无线传感网络中拥塞控制与路由的跨层设计:分布式牛顿法

无线传感网络应用广泛, 其性能与路由选择和拥塞控制密切相关. 致力于拥塞控制与多径路由的跨层优化, 以实现在链路容量受限和节点能量受限情况下的无线传感网络效用最大化. 针对对偶次梯度算法具有收敛速度慢与信息交互量大等缺陷, 设计了具有二阶收敛性能的分布式牛顿算法来实现网络效用最大化. 通过矩阵分裂技术, 实现了只需单跳信息交互的牛顿对偶方向的分布式求解方法. 仿真结果表明, 分布式牛顿算法的收敛性能显著优于对偶次梯度算法.     

功率受限的无线网络的传输速率控制

无线自组织网络是没有预置基础设施支撑的自组织可重构的自治网络.由于需要克服远近效应问题、干扰问题以及提高信道的空间复用度,并且为了降低网络节点的能耗,提高网络的生存时间和系统的能量效率,网络节点的发射功率受到限制.因此,如何在功率受限的情况下保证网络数据传榆性能,成为无线网络的关键问题.提出了功率受限的无线自组织网络模型,该模型用发送功率的凸函数作为度量效用的指标之一,更加贴切地反映了网络节点功率受限的特点.采用对偶分解的方法求解模型,得到分布式算法,协调节点的传输功率和数据速率,达到全网效用最大化.最后用具体的拓扑和效用函数进行仿真,验证了算法的收敛性,并考察传输速率和功率的关系对网络性能的影响.     

无线传感网中混合业务下的触发式流控制算法

无线传感器网络中,节点所具有的能量和通信能力等都十分有限,如何设计有效的协议及算法,利用有限的资源高效地完成诸多任务,成为无线传感器网络设计所面临的一大挑战.考虑接收容量模型,研究了无线传感器网络在节点接收容量和能量联合受限情况下,面向混合业务时的效用公平流控制问题,并针对传统对偶分解算法存在着收敛速度慢、步长不易调节、通信负荷大等缺陷,进一步提出了基于事件触发的分布式求解算法.理论分析与仿真验证均表明:使用事件触发算法时,传感节点的平均广播周期比使用对偶分解算法时大很多,大幅度降低了无线传感器网络节点间的通信量,减少了网络的通信开销.仿真结果显示:与对偶分解算法相比,分布式事件触发算法具有收敛速度快、对网络规模扩展的适应性强等优势;与传统的速率公平流控制机制相比,所提的效用公平流控制模型能够更加适应弹性与非弹性业务共存的网络场景.     

Ad Hoc 网络节能型功率控制与拥塞控制的跨层优化

有限的节点能量和通信带宽,是Ad Hoc网络的两个重要的特点.节点能量是影响网络容量的关键因素,也是制约网络寿命的决定因素;而有限的通信带宽使得网络更容易产生拥塞.因此,节能型的功率控制与拥塞控制联合优化在Ad Hoc网络中显得尤为重要.首先,设计了节能型的网络效用最大化问题,即在目标函数中引入能量消耗成本函数,从网络效用和网络寿命两个方面来综合优化网络性能.其次,运用对偶分解与梯度投影方法,提出了相应的节能型功率控制与拥塞控制联合优化算法.另外,分析和证明了所提算法的收敛性.最后,详细的仿真结果表明了所提算法的有效性:在保持网络吞吐量基本不变的同时,可以有效地减少节点的能量消耗,从而延长网络寿命.     

虚拟MIMO传感器网络中一种联合网络效用和生存时间优化的分布式算法

虚拟(协作式)MIMO技术被认为是传感器网络中有效的节能解决方案之一,然而,现有虚拟MIMO传输策略的设计大多只关注如何有效降低网络能耗,而很少关注反映网络性能的其他指标,例如网络效用(Network Utility),该指标反映了网络数据采集和传输量的多少.为了联合优化网络效用和网络生存时间这两个网络性能参数.本文首先分析虚拟MIMO传输能耗特点,然后基于网络效用最大化(Network Utility Maximization)思想对虚拟MIMO传感器网络进行联合网络生存时间和网络效用的优化建模.在该模型的求解过程中,通过使用对偶分解技术将原需要集中计算的优化问题分解为可以在不同节点上进行计算的子优化问题,并得出一种联合优化网络效用和生存时间的分布式优化算法.该算法的仿真结果显示,网络中的虚拟MIMO节点仅需要交互邻居节点信息,通过有限次的迭代计算,就能收敛到全局最优的发送速率以及功率值.从而使系统总的效用和网络生存时间之间能够达到帕累托(Pareto)最优平衡.     

基于Stackelberg博弈的协作网络功率分配策略

针对协作网络中的功率分配问题,提出基于Stackelberg博弈的分配策略。首先建立博弈模型,源节点根据中继节点分配的功率给出价格;中继节点根据自身资源情况、信道状态、位置信息以及源节点提出的价格,进行协作传输功率的分配,从而构建用户效用函数;接着证明了该效用函数满足凹函数的条件,且存在均衡点,因此参与决策的用户可以通过求解协作功率和价格的Stackelberg均衡解(SE)最大化自己的效用;最后,通过仿真实验验证了均衡点的存在,并对源节点位置不同情况下节点的价格、功率和效用进行了分析,实验中离中继更近的源节点的协作功率和效用分别是距离较远用户的1.29倍和1.37倍。理论分析与实验结果证明了策略的有效性,而且该策略能适用于协作网络及其他分布式网络。     

基于拍卖理论的中继协作网络功率分配研究

针对放大转发无线协作中继网络,文中提出了一种改进的基于拍卖理论的分布式功率分配算法。该算法中用户以最大化自身的效用为目标,通过向中继节点发送投标量的方式购买中继功率,中继节点根据价格更新策略指定合理的中继价格,并根据用户的投标量进行功率分配。改进算法重新定义了用户节点的效用函数,降低了算法的复杂度。文中分析了单中继无线协作网络中继功率的分配过程以及用户的最佳投标量。仿真结果表明,该改进算法收敛速度快,中继节点覆盖范围大,有效提高了网络的传输速率。     

WSNs中联合速率控制与时隙分配的效用优化算法

针对无线传感器网络(WSNs),提出了一种联合节点数据采集速率控制与时隙分配的(JRCTA)算法效用优化.该算法建立统一速率控制与时隙分配的效用优化模型,将节点数据采集速率的优化控制与基于冲突避免的节点发送时隙分配结合起来,在控制网络延时性能的前提下,最大化汇聚节点在单位时间内所采集到的数据量.仿真实验结果表明,JRCTA算法具有较好的性能.     

传感器网络中能量有效的动态对偶密钥建立算法

针对密钥预分配方案中节点存储负载大、网络扩展性差等问题,提出了能量有效的动态对偶密钥建立算法(EE-DPKEA).该算法采用分簇方案来建立对偶密钥,均衡利用了网络中所有节点的能量,延长了网络生命周期.实验结果表明,EE-DPKEA算法的安全性、存储通信开销、连通性和能量负载平衡等方面要优于传统的基于密钥预分配的方案.     

认知无线电网络非协作博弈功率分配算法研究

发现干扰节点,并将功率适当地分配至各个可用频谱上,以提高节点数据率和网络吞吐量,是认知无线电网络当前的研究热点.本文提出一种基于非协作博弈功率分配方法(PANG),以提高认知无线网络系统吞吐量.PANG将认知网络节点功率分配问题转化为非协作博弈问题,并采用线性代价因子的方法抑制功率分配时的盲目性.理论分析表明,PANG存在纳什均衡点,具有帕累托最优解.本文使用Matlab对PANG算法进行仿真,仿真结果表明,PANG算法能够比PIWF算法更加合理的进行功率分配,并有效的提高系统吞吐量.     

基于多目标飞蛾算法的电力系统无功优化研究

鉴于电力需求的日益增长与传统无功优化方法的桎梏,如何更加合理有效地解决电力系统的无功优化问题逐渐成为了研究的热点。提出一种多目标飞蛾扑火算法来解决电力系统多目标无功优化的问题,算法引入固定大小的外部储存机制、自适应的网格和筛选机制来有效存储和提升无功优化问题的帕累托最优解集,算法采用CEC2009标准多目标测试函数来进行仿真实验,并与两种经典算法进行性能的对比分析。此外,在电力系统IEEE 30节点上将该算法与MOPSO,NGSGA-II算法的求解结果进行比较分析的结果表明,多目标飞蛾算法具有良好的性能,并在解决电力系统多目标无功优化问题上具有良好的潜力。     

双门限和机会协作的频谱感知算法研究

针对传统频谱感知算法性能较差及一文献中Zhu所提出的算法功率消耗大的不足,提出了一种基于双门限和机会协作的频谱感知算法,同时理论推导了在瑞利衰弱信道中基于该算法的频谱感知检测概率,并对传统频谱感知算法,Zhu所提出的算法和基于双门限和机会协作的频谱感知算法进行性能仿真。仿真结果表明,该算法可以有效提高频谱感知检测概率,性能优于传统算法,与Zhu所提出的算法性能基本相同,且能有效节省发射功率。     

基于最大输出功率的近场阵列定位算法

在近场阵列中,为了降低信源位置变化对阵列性能的影响,基于最大输出功率,根据近场阵列的特点,提出了一种新的低复杂度快速收敛算法。通过搜索最大输出功率,对信号入射方向进行估计。实现麦克风阵列相应调节阵列权矢量,压制干扰,获得最大的信号增益。使得近场阵列如麦克风阵列能够快速适应位置不断变化的入射信号。与MUSIC等现有算法比较,仿真结果表明了该算法的快速定位性质的优越性。     

Low-Power Design for Real-Time Systems

Real-time Systems often are located in the special environments where the power consumption is a big concern. Upon presence of timing constraints, the low power design on the real-time systems has significant impact on the performance as well as the schedulability of the systems. The system developers are facing the challenges for reducing the power consumption and meeting the timing constraints in the real-time systems.This paper represents one of few attempts to address the issue of the low power design on real-time systems. We present two power reduction methods: one is at the software compilation level and the other at the operating system level. Given a real-time program, an inter-instruction power reduction technique is proposed to transform the program to another one with lower power consumption. In addition, a scheduling algorithm for real-time operating systems is proposed to reschedule real-time programs when the execution time of the programs is changed. Therefore, the proposed scheduling algorithm works together with the proposed power reduction technique to make sure all programs meet their deadlines and to improve the system schedulability. We also evaluate the performance of the proposed inter-instruction reduction method by comparing it with the cold scheduling algorithm and show that the proposed method outperforms the cold scheduling algorithm and reduces more energy power.     

考虑经济性和电压稳定性的含电子电力变压器的多目标最优潮流计算

为探究含电子电力变压器的电力系统最优潮流问题,在分析电子电力变压器简化模型、最优潮流的控制变量以及约束条件的基础上,建立了综合考虑经济因素和电压稳定性的含电子电力变压器的多目标最优潮流模型。模型中将减少发电成本和提高负荷裕度指标作为目标函数,考虑了电子电力变压器灵活的有功无功调节能力、有载调压变压器的电压调节能力、可调度负荷及可调无功电源的有功无功调节能力,提出使用基于遗传算法和内点算法的混合算法对最优潮流模型进行求解,算法的主要思想是以遗传算法为框架,对离散变量进行优化,在遗传算法的每一次迭代过程中,采用内点算法对每个体进行连续变量的优化和适应度评估。基于IEEE-14节点算例,分别进行了基于混合算法和基于内点法的最优潮流计算,计算结果验证了文章所提模型的合理性和算法的有效性。     

认知网络中基于博弈论的联合功率控制与速率分配算法

针对认知无线网络上行链路中的资源分配问题,提出了一种适应于多小区认知无线网络的基于功率控制与速率分配的博弈算法。为了更加合理地控制用户的功率和速率,减小各次用户间的干扰,首先,在效用函数中分别给功率和速率设置了不同的代价因子,使其能够更加合理地控制用户,避免用户过度增加发射功率。其次,从理论上证明了该算法纳什均衡的存在性、唯一性以及算法的收敛性。最后,为了解决发射功率和传输速率的最优化问题,给出了联合功率控制和速率分配的迭代更新算法流程图。理论分析及仿真结果表明,与同类博弈算法相比,在保证通信质量的前提下,所提算法可以使得用户以较小的发射功率获得较大的传输速率和较高的信干噪比（SINR）,并且减小了用户间的干扰,提高了次用户系统容量。     

基于遗传算法的低功耗有限状态机状态分配

提出一种通过状态分配来实现有限状态机的功耗和面积同时优化的方法．在分析现有成本函数的基础上，提出了一个新的成本函数，并利用遗传算法能进行多目标优化的能力来实现功耗和面积的同时优化．该算法用C语言实现，并对17个MCNC有限状态机标准电路进行测试．测试结果表明，与已有的功耗优化算法相比，文中算法在功耗和面积方面有一定的优势．     

一种基于虚拟文件系统的集群监控方法

提出了一种自适应调制垂直-贝尔实验室分层空时结构（V-BLAST）系统的低复杂度比特、功率分配算法,满足总平均功率和单根发射天线峰值功率受限条件下使比特率最大化。该算法可以达到与比特递增分配算法相同的最优分配结果,而计算量大幅度降低。仿真结果表明,在满足目标误码率条件下单天线功率限制会使比特率降低。     

MIMO信道中基于功率分配的SLNR预编码算法

为了消除或降低多用户MIMO系统下行链路存在的共信道干扰（ CCI）,提出一种结合功率分配的基于最大化信漏噪比（ SLNR）的预编码算法。首先,根据SLNR算法求出最优预编码矩阵,再结合最优功率分配算法,借助拉格朗日乘数法,优化分配每个用户的发送功率,从而提高系统和容量以及降低误码率（ BER）性能。为了简化计算复杂度,还提出了SLNR算法结合次优化功率分配算法。仿真表明,所提出的算法比块对角化（ BD）算法和最小均方误差准则（ MMSE）算法在系统和容量以及误码率性能上都有所改善。     

HAPS通信中的低复杂度OFDMA资源分配策略

针对配置于高空平台(HAPS)的OFDMA系统,研究了在平台功率受限情况下的资源分配问题。采用对偶理论,推导了在连续情况下,最小化发送功率时,OFDMA载波、功率、速率分配的最优解,同时利用统计近似法实现算法的实时配置。仿真结果表明,该算法性能与经典C.Y.Wong算法性能大致相同,而算法复杂度仅为线性复杂度,具有较强的实际应用价值。