基于信道状态和剩余能量的动态多中继选择

为了优化译码转发(DF)协同通信系统的网络生存时间,提出一种基于信道状态信息(CSI)和剩余能量信息(REI)的动态多中继选择算法,该算法根据信道-能量函数和信道容量增益门限选择协同中继节点。仿真结果表明,对中继功率进行动态分配时,该算法选择四个中继可使系统性能达到最优。当中继节点数为4时,与仅基于CSI的中继选择算法相比,该算法能延长网络生存时间最高达75%。     

基于社会关系的低时延机会网络路由算法

针对现有的基于历史信息预测的机会网络路由算法(history based prediction for routing in infrastructure-less opportunistic networks,HBPR)在归属位置单元表更新阶段存在的开销冗余和消息转发阶段存在中继节点选择不合理等问题,提出了1种基于社会关系的低时延机会网络路由算法(a low delay routing algorithm for opportunistic networks based on social relations,LDSR),利用节点社会关系和地理位置信息来选择路由,简化了控制信息;在整个网络区域内设定多个归属位置单元,并在选取中继节点时,以选择与目的节点所在归属位置单元社会关系密切的节点,以及以选择能够缩短携带消息节点与目的节点归属位置单元之间距离的节点为辅。仿真结果表明,与HBPR算法相比,LDSR算法的平均端到端时延缩短了20%。     

厂址位置选择的实用方法

在明确厂址选择阶段划分的前提下,研究厂址位置选择的优化方法。分析了既有的厂址位置选择优化方法,认为：运用系统综合评价方法是寻求厂址最优位置的有效手段。以一种典型的系统综合评价方法——层次分析法的基本理论为依托,同时兼顾具备一票否决制的关键要素,阐述了一种厂址位置选择的实用方法;并结合某选煤厂厂址位置选择工作的实例研究,验证了该方法对于厂址位置选择工作具有良好的可行性与可操作性。     

MIMO双向中继信道能量效率优化算法

研究了多输入多输出(multiple input multple output,MIMO)双向中继信道的能量效率优化问题。首先考虑无功率约束下的能量效率优化问题,采用嵌套优化方法得到最优的功率分配。然后求解有功率约束时的能量效率优化问题,如果无功率约束时的最优解在最大功率约束内,则该最优解为有功率约束时的最优解;否则通过确定一部分节点的最优发射功率,减小剩下节点的发射功率的优化区间来求解该问题。仿真结果验证了所提优化算法的有效性。     

基于最小计数概要的无线传感器网络异常检测方案

针对层次结构的无线传感器网络,提出了一种基于最小计数概要的异常检测方案。首先,将整个无线传感器网络划分成多个簇,使得簇内每个传感器节点位置临近且具有相似的感知数据;其次,由簇头节点收集成员节点感知数据的最小计数概要,并以Kullback-Leibler距离的方式与自身的最小计数概要进行匹配,从而识别异常节点。实验结果表明,与现有异常检测方案相比,所提出的方案具有较高的检测精度和较低的误报率,并且所需存储空间和传输能量消耗较低。     

综合投影变形最小任意带高斯正形投影参数确定

对测区总体投影变形均匀度有较高要求的工程,应当以综合投影变形最小化为准则进行投影参数的科学选择,对于任意带高斯正形投影,将投影计算参考位置选择在测区中央并不能使投影变形在该准则下达到最优。文本研究了基于综合投影变形最小标准确定投影参考位置的方法、中央子午线至测区参考位置距离Y'_m的确定方法,以及该方法在满足投影变形限差条件的最大可适用范围。     

移动多跳通信网络中链路存活期性能研究

针对移动多跳通信网络中节点的游牧特性导致节点间链路存活期下降的问题,立足于网络中数据传输的可靠性,根据实际组网过程中的不同特点,建立了4种节点移动状态链路存活期模型。所建立的研究模型可为节点选择最优传输路径提供可靠判据。模型分析与仿真结果表明,基于所构造的移动节点链路存活期模型选取的可靠性路由,可有效延长链路存活期,并使移动多跳通信网络信息传输的整体稳定性增强,为提高移动网络通信的传输可靠性提供新的解决方案。     

基于PSO优化LSSVR的三维WSN节点定位方法

提出了一种基于粒子群优化最小二乘支持向量回归机的三维无线传感器网络节点定位方法。该方法首先运用最小二乘支持向量回归机构建三维节点定位模型,再利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量回归机核函数参数和规则化参数寻优。然后,根据若干虚拟节点定位的预测位置与实际位置的均方差构造粒子群算法适应度函数,通过有限次建模参数迭代寻优获得最小二乘支持向量回归机全局最优参数。最后,返回回归模型中进行定位计算,实现节点定位。仿真结果表明,所提出的方法与最小二乘和最小二乘支持向量回归机定位方法相比,可以提高节点定位精度。     

基于功率优化的Zigbee无线火灾报警探测器

在已有的Zigbee无线火灾报警探测系统的基础上,设计了一种功率控制方案并运用于改进该系统,实现了基于功率优化的Zigbee无线火灾报警探测器。介绍功率控制的理论依据和方案的设计与实现,并进行系统功耗分析。实验室测试结果表明,该方案不仅能够有效降低探测器通信功率,延长探测器电池使用寿命10%以上,而且可依据无线系统通信链路质量来自适应选择最优的通信功率。     

基于深度学习模型的WSN路由协议算法

为降低无线传感网网络(WSN)的能量消耗,延长网络生存周期,提出一种基于深度学习模型的WSN路由协议算法。算法首先在汇聚节点完成训练并进行分簇,将训练好的参数传递给各簇节点,各簇节点对采集的数据进行特征分类、提取、再融合后传递给汇聚节点。在进行分簇时,为使簇头的分布更均匀,在估算最优簇头数的基础上,改进分簇方法,减少分簇次数,节省网络能量消耗。通过仿真实验表明,基于深度学习模型的WSN路由协议算法减少网络能量消耗,延长网络生命周期,更适合大规模远距离通信。