基于连通支配树的异构传感器网络拓扑修复算法

由于目前缺乏对异构传感器网络拓扑修复算法的研究,提出了一种基于连通支配树的异构传感器网络拓扑修复算法(HSNTR)。首先,算法以很小的代价构造出用于数据转发的虚拟骨干网,然后,当节点失效时,算法对骨干网进行动态地局部修复以使其仍然连通和覆盖所有节点。理论分析证明了算法在构造和修复骨干网时使用的最大节点数。仿真分析表明了算法在能效性、扩展性和可靠性等方面都优于其他算法。

无线传感器网络拓扑修复算法综述

在无线传感器网络中,由于能量耗尽以及恶劣环境的影响,传感器节点容易出现故障导致网络不连通。为此,针对无线传感器网络中的拓扑修复问题,总结和分析近年来相关的主要方向和研究成果,同时根据网络故障规模的不同对小规模故障和大规模故障的网络修复算法进行分类总结以及优缺点分析。此外,从算法触发条件以及实现角度等方面对修复算法作进一步分类,并指出当前研究的不足和未来的改进方向。

基于T-Spline的全自动几何拓扑修复方法

从高质量曲面网格生成的需求出发,提出了一种基于 T-Spline 的全自动几何拓扑修复方法.本文方法创新性主要可归纳为: 1)对原有计算机辅助设计(Computer aided design, CAD)几何模型不进行任何修改保留其本真,自动识别 CAD 几何模型中常见不必要的几何特征,成功解决了 CAD 几何模型中存在的几何瑕疵,如短边、窄面、退化边、退化面、非连续光滑边界及尖锐特征等,利用新生成的\虚边"、\虚面"处理几何瑕疵,同时通过虚拓扑重构 CAD 几何模型的 B-Rep;2)开发了一套 CAD/CAE 集成系统,统一了几何模型与计算分析模型,实现计算机辅助工程(Computer aided engineering, CAE)与CAD 两者的无缝集成,所有拓扑修复操作及后续 CAE 分析计算均在同一环境下进行,避免了几何模型在 CAE 与 CAD 系统间进行转换时造成的数据丢失.该方法能够对复杂实体实现全自动几何拓扑修复及网格生成,实验表明,在保证不失真的前提下,修复后的几何模型能够生成质量良好的网格且能降低网格的生成规模,验证了本文方法的实用性和有效性,以满足工程实际分析的需要.

基于冗余节点选择模型的水下传感器网络拓扑修复

现有水下传感器网络的拓扑修复算法大多只是完成网络连通性修复,未考虑节点能耗过快造成网络寿命缩短的问题。为此,提出一种基于冗余节点选择模型的拓扑修复算法。该算法在网络部署完成后利用分布式的方法选择关键节点并对其进行监控。当节点失效时,使用冗余节点选择模型选择冗余节点,通过移动冗余节点对失效节点进行修复,同时对冗余节点采取睡眠唤醒策略以延长网络寿命。实验结果表明,与区域移动修复算法相比,该算法在节点移动总距离、网络寿命、失效节点首次出现时间、投递率等方面性能均有所提高。

一种修复网络拓扑的Steiner树移动控制算法

针对无线AdHOC网络中拓扑修复成功率低、节点移动开销大的问题，提出了一种Steiner树移动控制算法（SMC）．采用三近似最少Steiner点算法建立一棵包含网络节点和Steiner点的Steiner树，然后将引入的Steiner点作为节点移动的目的点，选择并调度一些节点移动到这些Steiner点上，最后更新网络拓扑，迭代执行算法直到建立一个连通的网络拓扑．仿真结果表明，与基于分区最小生成树的移动控制算法相比，SMC算法不仅修复网络拓扑的成功率可达到100％，而且还显著降低了节点移动开销，其中节点移动总距离减小了37％～45％，节点移动总数减少了9％～29％

一种自适应无人机集群网络恢复方法

为解决无人机集群网络因节点失效造成网络性能和网络可靠性下降的问题,提出了一种自适应无人机集群网络恢复方法。通过信号稳定性和链路负载度对集群内部的通信代价进行评估,并结合图论构建无人机集群网络通信模型。同时,通过鲸鱼算法对灰色滚动预测进行优化,利用优化后的预测模型对通信代价进行提前评估。算法根据通信代价矩阵的预测值找到待恢复节点之间的最短路径,并利用负载均衡算法对恢复后的路径进行优化,实现无人机网络的性能恢复。仿真结果表明,该方法在无人机集群网络失效时可以快速进行拓扑重构,恢复通信节点之间的链路连接,并使网络具有良好的生存性和抗毁性。