认知无线网络中基于遗传算法的异构信道频谱感知策略

在具有异构信道的认知无线网络环境中,各异构信道具有不同带宽、不同感知时间、不同使用概率、不同稳定度。在给定的时间槽内,感知的信道数目不同,以及感知的信道不同,频谱感知获得的带宽也不同,并且频谱感知耗费的时间也不同,传输的时间也不同。因此,针对如何选择待感知的信道,提高次用户获得的带宽,以及用于传输的时间,提出基于遗传算法的异构信道频谱感知策略GAHS(Genetic Algorithm based on Heterogeneous channels spectrum Sensing strategy)。仿真结果表明GAHS能提高节点获得的带宽和用于传输的时间。     

移动网络中基于数据到达速率的数据传输能耗优化策略

数据传输能耗是移动网络能耗的重要部分,提高数据传输能耗效率是优化移动网络能耗的重要课题。考虑数据具有传输延时的要求,研究了基于数据到达速率的数据传输平均能耗最小化问题。利用无线信道质量随机变化的特征,构建基于数据到达速率的平均能耗最小化问题,然后将其转化为最优停止问题,证明最优停止规则存在。最后通过求解最优近视停止规则来获得各侦测时刻的最优传输速率阈值,实现基于数据到达速率的数据传输能耗优化策略。对提出的策略与其他策略就平均能耗、平均传递率和平均调度周期进行了仿真对比,结果表明提出的策略具有较小的平均能耗和较高的平均传递率,取得了较好的能耗优化效果。     

基于相似性度量的无线网络数据传输信道优化

在无线网络数据传输和通信过程中,由于网间路由的损伤和通信码元之间的码间干扰,导致数据传输信道失衡,需要对无线网络数据传输信道进行抗干扰滤波和均衡设计,实现无线网络数据的高保真性传输。传统方法采用复合链路相干均衡算法进行无线网络数据传输信道优化,随着通信信道载波数量的增长,导致信道均衡稳定性不好。提出一种基于数据通信码元相似性度量的无线网络数据传输信道优化算法,通过构建无线网络系统模型和信道模型,对无线网络的数据信息进行码元相似性度量和特征提取,以此为基础采用IIR滤波算法实现对信道干扰码元的滤波和抗干扰算法改进,实现对无线网络的数据传输信道优化和均衡设计,提高数据通信码的保真性传输能力。仿真结果表明,采用该算法能有效实现无线网络数据传输信道优化构建,信道的均衡性能和抗干扰性能较好,降低了数据传输的误比特率。     

基于感知时间和传输时间的认知无线网络单信道选择联合优化模型

为了确保认知无线网络中次用户对主用户的干扰低于预定值的同时,最大化次用户系统的吞吐量,减少次用户丢失频谱机会的次数,提出单信道模式下次用户感知时间和传输时间被联合优化的算法。在单信道模型中,次用户以混合接入策略与主用户共享一条信道,通过综合考虑对主用户的干扰和次用户频谱机会丢失两个因素,对传输时间和感知时间进行联合优化。经过与固定的感知时间和传输时间算法仿真分析对比,验证了算法的有效性。     

认知无线网络中多信道频谱感知周期优化算法

为了使认知无线电次用户发现并使用更多的空闲频谱资源,提出了一种多信道频谱感知周期优化算法。针对实际网络中各授权信道使用规律的不同,本文基于交替更新理论建立了多信道状态转移模型,将各信道感知周期的选取建模为一个带约束条件的多目标优化问题,并采用遗传算法对其求解,获得了相对较优的多信道感知周期向量。仿真结果表明,本文提出的目标函数能够有效衡量多信道空闲频谱资源检测率。当目标网络中包含8个授权信道时,所提算法可发现的空闲频谱资源占实际空闲频谱资源的68.23%,相对于以相同周期对各信道进行频谱感知的OFDM机制提高17.68%。     

认知无线网络信道接入协议

由于认知无线网络(cognitive radio network,简称CRN)固有"二次利用"的特性,使其日益得到重视.而作为CRN核心构成的MAC(medium access control)协议,业已成为当前各研究机构的一个热点.主要对频谱感测技术、信道接入技术等MAC层核心设计问题进行了探讨,并针对认知无线网络MAC的特性及需求进行了分析,然后对设计MAC频谱感知技术、信道接入技术、频谱共享技术等相关研究进展进行了归类总结.最后指出了当前面临的主要研究难点及挑战,并提出了一些方向性建议.     

多射频无线网络中多信道分配方法的研究

针对多射频多信道无线网络信道分配中用户收益不均衡和网络资源利用率低的问题,给出了一种基于博弈论的信道分配策略,该策略在考虑信道分配有效性、公平性的同时,基于不完美信息博弈,给出了一种使网络负载更均衡的算法,并通过实验仿真验证了算法的鲁棒性和有效性。     

一种认知无线网络中公共控制信道的动态建立方法

针对目前对认知无线网络公共控制信道研究较少的现状,提出了一种在不增加额外成本、不采用其他通信方式且不影响授权用户使用的前提下,根据信道空闲程度优先序列动态建立认知无线网络公共控制信道的方法。用网络行为仿真软件OPNET建立基于该方法的完整的系统模型和仿真环境,根据仿真结果设计了基于"通信成功率"和"公共信道建立时间"加权的通信质量优化方案,提出了相应的归一化性能函数,并以此为基础确定了优化预设公共控制信道数目这一主要参数。     

基于压缩感知的信道估计技术

通信系统中的传统信道估计方法均基于多信道密集型假设,导致频谱利用率低下,压缩感知理论为解决这一问题提供了一种新的途径。本文介绍了压缩感知基本理论,探讨了压缩感知应用于信道估计的可行性,详细分析了压缩感知信道估计技术的MP算法、OMP算法、CoSaMP等几种重构算法。研究表明基于压缩感知理论的信道估计方法能利用较少的导频信号达到与传统方法相比拟的估计性能,从而提高频谱利用率。     

无线传感器网络仿真平台能耗模型研究

GloMoSim不具备能耗模型,无法对能耗进行仿真,将其应用于无线传感器网络仿真时存在较大局限性.为了使GloMoSim能够满足无线传感器网络能耗仿真的需要,根据GloMoSim的平台架构和仿真原理,结合无线传感器网络的工作特性,提出了基于节点状态能耗权值和持续时间的能耗模型,并扩展了GloMoSim的能耗仿真功能.利用扩展后的GloMoSim对AODV协议能耗进行了仿真实验,并与NS2的仿真结果进行了比较.实验结果表明,能耗模型能够正确的仿真协议的能耗,且相对NS2,能耗模型配置更加方便.因此,能耗模型具有良好的可靠性和易用性.     

面向无线传感器网络能耗优化研究

针对无线传感器网络可靠性、实时性和性能等方面的要求,提出了一种核函数估计和KD树编码技术数据传输方法。为有效提高网络性能,将核函数技术与数据编码机制结合在一起,利用核函数估计采集的数据模型,协调不同节点之间的通讯,以达到降低网络的能量消耗和带宽占用的目标。在仿真实验中,采用以上机制的无线传感器网络能够有效地减少网络的能量消耗,延长网络的生存期,并能够通过传输模型的参数来减少网络的数据流量。     

无线可充电传感网的高能效移动充电策略

采用无线能量传输技术的移动充电在无线可充电传感网的能量供给中扮演着重要角色。现有相关研究通常忽略了节点在等待充电时的能耗,简化对节点剩余能量阈值的假设,容易使节点耗尽能量而暂停工作。针对这一问题,文中提出一种新的移动充电策略,建立一种节点剩余能量预测模型以匹配节点的充电需求,分别构建了带权路径最小化以及基于带权路径的能量分配最大化问题,并分别采用遗传算法与线性规划对两者进行求解。通过仿真对所提移动充电策略进行了评估并与现有研究进行了对比。结果显示,所提移动充电策略有更高的移动充电能效,可维持网络长期正常工作。     

基于能耗量化传导的WSN路由探测算法

为了降低无线传感器网络(WSN)路由节点的能量损耗,提高网络的寿命周期,需要进行路由节点的优化分布设计。传统方法采用CSMA/CA有限竞争的信道分配模型进行WSN的路由探测算法设计,实现能量均衡,在节点规模较大和干扰较强时,节能的能耗开销较大。提出一种基于能耗量化传导的WSN路由探测算法,首先建立WSN的分簇能耗调度模型,以能量控制开销、丢包率、传输时延等为约束参量指标进行路由探测的控制目标函数的构建,然后采用路由冲突协调机制进行能耗量化分配,结合WSN传输信道的能量传导均衡模型实现WSN路由的优化探测和WSN节点的优化部署。仿真结果表明,采用该方法进行WSN路由探测设计时网络的能效较高,传输时延和误码率等参量指标的表现优于传统方法。     

无线传感器网络能量高效综述

综述了无线传感器网络中能量高效的相关工作。结合其自身特点,首先对传感器网络能耗和能量高效途径进行了分析,然后结合已有研究,从无线传感器节点和无线传感器网络两方面阐述了能量高效策略。     

能量捕获无线传感器网络中速率自适应路由算法

能量捕获无线传感器网络是无源感知技术中非常重要的一类,它能够有效解决节点能量受限的问题,保持网络运行的持续性.现有的路由方法并未充分利用节点的能量捕获特性,也没有考虑到链路的成功收包率和节点的传输速率.为进一步提高网络的性能,提出了一种结合链路成功收包率的速率自适应路由算法.通过对节点的剩余能量和链路的成功收包率进行建模,给出了一个节点可作为路由中继节点所需要满足的两个条件;基于优化方程,为传输路径上的每一跳节点自适应配置时延最小化的传输速率;提出路由发现步骤来找出端到端传输时延最小的传输路径.实验结果表明,相比于固定传输速率的路由算法,所提算法所得到的传输路径具有较低的端到端传输时延和较高的吞吐率.     

一种无线传感器网络覆盖能耗平衡优化策略

在无线传感器网络中,对目标区域的覆盖程度以及网络能耗是衡量其性能的重要指标,通过对节点的合理配置,有利于保证网络覆盖,平衡网络能耗。针对节点感知距离可调的无线传感器网络,提出了一种无线传感器网络覆盖能耗平衡优化策略,该策略以满足一定的网络区域覆盖质量为前提,以覆盖能耗平衡为优化目标,采用粒子群算法,首先对网络中的节点布局进行动态优化,在此基础上通过合理调整节点感知距离,使得网络覆盖能耗性能最优。仿真结果表明,与传统节能覆盖方案相比,该策略能够有效减少感知重叠区和感知盲区,提高网络区域覆盖质量,降低网络能耗。     

WSNs中基于信任度的节能机会路由算法

为了防止网络中存在的潜在恶意节点被加入到机会路由的候选转发集中,减少网络能量的消耗,并保证数据的可靠传输,提出了一种在无线传感器网络中基于信任度的节能机会路由(Trust Based Energy Efficient Opportunistic Routing in Wireless Sensor Networks,TBEEOR)算法。该算法根据网络的拓扑结构计算节点的代数连通度,进而计算节点的连通度诚意;再联合节点的转发诚意和ACK诚意,利用信息熵的概念计算综合信任度;最后,用节点的综合信任度来计算节点之间通信和协作造成的能量消耗,从而得到网络的预期成本。此外,该算法能够有效地识别和判断网络中的恶意节点,进一步减小了恶意节点对网络性能的影响。实验结果表明,TBEEOR算法有效地保证了数据传输的可靠性,有助于延长网络生命周期,从而增加了网络吞吐量,减少了网络能量消耗。     

移动多sink传感器网络数据发布协议的QoS保障研究

在移动多sink无线传感器网络应用中,传感器节点感知目标信息并暂存起来,sink通过向网络发出查询来收集感知信息,如何保障数据发布过程中的服务质量(QoS)是具有挑战性的工作。首先分析数据发布过程的特点,提出将能量消耗、查询成功率和服务时延作为数据发布协议服务质量的核心指标。然后讨论了数据发布协议相关技术与QoS核心指标间的关联关系,给出数据发布协议的QoS协商过程。最后分析了未来的研究趋势,为QoS感知的数据发布协议设计提供参考。