基于路由距离度量的WSN分层分簇路由协议

针对无线传感器网络(WSN)的可靠性和网络寿命问题,提出一种基于路由距离度量和能耗均衡的WSN分层分簇路由协议,利用提出的路由距离代替传统路由协议中的欧氏距离。首先,对网络进行分层,根据节点能耗和到基站的路由距离来选举各层的簇头(CH)节点,并构建分簇结构。然后,根据CH的剩余能量、距基站的路由距离和节点度来选择中继CH,最终构建一个路由树。最后,节点通过所构建的路由树来传递信息。实验结果表明,该协议能够构建最优的路由树,有效降低了节点能耗,延长了网络寿命。

一种分层分簇的P2P流媒体覆盖网络模型

提出一种新型的分层分簇结构的P2P覆盖网络模型HCPON。该模型根据能力对节点分层处理,分簇聚合,分别应用不同方案优化覆盖网络结构,兼顾了节点的能力差异性和位置特性。仿真实验表明,该模型具有很好的可扩展性和鲁棒性,能够满足大规模流媒体服务需求。

无线传感网中分簇分层k-medoids协议研究

研究了大规模高密度节点部署的无线传感器网络(Wireless Sensor Networks),提出了一种具有可扩展性的分层分簇k-medoids协议.在簇的建立阶段采用改进的k-medoids聚类算法分簇,并将多级分层技术和k-medoids分簇算法融合形成多个层次的分层分簇网,在层0完成全部分簇之后,启动第1层的分簇,并以此类推直到用户指定的层数.仿真实验表明,多层k-medoids分簇算法缩减了网络节点与sink节点之间的通信量,降低了能耗,最终延长了网络生存期.

WSN中基于中间节点的分层分簇网络生命周期优化研究

在大规模无线传感网中,选择中间节点构建分层分簇网络能降低能量消耗,延长网络生命周期.为了选择合适的中间节点,提出一种低能耗路径搜索算法—LEPSA.算法在混合整数线性规划模型基础上,从一系列可用中间节点,根据节点的剩余能量和接收、转发数据消耗的最低能量选择潜在中间节点,从而确定数据传输的最佳路径.仿真结果表明,对比P-LEACH协议与EEM-LEACH协议,LEPSA算法能有效降低网络能量消耗,延长网络生命周期,并且算法的计算复杂度没有明显增加.

无线传感器网络中基于HEED的多层分簇路由算法

基于HEED算法中簇首与基站通信能量消耗过大的问题,提出了一种新的成簇路由算法.在参考HEED路由算法的基础上,整合多层分簇的思想,通过在网络拓扑的底层构建多个簇头节点的簇集合、在拓扑的顶层构建多跳转发机制,提出基于HEED的多层分簇路由算法.实验表明,该算法在簇头节点分布和网络生存时间方面较已有的算法有较大的提高.

基于LEACH协议的无线传感网能效分簇算法

针对基于LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hieravchy Protocol)协议中簇头随机选取造成网络能耗过快的问题,提出了LEACH-E(LEACH based on Energy)算法。该算法在簇头选取时引入了节点的剩余能量以及网络的平均能量,使剩余能量比网络平均能量高的节点优先充当簇头;在普通节点的入簇包内携带节点能量信息。通过簇头计算簇平均能量,并转发给BS(Base Station)以计算获取网络平均能量;BS可充当簇头降低网络能耗速度。实验验证结果显示,该算法提高了网络的寿命、吞吐量,能量效率也有一定的优势。

基于TTNT数据链多址接入协议的多机协同任务调度方法

为提高无人机蜂群作战中无人机信息交互、资源共享和任务协同的能力,文章基于TTNT数据链SPMA协议,设计高动态变化拓扑下的分层分簇无人机蜂群模型和与之匹配的层次资源与任务调度模型,并对其消息传输进行优化。通过OMNeT++仿真平台,以TTNT数据链中的数据传输标准对信息端到端时延和网络吞吐量进行不同机间传输距离下的对比仿真实验。其结果表明,该方法满足SPMA协议对于消息传输时延的要求,并且引入SPMA协议后可以有效减少网络数据传输冲突,提高了系统约18%的网络吞吐量,提升了无人机信息交互、资源共享和协同作战的能力,对实际无人机蜂群协同任务调度研究具有可参考性。

传感器网络中一种能量有效的簇头选择机制

针对LEACH算法存在簇头节点个数和位置分布不稳定的现象,在簇头节点的选择过程中,充分考虑簇头节点的残余能量因素,通过设定簇头的能量阈值防止低能量的节点成为簇头。改进的算法解决了LEACH簇头选择算法存在的簇头节点可能能量不足的问题,从而达到均衡网络能量消耗,延长网络寿命的目的。仿真实验采用改进算法的网络与采用LEACH、DCHS以及LEACH-H算法的网络的比较结果,说明改进算法具有更好的收敛性,实验数据表明该算法能最大限度地均衡利用网络的能量,延长无线传感器网络的寿命。

基于LEACH协议的簇头辅助路由算法

为了平衡无线传感器网络的负载,延长网络生存时间,针对大规模无线传感器网络场景,对低能量自适应分簇分层协议进行改进,提出一种簇头辅助路由算法。新算法采用控制信息与数据信息分离的思想,由簇头实现控制信息处理的功能,由簇内聚合节点和簇间转发节点实现数据的融合、转发功能。仿真结果显示,在大规模无线传感器网络场景下,该算法比低能量自适应分簇分层协议的网络寿命和数据接收总量均有明显提高。

应用层组播优化方法

应用层组播在不同业务领域的性能要求不完全相同,而应用层组播的网络环境也更加复杂,如:组播节点多元化、通信信道复杂化、节点规模庞大化、数据通信量扩大化等,因此需要结合已有应用层组播技术,针对特定业务的优化目标,对组播方案进行优化改进。通过分析应用层组播评价指标,将应用层组播优化方法分为编码特性优化、分层分簇优化、节点性能优化、选择最优父节点优化、路由信息维护优化,比较了不同类型优化方法的性能指标,给出了各自的适用环境,最后讨论了进一步的研究方向。

LEO&GEO双层卫星网络的动态路由技术

基于低地球轨道和静止地球轨道(low Earth orbit&geo-synchronous Earth orbit,LEO&GEO)双层卫星网络结构,对其覆盖特性和星间链路(inter-satellite-link,ISL)特性进行了仿真分析。提出了分层分簇的管理方法,只有主簇头与GEO卫星有连接关系,简化了互联关系的复杂性。在该卫星组网结构中,利用星座网络拓扑的特点,提出一种负载均衡的动态路由算法,综合考虑了路径时延和ISL链路负载。与单层卫星网络相比,双层卫星网络可以更加均匀地分配通信量,仅在低层LEO卫星路由跳数超出一定阈值或者卫星网络链路利用率超过某个门限范围时,才利用上层GEO卫星进行中转传输,仿真结果表明,所提路由算法可以实现更低的时延、延迟抖动以及更优的服务质量性能。

高效的基于平面的层次化应用层组播树模型

应用层组播在Internet上有着广泛的应用。本文在K-叉树结构的基础上提出了一种K-叉平面结构,同时在平面的组织上结合了分层和分簇的思想。K-叉平面结构降低了子树之间的错误关联度;分层分簇降低了组播树的深度,减少了组播管理上的复杂度;在增加一定冗余的前提下,不同平面的簇与簇之间采用小概率通信,提高了数据恢复和数据传递的效率。整体而言,组播树的健壮性得到了很好的保证。仿真实验结果证明本模型能够很好地对端用户进行管理,提高了因某些结点意外失效造成的数据恢复和应用层组播的转发效率。

基于ZigBee技术的农用无线传感器网络体系架构研究

针对精准农业对农作物生长环境监测应具备实时性、可靠性及可持续性的要求，对无线传感器网络体系架构及路由策略进行了研究。详细描述了基于ZigBee技术的农用无线传感器网络体系架构，并在LEACH算法基础上提出了适用于长时间监测的路由策略，实现了网络簇首节点的建立、广播、选择和调度，并根据能量耗费确定是加入某个簇还是作为一个独立节点直接与控制节点通信。仿真实验结果表明，该算法能够实时采集和远程传输农田温度、湿度等信息，同时能有效减少传感器节点的能耗，延长网络寿命，保证农用无线传感器网络的长时间稳定地工作。

一种高效的联盟链网络构建设计

区块链已经成为了下一代最有前途的技术之一,以联盟链为主的区块链项目正不断应用落地。不同于比特币、以太坊等公链设施,联盟链多用于建立商业组织之间的信任。在联盟链网络中,所有节点必须经过授权才能加入网络,因此,其网络性能很大程度上依赖于网络的规模和消息传播机制。为了提高联盟链网络性能,文中提出了一种高效的联盟链网络构建设计,将所有节点以分层分簇的方式构建多播树,并通过数学推导得出最优的网络结构,以获得更高的广播吞吐量和更低广播时延。仿真结果表明,相比于传统多播方案,所提方法找出的最优方案能够有效降低联盟链系统中的多播时延。在1 600个节点的仿真环境下,多播时延最高能降低64%。

面向无人机蜂群的航电云多层任务调度模型

在航空作战体系中,基于航电云的无人机(UAV)蜂群作战是提高未来无人机综合作战能力的一种新模式。针对无人机蜂群作战的航电云架构,如何将云端作战任务派发到无人机且保证作战任务完成时间是其中关键。在无人机蜂群分层分簇网络结构和模块级资源虚拟化的基础上,对传统单层平台级任务调度模型进行改进,提出了一种细化到模块级的多层任务调度模型,将作战任务从云端逐层调度到无人机功能模块上执行。利用OMNeT++对无人机蜂群多层任务调度模型以及传统的单层任务调度模型分别进行仿真,云端以攻击使命组为例构建使命组集进行分配,并对任务吞吐量、消息平均端到端延时和任务完成时间进行性能对比。仿真结果表明:与平台级单层任务调度相比,在执行任务方面,模块级多层任务调度模型将单个任务平均完成时间降低了46.2%,将使命组完成时间降低了52.1%,在保证任务吞吐量的基础上具有对复杂任务更稳定的调度能力;在网络性能方面,模块级多层任务调度模型消息端到端延时更低,延时分布更集中,提高了网络消息传输的实时性。