20131020欧盟宣布2013年末宽带网络覆盖率达100％

根据欧盟委员会近期公布的调查结果显示．口前欧盟只有0．6％的家庭并未安装有线宽带或覆盖移动网络，而在这些区域未来将会采用卫星接入的方式让用户连接到网络。目前欧盟的DSL、有线电视和光纤覆盖率已经达到了96．1％。移动网络的覆盖率已经达到99．4％。欧盟目前正在加快成员国宽带上网速度。欧盟有两个目标：一是在2020年实现全民上网速度最低达到30Mbps，另一个目标是欧盟半数的家庭享受至少100Mbps的网络服务。

基于AGV通信的网络高覆盖率资源优化调度仿真

针对AGV通信网络覆盖率资源不完善以及调度效率慢的问题,提出AGV通信的网络高覆盖率资源优化调度方法。根据AVG通信网络资源优化调度原理,获得网络调度中单一节点特征访问的控制模型,构造网络高覆盖率资源模型。运用网络高覆盖率资源模型计算资源分布式调度配置权值,综合考虑AVG通信网络的性能指标、服务质量和服务能力,建立综合评测模型,将测评模型融入到高覆盖率资源模型中,获得网络节点情况,预测任务的执行度,最终使用遗传算法实现模型的优化调度。分析实验结果得出,在AVG通信环境下所设计方法具有执行效率高和优化调度完整的优点,可广泛应用在现实环境中。

基于多策略混合改进HHO算法的WSN节点覆盖优化

针对监测区域内无线传感器网络节点部署容易出现分布不均匀、有效覆盖率低等问题,提出一种多策略混合改进哈里斯鹰算法的WSN节点覆盖优化策略。利用Fuch无限折叠混沌初始化、自适应精英个体对立学习、正余弦优化和高斯与拉普拉斯最优解变异策略对标准哈里斯鹰优化算法的性能进行改进。利用改进算法求解WSN节点覆盖优化问题,以监测区域网络覆盖率最大为目标,对节点部署位置寻优。实验结果表明,改进策略能够得到更高的网络覆盖率,减少传感节点冗余,延长网络生存时间。

96%行政村通光纤4G网络覆盖率达95%

我国行政村通光纤比例已从电信普遍服务试点前的不到70%提升至目前的96%,行政村4G网络覆盖率目前也已达到95%,极大提升了我国农村及偏远地区宽带网络基础设施能力,为乡村振兴和打赢脱贫攻坚战提供了坚实的网络保障。

基于Voronoi的无线传感器网络覆盖控制优化策略

针对无线传感器网络运行状态中存在覆盖空洞的问题,提出了一种基于Voronoi有效覆盖区域的空洞侦测修复策略。该策略以满足一定网络区域覆盖质量为前提,在空洞区域内合理增加工作节点以提高网络覆盖率为优化目标,采用几何图形向量方法对节点感知范围和Voronoi多边形的位置特性进行理论分析,力求较准确地计算出空洞面积,找寻最佳空洞修复位置,部署较少的工作节点保证整个网络的连通性。仿真结果表明,该策略能有效地减少网络总节点个数和感知重叠区域,控制网络中冗余节点的存在,同时其收敛速度较快,能够获得比现有算法更高的目标区域空洞修复率,实现网络覆盖控制优化.

基于概率感知模型的多节点联合网络覆盖算法

针对传感网在对关注目标节点进行覆盖过程中出现的非连续性覆盖,将会产生覆盖盲区以及大量冗余数据迫使通信链路出现瓶颈现象,提出了一种基于概率感知模型的多节点联合覆盖算法(Multi-Node Joint NetworkCoverage Algorithm,MNJC)。该算法借助于概率相关知识,给出了多节点联合时覆盖质量期望值计算方法,以减少覆盖盲区的产生,提高了多节点联合网络覆盖率;利用节点动态转换机制对节点部署进行重新优化,抵制了网络能量的快速消耗,延长网络生存周期;该算法与其他三种算法覆盖率、生存周期以及节点存活数量等方面进行了比对实验,其性能指标平均提升了18.11%,15.57%和8.26%,从而验证该算法的有效性和实效性。

基于蜂窝结构的改进混合无线传感器网络覆盖优化算法

基于蜂窝结构的混合无线传感器网络(HWSN)覆盖优化算法HWSNBCS存在移动节点平均移动距离较大的问题,为此,提出一种改进的HWSN覆盖优化算法IHWSNBCS。寻找移动传感器节点初始位置与通过HWSNBCS算法得出的候选目标位置之间的最优匹配,将移动节点移动距离之和最小化问题转化为二分图最优匹配问题,利用带权二分图匹配算法KM寻找该匹配问题的最优解,从而得到移动节点最终的目标位置,并实现对HWSNBCS算法移动节点平均移动距离的进一步优化。实验结果表明,IHWSNBCS算法在取得与HWSNBCS算法相同网络覆盖率的前提下,移动节点的平均移动距离减少幅度达到38.87%~43.28%,单个移动节点的最大移动距离减少幅度达到22.65%~66.58%,降低了系统因重新部署移动传感器节点所产生的能耗以及单个传感器节点因能量耗尽而失效的概率,从而延长了网络生命周期,同时,IHWSNBCS的ΔCov-Dist性能指标为HWSNBCS算法的1.64~1.76倍,表明移动节点移动相同距离时IHWSNBCS算法的网络覆盖率提升更大。

自适应逃逸粒子群算法的网络节点覆盖优化仿真

研究无线传感器节点优化选择.传统LEACH分簇算法中,节点选择的随机性很大,没有很好地参考节点中的多个属性,通信的簇头分布也无规律,算法把能量消耗分摊到所有的节点上,一旦选择边沿节点作为簇头,一些节点必须经过长距离的路由转发才能到达簇头,造成通信效率较低.为了避免上述缺陷,提出了一种基于自适应逃逸粒子群算法的网络节点覆盖优化方法.建立自适应逃逸粒子群算法的数学模型,准确描述网络节点覆盖问题.利用自适应逃逸粒子群方法,计算无线传感网络节点最优位置,从而实现网络节点覆盖优化.实验结果表明,这种算法能够实现网络节点覆盖优化处理,从而提高无线传感网络数据传递的效率.

粮堆中无线传感器网络覆盖保持路由算法的改进与性能比较

目前国有粮库均在储粮粮堆中架设了传感器网络用于粮情监测,基于分簇的无线传感器网络是其发展方向。在这种网络中,存在着簇首因转发数据量大而负担过重的问题,其直接后果是簇首因电能耗尽而失效,导致产生监测区域的覆盖盲区。本文提出一种新的覆盖保持路由算法,对于单跳通信,根据重新定义的覆盖冗余度选取簇首;对于多跳通信,则根据父节点中覆盖冗余度较高的簇首作为下一跳的路由。与LEACH-Coverage-U算法相比,仿真结果表明,本方法能够显著降低网络耗能,提高网络覆盖率。

水下传感器网络覆盖优化算法

针对水下传感器网络随机部署时节点分布不均匀、网络覆盖率不高问题,提出一种基于改进全局人工鱼群算法的网络覆盖优化算法。优化算法以覆盖率为目标函数自适应调整人工鱼移动步长,同时在向最优人工鱼靠拢过程中引入权重系数,提高算法寻优精度和收敛速度。实验结果表明,与遗传算法和鱼群算法相比较,该改进算法优化了网络覆盖率,加快了算法收敛速度,提升了网络性能。

有向传感器网络覆盖预测模型与数量估计

有向传感器网络由大量有向传感器节点组成,不同于有着全向感知范围的全向传感器网络,有向传感器网络的感知范围是一个扇形区域.研究了有向传感器网络的覆盖预测模型及数量估计问题.针对节点随机部署的应用环境,在初始部署网络时,为满足一定的覆盖率要求,在充分考虑了目标区域边界效应的基础上,提出了一种基于概率的网络覆盖预测模型.基于该模型,对初始部署的节点数目进行了预测.通过仿真实验,对结果进行了分析.结果表明:利用所提模型得到的理论值与实验真实值拟合较好,且更符合实际应用需求.

温室大棚无线网络监控及覆盖优化算法研究

引入Zig Bee无线组网方案,结合农业温室大棚对于环境监控的需求,从终端数据采集节点、终端控制节点及网关设备几个方面阐述了温室大棚的无线网络监控系统整体设计;并在此基础上结合温室大棚对于监控覆盖率的要求,针对传统粒子群算法由于单向信息流动而很容易局限在局部极值、导致全局搜索能力不足的缺陷,对该算法进行了优化。同时,设计了免疫粒子群优化算法,将免疫算法的多样性引入粒子群算法,从而增强粒子群算法的全局搜索性能。仿真实验证实:本研究所构建的优化算法在1 500次时基本收敛完毕,最佳覆盖率均超过95%,该优化算法可以有效解决无线传感器网络确定性覆盖问题。

基于圆形堆积理论的优化无线网络的覆盖时间算法

通过无人机(UAVs)扮演空中基站以提高无线网络的覆盖率已成为最有前景的技术。为此,研究多个无人机部署问题。首先,推导基于海拔高度和天线增益的UAVs的下行链路覆盖概率函数,然后依据圆形堆积理论计算UAVs的位置,进而在保证UAVs最大覆盖时间的同时,最大化覆盖区域,并推导了在保证目标覆盖概率时所需的UAVs数。实验结果表明,依据全向天线的波束宽度和覆盖要求,调整UAVs海拔高度,可消除UAVs间的互干扰,并最大化覆盖时间。

信息化助力盘州旅游业——贵州移动4G网络覆盖娘娘山国家湿地公园景区

贵州移动在娘娘山景区及沿线投资650万元，建设基站21个，景区内移动网络覆盖率为93．61％。

连云港:2017年有线电视覆盖率达到100%

日前,连云港市政府发布《关于加快发展互联网经济的意见(征求意见稿)》(下称《意见》),根据《意见》,到2017年,连云港城市和农村宽带接入能力分别达到100M、20M,3G/4G(第三代及第四代移动通信技术)用户普及率达到95%,城乡光纤到户全覆盖,有线电视网络覆盖率达到100%,全市城区公共区域实现免费WiFi全覆盖。

随机障碍物下的有向传感器网络覆盖优化算法

针对随机障碍物影响的有向传感器网络区域覆盖情形,易出现避障效果差及覆盖重叠区空洞区等问题,提出了受障碍物影响的虚拟力融合到粒子群的覆盖算法.首先考虑到有向传感器节点感知能力衰减概率,引进了有向概率感知模型;然后在圆心距和质心距双重限制下,进行了节点间及与障碍物间的受力分析,节点与障碍物的斥力,推导节点所受合力与节点转向角度的关系公式;最后将节点抽象成粒子模型来弱化虚拟力算法的局部极值效应.仿真实验表明,在100m×100m的监测区域内,随机分布若干个障碍物,相对于单独虚拟力算法,虚拟力融合粒子群算法的避障效果更好,网络有效覆盖率提升率高出近10%左右,且迭代次数降低一半就趋于收敛.

自适应混沌量子粒子群算法及其在WSN覆盖优化中的应用

针对传统粒子群优化算法容易陷入局部极值和收敛速度慢等不足,通过研究种群多样性与粒子群算法进化的关系,提出一种动态自适应混沌量子粒子群优化(DACQPSO)算法。该算法将种群分布熵引入粒子群的进化控制,以Sigmoid函数模型为基础,给出了量子粒子群算法收缩扩张系数的计算方法;以平均粒距作为混沌搜索的判别条件进行混沌扰动。将DACQPSO算法应用于无线传感器网络(WSN)的覆盖优化中,并作了仿真分析。实验结果表明,DACQPSO算法在覆盖率指标上比标准粒子群、量子粒子群、混沌量子粒子群算法分别提高了3.350 1%、2.650 2%和1.900 0%,有效地提高了WSN的覆盖性能。

基于改进萤火虫优化算法的WSN覆盖优化分析

对改进萤火虫算法性能及其在WSNs网络覆盖优化中的应用问题进行了研究。分析了基本萤火虫算法的全局收敛性,针对其收敛效率低的缺陷,给出了算法改进策略,并证明了改进的萤火虫算法以概率1收敛于全局最优解,在此基础上,提出了基于萤火虫优化的网络覆盖算法,建立了以网络均匀度及网络覆盖率为准则的数学模型,推导了节点冗余度与网络覆盖率之间的关系,给出了节点休眠策略,并将节点部署划分成不同的阶段,在每个阶段,分别采用改进的萤火虫算法对模型进行求解,进而得到无线传感器网络最优覆盖,最后对经典测试函数和WSNs网络覆盖问题进行实验仿真,仿真结果表明改进的算法具有更加理想的运算结果,而且能有效地给出WSNs网络覆盖优化方案。

无线传感器网络中移动节点的分布优化问题

为了降低无线传感器网络的总体能耗,保证信息的有效采集,针对无线传感器网络节点的分布优化问题进行了研究.给出了无线传感器网络覆盖控制模型的精确数学定义,并利用节点的移动性,提出了一种基于遗传算法的分布优化机制.仿真结果表明,该方法能够在目标区域内以相对较小的代价完成传感器网络节点的分布优化,降低网络的能耗,提高网络的整体覆盖率.

小世界网络下病毒式信息传播的仿真分析

鉴于小世界特征的复杂网络的普适性,以经典的病毒式信息传播SIR模型为对象,采用多智能体建模与仿真方法分析小世界网络的结构属性与信息扩散的网络覆盖率指标之间的关系。通过仿真,计算了小世界网络Watts-Strogatz算法中不同参数设置对信息扩散的影响。计算结果不仅得到了数学分析无法得到的网络覆盖率随机分布的双峰形态,而且计算得到了其与网络生成算法参数之间的关系。确定了信息扩散的网络覆盖率指标与小世界网络的平均路径长度、网络直径、平均聚类系数等网络结构指标之间的强相关性和函数表达式。