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Neighbor discovery enables nodes in the networks to discover each other through simple information interaction,which was suitable for the new mobile low duty cycle sensor network (MLDC-WSN).However,because the nodes in MLDC-WSN can move randomly and sleep,the network topology was changed frequently,which results in that some nodes need a lot of energy and time to find their neighbors.How to realize fast neighbor discovery for all nodes in the network was a difficult problem in current research.To solve this problem,a new low-latency neighbor discovery algorithm based on multi-beacon messages was proposed.In this algorithm,the nodes were discovered by sending a short beacon message through their neighbor nodes,and by adjusting the time and frequency of beacon message sent,a lower neighbor discovery delay was obtained.Eventually,through quantitative analysis and simulation experiments,it is found that compared with existing algorithms,this algorithm can find all neighbor nodes in MLDC-WSN with less energy consumption,lower latency and greater probability. 相似文献
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针对阵面校准中信标抖动导致相位误差超差问题,提出利用参考天线单元随动来减小相位误差的方案;同时,针对大型阵面宽带幅相修正中大盲区与高信噪比要求的矛盾,提出系留气球的解决方案。通过分析计算,证明两个解决方案在工程应用中合理可行。 相似文献
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IEEE 802.11 wireless network standard has become one of the most used wireless networking technologies for smart devices as it offers mobility support and low cost deployment. However, these devices deeply rely on the energy provided by their batteries, which results in limited running time. IEEE 802.11 network standard provides stations with carrier sense multiple access with collision avoidance for the medium access. Yet it results in stations to consume an important amount of power. Therefore, minimizing WiFi‐based energy consumption in smart devices has been received substantial attention in both academia and industry. Accordingly, this paper * proposes a novel beacon‐based energy‐efficient collision‐free medium access control protocol for any type of IEEE 802.11 stations, regardless of being stationary or mobile, or having different amount of traffic flow, transmission rates, or traffic types. The proposed scheme is valid for all types of low or wide bandwidth, single or multiuser multiple‐input multiple‐output WLAN channels, such as IEEE 802.11a\b\g\n\ac. In the proposed scheme, energy saving is achieved, enabling stations to transmit on the right time and maintaining stations in the doze state during a predetermined sleep_time interval after each successful frame transmission, by making use of modified control and management frames of the standard IEEE 802.11 protocol. The proposed scheme reduces the probability of collisions and may allow stations to enter the collision‐free state, regardless of the number of stations on the channel and their traffic types. Widespread simulations have been executed to validate the efficiency of the proposed method. The results demonstrate that the proposed method significantly increases overall throughput and reduces power consumption of stations over IEEE 802.11 WLANs. 相似文献
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在车载自组织网络中,车辆节点数量的变化和信标传输参数对信道负载有直接影响,节点数量达到一定程度时,周期性信标消息会占据整个控制信道而造成信道拥塞。针对该问题,通过预测局部密度设计传输参数自适应拥塞控制策略。根据网络中车辆节点自身所接收到的数据包和碰撞包的数量预测短期内局部密度的变化,依据信道忙时比率评估当前时刻信道负载,并将其与预设阈值进行对比,结合局部密度预测值自适应调整下一周期的传输参数。仿真结果表明,该策略能够在控制信道拥塞的同时,提高数据包递送率,降低消息传输延迟。 相似文献
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基于空间域的空间光通信系统接收信标光斑图像平滑处理 总被引:2,自引:0,他引:2
本文首先对基于空间域的图像平滑处理滤波 (中值滤波和平均值滤波 )算法原理及误差进行了分析 ,同时对实测光斑进行了图像平滑处理 ,实验结果表明 :进行图像平滑处理后的原图像噪声被有效地抑制和消除 ,光强分布较为平滑。这表明图像平滑处理工作能有效减小系统误差 ,提高APT跟踪精度 相似文献
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针对目前狭长空间环境中信号多路径效应明显、传感器节点定位精度不足等情况,提出了一种基于信号接收强度(RSSI)的加权质心定位算法.该算法根据狭长带状区域环境特点部署信标节点,通过相邻信标节点的实际距离和信号接收强度,动态获取周围环境的路径衰落指数,提高RSSI测距算法的环境适应能力;根据当前环境改进加权质心算法的加权因子,引入修正因子,进一步提高算法的定位精度.理论分析和仿真结果表明,该算法设计优化,适应于狭长空间环境,宽度分别为3 m、5 m、8 m、10 m,信标节点的个数为10的巷道环境中,其定位计算精度比传统加权质心算法分别提高了22.1%、19.2%、16.1%、16.5%,稳定性分别提高了23.4%、21.5%、18.1%、15.4%. 相似文献
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基于移动信标的无线传感器网络混合节点定位算法 总被引:1,自引:0,他引:1
节点定位是无线传感器网络中的关键技术之一。本文在采用装备有GPS装置的移动信标的基础上,提出了加权质心定位方法和Unscented—KF滤波组合定位算法。算法首先利用加权质心定位方法,获得无线传感器网络未知节点的初步位置,再用Unscented—Kalman filter进一步提高定位精度。算法可以实现传感节点的低成本定位,容易达到很高的定位精度、可实现分布式定位计算。仿真结果显示,与算法较常用的极大似然估计相比,未知节点的定位精度有较大的提高。本算法定位过程中节点间无通信开销,计算量小,节省了宝贵的节点能量。在本文中算法是基于RSSI测距方式,它还可应用于TDOA,TOA等基于测距的定位算法中,具有较普遍的应用意义。 相似文献