无线传感器网络冲突自适应S-MAC协议

在无线传感器网络中,由于S-MAC协议的竞争窗口固定,导致其网络的适应性差．利用马尔可夫链数学模型对网络性能参数进行分析。并提出了一种冲突自适应S-MAC协议．新协议采用指数退避机制。并引入退避长度和信道忙计数器来估计当前信道的冲突概率,使节点自适应调整竞争窗口大小,提高网络性能．仿真结果表明,新协议不仅能很好适应网络流量变化．而且在能耗和吞吐量性能方面较S-MAC协议有明显改善．     

传感网中基于周期性数据传输的休眠调度研究

针对近年来无线传感器网络所设计的MAC协议从不同角度对S-MAC进行了改进,但均没有考虑周期性数据传输的特性这一问题,提出了基于时钟的媒介访问控制算法TB-MAC.TB-MAC根据对流量的预测和节点的历史活跃信息来计算休眠/活动周期.仿真结果表明TB-MAC比S-MAC节省了至少75%的能耗,同时获得了优于S-MAC的延迟性能.     

一种结合业务区分的S-MAC协议

针对无线传感器网络中S-MAC协议没有考虑网络的QoS性能问题,提出了一种结合业务区分的S-MAC协议,令优先级不同的节点获得不同的接入信道概率,提高了传感器网络的QoS性能。仿真结果表明,改进后的S-MAC协议提高了网络的QoS性能。     

基于Markov链的ZigBee网络媒体接入控制协议性能研究

为了优化Zig Bee网络媒体接入控制(Media access control,MAC)协议性能,提出一种基于饱和负载的MAC层信道访问机制。通过马尔科夫链对网络节点状态转化过程建模,对基于信道访问机制的网络吞吐量和节点能耗进行了数学分析。研究了网络参数NB、amin BE对节点信道冲突概率、网络吞吐量和能耗等性能的影响。分析结果表明:该模型准确地描述了基于饱和负载的Zig Bee网络信道访问机制,对协议参数进行合理的设置能够改进MAC协议吞吐量和能耗性能。     

稀疏网络编码中秩分布分析模型研究

针对现有稀疏网络编码研究中线性相关概率性能指标精准度较低的问题,提出基于马尔可夫链的性能分析模型。对线性相关概率、秩的概率分布等性能指标及其复杂度进行分析,并通过该性能分析模型分析编码包传输后期的译码成功概率;基于吸收马尔可夫链计算编码包传输过程中的瞬态、吸收态以及各状态间的状态转移概率,并对状态转移概率中蒙特卡罗模拟误差较大的问题进行改进,由状态转移概率构建吸收马尔可夫链基本矩阵,得出信宿端收到非再生包的线性相关概率,进而推导出秩的概率分布和译码成功概率性能指标。仿真结果表明,在相同条件下所提模型性能指标精确度均优于对比模型,且能精确地评估信宿端解码矩阵秩的概率分布、译码成功概率等稀疏网络编码的译码行为。     

SIP的分析与性能优化

为了减小会话初始化协议的呼叫建立延时,获得性能和缓冲数量上的平衡点,深入分析SIP复杂的协议行为,并建立协议的广义随机Petri网模型.构造与广义随机Petri网模型同构的马尔可夫链,根据马尔可夫链求解稳定状态概率,对协议模型进行计算和分析,评价协议性能.针对协议运行时状态转换中的耗时过程,通过软件SPNP仿真计算分析得到模型中位置P2缓冲大小的优化结果,得出呼叫建立平均延时随位置P2缓冲大小变化的规律,同时对系统吞吐量进行评价.仿真结果表明,位置P2缓冲大小取优化值时能优于其他取值,缩短协议的呼叫建立延时,改善系统吞吐量,提高系统的性能.     

基于流量自适应的S-MAC协议的优化

S-MAC（sensor-MAC）是经典的基于竞争的无线传感器网络MAC层协议.协议采用固定占空比的侦听、休眠机制,节点拥有相同的竞争窗口值,很符合无线传感器网络对MAC层协议节能、简单的要求;然而,固定的占空比和竞争窗口使S-MAC无法适应网络流量的变化.文中引入队列信息,依此判定网络流量的大小,对S-MAC协议进行优化.当流量大时,通过修改休眠时间来调整占空比.同时引入竞争窗口调节算法,以减小流量大时发生碰撞的概率,提高效率.通过NS2仿真证明在网络流量大时,优化的协议在性能上得到了提升.     

P2P网络资源搜索中的用户行为模型

为了改善P2P网络的搜索性能,提出应用马尔可夫链预测用户兴趣集合的方法.根据用户的历史查询行为,对关键词进行聚类,得到相关的兴趣类;应用马尔可夫链,建立用户行为模型,描述用户兴趣的时序变化;根据极限概率,预测用户达到平稳状态时的兴趣集合;给出根据模型进行预测的方法.实验表明,模型的命中率受查询序列分布的影响较大,增加兴...     

一种基于跨层优化的低延迟无线传感器网络DE2协议

是无线传感器网络MAC协议中比较具有代表性的一种协议，针对S-MAC协议的周期性侦听和休眠机制造成网络中业务延迟较大的缺点，提出了一种基于跨层优化的低延迟无线传感器网络MAC协议(CAL-MAC)。CAL-MAC协议在S-MAC基础上，采用了具有跨层优化思想的自适应侦听机制$该自适应侦听机制中，节点根据路径信息来决定是否进行自适应侦听。通过数值分析,CAL-MAC在保证能量有效性的同时降低了延迟。     

基于数据和能量优先等级改进WSN中S-MAC协议的研究

通过扩展IEEE 802.11的数据帧,结合数据和能量优先等级对S-MAC协议进行改进,解决数据优先等级的携带问题.发送数据时,根据发送数据和能量的优先等级及网络负载情况,节点调整竞争窗口,使网络高优先等级数据优先发送,低优先级的数据延迟发送,减少碰撞.采用NS2仿真实验平台,对改进协议仿真测试.结果表明,改进后的S-MAC协议对高优先等级数据传输时延明显降低,均衡了网络负载,延长了网络生存时间.