无线传感网络资源分配中分布式牛顿算法研究

链路容量、节点能耗、流速率及拓扑结构是确保无线传感网络性能的重要指标。不同的性能指标和应用场景对应着不同的无线传感网络资源分配问题模型。传统用来求解这些问题的算法主要是具有一阶收敛速度的原始对偶分解算法,这种算法虽然可以针对大规模无线传感网络实现分布式计算,然而其对步长选择收敛速度非常慢,分布式牛顿算法开始应用于无线传感网络资源分配问题研究中,与集中式算法及传统一阶分布式算法相比,这种算法具有快速的二阶收敛速度。文章针对无线传感网络中的资源分配问题,对二阶分布式求解方法及其应用进行了系统的研究,并对算法的未来发展趋势提出了展望。     

多基站数据聚合无线传感器网络中的最大生命期路由

研究了多基站数据聚合无线传感器网络中的最大生命期路由问题.首先证明该类问题具有NP-hard性质,然后提出一种基于最小生成森林的启发式算法,并采用次梯度方法设计了分布式算法,最后通过大量的仿真实验分析所提路由算法性能,并给出分布式算法的收敛性能.     

无线传感网络布局的虚拟力导向微粒群优化策略

无线传感网络通常由固定传感节点和少量移动传感节点构成,动态无线传感网络布局优化有利于提高无线传感网络覆盖率和目标检测概率,是无线传感网络研究的关键问题之一.传统的虚拟力算法在优化过程中容易受固定传感节点的影响,无法实现全局优化.本文结合虚拟力算法和微粒群算法,提出一种面向无线传感网络布局的虚拟力导向微粒群优化策略.该策略通过无线传感节点间的虚拟力影响微粒群算法的速度更新过程,指导微粒进化,加快算法收敛.实验表明,虚拟力导向微粒群优化策略能快速有效地实现无线传感节点布局优化.与微粒群算法和虚拟力算法相比,虚拟力导向微粒群优化策略不仅网络覆盖率高,且收敛速度快,耗时少.     

联合速率控制与功率分配的多信道无线网络跨层优化

本文基于凸优化方法,以提升网络效用与降低网络总功耗为目标,针对多无线多信道(Multi-radio Multi-channel)的多跳无线网络提出了一种联合速率控制与功率分配的跨层优化模型,并利用对偶分解方法设计了优化模型对应的分布式算法,证明了该分布式算法收敛性.该算法通过改变本征权的取值能够在网络效用与网络功耗之间取得折衷,并能根据速率要求动态调整各条链路的注入速率与发射功率使得网络达到效用与功耗的联合最优.通过仿真实验验证了该分布式算法可有效的调节网络效用与总功耗之间的平衡.     

无线传感器网络中基于效用模型的分布式功率控制机制

本文将效用模型引入无线传感器网络的功率控制设计中,提出了一种基于效用模型的分布式功率控制机制(简称UMDPC).该机制建立了网络中所有传感器节点的功率与效用模型的对应关系,将链路可靠性、网络能耗归纳到统一的网络效用优化框架中,并证明该效用优化问题是凸优化问题,构造基于对偶分解的分布式的优化算法,获得网络效用最大化条件下各节点的优化发射功率.最后,通过模拟实验对所提机制及其实现算法的性能进行比较和评价.实验结果表明,本文所提机制最大化了网络的效用,提高了网络的能量利用效率.     

基于效用的无线传感器网络能量分配优化策略

该文对传感器网络在能量受限条件下的数据传输进行建模,提出了一种基于效用最大化的网络优化模型。该模型刻画了传感器网络节点之间在能量消耗方面的耦合关系。该文通过引入松弛变量和采用对偶分解技术,获得传感器网络能量控制的分布式算法。实验表明,该算法对所有的节点能收敛到速率和能量之间的帕累托(Pareto)最优平衡。     

多基站数据聚合无线传感器网络中的最大生命期地理位置路由

将地理位置路由应用于多基站数据聚合无线传感器网络以最大化网络生命期.为减少传输开销并避免路由环路,提出了归属基站集合降势法,采用线性规划方法优化网络生命期.提出了基于地理位置的多基站剖分法,采用次梯度方法设计了分布式算法.通过仿真实验验证了所提算法的性能.     

无线传感器网络中联合功率 控制和速率调整

 无线传感器网络本质上是能量受限的,而且,传感器节点扮演着数据收集和数据转发的双重角色.本文提出了怎样分配传感器节点的功率用于转发其它节点的数据.在节点的转发功率分配比确定后,研究了采用价格作为一种方法,刺激节点与它到数据采集节点路径上的所有节点合作.通过把无线传感器网络中数据收集和传输抽象为一个网络效用最大化问题,通过采用对偶分解技术,提出了一种迭代价格与联合功率控制和速率调整的分布式算法.实验表明,该算法能提高系统的性能,同时降低功率的消耗.     

无线传感网络监测数据分类算法仿真分析

研究无线传感网络数据的准确分类问题。针对无线传感网络监测得到的数据属性呈现高冗余特征,用传统的BP神经网络进行分类易陷入局部最优解、泛化能力差、收敛速度慢与精度低等问题,造成数据很难被准确分类,提出用免疫算法优化BP神经网络的分类算法。该算法利用免疫算法所具有的全局收敛特性和个体多样性保持机制,全局搜索优化BP神经网络的权值,再用BP算法对其开展局部搜索工作。仿真实验结果证明,该算法能够有效克服训练经典BP神经网络时容易陷入局部极值的不足,加快了网络的收敛速度,传感器网络数据分类识别的准确率也得到了大幅度提高。     

无线传感反应网络中反应节点协调机制研究

从传感器网络衍生出来的传感反应网络是一种全新的信息获取和处理技术。这里简要介绍了传感反应网络的体系结构,讨论了无线传感反应网络中反应节点之间的协调以及任务分配机制。在单反应节点任务的分布式协调机制的基础上,运用多目标进化算法设计出了多反应节点的协调算法,为进一步提高系统效能提供了一种新的思路。     

无线传感网络层次型拓扑控制的应用

一般情况下,为了有效地提升无线传感网络的节点能量,就需要将无线传感网络利用拓扑结构分为多个层级进行控制,选择簇头负责发挥路由的功能,在这样的操作方式下,就可以有效地保证无线传感网络的节点能量的正常保护,进而有效地保证无线传感网络的有效存在。针对这样的情况,文章将重点介绍根据引进low energy adaptive clustering hierarchy算法和混合能量高效分布式分簇算法的无线传感网络层次型拓扑控制的具体应用,通过对无线传感网络层次型拓扑控制的应用,可以有效地实现对无线传感网络资源的合理分配。     

无线传感网络路由协议现状研究

文中介绍了无线传感网络与传统无线网络的差异,从设计传感网络路由的基本思路和传感网络路由安全问题两个方面对传感网络路由算法进行了研究。概括了传感网络路由协议的目前研究的现状,分析了无线传感网络路由算法常见的安全攻击,在此基础上给出了相应攻击可能会影响到的经典传感网络路由协议,最后对无线传感网络路由算法的发展现状进行了总结,对无线传感网络路由算法的发展方向做了展望。     

基于改进蚁群优化算法的无线传感器网络路由研究

无线传感器网络能够进行传感器的数据收集和传输,为用户提供多元信息,在不同的领域都具有广阔的应用前景,但无线传感网络的路由研究没有动态的拓扑结构以及全地址机制,并且资源有限,因此需要新的无线传感器路由算法进行支持.本文提出了基于改进蚁群优化算法的无线传感器网络路由算法,将改进的蚁群算法的自组织、动态和多路径等特性结合到无线传感网络路由研究中,用仿真实验进行分析表明该算法在网路平均能耗方面的显著改善,并证明其基本满足无线传感器网络的设计目标.     

基于FW-PSO算法优化无线传感网络拓扑结构的方法

无线传感网络(WSN)具有无标度网络的特征,通常工作在无人值守的开放性环境中,极易遭受到各种蓄意攻击。攻击使得网络发生故障,甚至会导致整个网络瘫痪。该文基于复杂网络领域的无标度网络,构建具有无标度特性的无线传感网络模型。利用烟花算法及粒子群算法(PSO)寻优过程中的搜索能力、种群多样性等优点,提出了一种FW-PSO算法,该算法在全局搜索能力和收敛速度上具有较好的性能。针对具有无标度特性的网络模型,用FW-PSO算法对网络拓扑进行优化,在不同的攻击策略下分别从动态抗毁性和静态抗毁性分析优化前后网络的性能。仿真实验表明,与其他同类算法相比,经过该文所提算法优化后的无线传感网络的动态和静态抗毁性能都有明显提升。     

基于改进蚁群算法的传感路由低负载方法

无线多媒体传感网络采用无线信号完成通信,会受到网络带宽的限制,实时传递能量较低,限制多媒体数据的传输。提出一种基于改进蚁群算法的无线多媒体传感网络的路由结构优化方法,根据改进蚁群算法,设计无线多媒体传感网络路由模块的硬件构造,改进无线多媒体传感网络路由优化过程,通过改进基本蚁群算法中的转移概率模型,对蚁群移动概率进行完善,确保负载的均衡,实现路由结构优化设计。实验结果说明,所提方法对无线多媒体网络中的路由结构进行改进后,均衡了网络能量消耗,使得无线传感网络节点的平均剩余能量更多,提高无线多媒体传感网络的运转周期。     

WLAN分布式动态信道分配算法研究

本文介绍了一种无线局域网中分布式动态信道分配的算法。该算法是为了适应组网发展,设计出的一种在分布式环境下运行的信道分配算法。由于无线技术的发展,同一网络下会存在大量的无线接入点,传统的信道分配算法在这时候就会突显出时间复杂度高的问题。本文通过引入社区划分的算法,将网络进行分解,在各子网络中进行信道分配,从其他的角度一定程度上解决了时间复杂度的问题。通过NS2模拟仿真,证实了该算法的可行性,可以明显减少信道调整的时间。     

基于FW-PSO算法优化无线传感网络拓扑结构的方法

无线传感网络(WSN)具有无标度网络的特征,通常工作在无人值守的开放性环境中,极易遭受到各种蓄意攻击.攻击使得网络发生故障,甚至会导致整个网络瘫痪.该文基于复杂网络领域的无标度网络,构建具有无标度特性的无线传感网络模型.利用烟花算法及粒子群算法(PSO)寻优过程中的搜索能力、种群多样性等优点,提出了一种FW-PSO算法,该算法在全局搜索能力和收敛速度上具有较好的性能.针对具有无标度特性的网络模型,用FW-PSO算法对网络拓扑进行优化,在不同的攻击策略下分别从动态抗毁性和静态抗毁性分析优化前后网络的性能.仿真实验表明,与其他同类算法相比,经过该文所提算法优化后的无线传感网络的动态和静态抗毁性能都有明显提升.     

CR-MIMO-OFDMA/TDM系统中基于效用的无线资源分配与调度

针对多用户MIMO-OFDMA/TDM认知无线电系统,提出一种基于用户效用和最大化的动态资源分配与调度方案,通过松弛约束条件将NP-hard的组合最优化问题转化为凸优化问题并通过拉格朗日对偶法进行分解,利用次梯度迭代算法求解对偶问题求得原始问题最优解.仿真结果表明,该方案可最大化用户效用和,获得主用户与认知用户的最优功率/速率分配并实现用户调度,且算法复杂度低收敛速度快.     

无线mesh网络中基于效用最优的覆盖多播策略

支持多播通信是无线mesh网络(WMN)的一个重要应用.采用基于效用的定价机制,通过拉格朗日(Lagrange)对偶分解法获得一个基于价格的分布式算法.以该分布式算法为核心作为无线mesh网络中数据流速率和功率调整的优化策略,每条链路根据自己转发流所消耗功率状况合理地定价,通过价格机制来调节数据流的速率,从而调整节点接收数据流的速率,使网络净效用最大化.实验结果表明该算法是有效可行的.     

无线传感器网络分布式一致时间同步协议的收敛分析及加速设计

该文研究了基于分布式一致的无线传感器网络时间同步协议的收敛和加速问题。通过将其同步迭代过程映射到马尔可夫链的状态转移过程,推导出了分布式一致时间同步协议在循环网中的收敛速度与节点邻居数和网络规模有关。Matlab仿真实验表明该结论对类均匀规则网和类均匀网也是正确的。此外,对于类均匀网,邻居数分布也会影响协议的收敛速度。因此该文提出了基于改变网络邻居数分布的加速算法来提高分布式一致时间同步协议的收敛速度。规模为100个节点的类均匀网络实验结果表明,该文提出的加速算法在没有显著改变节点平均传输半径的情况下可使分布式一致时间同步协议的收敛迭代次数降低约25%。