基于时隙CSMA的水声无线传感器网络节能强化学习算法

针对水声无线传感器网络的节能问题,提出了一种基于时隙CSMA的强化学习算法;该算法利用强化学习协议自适应水下环境,根据数据传输的距离调整发射功率,从而减少能量消耗,再结合时隙CSMA协议,使用随机退避算法减少信道中的数据碰撞,使得重发的数据包数量减少,节省能量;为验证算法的有效性,仿真实现了该算法,结果表明,该算法能够有效减少能耗,并延长网络寿命。

基于虚拟引力势场的水声传感器网络路由算法研究

针对水声无线传感器网络的高时延、数据传输不可靠甚至传输中断这一问题,提出一种基于虚拟引力势场的路由选择算法RAGPF。RAGPF算法根据节点的剩余能量大小、历史传输成功率来建立势场模型,进而确定一条最优路径;数据流会被平均场强值最大的路径所吸引传输,最终流向sink节点。仿真结果表明,在平均端到端时延与网络数据包投递率方面,与APF算法、Epidemic算法相比较,RAGPF算法能够更好地提高路由效率,延时相对减小,数据可以被高效、快速地转发。

面向海洋监测的海空地协同边缘架构与拓扑控制

针对现有海洋监测网受限于光缆技术可达深度及传统集中式处理的网络架构存在中心节点压力大的问题,提出了一种面向海洋监测的海空地协同边缘计算架构。在该架构中,水声传感器网络是海洋数据监测平台,协同边缘计算架构将复杂处理任务从远程云中心分散至边缘端,将水下异常数据传达到边缘端进行预处理后,再上传到云数据中心,必要时发出预警。针对水下传感器容易出现能量不足、链路中断的问题,提出了水下滑翔机辅助拓扑控制算法。该算法中终端节点和边缘节点呈3∶1比例部署,通过节点的链路失效模型判断失效概率,当超出失效概率阈值时,便通知水下滑翔机利用改进的粒子群优化算法执行拓扑修复,并以覆盖率和连通性最大为优化目标求解最优修复位置。仿真结果表明:所提新架构端到端时延约为传统架构的1/3,能量效率得到明显提升;与传统深度调节方法对比,所提拓扑控制算法覆盖率与连通度提升至87.9%、9.3。