基于滑动缓存的WSN可靠协议及其能耗分析

数据如何以较低的能耗进行可靠传输是无线传感器网络中数据采集亟需解决的问题。基于此,提出一种缓存位置滑动调整的可靠传输协议,该协议基于通信的中间节点缓存数据包,按照通信距离将链路上的节点划分为近源节点和近汇聚节点,根据链路质量动态调整缓存数据包的节点区域,数据包在相应节点区域的缓存呈正态分布。NS2仿真结果与基于马尔科夫链能耗分析结果表明,该协议中数据包的传输时延小于HHRA协议,吞吐量有较大程度的提高。     

基于簇内能耗最优的设备到设备缓存通信内容共享算法

针对设备到设备（D2D）缓存通信中,终端设备电池容量有限且设备之间数据传输能耗过大导致文件卸载率下降的问题,提出一种簇内节点能耗最优的缓存通信内容共享算法（CCSA）。首先,鉴于用户终端的随机分布特性,将网络中的用户节点建模为泊松簇过程,基于节点设备能量、通信距离建立卸载模型,设计自适应簇首选择权值公式;其次,遍历节点的能量与距离加权和并采用贪婪算法局部最优原则选取簇首节点,从而对用户节点通信距离进行优化,确保用户能耗最低以延长其生存周期,同时提高系统的卸载率。实验结果表明,与成簇随机选簇首（Random）、非成簇的能耗优化（EC）算法相比,所提算法在网络能耗最优时,系统生存周期延长了约60个百分点、72个百分点。CCSA能够提高卸载率且降低系统的卸载能耗。     

无人机网络中基于博弈模型的数据转发优化算法

无人机与有人机混合编队协同作战可提高作战效能,但需要无人机与有人机之间进行稳定的数据连接,将战场态势快速传输至有人机。为此,建立一种基于博弈论的单一价格多属性投标模型,以通信范围内邻居节点的招投标方式,将传输节点的选择过程抽象为招标模型。从节点能量属性、链路稳定性及转发角度出发,设计招投标节点的评分函数和收益模型,最终经过比较多个投标节点的质量属性和投标价格选择最佳节点完成招标节点的数据转发。通过博弈分析证明数据转发算法是激励相容的,可确保节点以真实报价参与到数据转发过程中。仿真结果表明,与GPSR算法及AMIM算法相比,该算法在保证网络能耗均衡与链路稳定性的同时,能提高网络生存时间,适用于无人机与有人机混合编队协同作战通信环境。     

基于能耗均衡的WSN多跳分簇路由算法

提出一种基于能耗均衡的无线传感器网络多跳分簇路由算法。该算法依据能量因子参数和节点能耗比来优选簇首,采用基于复合距离的入簇方式和分簇规模约束机制管理普通节点,并采用基于节点能量和地理位置的簇间多跳通信方式控制数据的稳定传输。仿真结果表明,与LEACH等协议相比,该算法能有效延长网络生存周期,稳定期的持续时间提高41%~146%,进入MND阶段的轮数提高70.6%~239.7%,网络总能耗减少48.1%~62.2%,具有较高的可行性和稳定性。     

6LoWPAN中基于Mesh-under的中继缓存与重传机制

在基于Mesh-under路由的6Lo WPAN网络中,链路丢失的分片采用端到端的方式进行重传,从而保证数据包的可靠重组,但端到端的重传会造成较多的数据传输时延和网络能耗,降低目的端的分片重组成功率,影响网络中其他数据的有效传输。针对上述问题,提出一种基于中间节点缓存与重传分片机制,通过中间节点缓存和管理所转发分片,目的端检测到有分片丢失,则利用中间节点已缓存的分片进行重传,从而达到提高网络性能的目的。仿真结果表明,与传统的RIF_SN,RPF_SN等机制相比,该机制能耗效用值提高36.7%,网络传输时延减少28.7%,目的端重组成功率提高34.9%,明显改善网络性能。     

天地一体化智能网络节点静态处理与缓存策略

天地一体化智能网络中的卫星节点具有计算、存储和传输能力,将内容副本缓存至传输路径上的卫星节点可提高网络缓存收益。针对卫星节点移动导致的路径改变问题,设计基于虚拟位置的卫星节点静态处理机制,先设定卫星的虚拟位置节点,再将内容副本提前向虚拟位置节点同一轨道的后方卫星节点进行缓存。在此基础上,提出基于ProbCache的轻量级分组缓存策略PBP,对路径节点进行分组并划分组内缓存区域,同时按照内容副本流行度阈值实现缓存位置迁移,使得流行度高的内容副本缓存至离请求节点近的区域。实验结果表明,与ProbCache、LCE和LCD等策略相比,PBP策略能有效降低缓存开销及提高内容副本的缓存命中率,具有更好的卫星网络传输性能。     

一种基于协同缓存的内容中心网络能耗优化策略

当前大多内容中心网络(Content-Centric Network,CCN)缓存决策策略研究都没有综合考虑请求热点、网络能耗、内容流行度和节点协同等相关要素。因此提出一种基于内容流行度的协同缓存策略来优化内容中心网络的能耗。该策略将CCN的一个自治区域网络中的所有内容路由器节点当作一个协同缓存组,并把协同缓存组中每个节点的缓存容量分为两部分,一部分用于自身节点和其他节点协同缓存内容;另一部分用于自身节点独立缓存本地最流行的内容,以提高协同缓存组中内容副本种类的多样性,从而减少网络中内容的重复传输,实现网络能耗的优化。建立相关的能耗优化模型,采用一种改进的遗传算法求解出该协同缓存组能耗优化问题的最优解。实验结果表明,与相关文献中的缓存决策策略相比,所提策略可以有效地降低CCN的能耗,提高其可扩展性,进而指导CCN的演化和部署。     

6LoWPAN中分布式TCP缓存队列策略

在多TCP连接的6Lo WPAN(IPv6 over Low-Power Wireless Personal Area Networks)网络中,针对丢包严重时存在频繁的端到端重传问题,提出分布式TCP缓存队列策略。该策略能够使中间节点合理地缓存不同TCP连接在链路层传输中丢失的分段,从而保证每个TCP连接的性能,减少网络能耗。另外,采用ARQ机制进行链路层数据帧传输时,由于中间节点判断丢包的准确率较低,导致缓存队列中存在一些实际未丢失的分段。对这些分段的重传会消耗额外的能量,降低了缓存队列的利用率。因此缓存管理采用询问邻居节点的方式检查分段是否丢失,及时地删除无效的缓存分段。实验结果表明,采用分布式TCP缓存队列策略可以使得多个TCP连接的网络性能以及缓存队列利用率得到了很大提高。     

基于非协作博弈的边缘分布式缓存方案

随着多媒体数据流量的急剧增长,传统云计算模式难以满足用户对于低延时和高带宽的需求.虽然边缘计算中基站等边缘设备拥有的计算能力以及基站与用户之间的短距离通信能够使用户获得更高的服务质量,但是如何利用边缘节点的收益和成本之间的关系设计边缘缓存策略,仍然是一个具有挑战性的问题.利用5G和协作边缘计算技术,在大量短视频应用场景下,提出了一种协作边缘缓存技术来同时解决以下3个问题：（1）通过减少传输延时,提高了用户的服务体验;（2）通过近距离传输,降低了骨干网络的数据传输压力;（3）分布式的工作模式减少了云服务器的工作负载.首先定义了一个协作边缘缓存模型,其中,边缘节点配备有容量有限的存储空间,移动用户可以接入这些边缘节点,一个边缘节点可以服务多个用户;其次,设计了一个非协作博弈模型来研究边缘节点之间的协作行为,每一个边缘节点看成一个玩家并且可以做出缓存初始和缓存重放策略;最后,找到了该博弈的纳什均衡,并设计了一个分布式的算法以达到均衡.实验仿真结果表明,提出的边缘缓存策略能够降低用户20%的延时,并且减少了80%的骨干网络的流量.     

基于重传的协作多跳水声网络能耗优化研究

针对水声网络的低能耗远距离传输问题,建立了具有反馈重传机制的协作多跳网络能耗模型,基于水声传播衰减和噪声特性通过曲线拟合的方式获得了最优衰减噪声因子的近似函数关系式,以简化能耗模型。仿真分析给出端到端总误包率要求下协作多跳水声网络每比特传输能耗与协作节点数、跳距、最大传输次数之间的关系。结果表明,多跳可以节省大量能耗。允许一次重传就足以对网络全局最小能耗带来较大节能增益,并有效减少最优协作节点数及提高最优跳距,从而能降低网络能耗对网络节点密度的要求,特别适合水声传感器网络应用。