基于分片重传链路感知的无线传感器网络能耗控制方法

针对无线传感器由于节点从休眠状态转换为觉醒状态的高频次,导致无线传感器网络存在耗能高、覆盖质量低的问题,提出了一种基于分片重传链路感知的无线传感器网络能耗控制方法。该方法确定待激活的最佳临近网络节点,计算节点轮数和剩余能量,明确待休眠节点,完成节点调度方法设计;引入分片重传链路感知,结合误码率检验数据传输成功率,数据传输失败实行休眠重传,不断迭代获得最佳状态,实现无线传感器网络能耗控制。实验结果表明,网络能耗控制方法在运行轮数为40轮时,覆盖质量仍在85%以上,高于对比方法5%,其在运行时间100 min时,网络能耗仅为10000 J左右,降低了4000 J以上,CPU占比率最高仅为23.91%,该算法在保证覆盖质量的前提下,最大程度降低了能耗,并且CPU占比率低,提高了使用效率。

一种最小化网络能耗的冗余消除路由策略

拥有海量连接的5G网络中存在大量相同或相似的数据请求,造成网络带宽的严重浪费。因此,从消除冗余数据的角度出发,本文提出一种节能路由策略,用于解决流量高峰和低谷时期下网络流的路由路径选择问题;通过求解最小化网络能耗问题,进一步提出了一种流抢占路由算法。理论推导及仿真结果表明,本文提出的算法在流完成时间和活动链路数量方面均优于传统路由算法。

基于5G接入网络的多优先级虚拟网络功能迁移开销与网络能耗联合优化算法

针对5G接入网络中虚拟网络功能(VNF)部署完成后,其资源需求发生动态变化,导致网络中物理机(PM)资源利用率过高或过低这一问题,该文首先将网络中PM的资源使用情况划分5个不同分区,提出一种多优先级VNF迁移请求队列调度模型。其次基于该模型,对VNF迁移开销的最小化及网络能耗的最小化建立联合优化模型。最后提出一种基于5G接入网络的多优先级VNF迁移开销与网络能耗联合优化算法对其进行求解。仿真结果表明,该算法在有效实现VNF迁移开销与网络能耗折中的同时,提高了PM资源利用率,保证了PM性能并均衡各PM负载。

基于重传的协作多跳水声网络能耗优化研究

针对水声网络的低能耗远距离传输问题,建立了具有反馈重传机制的协作多跳网络能耗模型,基于水声传播衰减和噪声特性通过曲线拟合的方式获得了最优衰减噪声因子的近似函数关系式,以简化能耗模型。仿真分析给出端到端总误包率要求下协作多跳水声网络每比特传输能耗与协作节点数、跳距、最大传输次数之间的关系。结果表明,多跳可以节省大量能耗。允许一次重传就足以对网络全局最小能耗带来较大节能增益,并有效减少最优协作节点数及提高最优跳距,从而能降低网络能耗对网络节点密度的要求,特别适合水声传感器网络应用。

多举措提升运营商网络能耗费用效益

对通信运营商来说,网络能耗费用是支撑网络运行的必备支出。信息通信产业大发展、连接需求旺盛、流量需求井喷对网络设备及能力的要求持续增强,能耗总量势必进一步增长;但为了顺应节能减排、可持续发展的基本国策,以及企业经营成本管控精确化的要求.

基于SDN架构的电力通信网络能耗动态调节

传统电力通信网络能耗调节过程,无法根据通信距离进行及时调整且节点与通信之间协调效果不理想,为此论文提出基于SDN架构的电力通信网络能耗动态调节方法。根据电力通信网络的SDN体系架构,分析目前电力通信网络能量消耗情况。从节点和通信距离两个角度,构建调节电力通信能耗模型,两者协调共同实现电力通信网络能耗的动态调节。实验结果表明,研究方法的能耗调节精准度得到了较大提升,证明了通信距离与节点能耗之间的均衡性,说明该论文的研究有利于电力通信网络可持续发展。

探析通信网络能耗与节能技术应用

近年来,基于信息技术的快速发展,再次激发了通信产业的发展潜力,人们在生活与工作中越来越离不开通信技术,这就大大推进了科学技术力量的提升。自从进入信息化时代以来,人们越来越依赖通信技术所带来的便利,但是通信网络的能耗问题也随之出现,从而引起了更多专家学者的重视。文章主要对通信网络能耗情况进行了分析,进一步探索出通信网络的节能措施,为通信技术的更多研究提供有效的经验与借鉴。

通信网络能耗分析与节能技术应用探究

在本文中,笔者从通信网络能耗的特征及其所需的环境入手,就当前通信设备、基站及电源的能耗状况进行总结,从而综合分析能耗分布,进而指出有效的节能措施。依托于此,笔者提出构建通信机房节能改造方案与基站节能方案。这些方案对于我国通信企业的节能现状改良具有很强的现实意义。通信企业应加大能耗方面的管理与控制工作,综合运用多种信息化技术,结合自身的实际状况,逐步构建起节能型的通信网络,只有这样才能够实现其自身的可持续发展,有效降低运营成本。

通信网络能耗分析与节能技术应用

伴随当代全球信息化普及,通信网络队伍日益扩大,它和我们的生产生活息息相关,在经济体制当中占据了很重要的位置。通信网络随着规模的不断扩大,致使能耗连年上涨,使通信成本也大大增长,所以,通信网络节能技术已经是势在必行的事情了。该篇文章对通信网络能耗与节能技术应用进行了深刻的分析与探讨。

通信网络能耗与节能技术应用的探究

通信网络结构建设对于人们的生活和工作产生了巨大影响,而我国通过全面建设通信网络系统,有效实现了不同地区的信息流通和传输,进而实现信息和数据的共享。但是在数据和信息流通过程中,网络设备及结构能耗成为现阶段制约网络快速发展的主要因素之一。本文首先介绍了通信网络结构组成,并且以此作为基础,结合通信能耗影响因素,最终总结通信网络节能技术的综合应用。

分析通信网络能耗与节能技术应用

针对通信网络能耗与节能技术的相关内容,分析通信网络能耗与节能技术应用的具体措施。先对通信网络中的能耗现象进行分析,包括设备能耗、电源系统能耗等;再根据节能技术的特征与方法,对相关技术在通信网络能耗管理中的具体应用策略进行分析,以进一步控制通信网络能耗,降低通信成本。

5G基站网络能耗分析评估

本文从现有4G基站网络能耗出发,对5G基站建设模式进行类比预测,提出5G基站能耗总体参考目标,以期为5G基站建设及节能提供参考。

通信网络能耗与节能技术应用分析

通信网络与人们的现代生活密切相关,通过构建广泛的通信网络实现了跨区域的网络互连。但与此同时,通信网络的能耗问题也成了重要的技术挑战。文章对现代通信网络建设方法进行研究,结合绿色通信网络建设的相关理论,对目前阶段通信网络软硬件在能耗方面的情况作出了归纳和分析,并以能耗产生的具体条件和具体方式为主要切入口,对节能技术的应用进行创新型的设计和论述,从而提升通信网络的绿色环保能力。

一种改进的双深度Q网络服务功能链部署算法

网络功能虚拟化已成为未来通信网络的关键技术,动态服务功能链的高效部署是提高网络性能迫切需要解决的问题之一。为降低通信网络服务器能量消耗以及改善通信网络服务质量,提出一种改进的双深度Q网络的动态服务功能链部署算法。由于网络状态及服务功能链的动态性,首先将服务功能链部署问题建模为马尔可夫决策过程。根据通信网络中资源的状态以及所选择的动作计算奖励函数值,对双深度Q网络进行在线训练,得到最优深度神经网络模型,从而确定最优的在线服务功能链部署策略。为解决传统深度强化学习从经验回放池中采用均匀抽取经验样本而导致神经网络学习效率低的问题,设计一种基于重要性采样的优先级经验回放方法以抽取经验样本,从而有效地避免训练样本之间的高度相关性,进一步提高离线学习神经网络的效率。仿真结果表明,所提出基于改进双深度Q网络的服务功能链部署算法能够提高奖励值,与传统的双深度Q网络算法相比,在能量消耗与阻塞率方面分别降低约19.89%~36.99%与9.52%~16.37%。

面向5G的无线网络节能技术研究

5G技术的广泛应用,引发了社会对其高能耗问题的关注。文中旨在探讨面向5G的无线网络节能技术,以解决当前网络面临的能源挑战。通过对5G网络能耗瓶颈的分析,首先剖析了高密度小区、高频段信号传输和大规模MIMO系统面临的能源挑战。接着,全面审视了现有的无线网络节能技术,涵盖功率控制、网络优化策略、设备级节能技术等。在此基础上,提出了面向5G的新型无线网络节能技术,包括基于机器学习的网络优化、智能天线设计、应用可再生能源等方案。最后,深入讨论了复杂网络环境下的技术挑战,包括设备协同、跨尺度节能优化等。通过对这一研究领域的全面论述,希望能为5G网络的可持续发展提供支持。

RC热网络建筑能耗预测模型综述

基于获取建筑能耗数据并对其进行准确的规划和配置,从而实现建筑节能,需要建立高效的建筑能耗预测模型。本文针对灰箱模型中的RC热网络建筑能耗预测模型进行综述研究。以典型的RC热网络模型为例,分析其建模思想以及模型推导方法。总结RC热网络建筑能耗预测模型传递矩阵的五个推导步骤,并对核心的模型参数优化算法:序列二次规划法、共轭梯度法和遗传算法三种算法进行分析。为提高模型计算速度和精度,数据融合和模型降阶方法成为模型的主要发展方向。本文通过RC热网络建筑能耗预测模型应用实例展示了其省时、高效、准确的预测性能,并且指出了其输入参数不稳定和预测形式单一的缺点。最后,展望了RC热网络建筑能耗预测模型的发展趋势和研究挑战。

移动传感器网络路由协议的多跳数据传输及能耗性能分析

为了研究无线传感器网络路由协议性能与网络节点移动性之间的关系,基于网络模拟器NS-2构建了无线传感器网络的11种静止模型和16种移动模型,基于模型设计了不同的仿真实验,并对AODV和DSR协议的性能进行了评估。在评估过程中引入了一种全新的可以精确计算网络能耗的层次型能耗评价方法ECOB。实验结果表明,在节点静止及低移动速度的环境中,无线传感器网络路由协议性能受节点移动速度及网络规模的影响不大;然而,随着越来越多的移动节点参与多跳数据传输,受节点移动速度提高的影响,AODV和DSR的多跳数据传输性能下降幅度增大;与DSR相比,AODV更适合高移动性的大规模移动场景。

基于物联网定位模型的网络节点能耗感知识别

由于现有网络节点能耗感知识别方没有对网络节点信号进行映射,不能获取节点对应的物理坐标位置,导致在网络节点能耗感知识别速度较慢,识别结果不理想。提出基于物联网定位模型的网络节点能耗感知识别方法,建立物联网定位模型,对网络节点信号进行映射,获取网络节点对应的物理坐标位置,将全局网络非线性问题进行优化,分别进行求解;结合网络节点能耗感知识别方法选择对应簇首节点,将该节点作为依据设定感知识别区域并对相关节点数据进行提取,建立数据回传节点集,对感知识别区域内数据回传节点集进行分析,通过数据回传节点集完成网络节点能耗的感知与识别。实验结果表明,所提方法的感知识别速度较快,感知识别结果的可信度较高以及准确性更高。

改进PSO-BP网络预测模型在造纸能耗预测中的应用

针对企业生产过程能耗数据的时变性、非线性和强耦合性等特点,本文建立基于改进粒子群算法优化的BP神经网络能耗预测模型,将该预测模型在耗电量预测方面进行分析与研究,以造纸厂某个生产车间的实际耗电量数据进行预测和对比,结论表明,该预测模型比传统的BP神经网络预测模型的预测误差小,预测效果好。因此,利用该预测模型对了解企业的能耗动态趋势,保证企业能源供需稳定和平衡,促进企业发展和社会经济效益具有积极作用。

一种网络化能耗采集和耗能设备运行精细化节能管控系统的设计

针对目前许多大楼需要实时了解设备运行状况,实时掌握能源消耗状况的需求,设计了一套网络化能耗采集和耗能设备运行精细化节能管控系统。系统不仅可以作为i-bus的补充,而且也可以独立运行使用,可为需要提高节能效率和设备安全运行水平的智能控制系统设计提供参考。