基于自适应遗传算法的无线激光通信网络负载均衡成簇算法

由于无线激光通信网络吞吐量低、节点传输延时高和存在分组丢失率多等问题，提出基于自适应遗传算法的无线激光通信网络负载均衡成簇算法。利用AGCH算法对无线激光通信网络节点进行分组和成簇，从中取得簇头节点，构建资源调度模型，利用该模型对簇头节点中的资源进行分配调度，采用自适应遗传算法对建立的模型进行求解，以此提升无线激光通信网络负载均衡效果，实现无线激光通信网络负载均衡。实验结果表明，通过对该算法进行网络吞吐量测试、节点传输延时测试和分组丢失率测试，验证了该算法的有效性强、实用性高。     

遗传算法在无线传感网络节点数据调度中的应用

常规的网络节点数据调度方法使用随机部署法感知网络节点,随着运行轮数增加网络中的失效节点数量越来越多,导致网络节点存活率过低,因此需要基于遗传算法,设计一种全新的无线传感器网络节点数据调度方法。以各个资源分配特征为基础,绘制单信道通信框架,提高数据吞吐量,有效地分配数据调度竞争信道,结合信道输出值,应用遗传算法构建网络节点数据高效调度模型,从而完成无线传感网络节点数据调度。实验结果表明,文章设计的基于遗传算法的无线传感网络节点数据调度方法,在不同调度轮数下的网络节点存活率均较高,证明遗传算法在网络节点数据调度中有重要的应用价值,可以为后续网络优化调度提供参考。     

监测无线传感器网络休眠调度算法

休眠调度设计是无线传感器网络一种重要的通信节能方法。针对监测典型应用,为了实现长时间的监测应用要求,充分利用冗余部署提供的能量资源,提出了一种能量相关的分布式自适应休眠调度算法。算法利用极大独立集构建思想,结合节点层次级别、实时的能量消耗、连通度等信息动态选择连通支配节点集作为网络骨干,使得网络活跃节点数量最小化。仿真试验分析表明,算法能够有效地利用冗余节点提供的能量资源,扩展了网络的生命周期。     

激光传感节点通信中的低能耗调度算法

在路由冲突下的激光传感节点通信中,低能耗调度传输信道受到多径效应的影响,导致调度的负载均衡性欠佳,信息传输的误码率较高。为了提高调度算法信道资源均衡调度能力,提出基于自适应反馈均衡控制技术的低能耗调度算法。首先,构建路由冲突下的激光传感节点通信低能耗调度算法传输信道模型,分析激光传感节点通信低能耗调度算法信道的多径特性;其次,采用线性随机化检测方法进行激光传感节点通信低能耗调度算法的信道码间干扰抑制;最后,结合自适应反馈均衡技术进行信道均衡设计,进行激光传感节点通信传输低能耗调度算法信道的多径抑制,实现激光传感节点通信低能耗调度算法信道资源均衡调度。测试结果表明,采用该算法进行激光传感节点通信传输低能耗调度的均衡性较好,抗干扰能力较强,输出误码率较低。     

无线传感器网络中的分布式Voronoi覆盖控制算法

以覆盖部分目标区域的传感器网络为研究背景,在通信半径不小于2倍传感半径的条件下,提出了一种维持网络原有覆盖范围、连通性的分布式Voronoi覆盖控制算法.首先,提出了一种基于局部Voronoi区域的冗余识别规则,其计算复杂度与节点密度无关;然后,提出了一种能量优先的Voronoi调度规则,通信相邻、局部Voronoi不相邻的节点可以同步执行冗余识别,提高分布式调度的收敛性.仿真实验表明,所提算法求解活跃节点的数量、平均覆盖度与集中式算法接近,优于一般的分布式算法,而在活跃节点的平均能量、算法性能等方面更加具有优势.     

网络入侵后最优节点通信组网选择技术的研究

网络在受到病毒入侵后,需要进行路由节点的优化通信组网选择,保障网络通信的稳定性和鲁棒性。提出一种基于VMEBus总线轮换调度控制的网络入侵后最优节点通信组网选择技术,结合嵌入式控制技术,进行网络入侵后的节点通信组网选择控制系统的优化设计。通过串口、VXI总线、CAN总线构建人机通信模块,采用时钟同步技术进行通信节点组网的程控控制和自适应组网调控,对环形RAM缓冲区内的恶意节点进行层次化网格调度。系统的硬件模块设计中重点对A/D采样滤波电路、复位电路、时钟触发电路、中央控制电路和外围接口电路等进行设计描述。在嵌入式平台上进行系统的软件开发,实现了网络入侵后最优节点通信组网选择优化控制。仿真结果表明,该系统进行节点通信组网优化部署控制,能提高对网络入侵的抗干扰能力,降低了节点进行网络数据传输的误码率,保障了网络安全。     

移动通信网络最优通信节点拓扑定位方法研究

为了提高移动通信网络的覆盖能力,提出一种基于自适应分层路由探测的移动通信网络通信节点拓扑定位方法。采用Sink节点分组协调机制进行通信网络负载均衡控制设计,同时采用最短收发路径寻优方法进行通信节点的自适应组网设计,计算网络链路节点的正确传递概率密度函数,求解其最优值,以此为优化目标进行分层路由探测,实现通信节点拓扑定位。仿真结果表明,采用该方法进行通信节点拓扑定位,提高了移动通信网络的覆盖度,以最少的节点实现最大范围的通信覆盖。     

基于冗余筛选管控评估机制的移动传感网超宽带稳定传输算法

为了优化WSN网络的数据传输特性,设计了基于冗余筛选管控评估的移动WSN超宽带稳定传输算法。基于冗余传输调度机制对区域予以初次分割,通过能量评估方式快速达到区域聚类稳定生存效果,结合构建区域节点能量阈值的方法提高聚类冗余效率,以降低超宽带条件下的节点受限概率。采用区域边界控制方式,通过优化骨干节点剩余能量的方式增强骨干节点工作效率,降低因骨干节点而导致的区域传输抖动,确保中继传输节点性能最佳,以降低链路抖动现象。通过骨干节点能力对传输节点予以甄选,从而提升网络链路传输能力,进一步降低抖动现象对传输性能带来的不利影响。仿真实验表明,所提算法具有更低的网络链路累计抖动频次及更好的网络传输带宽。     

虚拟社区网络低维冗余数据快速挖掘系统设计

虚拟社区网络低维冗余数据本体结构属性难以确定,导致不能挖掘出全部的低维冗余数据,为此设计了虚拟社区网络低维冗余数据快速挖掘系统。利用基于ARM72TDI芯片的数据采集器获取原始数据,选取适当的方式进行数据读取与传送。采用自适应特征调度方法构建低维冗余数据聚类相似性函数,通过用四阶累积量切片压缩处理数据。引入权重因素,计算虚拟社区网络节点间相似度,分析虚拟社区网络用户之间多重关系。采用邻域空间交叉融合方法提取数据本体结构属性,以此实现低维冗余数据挖掘。测试结果表明,该系统能够挖掘出全部低维冗余数据,数据挖掘总耗时为21.3 s,说明该系统能够全面、快速挖掘出低维冗余数据。     

基于随机森林算法的通信大数据重复清洗方法

当前在通信大数据清洗过程中,由于不能同时实现数据滤波与清洗,导致清洗效果差及通信时延高,为此提出基于随机森林算法的通信大数据重复清洗方法.构建主网通信数据的多维分布异构存储节点分布模型,采用云融合调度方法进行数据自适应调度和信息特征采样,结合模糊特征匹配和检测滤波方法实现数据采集过程中的抗干扰处理,根据所采集到的数据采...     

网络编码调度策略的研究

网络编码是通信领域的一项重大突破,其基本思想是建立在网络信息流的基础之上,通过网络节点对来自不同链路的信息流进行编码处理,使其既能实现传统路由功能,又能实现对信息的编码处理。分析了等速率的网络编码调度策略,并把自适应传输技术应用到网络编码的调度策略,然后通过Matlab仿真分析,验证了自适应的网络编码策略可提高通信系统的网络编码增益、吞吐量和减少数据传输延时方面的贡献。     

传感器网络中一种基于一元线性回归模型的空时数据压缩算法

针对传感器网络中节点采样数据的空间和时间冗余特点以及节能要求,该文提出了一种基于一元线性回归模型的空时数据压缩算法ODLRST。ODLRST先在每个节点内进行消除时间冗余的数据压缩,再在节点汇集处对来自不同节点的数据消除空间冗余以进一步压缩数据。仿真实验证明,ODLRST能够极大地减少节点发送的数据量和网络中的通信流量,节省并平衡网络中的能量消耗。     

无线传感器网络的中继节点自适应选择休眠机制

针对无线传感器网络节点能量有限的问题,设计一种中继节点自适应休眠方法,对网络节点的工作时间进行优化调度。在路由链路建立中,根据网络中节点的地理位置、剩余能量选择中继节点的方法进行节点休眠调度。网络工作时通过计算下一跳最佳节点位置,选取其附近区域内剩余能量多的节点作为下一跳的转发节点,设计出中继节点自适应选择的节点休眠机制。仿真结果表明,所设计的休眠机制提高了节点能量利用效率、延长了网络工作时间。     

自适应逃逸粒子群算法的网络节点覆盖优化仿真

研究无线传感器节点优化选择。传统LEACH分簇算法中,节点选择的随机性很大,没有很好地参考节点中的多个属性,通信的簇头分布也无规律,算法把能量消耗分摊到所有的节点上,一旦选择边沿节点作为簇头,一些节点必须经过长距离的路由转发才能到达簇头,造成通信效率较低。为了避免上述缺陷,提出了一种基于自适应逃逸粒子群算法的网络节点覆盖优化方法。建立自适应逃逸粒子群算法的数学模型,准确描述网络节点覆盖问题。利用自适应逃逸粒子群方法,计算无线传感网络节点最优位置,从而实现网络节点覆盖优化。实验结果表明,这种算法能够实现网络节点覆盖优化处理,从而提高无线传感网络数据传递的效率。     

基于改进微粒群算法的WSN节点调度

为了降低无线传感器网络监测区域节点能耗和延长网络生命周期,设计了一种基于改进微粒群算法的节点调度方法.首先,以网络覆盖率和休眠工作节点数为目标建立了系统的数学模型,然后设计了粒子的编码方式、适应度函数以及自适应动态惯性权重,并定义了使用改进的微粒群算法对传感器网络节点调度的具体算法.仿真实验表明,该方法能正确地实现无线传感器网络监测区域的节点调度,在迭代次数较少时,就能以较少的节点获得较高的网络覆盖率,且与其他方法相比,具有收敛速度快和全局寻优能力强的优点.     

舰船通信网络不完整节点数据模糊采集算法

基于改进数据采集结果冗余的目的，研究舰船通信网络不完整节点数据模糊采集算法。根据所定义的节点传输数据的概率，并结合聚类阈值，对不完整节点数据进行模糊聚类，选定聚类簇中心。采用平滑参数对舰船通信网络数据中的冗余数据进行处理，并提取不完整节点的数据特征向量。构建目标函数，通过求解最优路径来实现数据采集，同时考虑比特序列开销值，输出最优解。测试结果表明，采用提出的方法对不完整节点数据进行模糊采集时，数据集的平均冗余度为22，具备较为理想的数据采集效果。     

基于遗传算法的小卫星任务调度

研究了小卫星网络与学术型地面站网络的卫星任务调度（SRS，Satellite Range Scheduling）问题，分析出小卫星与学术型地面站网络任务调度的模型。针对学术型地面站网络与传统地面站网络相比下的低成本，非盈利，冲突通信窗口多等特点，分析其存在的冗余调度问题，并在时间粒度上提出公平性函数的定义并作出理论证明，用遗传算法进行调度优化。仿真实验说明了该方法在求解此类资源调度问题上是合理、有效的。     

面向海洋观监测传感网的计算卸载方法研究

针对海洋网络节点间计算能力与通信资源的差异性,提出了一种基于海洋网络连通概率的边缘计算节点选取方法.根据海洋近岸与远岸的网络节点密度不同,分别建立2种卸载模型.在近岸场景下,提出多节点协同的卸载方法,利用基于海洋多节点协同卸载遗传算法求解;在远岸场景下,提出可容错的卸载方法,利用基于分组交叉学习粒子群算法求解.仿真结果...     

基于退火遗传算法的网络通信资源分配方法

在传统通信网络资源分配阶段,并未考虑链路实际利用率的影响,导致网络的吞吐量相对较低,为此,文章提出基于退火遗传算法的网络通信资源分配方法。针对通信信道的利用率问题,将其转化为信道执行通信传输任务时间开销最小化问题,作为通信资源分配的目标函数。在考虑了信道带宽、能量损耗以及噪声影响的基础上,将网络中的中继节点作为初始种群,利用退火遗传算法逐个计算满足目标函数的最优D2D链路,直至达到接收节点,将对应的传输信道作为分配结果。测试结果表明,文章提出的设计方法可以使通信网络的吞吐量明显高于对照组。     

基于成簇传输的M2M网络资源分配策略

针对机器通信网络中节点规模增加将带来信令拥塞及调度复杂等问题,提出了适用于大规模机器通信网络的成簇传输策略,并基于联盟形成博弈,提出与成簇传输相适应的可以分布式实现的联合网络结构形成及资源分配策略,以同时兼顾机器网络中的通信性能及调度性能。通过Matlab工具对其性能进行仿真验证,结果表明相比于独立传输策略,该策略可实现节点时延性能及网络调度性能的灵活折中。