移动ZigBee节点无线传感器网络建模与性能仿真研究

在如智慧医疗等众多ZigBee无线传感器网络应用中,网络节点的移动常常不可避免,为保证移动节点在网络中的泛在通讯能力,研究节点移动引起的网络性能变化十分重要。论文首先对OPNET仿真开发平台的网络层进程域模型进行改进,利用状态转移过程模拟节点移动进程特性,优化节点路由协议,改善基于OPNET的ZigBee无线传感器网络模型组网能力及网络阻塞状况。其次,仿真研究移动节点数量、移动节点速度对三种拓扑结构ZigBee网络的MAC负载、MAC延迟、端到端延迟性能的影响。仿真结果表明,随着移动节点数量以及速度的增加,簇状ZigBee网络负载承受能力最好,星型ZigBee网络在延迟方面表现出更大优越性,综合考虑负载和延迟两方面性能,网状ZigBee网络具有更大的优势。     

LRCRaft: 支持节点数据快速恢复的共识协议

在支持纠删码的分布式存储系统中, 最常用的编码是RS (Reed-Solomon)码. 对于一个RS(k, m)编码条带, 常见的配置是一个节点仅存储条带中的一个分片, 这导致在节点出现故障的情况下, 对其存储分片的恢复需要跨多个节点读取分片并重新编码生成恢复分片, 容易造成系统网络拥塞. 在需要恢复大量数据的场合, 系统在恢复期间会处于较长时间的脆弱期, 容错能力和吞吐量下降、读写时延升高时有发生. LRCRaft是一个基于LRC (local reconstruction code)的改进Raft共识协议, 通过在Raft中引入LRC码、动态日志增补、状态机删减和分片版本一致性等机制, 降低了Raft的读写时延, 缩短了节点故障恢复时间. 实验结果表明, 相较于Raft, LRCRaft在不同恢复模式中恢复一个单节点故障数据时, 恢复用时有着49.25%–74.97%的减少.     

基于位姿评估的无线传感器网络自主移动节点定位技术

 本文在研究自主移动节点运动特性的基础上,提出一种基于位姿评估技术的自主移动节点定位算法.该算法适用于可以获取速度信息以及具有射频定位功能的移动节点.该算法利用移动节点速度信息计算相对定位轨迹;然后对相对定位轨迹进行平移,旋转变换,使变换后的相对定位轨迹与射频定位轨迹的结果差别最小来修正累积误差;最后从修正后相对定位轨迹上获取最终定位结果.仿真实验结果表明,所提出的算法在参数取值合理的条件下,能够有效地提高移动节点定位精度.     

基于关键节点的域内路由保护算法

随着互联网规模的膨胀,大量的实时应用部署在互联网上,这些实时应用对网络时延提出了更加严格的要求。然而,目前互联网部署的域内路由协议无法满足实时应用对网络时延的要求,因此提高域内路由可用性成为了一项亟待解决的关键性科学问题。学术界和工业界提出利用路由保护方案来提高路由可用性,从而减少由于网络故障造成的网络中断和报文丢失。已有的路由保护方案将网络中的节点同等对待,没有考虑节点在网络中的重要程度,然而实际情况并非如此。因此,提出了一种基于关键节点的域内路由保护算法(Intra-domain Routing Protection Algorithm Based on Critical Nodes,RPBCN)。首先,建立路由可用性模型,以定量衡量路由可用性;其次,建立节点关键度模型,以定量衡量网络中节点的重要程度;最后,基于路由可用性模型和节点关键度模型,提出基于关键节点的域内路由保护方案。实验结果表明,RPBCN在保证路由可用性的前提下极大地降低了算法的计算开销,从而为ISP解决路由可用性问题提供了一种全新的高效解决方案。     

基于合作博弈论的社会网络关键节点发现研究

社会网络关键节点发现问题有着许多重要的应用,同时也越来越受到了研究机构和学者的关注。为了找到社会网络中top K个关键节点,提出了一种基于合作博弈理论的方法。该方法考虑到社会网络普遍存在社区结构,利用Owen值得到每个节点的边际贡献,由此得到该问题的解。在2个合成数据集和4个实际数据集上验证了本方法的可行性和较其他方法的有效性。     

三维网络拓扑结构的水声传感器网络MAC协议

水声传感器网络Underwater Acoustic Sensor Network(UWASN)由于其广阔的应用前景,近年来逐渐被人们关注。然而由于水下环境的限制性,水声传感器网络具有其一些独特性。例如,与二维的陆地传感器网络不同,水声传感器网络是三维的。如今,现有的介质访问控制Medium Access Control(MAC)协议大多是针对二维无线传感网络,很少有基于三维水声传感器网络的 MAC 协议。针对水下三维网络,提出了基于三维网络拓扑结构的水声传感器网络 MAC 协议。该协议将网络中的节点生成树结构,并利用子节点与父节点之间的关系,通过动态节点算法实现三维动态的水声传感器网络。此外,详细分析了节点间的碰撞并有效解决各种碰撞,从而大大提高了信道利用率。通过仿真软件对比不同协议在同一网络拓扑中的实验结果,证实文中协议能够有效节约大量能源。     

改进的HyperSplit报文分类算法

针对现有高速、大容量、多域报文分类算法普遍存在内存使用量大的问题,提出一种改进的HyperSplit多域报文分类算法。通过分析现有算法内存使用量大的原因,修正和设计选择分割维度与分割点、去除冗余结构的启发式算法,最大限度减少决策树中的复制规则数量,消除决策树中存在的冗余规则和冗余节点,优化决策树结构。仿真结果表明,该算法与现有多域报文分类算法相比,不依赖于规则集类型和特征,在保证内存访问次数不增加、报文得到线速处理的情况下,可降低算法的内存使用量,当规则集容量为105时,内存使用量降低到HyperSplit算法的80%。     

道路交通网络中的关键节点识别方法研究

在现实世界中，大量复杂系统都可以通过抽象的节点和连边构成的网络来加以刻画。作为城市交通系统的重要组成部分，道路交通网络是一个典型的复杂系统，与人们的生活密切相关。道路交通网络中的关键节点识别问题是复杂网络领域研究中的一个经典难题。传统的度中心性算法和PageRank算法在复杂网络的关键节点的识别中具有较好的应用，考虑到道路交通网络中关键节点的特殊性和彼此关联性，在度中心性算法的基础上引入贪心算法的思想，提出了一个基于贪心策略的度中心性关键节点识别方法；同时，在PageRank算法的基础上引入贪心算法的思想，提出了一种基于贪心策略的PageRank关键节点识别方法，从而使道路交通网络中关键节点识别的结果更合理，在交通道路维护保养、规划设计，以及犯罪分子潜逃阻断等领域都有重要的应用价值。通过公开数据集与经典的关键节点识别方法做比较，验证了算法的有效性。     

基于Q学习的多Sink节点无线传感网路由机制研究

单Sink节点无线传感网存在部分关键区域节点能量消耗过快、路由选择算法单一及Sink节点失效的问题.多Sink节点无线传感网能有效解决上述问题,研究多Sink节点传感网的路由协议及其存在的不足,提出了一种基于Q学习的路由选择机制.利用该学习方法节点综合考虑各种环境因素,进行周期性的学习训练,优化路径选择,最后按照计算得...     

基于多尺寸网格的LEACH协议改进

针对低功耗自适应集簇分层型(LEACH)协议中节点采集的数据存在大量冗余和能量消耗不均衡问题,提出一种能量高效路由协议MDG-LEACH。该协议基于虚拟网格和多尺寸网格选取活跃节点,采用综合考虑节点剩余能量和空间分布情况的簇头选择机制,簇头与基站之间根据动态规划方法建立最短传输路由树进行数据传输。仿真结果表明,与LEACH协议以及单剑锋的LEACH改进协议(计算机技术与发展,2013年第2期)相比,MDGLEACH协议在均衡节点能量消耗和延长无线传感器网络寿命方面有了较大提高。