量有效路由协议

论文对自组网中的能量有效路由协议进行了总结,把自组网中的能量有效路由协议分为三类:最小传输功率路由,能量均衡消耗路由以及关机节省空闲时节点能量消耗策略,并对这三类能量有效路由方案进行了详细分析,讨论了这几类能量有效路由协议中存在的问题,并提出了解决方法,最后指出了将来能量有效路由协议的发展方向。     

一种综合能量和节点度的传感器网络分簇算法

针对无线传感器网络分簇过程中簇首耗能过快问题,提出了一种综合节点剩余能量和节点度数进行簇首选取的分簇算法ENCA(energy and node degree synthesized clustering algorithm).该算法在每轮的簇首选取中考虑了每个簇内所有节点的剩余能量和平均剩余能量,并在每个簇中依据节点的度数优化簇首的选择.在算法运行过程中,在保证网络连通的同时,避免了能量较低的节点当选为簇首.仿真结果表明,与LEACH算法和ACE算法相比,ENCA算法均衡了网络中节点的能量消耗,有效延长了网络寿命.