AF-MIMO系统机会中继选择算法

在没有直传链路的AF-MIMO协作通信系统中,针对节点发送功率和转发功率未知情况下的最佳中继选择问题,提出了一种机会中继选择算法。该算法通过理论分析和数学推导,分别研究了协作中继数目和系统各部分的功率分配对信道容量的影响,并依据瞬时信道信息推导出简易判别式,利用最大-最小化准则选择出最佳中继,在没有增大算法复杂度的同时提升了系统信道容量。仿真结果表明,该算法选择出的最佳中继在信道容量性能方面较已有算法有一定提高,验证了所提选择算法的有效性。     

协作通信中的中继节点选取和功率分配联合优化

为了优化协作通信系统的性能,提出了一种基于信道容量增益的中继节点选取策略,并在此基础上提出了源节点和中继节点最优功率分配算法。通过采用凸优化的算法,功率在源节点和中继节点间得到了合理的分配。理论分析和仿真验证表明,所提算法能以较低的复杂度显著提高系统性能和功率效率,因而可以有效地用于基于中继传输的协作通信中。     

能量采集衬底式认知协作中继网络安全中断概率分析

能量受限协作中继网络频谱利用率低,生存周期短,无线信道开放性所带来的物理层安全受到威胁,对此,将功率信标辅助射频能量采集技术、认知无线电技术和协作中继网络相结合,构建了一种新的中继节点分散布置的能量收集2跳认知协作中继网络;引入单窃听节点对第2跳传输进行窃听,并结合主动和被动窃听方式提出了最优中继选择和次优中继选择方式,推导了2种中继选择方式下次网络安全中断概率闭合式.数值计算和仿真结果表明,主接收节点和中继数目、中继和窃听节点位置设置、能量采集比例、能量转换效率以及信道容量和安全容量阈值都会对次网络安全中断性能产生显著影响.最优中继选择方式下的次网络安全中断性能明显优于次优中继选择方式.功率信标信号功率或干扰约束的增大使得次网络安全中断概率降低,并趋于饱和.     

一种基于蚁群算法优化的WSN分簇路由算法

为了实现无线传感器网络对节点能量的高效利用,提出了一种蚁群优化的分簇路由算法CRAACA。该算法引入簇内平均剩余能量参数,对簇首选择阈值进行改进,以均衡簇内能耗;根据节点间的位置关系建立节点的可中继节点集,控制蚁群算法的搜索空间;蚁群在对可中继节点集进行路径搜索时考虑节点间的距离和节点的剩余能量,以生成节能和较好均衡网络能耗的多跳网络路由;对生成的多径路由依相应概率选择数据传输的路径,提高数据传输的可靠性。仿真结果表明,该算法在网络能量的利用效率、数据传送成功率,以及延长网络生存周期等方面具有较好的性能。     

异构无线通信系统的协同中继节点选择

提出了一种基于协同机理的异构无线网络融合机制,并就协同中继节点选择给出了一种基于效用函数的理论优化模型. 该模型在保证第1跳和第2跳链路传输速率匹配的前提下,能从全局优化的角度选择最佳的中继节点. 为了降低计算复杂度,给出了一种次优的异构协同中继节点选择算法. 仿真结果表明, 所提出的协同中继节点选择算法能显著提高异构网络的性能.     

多用户协同移动ad hoc网络自治式中继选择算法

针对多用户协同移动ad hoc网络多源中继选择,拟通过较少的信息交互减少系统开销、提升网络性能。设计一种两阶段自治式协同中继选择算法,将中继选择划分为两阶段:源节点组中继选择和空闲节点组中继选择,其中源节点组中继选择按照随机方式或基于信噪比最大原则进行,而空闲节点组中继选择基于中继域为每个源节点生成可选中继子集,避免多个源节点竞争同一候选中继节点。理论分析和仿真结果表明,相比于FPT(fixed priority transmission)机制,两阶段自治式协同中继选择算法能获得更高的包传输率。     

OCIGM:面向DTN路由的优化控制信息生成方法

在延迟容忍网络(DTN)中,现有路由算法大多仅考虑网络的局部资源状况进行中继节点的选择,无法使全局网络性能达到最优或次优.对此,提出面向DTN路由的优化控制信息生成方法(OCIGM).该方法能评估不确定的全局网络状态,进而生成对DTN路由的优化控制信息.移动终端根据优化控制信息通过限制消息的副本数调整路由策略.仿真结果表明,喷雾等待路由算法在OCIGM优化控制信息生成方法的作用下,其网络开销、消息丢包率有所降低,消息转发成功率有所提高.     

改进的协作中继节点选择策略

协作伙伴的选取是影响协作通信网络性能的重要因素.为了增加系统可靠性及降低复杂度,提出了结合信道状态信息及距离信息的中继选择策略,探讨了中继选择标准和公式推导.选择因子是根据S-R瞬时信道增益和R-D距离共同确定,然后根据该因子得到最佳中继节点,同时给出选择策略的步骤.仿真结果表明,该策略能有效降低误码率,性能优于距离信息的中继点选择算法,运算量及复杂度低于瞬时信道信息的中继点选择算法.     

改进最小生成树算法在移动自组织网络路由选择中的应用

针对移动自组织网络的动态性和多跳网络特性,在路由选择中提出改进最小生成树算法.设计过程中既考虑节点间的直通中断概率,又考虑多跳次数对信道容量的影响,通过调整最小生成树得到源节点与目的节点间最佳路由.实验结果表明:改进最小生成树算法可以获得更高的信道容量.     

应用于中继蜂窝网络的混合式协作中继选择算法

提出一种应用于中继蜂窝网络的混合型协作中继选择算法(HCRSA). 当用户采用中继传输时,为实现协作通信,HCRSA算法根据当前小区中的用户密度情况,动态地选择了基站和中继节点之间的协作传输,或中继节点和协作用户之间的协作传输. 仿真结果表明,与固定中继选择相比,HCRSA能根据网络中的实际情况选择不同的协作中继机制,充分利用协作中继来有效提高用户容量,提升系统性能. 性能。     

基于改进蚁群的BP神经网络WSN数据融合算法

为了保证无线传感器网络（WSN）在深井中能有效地工作,提出了一种改进蚁群的反向传播（BP）神经网络WSN数据融合算法（IFA-IACOBP）.通过规划蚂蚁运动方向和引入节点剩余能量对蚁群算法启发因子进行改进,优化蚂蚁下一跳节点选择概率,利用改进后的蚁群算法对BP神经网络进行优化,引入井下WSN数据融合,数据经两级融合处理后,能去除大部分冗余信息.仿真实验结果表明,IFA-IACOBP算法能有效减少网络数据通信量,提高数据实时性,降低网络能耗,延长网络寿命.     

Opportunistic best-relay node selection for cooperative transmission improvement over underlay cognitive radio networks

In cognitive radio (CR) relay networks,most previous work concentrates on maximizing physical layer quality of service (QoS),e.g.,spectral efficiency and achievable data rate,as relay selection criteri...     

一种新型动态协同节点选择策略

针对编码协同网络中的协同节点选择问题,提出了一种速率自适应协同与动态最大化网络生存期相结合的协同节点选择算法(RAC-DPLM)．该算法联合考虑了业务期望的传输速率、信道状态信息(CSI)以及剩余能量信息(RSI)对网络生存期进行优化．通过将非线性优化问题转化为线性规划问题,不仅降低了算法的复杂度,而且达到对网络资源的动态分配,进而为不同的业务速率提供QoS保证,并有效地延长了网络生存期．在不同参数下的仿真结果表明: 相对于固定协同节点选择算法,该算法在保证业务QoS的前提下,将网络生存期延长了4～6倍．     

基于混合蒙特卡罗算法的网络隐式节点监测方法研究

为了提高动态分簇传感网络的节点转发能力,提出了一种基于混合蒙特卡罗算法的网络隐式节点监测方法.首先,采用分布式均衡控制方法进行网络节点优化设计,构建动态分簇传感网络的输出信道模型.其次,利用自适应链路转发协议进行网络的路由探测设计,构建动态分簇传感网络的隐式节点路由均衡控制模型,提取隐式节点输出信息的关联特征量.最后,利用混合蒙特卡罗算法进行特征检测和信息提取,根据网络隐式节点的特征规律性分布对网络隐式节点信息进行监测.仿真结果表明,本文方法对网络隐式节点具有较好的监测效果,对网络隐式节点监测的最高丢包率仅为0.05,显著低于蚁群算法(0.29)与PEAS算法(0.48).     

基于交替方向乘子法与深度强化学习算法的资源分配

为了研究在有限信道状态信息下,密集型网络的资源分配问题,提出了交替方向乘子法结合深度强化学习算法的模型驱动学习框架。该框架区别于数据驱动框架,能够根据具体问题进行一对一建模。针对资源分配的问题建模内容包括：将基站选择、功率和子载波分配用交替方向乘子法进行交替优化;用深度强化学习算法优化权重,求解目标函数,提高算法性能;框架利用有效信道状态信息而非多余信息,降低了通信开销;加强对最低用户服务质量要求参数的约束,可以在保证用户的体验下最大化小区频谱效率。仿真结果表明,该模型驱动学习框架在较少的迭代次数下即可收敛。     

潮间带无线传感器网络路由算法

以潮间带无线传感器网络（IT-WSN）为例进行深入研究,提出期望剩余传输次数（PRTX）算法.PRTX算法充分考虑网络端到端延迟时间、节点剩余能量、邻居节点之间的距离,以及链路质量,形成一个综合性的路由判据,并利用指数加权平均算法加强路由选择的稳定性.仿真实验结果表明,PRTX路由算法在网络生命周期上比经典算法期望传输次数（ETX）提升了约19%,保障了较高的收包率,并且在节点通信距离变化时具有较好的性能稳定性.同时仿真实验与实际实验都表明,PRTX算法在网络端到端延迟时间上比经典的ETX算法降低了约10%,并提升了网络能量消耗的均衡性.     

Optimal power allocation and optimal relay selection for D2D communication

Cellular users can be regarded as relay nodes in cooperation with the Device-to-Device (D2D)communication so as to lower the cost, improve spectrum efficiency and solve the problems of network coverage, as well as improving service quality. In this paper an optimal power allocation and optimal relay selection algorithm based on network coding is proposed for using cellular users in the bidirectional relay nodes system. By fixing the total power of the D2D link to be transmitted, this algorithm optimizes the transmission power of each node, and selects the relay node which can maximize the channel capacity of the D2D link as the best relay node. Simulation results show that compared with other protocols, the proposed protocol can significantly improve the channel capacity of the D2D link.     

移动性受限物联网应用中基于图论的高效数据采集策略

针对物联网数据采集应用,研究移动性受到限制的汇聚节点对数据采集性能和能量有效性造成的影响,提出能量有效的数据采集策略.基于图论基本原理对系统进行分析,建立借助方格的网络分层描述方法.提出数据采集中的能量分层优化HOEE问题,采用基于启发式算法的匹配算法来匹配节点方格,制定能耗均衡的数据包上报策略.NS-3仿真实验结果表明,HOEE数据采集策略具有优越性,与最短路径树、最大数据量最小路径以及随机采集策略相比,网络寿命能够有效提高约30%,维持较高的数据采集性能.在具有移动性受限的汇聚节点的物联网应用中使用HOEE数据采集策略,能够提高网络寿命,保证数据采集性能.     

基于孤立点的全局最小MPR集选择算法

针对OLSR协议中采用贪婪算法选择最小MPR集存在的冗余问题,提出了基于孤立点的全局最小MPR集选择算法。通过逐步剔除可达数最小的一跳节点,产生新孤立点,获取最小MPR集;当可达数最小的一跳节点不唯一时,考虑全局MPR节点的影响,优化整个网络的MPR节点数量。仿真结果表明:本文所提的MPR选择算法相对于基于贪心策略的MPR选择算法,整个网络MPR节点数量减少7%,控制消息开销明显降低,网络性能得到提高。