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针对无线传感器网络(WSN)中分簇路由协议LEACH算法中簇首分配不均以及簇首与Sink节点直接通信问题进行研究.提出一种基于LEACH成簇思想的分簇路由协议。该算法基于节点剩余能耗和已担任簇首时间选举簇头。簇头间采用贪婪算法形成一条链,在该链中又选出一个簇头,将整个网络的数据融合后转发给基站。MatLab仿真结果显示,改进后的算法在均衡网络节点能耗和网络的生存时间上比LEACH算法有很大提高。 相似文献
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针对无线传感器网络中由于拥塞引起的丢包和能量过度消耗等问题,提出了一种基于蚁群优化的拥塞控制算法以减轻WSN中的拥塞和改进网络性能。该算法充分考虑了给定时刻WSN的拥塞状况,分成三个阶段在源节点和sink节点间寻找一条最佳的路径,并及时地消除拥塞。仿真实验结果表明,该算法在网络吞吐量、丢包率、时延和能耗方面具有较好的综合网络性能。 相似文献
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LEACH算法是WSN中典型的单跳分簇路由算法,本文针对LEACH算法的缺点,提出了一种改进的节能分簇多跳路由算法.该算法采用层次分析法确定节点度数、节点间的通信距离、节点剩余能量和节点距基站的距离这四个因素的权值系数,在簇首选举中引入这四个因素,每一轮的簇首选举结束后,利用遗传算法寻找出一条遍历所有簇首节点和基站的最优路径,该算法实现了簇首以多跳通信方式向基站传输数据的功能.仿真结果表明,该算法在网络能耗、生存周期和能量均衡性方面均优于CECA、LEACH-GA和LEACH算法,达到了能量均衡和延长了网络生存周期的目的. 相似文献
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能量利用效率问题一直是限制WSN广泛应用的瓶颈,能源容量对各个网络节点产生至关重要的影响.针对WSN中"能量空洞问题"以及由于簇头任务过重所导致的能量消耗过快,同时也为了提高WSN的能量利用效率,提出了一种无线传感器网络非均匀分簇双簇头算法——PUDCH.该算法先综合考虑节点综合信息(如节点剩余能量、节点到基站的距离),根据节点综合信息通过不同的时间竞争机制来选举簇头,将整个网络划分为不均匀的分簇;在规模大些的簇内,为了减轻簇头的负担再选取副簇头.最后簇头再构造基于最小生成树的最优传输路径.一系列的仿真表明PUDCH路由算法在WSN节约平衡节点能量消耗方面表现优良. 相似文献
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通过分析无线传感器网络(WSN)分簇路由算法中簇首节点分布,能量消耗,数据传输等问题,提出了一种基于熵权法量子遗传算法的路由算法,该算法在簇首的选举过程中采用熵权法动态的确定节点剩余能量、节点间的通信距离、节点度数和节点与基站的距离这四个因素的权值系数,在簇首选举结束后,利用量子遗传算法寻找出一条遍历所有簇首与基站的路由,通过最佳路由将所采集的数据传输给最终的基站节点。该算法实现了合理的簇首选举,并在簇首间采用最佳路由的方式向基站传输数据的功能。仿真结果分析表明,该算法在网络生存周期、能耗均衡方面均优于LEACH、CECA-GA算法,达到了延长了网络生存周期,均衡能耗的目的。 相似文献
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在LEACH协议特定簇头选取(DCHS)算法的基础上,提出了一种基于蚁群优化(ACO)的簇头间多跳路径(ACO-CHMP)路由算法。该算法先采用DCHS算法分簇,在稳态运行阶段,利用改进的ACO算法找到从距基站最近簇头节点到基站的遍历所有簇头节点的最优路径,然后从该簇头节点开始沿着最优路径进行数据传输到基站。仿真结果表明:与LEACH算法、DCHS算法和ACO算法相比,该算法极大地均衡了网络的能量消耗,延长了无线传感器网络生命周期。 相似文献
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针对轻量级基于学习的拥塞控制算法在某些场景下性能表现会出现断崖式下滑的问题,提出了一种基于场景变化的传输控制协议拥塞控制切换方案。首先,该方案模拟实时的网络环境;然后,根据实时的环境参数来识别场景;最后,将当前的拥塞控制算法切换至该场景下相对最优的轻量级基于学习的拥塞控制算法。实验结果表明,所提方案相较于原来使用单个拥塞控制算法的方案,例如测量瓶颈链路带宽和时延的拥塞控制(BBR)方案、面向性能的拥塞控制(PCC)方案等,可以使不同场景下的网络性能得到显著提升,总吞吐量增幅达到5%以上,总时延降幅达到10%以上。 相似文献
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为提高长链树状无线传感器网络的服务质量(QoS),本文用云遗传蚁群网络算法对无线传感器网络路由进行优化.算法中将正向蚂蚁根据节点负载情况发现的可行路径作为遗传算法的初始种群进行染色体编码,用路径时延、跳数及链路质量定义的适应度函数对染色体进行评价;利用正态云发生器实现路径的交叉和变异操作,逆向蚂蚁对优化后的路径进行信息素更新.仿真结果表明该路由算法能够满足无线传感器网络的实时性、可靠性等方面的要求,实现了网络的负载平衡及拥塞控制机制. 相似文献
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针对现有传统拥塞控制算法难以适应高度动态变化的无线自组网链路环境的问题,提出了一种基于深度强化学习的拥塞控制性能提升方法Enhanced-CC(Enhanced Congestion Control)。通过利用传统拥塞控制算法对拥塞窗口进行初步探测,在此基础上,利用深度强化技术学习链路实时最佳拥塞窗口区间,在传统拥塞控制算法计算的拥塞窗口过大或过小时,对拥塞窗口进行调整,从而使发送速率能够与高度动态变化的链路带宽相匹配,提升传统拥塞控制算法的传输性能。实验结果表明Enhanced-CC能够大幅度提升BBR、CUBIC、Westwood、Reno等传统拥塞控制算法的性能,同时也优于PCC、PCC Vivace等完全基于学习的拥塞控制算法以及Orca、DeepCC等结合深度强化学习与传统拥塞控制算法方案的性能。 相似文献
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研究了实时电力系统中输电阻塞管理的成本控制问题.针对同时开放发电侧和负荷侧的情形,引入阻塞率因子,建立了新的阻塞费用优化模型.基于minimax思想和模拟退火算法,将实时阻塞管理问题转化为最大输电阻塞时调整费用最小的非线性规划问题,得到了全局最优解.仿真结果表明,改进的优化模型可有效缩减和控制调整费用,所设计的算法简单可行且安全可靠. 相似文献
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传输层多宿的端到端并行多路径传输(CMT)相比于SCTP能够同时选择多条路径进行数据块的传输。针对CMT的五种重传策略只能够选择多条路径中的一条进行数据块重传的不足,提出了一种改进的数据块重传策略,该策略综合考虑了SSTHRESH、LOSSRATE和CWND对传输路径性能的影响。仿真实验表明,改进策略能进一步减轻由于接收缓冲区拥塞而造成的端到端吞吐量下降的程度。 相似文献
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网络最优路径问题的求解多用启发式算法。LRTA^*算法作为启发式A^*算法的改进,在多路径求解中,通过引入网络系统实时动态信息,满足动态环境下的实时要求,较快收敛于最优路径。本文给出了通过改变值更新规则来加快实时算法收敛的一种新方法,通过时间和解质量的相对折中,使该算法比LRTA^*。算法更快地收敛于满意解,是一种求解大城市稠密路网两点间最优路径的有效方法。 相似文献
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基于因特网的以UDP为传输协议的实时多媒体数据传输需要在保证实时性和可靠性的基础上,能够与因特网其他服务所使用的TCP协议公平共享有限的带宽。本文采用基于实时传输协议(RTP)和实时传输控制协议(RTCP)的反馈拥塞控制算法,提出一种简单的拥塞控制机制,使UDP数据流能与TCP数据流和平共处;研究了基于速率控制的TCP友好拥塞控制策略-TFRC,分析了其基本机制和关键问题;提出利用延迟抖动作为潜在拥塞信号来改进TFRC的速率控制机制,以适应实时业务低抖动的要求,并通过NS仿真验证了改进的TFRC算法对实时业务的良好性能。 相似文献