低压电力线通信分簇路由算法及网络重构

低压配电网具有物理拓扑未知和电力线信道时变性特征。为提高低压配电网窄带电力线载波通信系统可靠性,提出并讨论一种基于非交叠分簇算法的电力线通信组网及路由重构方法。该算法可以根据信道质量的变化动态地建立、维护、优化电力线通信网络路由,保证通信网络的有效性。在此基础上,进一步提出并比较两种组网时间序列分配算法,完善了该路由算法。仿真试验表明,该路由算法具有很大的灵活性、实用性和有效性。     

基于蛛网的新型电力线通信组网算法及通信协议

针对低压电力线载波通信可靠性低的问题,提出了人工蛛网通信网络模型,并建立了相应的数学模型。将三相配电网的MAC层转化成由多个人工蛛网组成的逻辑拓扑。详细叙述了组网过程,提出了中心节点选取算法,制定了自动路由协议。以两状态马尔科夫模型表征用户终端的工作状态,模拟实际中由于信道变化产生的终端节点通信失效。针对数据冲突率、通信流量、链路利用率等方面进行建模仿真对比实验,仿真结果表明新的组网方式及路由协议在提高电力线载波通信可靠性方面具有较大优势。     

低压电力线载波通信路由算法研究

低压配电网拓扑结构复杂未知,电力线载波通信信道干扰与时变造成通信不可靠,影响通信范围。本文对低压配电网拓扑结构进行分析,探讨了自动路由的必要性。在传统的蚁群算法基础上,提出了基于蚁群算法、遗传算法和粒子群算法相结合的混合路由算法。仿真研究表明,该方法能提高收敛速度和保证全局最优。     

低压电力线载波通信的动态路由算法

针对已投入使用的电力线载波中继路由算法存在的可靠性低、自适应能力性和负载均衡性差等缺点,提出了一种新的负载均衡算法-蚁群动态路由算法.该算法结合了信道质量和负载均衡等特性来构造优化目标函数,同时,根据电力线载波网络拓扑结构,改进了蚁群算法(ACS)的转移规则、信息素、禁忌表更新规则.仿真实验表明,采用该算法能够找到有效通信路由线路,并收敛于最优路由线路,大大改善网络中的负载均衡情况,提高了低压电力线载波通信可靠性.     

基于蛛网的新型电力线通信组网算法及通信协议EI北大核心CSCD

针对低压电力线载波通信可靠性低的问题,提出了人工蛛网通信网络模型,并建立了相应的数学模型。将三相配电网的MAC层转化成由多个人工蛛网组成的逻辑拓扑。详细叙述了组网过程,提出了中心节点选取算法,制定了自动路由协议。以两状态马尔科夫模型表征用户终端的工作状态,模拟实际中由于信道变化产生的终端节点通信失效。针对数据冲突率、通信流量、链路利用率等方面进行建模仿真对比实验,仿真结果表明新的组网方式及路由协议在提高电力线载波通信可靠性方面具有较大优势。     

一种基于异层交叠分簇组网的低压电力线蚁群路由方法

针对蚁群算法应用于低压电力线通信(LVPLC)领域存在收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出一种基于异层交叠分簇组网的低压电力线蚁群路由方法.该方法先通过异层交叠分簇算法进行组网,将网络节点分为多个逻辑层,并消除同一逻辑层内节点之间的通信,减少搜寻最优路径的迭代次数,优化了网络结构,然后应用蚁群算法进行路径寻优,建立...     

低压电力线通信信道的多径效应分析

针对低压电力线信道的多径衰减效应,在分析低压电力线信道噪声、衰减和多径特性的基础上,提出采用分集技术降低通信系统误码率的解决方案,并使用矩阵实验对其模型进行仿真验证。仿真结果表明:最小频移键控的电力通信系统采用分集技术可抵抗多径效应。     

一种低压电力线通信改进分级蚁群路由算法

提出了一种应用于低压电力线通信的改进分级蚁群路由算法。首先采用人工蛛网方法对低压电力线通信网络进行组网,将低压配电网分割成由多个人工蛛网子网组成的分级网络;在此基础上,应用改进分级蚁群路由算法进行路径寻优,建立基站与网络内任意节点通信的最优路由。此算法解决了低压电力线通信的路由优化问题,为通过建立路由提高低压电力线通信可靠性提供了新的思路。仿真研究表明,该算法能有效延长低压电力线通信距离,提高算法效率,具有一定的实际指导意义。     

基于能量的非完全分簇路由算法

针对LEACH算法中节点能量消耗过快而容易死亡、簇头选举机制不合理及稳定周期短等问题,为提高网络稳定性,有效利用节点能量,提出了一种非完全分簇路由算法.该算法考虑节点剩余能量来选举簇头,利用基站能量充足的优势,建立非完全分簇,采用平面路由和分簇路由相结合的方式来实现数据传输,以均衡网络负载.仿真结果表明,该算法对比LE...     

面向用电信息采集的WSN非均匀分簇多跳路由算法

针对传统多跳路由协议的“热区”问题,提出一种面向用电信息采集的WSN非均匀分簇多跳路由算法。算法将网络分为虚拟块,并在簇头路由时考虑节点位置和剩余能量的影响,利用三角模融合算子对基于节点位置的隶属度函数和剩余能量隶属度函数进行融合判决,并根据最大隶属度原则选择父节点,优化路由选择。实验结果表明,改进后的算法显著延长了网络生存时间,同时具有更好的负载平衡程度。将该路由算法应用于用电信息采集系统中,能达到较好的性能。     

基于路由树的分布式自适应动态多跳分簇路由协议

针对已有的分簇路由算法中存在的簇间路由路径选择不合理等问题,提出了基于路由树的分布式自适应动态多跳分簇路由协议DADMC。分簇阶段通过设置不同剩余能量的节点不同的延迟时间来让能量高的节点优先成为簇首。簇间路由路径的选择为以sink节点为根节点的动态路由树,每个节点从父节点中选择使得自己路由权值最小的节点作为下一跳。仿真实验结果表明,与已有的分簇路由算法相比,提出的算法可以更好地实现能耗均衡并延长网络生存时间。     

基于能耗均衡的ZigBee温室监控系统分簇路由算法

在ZigBee网络中,传统的路由算法单纯的减少网络的总体能耗,而忽略了网络能耗的不平衡导致局部网络能量的枯竭,导致网络瘫痪的问题。针对这一问题,文中从网络中节点能耗均衡出发提出了一种基于权值机制的非均匀分簇路由算法。实验表明该算法能有效地降低和均衡网络节点能耗,大大延长网络寿命。     

基于低压电力线正交频分复用系统虚载波改进信道估计算法

分析低压电力线信道特性,提出了一种增加导频密度的信道估计算法.该算法用导频取代系统部分虚载波,再将新的正交频分复用符号中的导频进行重新分布,实现导频在系统子载波中等频率间隔分布,依靠导频频率间隔的减小,达到提高信道估计精度的目的;为了防止虚载波数量的减少导致符号间干扰的增加,对滤波器的设计进行了改进,将传统的升余弦窗函数与改进升余弦窗函数进行线性组合.此外,将低密度奇偶校验码应用于系统中,得到更加精确的信道频率响应特性.仿真结果表明,该信道估计算法可获得比传统正交频分复用系统更低的信道估计均方误差和误码率,且不降低系统符号传输速率.     

低压电力线窄带载波现场测试装置的设计及应用

介绍了一种应用于集中抄表的低压电力线窄带载波现场测试装置及测试方法,为低压集中抄表系统的现场检测提供便利.通过对载波通信电路的切换,实现对各类载波方案的电力线载波数据的现场参数提取与解析.通过装置的组合使用,实现现场电力线载波点对点通信质量的检测.该方法适用于对低压载波集中抄表系统现场终端的检测与调试和对现场通信环境的检测与分析     

基于改进粒子群优化算法的电力线通信多径传输模型参数辨识

基于已有的电力线多径传输模型结构,以0.5~20 MHz范围内的实际低压载波通信信道测量数据为样本,将改进粒子群优化算法应用于低压载波通信信道模型的多参数辨识,通过自适应改变惯性权重提高搜索效率,同时采用模拟退火算法并自适应调整退火温度,克服了基本粒子群算法容易发生早熟收敛的缺点。对路径数为4和18的信道模型进行参数辨识的结果表明：与遗传算法相比,改进的粒子群算法可加速收敛,缩短辨识时间,同时提高了拟合精度,克服了参数的分散性,所取路径数越多,拟合效果越好。     

基于改进Q学习算法的低压电力线通信组网及维护方法

为提高组网稳定性,选取合适的低压电力线通信(LVPLC)拓扑控制方法至关重要。针对现阶段组网方法不具备自学习能力使得对动态变化的拓扑反应能力相对滞后导致网络不稳定的问题,提出一种适用于LVPLC局域网多约束的改进Q学习算法。该算法基于绑定载波侦听多址接入协议,将非对称信道组网系统建模为离散Markov决策过程。通过与未知环境的不断交互,关联注册节点信息,建立路由表,经周期性地在线学习训练,节点选择较优的转发方向,优化以网关为树根的簇树;周期性地轮换代理,维护并更新骨干簇树网的逻辑拓扑,延长网络生命周期,保证组网的稳定性。仿真结果验证了该算法的有效性与泛化能力。     

一种改进的低压电力线正交频分复用载波通信的最小均方信道估计算法

研究分析了正交频分复用(OFDM)通信中的最小均方(LMS)自适应信道估计算法,提出了一种改进的变步长LMS信道估计算法。该算法根据εm(k)、εm-1(k)自相关的时间平均估计及其均方误差(MSE),实现了对LMS算法步长的调整。仿真试验结果表明采用改进后的LMS信道估计算法的OFDM系统误码率明显降低,MSE降低了1/10,提高了算法的信道跟踪性能,且运算复杂度小,更适用于低压电力线OFDM通信系统。     

低压电力线载波抄表系统的原理及主站软件的设计

重点介绍了由于其自身的特点而受到广泛重视的低压电力线载波抄表方式的设计原理,并叙述了一种基于Win-dows98、WindowNT4.0平台切实可行的自动抄表系统的主站软件的设计情况。     

无线mesh网络路由算法设计及Linux实现

本文介绍了基于Linux平台的NS2仿真器针对Mesh网络路由协议的仿真过程,分别从分组投递率、平均时延、平均跳数三个方面比较了目前两种典型的路由协议——AODV和DSR的性能,详细介绍了整个仿真过程的步骤。最后,在Linux操作系统上实现了AODV路由协议,并通过视频业务验证了方案的可行性。     

基于混合非凸性二阶全变分和重叠组稀疏的非盲图像去模糊算法

为了解决凸性全变分正则化模型会使重构结果出现非闭合轮廓和非齐整边缘等缺点,设计了混合非凸性全变分耦合重叠组稀疏的图像去模糊算法.重叠组稀疏正则化项很好地考虑了相邻元素之间相互交叉的关系,非凸性二阶lp范数正则化项较好保持了图像的边缘形状信息,同时将这两个正则约束项融入到全变分函数中,可以准确地恢复边缘结构特征以及消除平...