一种基于区域分裂与合并的势博弈网络拓扑控制算法

现有无线传感器网络拓扑控制算法在传感器节点部署密集或稀疏区域存在网络拓扑链路冗余、个别节点负载过重、瓶颈节点和网络生命周期短等问题。针对这些问题,提出一种基于区域分裂与合并的势博弈网络拓扑控制算法,该算法首先划分目标区域并随机抛洒传感器节点,在每个子区域内进行博弈并选出簇首节点,利用区域分裂与合并思想,在节点密集区域进行分割再博弈,防止部分节点负载过大,在节点稀疏区域利用权重链路进行合并,防止出现瓶颈节点以保障网络连通;然后对所有簇首节点实施二次势博弈生成簇首拓扑结构连接各子区域。仿真结果表明,该算法能够有效缓解节点负载,均衡节点能耗,延长网络生命周期。     

向心路径定义及其在网络节点聚类中的应用

复杂网络为复杂系统的经典表现形式,依靠网络内部复杂关系进行网络节点聚类是理解复杂网络的一个重要途径。依据子类中心节点对于同一个类别中其他节点具有更强的控制力的思想,提出了子类中心点的概念及其确定方法,进一步提出了上通路和向心路径的概念。在子类中心节点基础上通过计算向心路径数量,实现网络节点的快速聚类算法,即向心路径节点聚类算法（Toward to Subheart Roads Defining Network Clustering Algorithm）。相比于传统算法,TSRDNCA算法具有较高的网络社区判断的准确性。     

无线传感器网络节点自定位算法

针对目前传感器网络的定位算法节点定位精度严重依赖节点分布密度的问题,提出一种有一个较大功率的中心节点的定位算法。该算法计算出所有待定位节点距离中心节点及其所有邻节点的距离,将距离信息和邻节点表传到控制中心进行集中计算,确定节点位置。依据仿真结果,在节点数较少时该算法的定位误差仅为DV-distance 算法的1/8,提高了定位精度。     

Power control based topology construction for the distributed wireless sensor networks

Wireless sensor network consists of large number of sensor nodes with limited battery power, which are randomly deployed over certain area for several applications. Due to limited energy resource of sensors, each of them should minimize the energy consumption to prolong the network lifetime. In this paper, a distributed algorithm for the multi-hop wireless sensor network is proposed to construct a novel energy efficient tree topology, without having location information of the nodes. Energy conservation of the nodes is accomplished by controlling transmission power of the nodes. Besides, maintenance of the network topology due to energy scarcity of the gateway nodes is also proposed in the protocol. Simulation results show that our distributed protocol can achieve energy conservation up to an optimum level similar to the centralized algorithm that we have considered and can extend the network lifetime as compared to other distributed algorithms without any power control.     

基于自适应波束天线的局部优化拓扑控制算法

拓扑控制有助于提高ad hoc网络的性能,采用定向天线的自组网拓扑控制比全向天线网络更为复杂。基于自适应波束定向天线模型提出一种局部区域优化的拓扑控制算法。该算法利用分簇的思想将网络划分为可重叠的多个区域,区域内节点采用最小生成树（MST）的思想确定邻居关系,通过调整节点发射功率,改变天线波束的朝向、宽度和增益来构建拓扑。算法减小了节点的平均度数,降低了节点的发射功率,从而降低节点能耗,减少了节点间干扰,提高了网络吞吐量,仿真结果表明,算法显著提高了网络性能。     

一种自适应智能三边定位算法的设计与实现

为了有效抑制室内复杂环境对无线传感器网络节点定位精度的影响,以及降低室内定位系统对环境的依赖性,提出了一种自适应智能三边定位算法.该算法通过测量移动节点与各信标节点的距离值的波动情况,生成相应的自适应因子.该变化因子控制三边定位算法中距离半径的微调量,使3个定位圆的重叠部分的面积小于一定的数量级,然后在重叠区域中作最大内接圆,将圆心作为移动节点的位置.仿真结果表明该算法比加权三边定位算法具有更高的定位精度,鲁棒性好,能适应不同规模和类型的定位系统.     

与区域划分及虚拟力相关的三维覆盖算法

针对三维空间中无线传感器网络的节点覆盖问题,提出了与区域划分及虚拟力相关的三维覆盖算法,该算法依据节点间虚拟力及划分区域的算法思想,在每个子区域中心引入吸引源,各节点受到吸引源的引力及节点间作用力,并在合力的作用下重新调整节点的部署范围。通过实验仿真,证明了算法能有效提高目标区域覆盖率,降低节点部署能耗。     

基于Delphi平台平滑曲线的算法实现

为了便于观测与分析电力系统的运行情况,配电测控中心需要将采集的电能数据通过软件输出显示为平滑曲线图.在Delphi软件开发环境下,采用三次样条插值算法程序在原数据点之间插入适当节点,通过其自带图表控件DBChart输出理想的平滑曲线图.结果表明,直接应用算法程序比另行安装第三方图表控件更为简便.     

基于质心理念的无线传感网络路由协议的研究与改进*

针对无线传感器网络中的信息时延和网络生存周期较短等问题,提出了基于质心的CMC-PEGASIS(center of mass concept in power efficient gathering in sensor information system)路由协议;该协议将区域分为等宽的5部分,利用PEGASIS的理念对其各自成链;而后利用质心的概念找到区域节点的能量中心,并结合节点自身的能耗以及节点与基站的距离关系得到区域内最佳的簇头节点;仿真实验表明,该协议有效地平衡了整个网络的能量消耗,并且延长了网络的生存时间。     

移动Ad hoc网络中基于拓扑控制的节能算法

如何降低节点能耗,延长节点生存时间是移动Ad hoc网络的一个研究热点,对此提出了一种基于拓扑控制的节能算法ECA/TC（Energy Conservation Algorithm with Topology Control）。该算法在RNG图的基础上,采用邻节点消除机制,有效降低了节点的传输功率及广播消息在网络中的转发次数。仿真结果显示该算法具有较好性能,能够提高网络能效。     

一种距离无关的无线传感器网络定位算法

通过分析和仿真,指出距离无关的无线传感器网络定位算法DV-Hop在节点分布密度不均匀的网络中的局限性.由此,提出一种新的定位算法.该算法中,各节点感知周边的节点密度,基于此对周边锚节点分区,利用相同区域的锚节点执行定位计算.通过仿真验证,在节点分布密度不均的网络中,该算法有效地降低了未知节点的定位误差,提高了定位精度.     

自适应异构传感网节能优化拓扑控制研究

针对传统的节能优化算法没有充分考虑节点间的通信距离和节点失效后重新分簇等问题,为了延长网络的生存期,提出一种自适应优化异构无线传感器网络拓扑结构控制算法.提出的算法首先基于传输数据跳数和相邻传感器之间通信距离,依据相似三角形几何原理,结合具体应用场景对传感器节点的分簇、成簇等操作进行自适应优化控制.仿真实验表明:改进的...     

传感器网络中的局部异常检测算法

找到异常数据对于传感器网络来说非常重要。本文通过一个例子首先提出了局部异常的概念。与传统异常不同,局部异常仅取决于节点及其周围节点的取值。我们给出了局部异常的形式化定义,并首先提出了解决局部异常的Nave算法,由于其能耗过大,又提出了分布式的解决方案DLODA。DLODA将网络分成多个区域,每个区域选择一个簇头,簇头能够在网内提前算出部分查询结果,并过滤掉不会成为查询结果的数据,以节约能量开销。最后从能量消耗和响应时间两个方面对DLODA的性能进行了评估,实验显示DLODA具有良好性能。     

基于无线传感器网络节点信任度的三维覆盖算法*

针对无线传感器网络中节点的安全性及覆盖问题,提出基于节点信任度的三维覆盖算法(Three Dimensional Coverage Algorithm Based on Node Trust,简称NTA3D),该算法依据虚拟力、网格划分及节点信任度的思想,引入吸引源联合信任度。将待监测区域划分成网格,并在每个网格中心部署吸引源。吸引源可以根据网格中的活跃节点计算该网格的联合信任度,并根据联合信任度调度节点,调度结束后工作节点根据其所受合力的大小和方向重新部署。通过实验仿真,证明了本文算法能够在保证安全性的前提下有效地提高覆盖率,降低网络能耗。     

Joint adaptive power allocation and interference suppression algorithms based on theMSER criterion for wireless sensor networks

In this study, a two-hop wireless sensor network with multiple relay nodes is considered where the amplify-and-forward （AF） scheme is employed. Two algorithms are presented to jointly consider interference suppression and power allocation （PA） based on the minimization of the symbol error rate （SER） criterion. A stochastic gradient （SG） algorithm is developed on the basis of the minimum-SER （MSER） criterion to jointly update the parameter vectors that allocate the power levels among the relay sensors subject to a total power constraint and the linear receiver. In addition, a conjugate gradient （CG） algorithm is developed on the basis of the SER criterion. A centralized algorithm is designed at the fusion center. Destination nodes transmit the quantized information of the PA vector to the relay nodes through a limited-feedback channel. The complexity and convergence analysis of the proposed algorithms are carried out. Simulation results show that the proposed two adaptive algorithms significantly outperform the other previously reported algorithms.     

基于移动Sink节点剩余能量树路由算法

在深入研究了异步可延伸能效(SEAD)算法和MintRoute算法的基础上,提出了剩余能量树路由算法,该算法将网络中的节点分成能量相近的区域,再利用SEAD算法的思想,在每个能量相近的区域中构建以采样节点为根,传递节点作为枝叶的树状网络结构模型,将树最末端的节点作为代理节点,Sink节点移动时,只需要保持同代理节点的通信,便可以保证Sink节点同整个网络连通。运用该路由算法可以很好地解决无线传感器网络中的因某个节点过早死亡而导致网络路由"瓶颈"问题和节点间的信息泛洪问题。采用剩余能量树路由算法,可以使网络能量得到更均衡合理充分的利用,仿真实验结果表明,该算法可以很好地延长网络寿命。     

A novel hybrid gravitational search and pattern search algorithm for load frequency control of nonlinear power system

In this paper, a hybrid gravitational search algorithm (GSA) and pattern search (PS) technique is proposed for load frequency control (LFC) of multi-area power system. Initially, various conventional error criterions are considered, the PI controller parameters for a two-area power system are optimized employing GSA and the effect of objective function on system performance is analyzed. Then GSA control parameters are tuned by carrying out multiple runs of algorithm for each control parameter variation. After that PS is employed to fine tune the best solution provided by GSA. Further, modifications in the objective function and controller structure are introduced and the controller parameters are optimized employing the proposed hybrid GSA and PS (hGSA-PS) approach. The superiority of the proposed approach is demonstrated by comparing the results with some recently published modern heuristic optimization techniques such as firefly algorithm (FA), differential evolution (DE), bacteria foraging optimization algorithm (BFOA), particle swarm optimization (PSO), hybrid BFOA-PSO, NSGA-II and genetic algorithm (GA) for the same interconnected power system. Additionally, sensitivity analysis is performed by varying the system parameters and operating load conditions from their nominal values. Also, the proposed approach is extended to two-area reheat thermal power system by considering the physical constraints such as reheat turbine, generation rate constraint (GRC) and governor dead band (GDB) nonlinearity. Finally, to demonstrate the ability of the proposed algorithm to cope with nonlinear and unequal interconnected areas with different controller coefficients, the study is extended to a nonlinear three unequal area power system and the controller parameters of each area are optimized using proposed hGSA-PS technique.     

一种基于功率控制的WSN分簇路由算法研究

针对无线传感器网络研究领域中能量均衡性难以控制的问题,在LEACH协议的基础上提出了一种功率控制的分簇路由算法(PCRA算法).该算法基于最优连通功率,同时考虑节点的剩余能量、相对距离以及最优的邻居节集合对簇头的选择机制进行优化,从而实现网络稳定成簇和数据传输方式上的优化.通过结合距离、路径损耗和剩余能量等因数,使用权值来选择下一跳节点,实现了簇间通信,有效地避免了分簇协议应用被网络区域大小局限的问题.仿真数据显示,PCRA算法可使全网节点间的冲突区间变少,降低节点之间的竞争强度,进一步提高网络能量的有效性和吞吐量.     

基于ZigBee的智慧教室节能系统研究

针对高校教室电能浪费问题,设计一种基于ZigBee的智慧教室节能系统;系统以STM32作为主控单元,由ZigBee协调器和终端节点形成的局域网络构成感知执行层,并通过Wi-Fi网络和云平台,实现控制中心对教室用电设备的状态感知和智慧控制;同时针对温控设备功率有限以及室内复杂的温度干扰环境而导致室内温度无法稳定保持在合适范围,基于KNN算法构建NARX神经网络温度预测模型,实现利用已有环境数据预测下一时刻温度,以达到对教室内温度的准确控制;最后,对系统功能和改进预测算法进行了实验验证,运行结果表明该系统可以稳定运行,并可以达到精确控制用电设备实现节约电能的目的。     

一种基于拓扑势的网络社区发现方法

从数据场思想出发,提出了一种基于拓扑势的社区发现算法.该方法引入拓扑势描述网络节点间的相互作用,将每个社区视为拓扑势场的局部高势区,通过寻找被低势区域所分割的连通高势区域实现网络的社区划分.理论分析与实验结果表明,该方法无须用户指定社区个数等算法参数,能够揭示网络内在的社区结构及社区间具有不确定性的重叠节点现象.算法的时间复杂度为O(m+n^3/γ)～O(n²),n为网络节点数,m为边数,2<γ<3为一个常数.