基于通信与感知覆盖的WSNs节点调度算法

在随机部署的无线传感器网络中通常包含覆盖与通信冗余节点,这些节点不仅会造成大量的能量浪费,同时影响网络的性能。因此,如何对网络中的覆盖与通信冗余节点进行有效的调度是无线传感器网络研究的一个重要课题。提出了一种基于蜂窝模型的分布式节点调度算法(RCSC)。在蜂窝结构的基础上,RCSC算法通过添加"桥梁节点"和填补"空洞"来进一步优化工作节点集,使得整个网络达到全"通信覆盖"和全"感知覆盖"。最后,RCSC算法结合LEACH协议,对网络中的节点进行动态调度。经试验仿真证明,由RCSC算法构建出的网络拓扑中的工作节点数少且稳定,从而减少了由于冗余数据通信导致的额外能量消耗,延长了网络生存时间。     

面向通信负载均衡的轨迹优化技术研究

应急救灾场景下,无人机可以作为应急通信设备搭建应急通信网络;在多无人机构建的应急通信系统中,无人机的负载情况会影响地面用户的通信质量;面向通信负载均衡,对多无人机通信系统中无人机的轨迹优化技术进行了研究;提出了无人机轨迹优化模型,分别设计了基于用户位置和基于无人机负载的虚拟力场计算公式;以虚拟力场为依据,提出了无人机轨迹控制方法,给出了详细无人机运动控制流程;仿真实验验证了算法在无人机轨迹优化的有效性,平衡了无人机之间的用户负载,提高了用户的通信吞吐量.     

基于传感器网络节点配置优化仿真研究

研究无线传感网络节点配置覆盖优化问题。由于无线传感网络存在着热区问题,对网络的覆盖性能造成严重的影响,同时影响网络配置优化。为了有效的提高无线传感网络的覆盖率,提出了一种改进的粒子群算法优化无线网络节点覆盖。针对粒子群算法存在易陷入局部极值和早熟的缺陷,引入遗传算法中的交叉算子和变异算子,优化传感网络节点的混合粒子群算法,在严格确保无线传感器网络连通性的条件下,传感器节点配置数目达到要求的覆盖度,并进行仿真。仿真结果表明混合粒子群算法能快速收敛到更精确的解,使网络节点配置达到覆盖的优化要求。     

基于B-CNN算法的无线通信网络通信抗毁节点优化仿真

由于当前方法未能采用B-CNN算法对通信节点进行分类，导致优化时间增加，网络通信效率以及抗自毁性能下降，对此，提出一种基于B-CNN算法的无线通信网络通信抗毁节点优化方法，利用B-CNN模型定位初始节点中的显著区域，裁剪出显著区域，融合全局和局部特征；通过分类结果对网络连通拓扑结构进行修复，在考虑各个网络分区位置以及距离的基础上，建立网络骨干多边形，部署合适的中继节点完成各个分区的连通，进而实现无线通信网络通信抗毁节点优化。仿真实验结果表明，所提方法能够有效减少优化时间，提升网络通信效率以及抗自毁性能。     

应急通信中异构网络切换优化过程仿真

研究异构通信网络流畅的切换过程可保证正常通信.应急通信异构网络在面对多通信对象时,为了满足不同对象的需要,需要实时切换网络,以保证数据对接,当数据流量较大时,切换过程需要进行用户确认,比较耗时.传统的应急通信异构网络通信过程中的网络数据量较大,在一些复杂的通信过程中,多用户参与通信,为了保证多用户同时通信的要求,需要频繁切换网络,多次切换浪费大量通信时长,将造成应急通信延迟.提出基于多层次解析融合算法的应急通信过程中异构网络融合通信方法.采集应急通信过程中的异构网络中的信号,利用离散GTBP优化窗口对所有的网络信号进行依次扫描,计算上述网络信号的拉普拉斯能量和,对网络信号进行多层次解析,计算不同网络信号层次的权重,实现应急通信过程中异构网络融合.实验结果表明,利用改进算法进行应急通信过程中的异构网络融合,能够极大的提高应急通信的效率.     

网络节点覆盖优化仿真研究

为了提高无线传感器网络节点的覆盖率,延长网络生存时间,在分析基本粒子群优化算法缺陷的基础上,提出一种逃逸粒子群算法的网络节点覆盖优化方法.首先以网络覆盖率作为优化目标,然后采用逃逸粒子群算法进行求解,求解过程中,引入遗传算法交叉机制保持粒子群的多样性,防止“早熟”现象出现,并采用动量算法对粒子搜索轨迹进行平滑,加快收敛速度,最后通过仿真测试算法的性能.仿真结果表明,逃逸粒子群算法克服了基本粒子群算法存在的覆盖率低的缺陷,获得了更好无线传感器网络节点覆盖率优化效果.     

WSNs能量异构节点部署与区域覆盖优化

针对无线传感器网络（WSNs）的热点区域问题所导致的节点能量异构、能量空洞等问题,对网络进行重新部署以满足区域覆盖的要求。建立WSNs能量异构节点区域覆盖优化模型,以网络覆盖率为目标函数,节点位置作为决策变量,采用差分进化算法优化该目标,同时获得各节点的最佳位置。仿真实验表明：该模型能充分调度各节点的剩余能量,对热区问题导致的能量空洞进行重新部署,该策略能够延长网络的生命周期,提高网络的可靠性。     

基于优化模型的协作通信的中继节点选择算法

协作通信是提高无线传感网络WSNs(Wireless Sensor Networks)数据传输可靠性的有效技术,而协作通信的关键在于中继节点的选择。为此,提出基于优化模型的协作通信的中继节点选择OM-SRN(Optimization Model-based Selection of Relay Nodes)算法。OM-SRN算法将中继节点的选择过程看成基于增益函数的优化问题,再利用混合整数线性规划求解。OM-SRN算法依据候选节点的邻居节点数、节点剩余能量和链路质量这三个参数选择中继节点。最后,依据OMNe T++仿真软件分析OM-SRN算法。仿真数据表明,与同类协作算法相比,提出的OM-SRN算法在消息传输成功率和冗余消息率方面的性能得到提高。     

基于鲸鱼优化算法的无人机通信网络链路拥塞控制研究

为了提高无人机通信网络的安全性,解决由于链路拥塞而导致的通信数据误码与丢失问题,提出基于鲸鱼优化算法的无人机通信网络链路拥塞控制方法。采用NetFlow技术获取无人机通信链路实时运行数据,度量链路利用率等指标,识别当前网络链路的拥塞状态。模拟无人机通信与链路拥塞过程,综合考虑无人机通信直视径、反射径和散射径三个分量,构建网络链路模型。在无人机通信网络链路拥塞控制协议的约束下,均衡调度无人机通信数据,利用鲸鱼优化算法选择通信链路的最优解,完成通信链路切换工作,实现无人机通信网络链路的拥塞控制任务。实验结果表明:在设计方法控制下,无人机通信网络链路的时延减小了61s,吞吐率提升135kbit/s,证明优化方法能够有效缓解链路的拥塞程度,通过对通信网络误码率和溢出丢包率的分析,证明优化控制方法不会对网络的通信任务产生明显影响。     

基于遗传算法的通信网络拓扑优化研究

该文通过分析通信网络中的拓扑优化问题,抽象出数学模型,并利用遗传算法对该模型进行求解。最后通过实例验证用遗传算法求解该问题明显优于一些传统的算法,文中所建立的数学模型和算法能够正确地解决通信网络拓扑优化问题。     

基于能量最优的通信安全频域均衡方法仿真

无线通信不可避免的会受到传输环境的影响,使其受到较为严重的码间干扰,导致频域失衡。目前的频域均衡控制方法虽然可以一定程度地抑制码间干扰,但并未考虑无线通信能量资源,导致能量资源的利用率较低,通信网络寿命较低。为此提出一种基于能量最优的通信安全频域均衡方法。首先分析频域均衡原理,将发射数据中最后一帧拷贝到帧头,以此作为循环的前缀通过并串变换传送至接收端,清除循环前缀,获得重建后数据信号中的MMSE(最小均方误差)均衡与迫零均衡,其次使用SC-FDE(单载波频域均衡)系统清除信号间隔来保护码间串扰,并利用最小均方误差减少信道深衰落完成基于能量最优的均衡补偿。仿真得出,所提方法能够有效保证信道安全性,拥有较好的频域均衡效果,相比其它方法更节省能量,延长通信网络的寿命。     

基于改进能量分区控制传感网络通信优化仿真

当前无线传感网络中的节点分布可能存在极不均匀现象,造成节点能量消耗不集中,远离Sink节点的簇头能耗较大,破坏传感网络覆盖拓扑结构,导致网络的能量不均衡现象,通信受阻.为解决上述问题,提出了一种基于模糊c均值节点能量分区控制算法.利用混沌序列的均匀遍历特性和差分进化算法的高效全局搜索能力,对传感网络内的节点能量属性进行分类搜索,利用Logistics混沌映射对头节点进行优化分区操作,把混沌扰动量引入到节点能量分区当中,完成最优能量节点的选择,优化通信过程.仿真结果证明,算法对无线传感网络最优节点的聚类性能效果提高明显,通信效率提高25％以上.具有很好的实际应用性能和效果.     

无线通信节点传输能量均衡优化算法

针对现有异构网络算法负载不均衡和网络寿命短的问题,提出一种基于能量均衡与动态调节的节点筛选算法。根据网络节点间的相邻性与链路结构特点计算节点的距离和能量,引入方向因子与能量调节因子对节点选择概率进行优化,实现网络节点的动态选择。在此基础上,利用节点的关联性选取目标路径,并通过建立节点筛选机制实时排除能量不足的节点,从而保证网络正常运行与能耗均衡。实验结果表明,该算法能有效延长网络寿命,具有较好的稳定性,并且在时间充裕的情况下具有较高的准确率与数据接收率。     

基于节点能量控制的无线网络安全通信算法

关于网络安全通信问题,针对无线传感网络通讯带宽限制,传感器自身所能承受的能量有限,容易被入侵,提出了一种采用网络节点能量控制的无线网络安全通信算法.首先采用布尔传感模型,根据泊松点过程建立起一个传感器节点密度与覆盖率间的函数关系,通过函数求出满足区域覆盖要求的节点数;然后依据节点分布特性,采用分布式遗传模拟退火算法选出能耗最小的网络节点,并将分布状态拟合成高斯混合模型,在节点间信息传递时只将模型参数传输给下一个节点,从而大大减少传感器之间的通信量,达到降低节点能量消耗的目的,保证节点安全性.仿真结果表明,改进算法在降低节点能耗的同时,大大提高了无线传感网络能量的有效性,保证了通信安全.     

无线传感网络通信节点优化选择算法仿真

研究无线传感器节点优化选择问题.传统LEACH分簇算法中,节点选择的随机性很大,没有很好的参考节点中的多个属性,通信的簇头分布也无规律,造成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.为解决上述问题,提出了一种无线传感网络通信节点优化选择算法.在传统的LEACH算法中,加入朴素贝叶斯决策因素,通过贝叶斯统计,对节点的约束能量进行有效的分类决策,保证在最优节点中选择簇头节点,避免边缘节点参与簇头的选择,仿真结果表明,提出的优化算法使网络的能耗达到了均衡,有利于最优节点的选择,从而延长网络的寿命.     

基于WSN节点部署中数据采集能量优化研究

针对无线传感器网络(WSN)数据采集能量利用率低和网络生命周期短的问题,本文利用 Mobile Sink(MS)采集簇内簇头的数据,提出了一种结合簇头选取和MS路径优化算法(LEACH-sink)。即先使用低功耗自适应分簇(LEACH)算法选取簇头并确定位置,然后根据簇头的位置采用蚁群结合遗传算法规划MS最短路径,MS通过该路径对每个簇头数据进行收集。实验结果表明,该算法选取簇头的同时还可以及时规划最佳收集数据的路径,与传统的算法相比提高了数据传输比率、能量利用率、簇头产生比和系统的稳健性,且网络生命周期提高了60%。     

煤矿井下WSN能量均衡的节点部署算法研究

为避免井下节点由于能量消耗不均衡导致网络过早瘫痪,根据煤矿井下的巷道特性,提出了一种基于能耗均衡的节点部署算法。将井下巷道划分成面积相等的若干个簇,根据各簇所消耗能量的比值计算各簇内的节点部署数量。在每个簇内进行均匀部署,通过对井下巷道进行分区部署可均衡整个网络的能耗,使得网络中所有簇中的能量消耗成比例下降,尽可能使网络内所有节点的能量同时耗尽,以避免一些节点过早死亡。实验结果表明,该算法能够使网络的能量消耗更加均衡,有效延长网络生存周期。     

基于最低开销模型的传感网络通信优化仿真

当传感网络中某条链路发生变化时,需要重新计算最短路径树,一旦传感网络规模较大,传统的算法采用抑制链路改变的方法提高传感网络通信容量,但这大幅抑制通信节点周期内路径选择灵活性,通信延迟明显.提出一种改进的A-OSPF算法并应用到传感网络通信优化中,该算法在原始的OSPF基础上融人了最低开销节点机制,增强了传感网络中节点构建的概率,考虑了节点移动性,将更加平稳的链路当成节点,按照链路代价原理得到源节点到目标节点的最佳路径,确保数据包可在链路质量最高的路径上进行传递,降低传感网络数据传送的平均端到端延时.仿真结果表明改进算法在传感网络生存周期以及平均端到端延时方法优于原始的OSPF算法,实现了延长传感网络生存周期以及能量均衡的目标.