基于改进Harris鹰优化的无线传感器网络分簇协议

针对无线传感器网络因能量效率低而导致网络生命周期短的问题,提出一种新的基于改进Harris鹰优化算法的无线传感器网络分簇协议(improved Harris hawk optimization based clustering protocols for wireless sensor networks, IHHOC). IHHOC采用改进的Harris鹰优化算法获得最优簇头集,首先通过Sobol序列初始化种群,并考虑剩余能量、与基站距离以及节点密度这3个参数定义适应度函数,通过探索、过渡和开发逐次迭代最终求得最优解;其次,采用高斯随机游走策略避免IHHOC陷入局部最优.成簇后,在簇头邻近簇中基于剩余能量、与簇头和基站距离找到最优转发节点,进一步降低网络能量消耗.仿真实验结果表明,IHHOC能有效提高网络能量效率,增大网络吞吐量,延长网络生命周期.

基于邻域跟随的车联网多跳分簇稳定性研究

针对车联网计算卸载需求量大及车辆网络拓扑变化随机性强的问题,本文提出一种基于邻域跟随的车辆多跳分簇方法,并采取多指标综合加权的方式研究其稳定性特征.现有针对车辆分簇的研究方案普遍存在指标单一化、分簇机制局限于单跳或固定跳数、分簇效率低及缺少簇头替换机制等问题.鉴于邻域跟随策略稳定性较优且分簇效率较高等特性,本文提出车辆基于邻居节点内综合指标最优准则选择稳定性最好的节点跟随方案,通过去环和剪枝算法使得车辆的跟随结构规范且扁平化,进而形成一个稳定性更高的车辆簇,并利用主从簇头和簇维护机制增强车辆簇的鲁棒性.仿真结果表明,与现有的车辆分簇方法相比,所提算法在簇稳定性和分簇效率上均具有较好的性能.

卫星通信中基于流量均衡的跳波束分簇构型研究

星上资源有限且珍贵,而在真实的通信场景中,地面终端用户地理位置分布和卫星通信业务需求各不相同,因此需要进行动态星上资源管理,并设计灵活高效的资源管理方案。本文利用跳波束技术提供波束级别灵活的资源管理,解决高通量卫星产生的点波束覆盖地面小区之间业务需求量不均衡的问题。首先,针对跳波束卫星存在共信道干扰的问题,提出了基于频率模式切换的跳波束簇间干扰避免策略;然后,提出均匀分簇和非均匀分簇两种分簇构型策略,针对均匀分簇均衡效果差、不适用于地面动态变化的问题和共信道干扰问题,提出了基于频率模式切换的跳波束簇间干扰避免策略的非均匀分簇构型方案;最后,对干扰避免策略进行仿真,同时基于多种智能优化算法对不同的分簇策略进行验证,证明所提分簇构型的可行性,并表明无距离限制的非均匀分簇算法的流量均衡能力较传统分簇算法更强。

基于能量均衡的非均匀分簇调度算法

针对无线传感器网络节点能量有限且不可充电的问题,本文提出基于能量均衡的非均匀分簇调度算法(EBNC_CHES)延长网络寿命。EBNC_CHES在麻雀搜索算法的基础上,引入时间竞争机制减少冗余信息获取和能耗传递的同时,采取K-means非均匀分簇均衡簇间网络能量消耗,引入改进的麻雀搜索在簇头选举中均衡簇内能耗。仿真结果表明:该算法与LEACH、EECHS_ISSADE和EESSTBRP相比,冗余信息降低了81%、80%、55%,能耗利用率提高了133%、50%、11.4%,寿命延长了52.8%、43.5%、12.2%。此算法能减少冗余信息,降低网络能耗、延长网络寿命。

优化聚类分簇结合自适应中继策略的双簇首WSNs路由算法

针对无线传感器网络中分簇路由算法节点能量利用率低、能量消耗不均匀等问题,提出了一种优化聚类分簇结合自适应中继策略的双簇首无线传感器网络路由算法.该算法对分簇路由协议中的三个阶段分别进行优化设计.成簇阶段,首先对双簇首模型下最优成簇规模与网络能耗的关系进行理论分析,然后使用改进的算术优化算法计算模糊C均值算法的初始聚类中心,提高了模糊C均值算法聚类成簇的准确率和鲁棒性.簇首选举阶段,引入双簇首策略,以节点的位置、能量和中心度为影响因子,根据承担任务的不同分别为内外簇首设计独立的簇首评价函数,以评价值为依据由节点分布式动态选举簇首减少了广播数量,同时可以将整个簇的能量负载平均分配到每个簇成员节点中.数据传输阶段,设置了多跳中继策略的距离适用条件,并以能量消耗速率为依据选择中继节点,避免了节点提前过载.仿真结果表明:在多种规模的网络中,该算法相较于对比算法在均衡网络负载、提高能量利用效率方面效果更好,从而延长了网络的有效感测时间.

顶板水平井分段分簇压裂治理掘进巷道瓦斯模式研究

为了解决淮南矿区碎软低渗煤层掘进巷道瓦斯抽采效率低的问题,提出了煤层顶板水平井分段分簇压裂瓦斯治理模式。运用数值模拟方法和物理相似模拟方法研究了煤层顶板水平井水力压裂裂缝扩展过程;运用产能模拟的方法研究了分段分簇压裂的产气效果,对分簇压裂和不分簇压裂进行了剩余瓦斯含量对比分析。裂缝扩展数值模拟结果表明:煤层顶板水平井内的裂缝能够扩展至煤层,将煤层全部压开,且由于煤层的塑性大于顶板砂质泥岩,煤层形成比顶板更为宽泛的压裂缝。裂缝扩展物理相似模拟结果表明:在考虑了泥岩伪顶发育的条件下,水平钻孔布置在碎软煤层顶板的砂岩内,在合理的垂直距离和大排量压裂液施工的环境下,若煤层发育有较薄的泥岩伪顶,裂缝能沿着射孔孔眼穿过直接顶−伪顶界面(粉砂岩−泥岩界面)和伪顶−煤层界面(泥岩−煤层界面),扩展至下伏煤层内,裂缝延伸形成1条弯曲不规则的阶梯型裂缝,能实现对碎软煤层的压裂改造目标。但是,当煤层发育有较厚的泥岩伪顶时,泥岩对水力压裂产生了阻挡作用,导致裂缝难以压开下伏煤层。产能模拟结果表明:在相同的地层环境和施工条件下,经过3 a的抽采,单段不分簇压裂能够产生更大的瓦斯抽采影响范围,但不能均匀降低掘进巷道的瓦斯含量,压裂段之间出现了瓦斯抽采空白带,分簇压裂产生的瓦斯抽采影响范围小,却能够更均匀的降低掘进巷道的瓦斯含量。经过在淮南地区潘谢煤矿的工程验证,在10 m^(3)/min的施工排量下,裂缝长度最长可以达到193.8 m,最大缝高27.0 m,单井日产气量最高达到1490 m^(3)/d,2 a的瓦斯抽采量达到31×10^(4) m^(3),说明煤层顶板水平井分段分簇压裂技术是淮南地区碎软低渗煤层掘进巷道瓦斯高效抽采的有效模式。

基于多密度流聚类的UAV-NOMA用户分簇与功率分配算法

针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)辅助非正交多址(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)下行通信系统,提出了最大化和速率的用户动态分簇与功率分配方案.考虑用户服务质量与UAV位置约束,建立了和速率最大化的优化问题.由于目标函数的非凸性,将原问题解耦为三个子问题,分别优化UAV位置部署与用户连接、用户动态分簇、功率分配以提高系统性能.首先,基于K-means算法设计了UAV位置部署与用户连接方案,以减小路损为目的确定UAV最佳部署位置,同时选择其服务的最优用户群;其次,改进多密度流聚类(Multi-Density Stream Clustering, MDSC)算法,提出了单UAV下用户静态与动态分簇方案,静态分簇方案可自适应平衡簇数与簇用户数,并获得较大的簇内用户信道增益差异,动态分簇方案则针对用户移动属性,制定了即时更新策略;最后,使用分式规划(Fractional Programming,FP)二次变换的方法,引入辅助变量将原非凸问题变换为凸问题,交替优化辅助变量与功率分配因子,获得原非凸问题的次优解.仿真结果表明,与其他算法相比,本文分簇方案能获得更大的簇内信道差异与更小的簇内用户数标准差,同时用户系统性能也获得了显著提升.

基于喷泉码信息差异分簇的V2V协作数据分发方案

新兴车联网应用需要分发的数据量不断增加,车辆难以在一个RSU通信范围内收到完整数据,跨RSU通信完成率低,时效性差。针对此问题,提出一种基于喷泉码信息差异分簇的V2V协作数据分发方案。经过喷泉编码的数据由RSU广播;车辆通过XGBoots预测车速,以此计算V2V链路生存时间;链路可靠性和车辆的喷泉码信息差异构建引力模型来分簇,在簇内以V2V传输共享编码包,在保证完成率的前提下大幅降低数据分发延迟。仿真结果表明,与已有方案ECDS相比,对于不同大小的数据,该方案在保证完成率的基础上,平均时延降低了38%。

基于扇形链路策略的改进蚁群分簇路由协议

针对网络覆盖区域较大、节点数量较多的无线传感器网络,容易出现部分节点过早死亡等情况,提出一种基于扇形链路策略的改进蚁群分簇路由协议RACO-SL。通过加入奖惩因子,同时对精英个体采用蚁群优化算法的概率生成新的后代个体,对于普通个体,通过与随机选择的精英个体进行交叉变异操作,改进蚁群优化算法,以整个网络每次通信的能耗为优化目标选取较优的簇头节点集。为待转发簇头节点设计从可动态调节的扇形区域中选择下一跳中继节点的链路转发策略。实验结果表明,与现有协议相比,该协议在延长网络寿命、提高通信链路质量、增强网络覆盖度方面表现良好。

基于ZigBee无线传感网络的分簇时间同步算法

在无线传感网络中,时间同步技术在信道分配、数据收发、休眠调度中都有着关键作用。目前已有的时间同步算法,有些同步精度不高,有些需要进行频繁的数据交换导致功耗过大。因此设计出能同时满足高精度和低功耗两个要求的算法势在必行。提出的算法通过改变网络拓扑结构,构造分簇函数,选出簇头,进行分簇。在新的网络拓扑中,协调器与簇头之间通过频偏补偿来保证同步的精度,簇头与成员节点之间通过三次通信消除时延进行时间同步,从而实现全网时间同步。仿真结果表明,整个网络在较低功耗下也能有较高的同步精度。

基于改进果蝇算法的高可靠无人机分簇路由协议

针对复杂无人机集群环境下各节点终端之间缺少可靠的端到端通信路径问题,提出了一种基于改进果蝇算法的高可靠无人机分簇路由协议(HCRFA)。首先,通过改进经典的加权分簇算法,使用节点运动方向、节点平均距离和节点剩余能量等确定簇首和簇规模,并设计入簇规则和簇维护规则;其次,根据跳数、地理位置等信息设计簇内路由机制,利用仿生学集群优化算法制定簇间路由机制;最后,使用NS-3进行仿真实验。仿真实验结果表明,相较于基于平面路由的路由协议、经典加权分簇路由结合地理位置辅助路由协议和改进的容忍时延网络分簇路由协议,HCRFA的数据包到达率和网络开销都有所改善,簇结构更加稳定。

一种改进的环形分簇无线传感器网络密钥管理方案

针对分簇无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)能量不均衡、连通率低和效率低等问题,提出一种方形环状密钥管理方案,详细描述了密钥管理全过程,包括:初始化、簇节点身份信息(identity document,ID)、簇间密钥管理、簇内密钥管理、节点通信、密钥更新和节点加入与退出等。其中,簇间密钥管理使用改进椭圆曲线迪菲-赫尔曼密钥交换(elliptic curve Diffie-Hellman key exchange,ECDH)的密钥协商方案,簇内密钥管理使用基于中国剩余定理的密钥分配方案。形式化安全分析证明方案的正确性和安全性,对多种已知攻击的非形式化分析证明方案可抵抗各种安全攻击;能耗分析表明方案具有较低的存储、计算和通信开销。因此,该方案在兼顾安全性的同时能有效降低能耗,适用于资源受限的WSN。

一种改进的MANET加权分簇算法

移动自组网(Mobile Ad Hoc Network, MANET)主要应用于军事活动、灾后救援等大规模的活动中,随着节点数的增加、移动速度的加快,网络拓扑变得更加复杂,网络稳定性和性能也随之下降。频繁的网络拓扑变化会导致簇结构变得不稳定并且控制开销也会增加。为了解决这一问题,提出了一种改进的加权分簇算法,通过仿真表明,该算法可以有效地提高大规模移动自组网的性能。

基于BBO优化K-means算法的WSN分簇路由算法

针对无线传感器网络中传感器节点能量有限、网络生存期短的问题,提出一种基于生物地理学算法优化K-means的无线传感器网络分簇路由算法BBOK-GA。成簇阶段,通过生物地理学优化算法改进K-means算法,避免求解时陷入局部最优。根据能量因子和距离因子设计了新的适应度函数选举最优簇首,完成分簇任务。数据传输阶段,则利用遗传算法为簇首节点搜寻到基站的最佳数据传输路径。仿真结果表明,相较于LEACH、LEACH-C、K-GA等算法,BBOK-GA降低了网络能耗,提高了网络吞吐量,延长了网络生存周期。

无线传感器网络的分簇拓扑控制算法研究

在层次型分簇拓扑控制算法的基础上,提出非均匀分簇EBUC的拓扑控制算法,建立无线传感网络内的多个非均匀节点簇,设置靠近基站的簇规模更小、远离基站的簇规模更大,同时合理选择簇首节点、设置节点非均匀竞争半径,采取簇间多跳路由机制,使能量水平较高的节点选择基站附近能量高的节点进行数据转发,以最大程度节省网络能量、延长网络生命期。仿真实验表明,相比于其他算法而言,分簇拓扑控制算法的节点簇拓扑稳定性、能耗均衡性更加优秀。

基于Dijkstra的无线传感器网络分簇路由算法

提出一种基于Dijkstra的无线传感器网络分簇路由算法——DEUC。该算法将改进的Dijkstra算法应用到簇间路由机制中,寻找簇头到基站的最短路径,使得离SINK较远的簇头节点沿着最短路径传输信息,从而有效减少传输路径长度与相应的网络延时。该算法还将传感器网络进行区域划分,使得距离SINK较近的簇头拥有少量成员节点,因此,靠近SINK的簇首可以为簇间的数据转发预留能量,达到均衡簇头能量消耗的目的。仿真结果表明,该算法在延长网络生存周期方面相比低功耗自适应分簇路由协议(LEACH)和能量高效的非均匀分簇算法(EEUC)分别提高约35%和25%。

无人机自组网快速稳定加权分簇算法

在无人机自组网中,网络规模增大会使节点间平均跳数增加,网络管理和路由协议运行更艰难。分簇结构可用来优化网络管理,提高网络的可拓展性。针对无人机高移动造成的簇结构不稳定以及分簇结构鲁棒性差的问题,提出了一种快速稳定加权分簇算法。该算法对比现有的加权分簇算法,对链路保持率、节点度和相对速度三个指标的选取进行改进。针对战场和应急场景下簇头节点掉线带来的簇振荡,提出了一种高效的簇维护机制。最后通过仿真验证该算法的性能,结果表明,与现有改进型加权分簇算法相比,该算法可以有效降低成簇的时间,同时在簇头节点掉线的情况下快速恢复,更适用于复杂环境下的网络部署。

基于非随机成簇的智能路锥自组网高效分簇路由协议

用于智能路锥自组网(IRCAN)的现有多跳分簇路由协议存在组网控制开销有冗余、数据分组传输平均跳数未保证最小的问题。为解决上述问题,结合网络链状拓扑特点,提出一种基于非随机后倾成簇的高效分簇路由协议RCHR(Retroverted-Clustering-based Hierarchy Routing)。首先,提出基于中心扩展的后倾成簇机制和基于泛听跨层和扩展邻接矩阵的簇首选择算法;其次,采用所提机制和算法,以sink节点为中心依次生成具有后倾特点的簇,在不借助额外条件的情况下为sink节点选择分列两端的最优簇首节点,既减少组网过程的开销和用时,又能够形成有利于降低数据分组传输平均跳数的网络拓扑。理论分析验证了所提协议的有效性,仿真实验结果表明,与现有多跳分簇路由协议基于分环多跳的分簇路由(RBMC)和改进型低功耗自适应集簇分层型协议(MOD-LEACH)相比,所提协议的组网控制开销和数据分组传输平均跳数分别至少降低了32.7%和2.6%。

基于深度强化学习的可信分簇路由协议

针对分簇路由协议中恶意节点充当簇头的安全性问题以及基于深度强化学习的路由协议存在收敛慢、波动大的难题,提出了一种基于信任机制和深度强化学习算法soft actor-critic(SAC)的分簇路由协议。该协议首先运用改进的标签传播算法对网络进行分簇。然后采用基于信任的簇头选举机制从簇内选出可信簇头,并采取主-从簇头机制防止簇头“叛变”成为恶意节点。最后利用SAC算法,将簇头作为智能体,实现动态路由决策。实验结果表明:该协议相较于RTRPT、SCR-TBE以及基于DQN、D3QN、PPO的路由协议,具有更优的性能和更好的收敛性。其丢包率、平均时延和网络吞吐量指标均为最优。在多个测试场景下,相较于PPO方案性能最小提升3.97%,最大提升22.39%。

考虑割理的深煤层水平井多段分簇间距优化研究

为研究水平井多段多簇裂缝在割理发育的深部煤储层扩展情况,基于扩展有限元,考虑缝间干扰和诱导应力场,创建了多段多簇裂缝扩展模型;借助Python语言的前处理二次开发,在模型中加入大量近似正交的割理裂隙,分析了簇间距、压裂顺序和段间距对多裂缝扩展的影响,通过查询裂缝沟通割理组数,来验证压裂效果的优劣。模拟结果表明:簇间距在20 m,段间距控制在40~45 m时,裂缝沟通割理组数相对较多,且受到缝间干扰和诱导应力场影响较小,裂缝长度最优;在不同压裂顺序对多裂缝扩展的影响方面,压裂效果由优到劣排列为:顺序压裂>交替压裂>同步压裂;模型计算结果与现场应用吻合度较高,第2段压裂施工与模拟结果综合符合率为96.5%,第3段压裂施工与模拟结果综合符合率为93.4%。