无线感知网络最小二乘法定位算法的误差分析与优化

无线感知网络(WSN,wireless sensor networks)中位置信息及其位置可信度对于感知数据至关重要,目前针对WSN定位的可信度分析很少见。利用误差分析理论对最常用的最小二乘法定位算法进行理论分析,并提出一种简化误差分析算法,在给出节点预测位置同时给出定位误差范围;而且,利用误差分析对循环定位的锚点选择进行优化,能够显著提高定位精度;最后,采用模拟试验的方法对误差分析及其简化算法和优化算法的有效性进行验证。

分布式无线感知网络节点部署算法研究

在无线感知网络节点部署中,目标区域的覆盖率大小对信号检测的效果具有重要的意义,通过智能优化算法来提高区域覆盖率已成为当前无线感知网络节点部署领域的研究热点之一。为了提高分布式无线感知网络对目标区域内的重点区域的覆盖率和减少冗余感知节点的投放,论文提出了一种分布式无线感知网络节点部署算法。该算法首先通过随机部署满足连通性的少量感知节点后初次工作来定位和估计出重点区域,然后将估计出的重点区域融入到粒子群算法的目标函数和粒子更新方程中实现对感知节点的重新部署,从而更好的优化了重点区域的覆盖率和减少冗余感知节点数量。仿真结果表明,与标准粒子群算法及其他优化算法相比,论文所研究的算法有更高的覆盖率和更低的迭代次数。

锚点稀疏的无线感知网络定位算法

为有效实现锚点稀疏无线感知网络中节点的定位,提出一种多跳协作分布式定位算法.利用与局域范围内的多跳锚点通信协作,对定位的伪位置进行排除或缩小位置范围;同时,对影响定位精度的测距误差、锚点位置误差进行研究,利用误差分析技术优化锚点的选择,排除冗余锚点带来的误差影响;通过Matlab仿真实验研究定位率与锚点密度之间的关系,验证了算法的有效性和正确性.试验表明,该算法能显著提高定位率(尤其对处于网络边缘的节点定位),有效降低定位误差和定位成本.

一种多属性目标监测的无线感知网络覆盖算法

本文研究了一种无线感知网络应用中多属性目标的覆盖问题。这种覆盖问题与单一类型数据的目标不同,其待测区域中的每个目标同时包含多种类型的现场数据。如果布置一个无线感知网络去担任监测任务,其节点需要配置多种不同类型的传感器单元。针对这种需要采集多种类型的数据才能对目标进行监测的无线感知网络的应用,节能而有效的覆盖目标更是一个突出的问题。本文首先用ILP模型将问题进行了形式化,然后通过设计一种分布式算法求得问题的解。最后,在不同的节点密度下对网络的使用寿命进行了模拟仿真。仿真结果表明,这种分布式算法比直接求解ILP求出的网络寿命很接近。由于直接求解ILP问题必须依靠中心节点完成,对于节点较多并且电量受限的无线感知网络,这种分布式算法更适合。

基于信息新鲜度的无线感知网络随机接入选择策略优化研究

时效性是信息的重要属性,尤其对于物联网实时监测系统与状态更新系统而言,信息新鲜度是保障实时决策可靠性与准确性的关键因素。为衡量信息的时效性,文中引入信息年龄的概念,提出基于信息新鲜度的无线感知网络随机接入选择策略优化算法。针对无线感知网络能量受限难题,结合无线能量信息传输技术构建单网络多节点随机接入选择网络模型。文中提出的算法以最小化单次接入信息年龄均值为目标,在已知节点信道增益概率分布特性条件下,仅需进行单次计算,即可保证较长时间内的信息新鲜度优化效果,最优接入概率可通过拉格朗日乘数法进行求解。仿真结果表明,该算法可在保证多节点信息回传频率的条件下,有效提高信息新鲜度,保障信息时效性。

后PC时代与无线感知网络在国民经济中的应用研究

更小、更廉价的低功耗计算设备代表的“后PC时代”冲破了传统台式计算机和高性能服务器的设计模式,普遍的网络化带来的计算处理能力是难以估量的,实现片上系统(简称SOC)的基础,在单一芯片上集成传感、信号处理、无线通信等功能的微型综合传感器逐渐成熟。以上三方面的高度集成又孕育出了许多新的信息获取和处理模式,无线感知网络就是其中一例。它在工农业生产、军事、环境保护、空间探索、灾难拯救、医疗健康和家庭生活等领域的目标跟踪和状态监控等方面都可得到广泛的应用。

无线移动感知网络上的数据聚集传输规划

随着城市交通日益增多,智能交通系统研究受到工业界和学术界的极大关注.智能交通系统上的实时导航、交通监控等应用都需要大量实时车辆速度、位置等信息.由智能车组成的无线移动感知网络的链路变化频繁并且无线干扰严重,现有的车辆网络上的数据聚集算法没有考虑无线链路变化的具体情况,就进行数据聚集和传输的规划.文中分析并求解了移动感知网络上的无冲突数据聚集传输规划问题,将该问题形式化为移动通信拓扑图上的单传聚集传输规划问题,并证明了该问题是NP完全的;提出了移动聚集路由树,将无线冲突分为树内冲突和树间冲突,首先构建树间冲突图描述树间冲突,过滤节点的传输候选时刻集以消除树间冲突,然后利用动态规划思想进行聚集路由树上的数据聚集传输时刻规划来消除树内冲突.并且在真实出租车移动轨迹数据集上进行了实验,实验结果表明文中的算法比现有的算法在数据收集率上提高了1/4左右,并且收集上来的数据的平均延迟也更小.

感知无线云网络中基于传输时间的节能优化方案

在感知无线云网络中,针对感知用户数据传输时发生冲突造成能量浪费问题,给出了一种移动云计算辅助下基于感知数据传输时间优化的终端节能方案。通过云平台强大的计算处理能力对感知用户业务量进行统计分析,并导出了不可靠检测区域;在此基础上,采用感知用户不可靠检测概率为目标函数,使不可靠检测概率最小的同时,计算出感知用户最佳的数据传输时间,并根据业务量对感知用户的传输时间进行自适应调整,实现对感知用户的宏观调控,从而节约系统中感知终端的能耗。仿真结果表明,该方案使得感知用户的碰撞概率降低,提高了感知用户数据传输可靠性,并降低了由于数据碰撞造成的终端能耗。

感知无线网络感知用户接入授权系统的模型研究

在感知无线网络中,感知用户接入授权系统是提高频谱利用率的一种有效方法。本文将感知用户接入两种授权无线电系统的连续时间的马尔可夫模型,进一步推广到接入多种授权无线电系统的一般模型。在此基础上,推导并讨论了几个重要的系统参数:阻塞概率,被迫中断概率和信道利用率。数值结果表明,该系统在阻塞概率,被迫中断概率和信道利用率方面具有良好的QoS性能,并为进一步研究感知无线网络奠定基础。

感知无线电网络中改进的信道分配算法

针对多信道感知无线电网络中现有协作式频谱感知方法的不足,考虑信道使用特征、检测性能的动态性以及SU选择感知信道时需对PU造成的干扰降至最低等因素,将信道分配问题建模为非线性整数规划问题.为高效地获得该问题的解,通过构建一个完整的二部图并定义合适的权重向量,将该问题转化为凸二部匹配问题,进而提出一种信道分配算法,可在多项式时间内计算出问题的解,包括SU数量、信道数量以及最大权重值.仿真结果表明:随着SU数量的增加,PU的漏检概率和SU的平均可用时间都在下降;本文算法的吞吐量要优于已有的频谱感知算法.

适合于感知无线电网络的动态信道分配和注水功率联合的算法

随着无线通信技术的飞速发展,传统的静态频谱分配机制与频谱实际需求之间的矛盾日益显著,频谱短缺现象日益严重。频谱资源的利用率问题成为未来移动通信发展的一大瓶颈。有效的信道分配机制能够改善无线资源的使用效率。本文将注水功率分配算法和动态信道分配算法相结合,提出一种基于小区的分布式动态信道分配算法。此算法针对感知无线电网络频谱变化的环境和多业务的环境能够提供优越的性能和自适应能力。与其他基于小区的动态信道分配算法相比,此算法考虑用户之间的公平性,显著提高频谱使用效率。

基于单源分段编码的无线对等感知网数据收集模型

针对触发型数据场景下大规模无线对等感知网络的部分数据收集问题,提出一种基于单源分段编码的数据收集模型;利用单个源节点的多个分段之间编码而成的数据来记录源数据,提高数据可靠性的同时使其适应大规模网络下的部分数据收集;通过使用游走包进行编码操作,避免源节点过多的能量消耗;同时针对节点存储空间提出动态划分编码单元策略,利用邻居间的信息交换动态调整源数据切分的编码单元大小,实现节点存储空间与收集效率的动态调整;并针对灾难场景下的数据收集提出了危险感知编码冗余量动态调整策略,通过对邻居状态的感知动态调整发送随机游走包的个数,自适应地提升编码冗余量,提高数据恢复率。

一种节能多属性目标监测的感知网络覆盖算法

研究了一种多属性目标的覆盖问题,这种覆盖问题与单一类型数据的目标不同,其待测区域中的每个目标同时包含多种类型的现场数据。如果布置一个无线感知网络去担任监测任务,其节点需要配置多种不同类型的传感器单元。针对这种需要采集多种类型的数据才能对目标进行监测的无线感知网络的应用,节能而有效的覆盖目标更是一个突出的问题。首先用ILP模型将问题进行了形式化,然后通过设计一种分布式算法求得问题的解。最后,在不同的节点密度下,对网络的使用寿命进行了模拟仿真;仿真结果表明,这种分布式算法比直接求解ILP求出的网络寿命很接近。由于直接求解ILP问题必须依靠中心节点完成,对于节点较多并且电量受限的无线感知网络,这种分布式算法更适合。

上下文感知的6G无线网络

ICDT深度融合是移动通信演进的重要技术趋势之一,如何实现无线网络和AI技术的深度融合是无线网络中演进的重要课题。基于内生AI(native AI)概念,研究在无线网络中使用AI工具进行无线资源优化。提出了一种上下文感知的6G无线网络架构,并在RRM中引入内生AI工具,形成智能控制器智能化无线资源管理(AI-driven RRM),完成智能无线资源管理的控制器,在大数据和人工智能的驱动下,实现对无线资源的智能化管理。该部署方案把智能控制器按照功能进行部署,并支持动态的功能伸缩,让其部署独立于基站接入点之外以实现基站硬件成本最小化。

无线移动感知网络平台中的信息传输规划

随着道路交通事故智能化处理的不断发展,越来越多的现场数据需要通过无线移动网络与服务器进行交换,对数据传输速度、稳定性的要求越来越高。基于无线移动感知网络平台的信息传输,因受到链路频繁变化而存在数据传输规划冲突问题。通过构建移动聚集路由树,将无线冲突分解为树内冲突和树间冲突,利用冲突图描述来过滤和消除树间冲突,再利用动态规划思想来消除树内冲突,以降低数据信息传输的平均延迟。

无线通信网络电磁态势生成中的信号覆盖探测算法

为突破野战环境下传统路测方法对无线通信网络覆盖范围探测的局限性,提出一种基于无线感知网络的信号覆盖探测算法.该算法首先通过随机部署的感知节点采集接收信号强度并进行高斯滤波处理;利用支持向量回归对采集数据进行变异函数曲线拟合;利用Kriging插值算法对目标区域进行插值估计;综合感知节点采样数据与插值点估计数据生成目标区域电磁态势.仿真结果表明,所提算法能够快速正确不间断地探测无线通信网络的真实覆盖情况,算法的均方根误差(RMSE)为9.8756,精度高于其他经典算法,具有一定的可行性和应用前景.

基于物联网的精准农业信息感知系统设计

为精准变量播种、施肥、施药及自动灌溉等的实施,并为科学研究提供全面信息,本文设计了精准农业信息感知系统。系统设计基于物联网透彻感知、可靠传输及智能处理理念,整个系统由无线感知网络、传输节点、GPRS及上位机管理系统等部分组成。其中无线感知网络由感知终端和传感模块组成,并通过标准接口进行连接。系统能实时感知作物生长环境信息及作物生理信息,并将数据可靠传输到上位机管理系统。上位机管理系统首先对数据进行处理,并将数据写入数据库,还可通过Web系统在线展示和发布。长时间运行测试表明,系统性能稳定可靠。

车联网络数据传输优化问题研究

车联网络中移动节点数据的实时采集和有效传输是智能交通系统中的基础。本文在分析原有移动感知网络数据传输存在不足的基础上,描述了车联网络数据传输的模型,重点分析了数据传输过程中所产生的数据冲突问题,利用构建移动聚集树的方法来消除树间的冲突,并采用仿真实验验证此种方法的数据延时较小。

液压支架网络化智能感控方法

在智能化综采工作面,液压支架的智能化技术对顶板及煤壁的安全控制、三机的协调运行及工作面的循环推进起着关键保障作用。针对煤矿智能化开采的技术现状及发展趋势,分析了液压支架与围岩的耦合状态、液压支架动作过程、支架与刮板输送机的协同控制、护帮板与煤壁耦合状态等感知功能需求,提出了相应的感知方法及传感元件的布置方案。在分析感知需求的基础上,提出了液压支架感知元件的结构框架及数字化感知网络架构。感知元件具有自供电数字化信号无线传输功能、架内无线传感网络采用ZigBee通信方式,所有无线感知信号通过信息接收装置进行存储、处理,然后通过RS485总线与支架控制器通讯,架间信息传输采用工业以太网。实现全面感知液压支架的位置、姿态、工作阻力、载荷分布、液压控制回路关键参数等信息。依据这些信息,结合矿压理论及支架与围岩耦合机理,可以实时掌握顶板状态、来压规律以及来压过程支架与围岩的耦合特性;利用数字化感控网络,液压支架各个动作的控制回路可以实现开关式闭环控制,可以为液压支架对围岩的自适应调节、推溜拉架的平直度控制、跟机移架自适应控制以及综采装备物联网的构建等智能化水平的进一步提升提供必要的信息支撑。