基于位置信息的车联网路由恢复方法

利用方向性天线的高空间复用度和高传输能力,提出了一种基于位置信息的车联网路由恢复方法。为了减少路由修复过程中因目标节点移动对路由修复造成的影响,方法利用GSP定位装置提供的行车参数信息,对路由修复过程中目标节点的移动轨迹进行了预测并对目标节点位置进行修正。仿真实验表明:方法有效提高了路由修复成功率、降低了路由修复延迟和路由修复开销。     

一种基于位置信息的路由协议ACR

水下传感器网络是一种特殊的传感器网络。由于水下通信条件的限制,以水声通信为基础,构建一个简单、高效的水下传感器网络路由协议成为该研究领域当前的重点之一。本文首先阐述了水下传感器网络的几个重要特点和当前实现网络高效通信面临的主要挑战;其次,从水下传感器网络路由协议入手,着重研究了几种不同的利用地理位置信息的路由协议;结合...     

基于节点密度的非均匀分簇路由协议

针对无线传感器网络(WSN)分簇路由协议中簇结构分布不合理,节点能量消耗不均衡的问题,提出了一种基于节点密度的非均匀分簇路由协议EDUCP.该协议考虑网络中节点的疏密情况,控制节点竞争区域的范围,使密度大的区域的节点成为簇头的概率增加,将剩余能量大、能耗速度慢的节点选为簇头,使簇头分布更加合理;在多跳通信链路选择时,通过对Euclid距离的判断在簇头和基站之间选择中继节点,进一步减少节点的能量消耗.实验结果表明,EDUCP在网络生存周期、能量均衡等方面具有较好的性能.     

网络编码协作中继系统的功率优化分配研究

研究了基于网络编码的协作中继功率分配问题.在系统的总能量一定的前提下,使用传统的两用户单中继模型对源节点和中继节点的功率进行优化分配.假设模型中源节点与中继节点之间能进行无误传输,其他链路存在噪声,最后用系统中断概率来衡量系统的性能.分析得出当能量分配比例取某一固定值时,系统的中断概率达到最小,系统的性能也最好.     

基于能量的非完全分簇路由算法

针对LEACH算法中节点能量消耗过快而容易死亡、簇头选举机制不合理及稳定周期短等问题,为提高网络稳定性,有效利用节点能量,提出了一种非完全分簇路由算法.该算法考虑节点剩余能量来选举簇头,利用基站能量充足的优势,建立非完全分簇,采用平面路由和分簇路由相结合的方式来实现数据传输,以均衡网络负载.仿真结果表明,该算法对比LE...     

基于故障感知容错路由算法的可重构架构设计

当路由器发生永久性故障时会影响网络的通信性能,现有的容错方法大多都是采用重路由策略,绕行路径的不确定性不仅会带来较长的绕行延迟甚至故障节点周围形成热点导致死锁。针对二维网状网络中的各种故障情况,设计了一种新的路由器架构——DRRA,通过添加的组件将不同的输入端口和输出端口连接起来,并定义了3种不同的具体连接方式,当数据包遇到故障节点时,会根据具体故障位置及路由信息选择合适方式直接绕过该故障节点,保证网络的连接性。实验结果表明,本文所提出的方案与其他容错方案性比不会产生过多的硬件开销,并且在网络存在多个故障节点的情况下保持良好的性能和可靠性。在热点流量模式下,本文提出的方案与ReRS方案相比可以降低57.4%的平均数据包传输延迟,与MiCoF相比可以降低38.9%的平均数据包传输延迟。     

无线传感器低功耗路由算法

为了使无线传感网络维持在小的路由信息的同时进一步降低无线传感网络节点能耗,提出了一种改进的LEACH算法。该算法采用多跳路通信方式,对簇头与sink节点的通信过程中的节点能耗进行优化。为了避免能量过低的节点被作为簇首的情况,在每一轮的簇首选举过程中,节点剩余能量成为选举簇头节点的重要指标。然后用MATLAB进行仿真,实验证明,与经典LEACH算法相比,改进LEACH算法网络能量消耗更加均衡,使网络的生存时间有很大程度上的提高。     

面向应用的无线传感器网络路由算法

提出了一种新的面向应用的无线传感器网络路由算法以延长网络的生存期.Sink节点以泛洪方式周期性地广播任务,中间节点是面向应用的处于不同层次上的Sink节点.基于提出的节点数据结构模型,节点根据任务的语义信息及邻居节点网络状态信息参与任务、处理数据和选择路径.定性分析及仿真结果表明,面向应用路由协议的能量消耗及能量均衡性...     

基于重要度的电力通信业务路由分配算法

电力通信网是电力系统专网,其承载的电力通信业务与公网有很大差异,电力通信业务对保障电力系统生产、运行起着重要作用,业务的不同安排方式会对电力系统安全稳定运行带来不同的风险,因此,控制和减小电力网承载业务的风险,合理分配业务路径成为电力通信部门重要的任务。文章提出了一种基于业务重要度的电力通信业务路由分配算法（IBSR）。该算法根据业务对电力系统的影响赋予不同的权值,在进行业务路由分配时,基于主次目标量度进行路由决策,在综合考虑业务路由可靠性的基础上,依据不同重要度的业务在网络中的分布情况,为业务选择最优路由,从而使全网业务分布均匀,降低重要业务过多集中于少数路径而增大运行风险。IBSR在现有业务路由优化和新业务方式安排等方面具有广阔的应用前景。     

ZigBee网络路由算法测试方案

基于IEEE802.15.4标准的ZigBee网络是一种支持拓扑变化、节点移动的新型无线个域网,其强大的组网能力使得网络的测试比其他短距离无线协议复杂,路由算法的测试更是研发工作的难点。本文提出几种测试方案,如衰减器连接法、黑名单法、坐标变化法、RSSI限制法,对测试ZigBee网络路由算法有极大的意义,同时对其他短距离无线网络的测试有很高的参考价值。     

基于故障投诉信息的配电网故障定位

针对自动化程度较低的配电网故障定位问题,根据配电网的结构和运行特点,利用馈线分层模型,并结合模糊集理论,构造了更为合理的隶属函数,该函数计及了故障历史记录和实际用户数的影响,建立了一种基于故障投诉信息的配电网故障定位算法。通过对其适用性的扩展,使该算法具备了在多电源网络中应用的能力。算例表明该算法是合理而有效的。     

基于信息融合的故障行波定位网络算法

提出一种基于整个输电网行波信息的故障定位算法.通过分析故障行波到达电网中各变电站的时间关系,运用最短路径原则将复杂的输电网络简化成无环网的辐射型网络,将远端变电站记录的初始行波到达时间折算为故障线路出口侧变电站的初始行波到达时间.通过剔除无效时间数据,并对所有折算得到的有效初始行波到达时间进行融合处理,实现基于整个输电网的故障行波定位.该算法有效解决了电网中某台行波定位装置时间记录不准确或故障导致的故障定位失败问题.仿真结果表明,该算法具有较高的可靠性、准确性,绝对误差不超过100 m.     

基于RBF神经网络的室内定位算法研究

在无线传感器网络室内定位中,由于遮挡、多径效应等因素的影响,传统基于RSSI（Received Signal Strength Indicator）的定位算法存在测距不准、定位精度不高的问题。针对此问题,本文提出一种改进的基于RBF（Radial Basis Function）神经网络的室内定位算法,算法在离线阶段直接建立各参考节点接收到的RSSI值与其位置坐标的映射关系;在线阶段采集待定位节点的 RSSI值,利用学习好的神经网络对待定位节点进行定位。实验结果表明,与传统RSSI定位算法相比,本文提出的定位算法具备更高的定位精度。     

基于矩阵算法的配电网故障定位

分析了原有的配电网矩阵法故障定位中存在的问题,提出一种适用于辐射状网及开环运行环网的配电网故障定位算法。该算法仍以矩阵分析为核心,通过网络拓扑形成网络关联矩阵,然后结合馈线终端设备(FTU)上传的故障信息形成故障判定矩阵,判定方法简单。它不仅可以实现配电网单一故障的快速定位,而且对末端故障及多点故障也可以做出准确判断。通过编程实现算法,并用不同区域故障的模拟验证了算法的有效性。     

基于果蝇优化算法的配电网故障定位

为解决配电网故障定位问题,提出了一种基于果蝇优化算法的故障定位方法。将原先果蝇优化算法中连续的位置坐标和搜索步长离散化,使其与馈线区段的状态信息相联系。对于单电源辐射状配电网和多电源复杂配电网建立了相应的目标函数,分别针对单一故障、含信息畸变的单一故障、多重故障、含信息畸变的多重故障等四种场景进行了测试,测试结果验证了所提出方法的准确性和有效性。与蝙蝠算法、粒子群算法、遗传算法相比,果蝇优化算法在多重故障定位问题中表现出了良好的寻优能力和更快的收敛速度。     

融合FTU和配变告警信息的有源配网故障定位方法

针对含分布式电源的有源配网相间短路故障定位问题,提出了一种融合FTU和配变告警信息的有源配网故障定位方法。首先,考虑配网故障后FTU和配变告警信息的不同特征,根据配网拓扑,动态生成不同告警信息对应的反映故障区段和告警信息关系的关联矩阵,并据此构造新的开关函数,有效避免了繁琐的逻辑运算。然后,根据两种信息源收到的实际告警信息分别建立优化模型,利用遗传算法求解,计算对应信息源下各区段的故障概率。最后,利用证据融合理论将两种信息源下的结果进行融合,得到最终的故障定位结果。以修改后的IEEE 33节点为例进行验证,结果表明,所提方法可对单点和双重故障实现定位,且具有较高的容错性。     

一种估算对侧信息的配电网单端故障测距方法

提出了一种估算对侧信息的配电网单端故障测距方法。该方法基于线路的分布参数时域模型及0、1、2模网络,根据首端的采样信息,先推算故障端口的模电压及首端流入故障支路的模电流,并由故障端口的模电压估算末端的电压电流信息,进而得到末端流入故障支路的模电流。利用故障支路的0、1、2模电流瞬时值相等的边界条件,建立了测距函数,并通过搜索法求解,实现了故障测距。所提出的算法可同时利用故障后的稳态量及暂态量进行测距计算,且仅需采样单端信息,不受配网分支、过渡电阻、故障点位置及中性点运行方式等因素的影响。大量的EMTP数字仿真结果验证了该算法的准确性和适用性。     

基于矩阵算法的有源配电网故障定位容错方法

故障区段定位对于配电网发生故障后的故障处理与恢复供电具有重要意义。针对有源配电网的故障定位方法中,矩阵算法计算速度快但容错性差、智能优化算法容错性高但定位速度慢且在大规模配电网中存在局部收敛的问题,提出了一种将矩阵算法和智能优化算法的优点相结合的定位方法。首先,在有源配电网发生故障后,利用馈线终端设置(Feeder Terminal Unit,FTU)上传的告警信息,运用矩阵算法快速定位故障区段。然后运用开关函数对矩阵算法的定位结果进行校验,避免因矩阵算法容错性差而输出错误的定位结果。校验不通过的定位结果将全部列入可疑故障集合,该集合的维度大幅低于配电网的维度,再运用灰狼优化（Grey Wolf Optimization,GWO）算法对该集合进行优化处理,从而输出最终的定位结果。在MATLAB上进行仿真测试,仿真结果表明此方法能在有源配电网中实现故障区段的快速定位,且具有一定的容错性。