当代社区节点激活模式探究

社区环境是社会人赖以生存的亲近区域,它必然带给大家的应该是"健康"。一个健康的事物,首先是具有归属感,其次是舒适感、参与感、引导功能,在参与互动的同时具有可创造性。一个具有生命力的社区它必然是在一定的策划基础之上自然生长出的、自发性形成的社区。它的生命力就在于它的可变化性,可自我调整修复性,它定然是可以随时社会无常的变化中不断地自我审视与尊从社区主导者的本心。

有向感知可充电传感器节点的动态激活策略

在采集环境能量供电的有向感知传感器网络中,节点的激活、休眠调度及感知方向选择关系到对目标点的覆盖和监测成功率。基于节点采集能量速度慢于耗能速度及采集能量速度快于耗能速度两种情况,设计了逐次贪婪节点激活算法SGA和逐次贪婪节点休眠算法SGI。SGA算法逐次将能够给系统带来最大覆盖率增益的感知节点分配给其对应的时隙及感知方向;在为所有感知节点在所有时隙选择最佳感知方向激活的基础上,SGI算法逐次选择令系统覆盖率损失最小的感知节点,令其在相应的时隙休眠。理论证明,SGA算法及SGI算法至少能获得最优激活调度算法50%的系统平均覆盖率性能,且将最大化系统覆盖率的NP难问题转化为简单的多项式时间方法。最后,仿真验证了SGA算法和SGI算法的性能。

旋转导向钻井稳定平台的RBF网络滑模变结构控制

针对旋转导向钻井稳定平台存在的摩擦问题带来的不确定性,提出一种基于RBF神经网络的自适应滑模变结构控制方法,以提高稳定平台控制的精确性和抗干扰能力。使用RBF神经网络对稳定平台模型中的不确定性进行逼近,通过设计RBF网络节点的唤醒与激活阈值来减少网络规模,同时设计权值调整的自适应律,并结合滑模控制增强系统的鲁棒性。分别采用一般滑模变结构控制方法和RBF神经网络滑模变结构控制方法进行仿真实验,结果表明,RBF神经网络滑模变结构控制方法能够有效地逼近控制对象模型,有较强的鲁棒性。

层次型软件定义无线传感器网络资源调度策略

为了解决传统无线传感器网络基于特定任务导致资源利用率及能量效率低下,且无法适应网络拓扑动态变化的问题,提出了针对多任务并发场景的层次型软件定义无线传感器网络资源调度策略.将软件定义网络引入无线传感网实现控制层和数据层解耦,通过灵活的网络资源调度策略同时完成多个任务,在保证监测质量的前提下,最小化网络总能耗;此外,软件定义的主节点可及时获取网络拓扑变化,并通过簇头节点实现簇内资源调度,提高优化效率,并降低能量消耗.结果表明,所提出的全局网络资源调度策略提高了能量效率和资源利用率,簇内资源调度在高效解决网络动态事件的同时降低了主节点的控制开销.

一种基于空洞交叉点信息的高效覆盖修补算法

针对无线传感器网络中节点因分布不均或能耗而死亡导致覆盖空洞现象问题,提出了一种基于空洞交叉点信息的高效覆盖修补算法(CPA)。该算法依托几何知识,根据基准移动交叉点确定最佳修补位置,通过评估移动节点的入选权重,选择能量高且距离近的节点进行激活,完成空洞修补。该算法在充分利用网络中被遗留资源的同时实现了对空洞的完全覆盖。仿真结果显示,CPA算法在节点数目、资源利用率及算法运行时间效率等方面均有显著的优势,有效地改善了网络的覆盖性能。

独立生命素的最大-最小子集调度算法

为实现传感器网络生命周期的最大化,针对网络中节点的调度问题展开研究.提出一种独立生命素的最大-最小子集调度算法(Maximum-Minimum Set Dispatching Algorithm Based on Respective Biogen,MMDARB).该算法以独立传感器节点子集的生命素为筛选因子,通过轮盘赌法的方式,建立最大不相关且代价最小的激活节点子集(简称最大-最小子集),以尽可能少的节点实现对区域的覆盖.经对比实验验证,算法MMDARB具有更高的计算效率,所生成的最大-最小子集,以更少的能量消耗,保证了网络覆盖率≥97%,有效的延长了网络生命周期.