移动通信网络下通信最优节点自动选择方法研究

当前现代通信技术的快速发展,4G移动数据已经成为人们生活中重要的组成部分,但是在移动通信技术中还需要有很多地方需要不断的完善。因此,本文将针对移动通信网络下通信最优节点自动选择方法展开分析和探索。

移动通信网络节点最优路径选择仿真研究

对移动通信网络节点最优路径进行有效选择,可提升移动通信网络通信质量。进行最优路径选择时,应建立各个节点的数据传输能量消耗模型,给出能量消耗最小的节点集合,在能量消耗最小的前提下进行路径选择,但是传统方法无法精确地计算出各个节点的通信能量损耗,最优路径选择过程需要消耗大量的能量,且节点选择误差较大。提出基于空间自相关的移动通信网络节点最优路径选择方法。组建当各个节点传输能量消耗模型,获取能量消耗最小的节点集合,融合于空间自相关原理定义移动通信网络节点度值,利用上述值度量网络中各个节点的重要性,给出网络中最优节点的评价函数,并完成对移动通信网络节点最优路径选择。仿真结果表明,所提方法降低了节点最优路径选择误差,可以为移动通信网络通信质量的提升奠定有力基础。

基于进化规划求解最优通信生成树

本文分析了使用遗传算法求解最优通信生成树的缺陷，提出了基于进化规划求解最优通信生成树的新方法，并将这一方法扩展到有约束最优通信生成树问题。仿真结果验证了算法的有效性。

物联网入侵的最优通信节点选取算法

针对目前传统通信节点选取算法无法进行最优节点精确选取,无法有效保证物联网的有效通信等问题,提出一种基于节点信息冗余度的物联网入侵最优通信节点选取算法.首先构建通信节点转移特征建模,计算标记网络入侵下的跳频节点和噪音节点;然后设计通信分布序列分析模型,计算节点信息冗余度和通信节点的极值,根据节点信息冗余度计算结果将干扰节点进行排序去除,根据极值选取最优通信节点;最后对最优通信节点选取算法进行仿真实验.实验结果证明,该算法可快速、准确地实现物联网入侵下最优节点的选取,具有较强的抗干扰能力,且算法的综合性能优于目前其他最优通信节点选取算法。

光纤激光网络被入侵后的最优通信节点选取方法研究

当前的光纤激光网络最优通信节点选取方法存在定位误差高、运算效率低以及通信消耗高等问题。因此,为了增强光纤激光网络被入侵后的通信质量,提出基于改进Voronoi图的最优通信节点选取方法,其通过加权Voronoi图方法获取最优通信节点位置。分析了Voronoi图的基本塑造原理,塑造基于加权Voronoi图的定位模型。对光纤激光网络中未知节点采集到的RSSI值进行降序排列,将节点权重赋值给对应的值,通过节点多跳信息完成分布式运算,运算各参照节点的加权Voronoi图,采用加权Voronoi图定位算法运算参照节点的加权区域以及加权Voronoi图的交集,将交集的质心则是最优通信节点。实验结果说明,所提方法的定位效率和抗燥性较高,可提高光纤激光网络的通信效率。

移动通信网络节点最优路径选择仿真研究

移动通信网络节点最优路径的选择合理与否,对移动通信网络的质量有着非常重要的影响。因此,移动通信网络节点路径的选择一定要最优化。本文中,笔者首先分析了移动通信网络节点最优路径选择的原理,然后提出了几点移动通信网络节点最优路径选择的方法,希望通过本次研究能为今后相关问题的研究提供一定的参考依据。

应用最小生成树构造最优通信网

信息社会中,通信网络建设在快速发展,建设费用昂贵,如何使建设线路最短,从而降低建设成本成为国家关注的重点。该文针对建设路径最短的问题,应用数据结构中的最小生成树理论引入了与最小生成树相关的基本概念与定理,分析了通信网络线路与最小生成树的关系,最后,应用最小生成树算法解决了通信网络线路最短的实际问题。

传感器网络中基于次优距离的多跳路由算法

能量优化是无线传感器网络研究中最重要的问题之一。在研究多跳通信中,平衡传输能耗和接收能耗,从而在最小化通信总能耗的基础上,引入最优通信范围。然后,提出一种基于次优距离的多跳路由算法。该算法基于次优距离在局部圆中随机选取传感器结点作为中转结点,保证了在最优通信范围附近选取中转结点。仿真结果验证了该算法有效地节省了网络能量,提高了网络生存期。

智能传感器网络边界全目标k覆盖保持方法研究

在智能传感器网络中,由于节点通常受限于有限的能源供应,而节点的活动和通信较为耗费能源,导致边界全目标k覆盖保持难度增大。为此,研究智能传感器网络边界全目标k覆盖保持方法。通过建立布尔感知模型,获取网络状态监测数据。通过部署传感器节点,最大程度感知目标区域。运用高阶泰森多边形法,计算节点的统治区域,获取统治区域多边形顶点到圆心的最远距离。运用网络覆盖模型计算网络覆盖率,选择出最优通信链路,构建簇头的能耗目标函数,通过传感器网络各个通信方案之间的相似度大小,实现对目标k覆盖保持。实验结果表明,实验组的传感器节点覆盖率为99%,覆盖率最高,能够提升监测区域的覆盖程度,且节点覆盖耗时仅为15.9ms,可以达到目标区域的全覆盖。

基于最优通信链路选择的跨域通信浮标系统

现有海洋浮标通信方式单一、可靠性低、丢包率高且实时性差,无法满足海洋数据大量采集与跨域通信的需求。为了进一步加强海洋全域互联互通建设,以多源通信为核心,文中设计并制作了一种跨域通信浮标系统,该系统可完成多种通信方式的切换、多源信息采集与多链路实时跨域通信。针对该系统设计了一种最优通信链路选择算法,根据各通信模块实时信号质量进行最优通信链路的选择,以提高通信的可靠性,同时关闭信号质量较差的通信模块,减少同时使用多种通信手段可能出现的系统通信大量冗余与功耗增加的问题。试验结果表明,该系统实现了水上与水下数据的跨域传输,多源通信设计切实可行,各通信链路稳定可靠,综合通信成功率达99%以上,为海洋全域观测网和通信网的建设提供了参考。

高效处理分布式数据流上skyline持续查询算法

基于非共享策略,围绕着降低系统反应延迟与通信负荷的目标,提出了一种分两阶段渐进求解的分布式算法BOCS(based on the change of skyline),并对算法的关键实现环节,如协调站点与远程站点间的通信、skyline增量的计算等进行了系统优化,使算法在通信负荷与反应延迟上达到了较好的综合性能.理论分析证明,在所有基于非共享策略的算法中,BOCS算法通信最优.大量的对比实验结果也表明,所提出的算法高效、稳定且具有良好的可扩展性.

一种可提高无线传感器网络寿命的节能方案设计

在某核物理实验中的传感器网络数据采集系统中,由于采集节点能量消耗不均衡,系统能量利用不充分,不能满足长时间可靠采集数据的需求。为解决该问题,研究了较为普遍的无线传感器网络能量不均衡问题,提出了一种对无线传感器网络电源系统的改造方案。该方案在保留了传感器无线通信的基础上,通过在传感器节点之间增布电源线,实现了两方面的改善:首先,增加了节点之间的能量转移通道,解决了节点之间能量消耗不均衡的问题;其次,在能量均衡的基础上传感器节点可以按照能量最优方案进行通信,避免了传统无线传感器网络中因分簇通信而导致的能量浪费问题。仿真数据表明:与一般分簇协议相比,该方案可使节点平均能耗降低78%,使系统寿命延长约5倍。

随机多Sink模式下的异构网络组织策略

针对无线传感网中分簇及路由过程中节点能量利用率较低、网络能耗不均衡以及网络的生命周期较短等问题,面向多Sink模式下的具有随机异构性能的传感器网络,为解决该问题,提出了一种基于随机多Sink模式下的异构网络组织策略NAHN(Networking Algorithm for Random Muti-Sink Heterogeneous Networks)。异构节点以自身能量、可达节点集、平均邻居节点距离以及距离信号集为簇首选举标准,提出了基于多Sink模式下的权值匹配策略,优化簇首能耗;以簇首单次中转损耗的能量为门限,综合考虑自身能量以及多Sink模式下距离信号集的影响,搭建出一条最优的通信链路,在保证链路质量的同时优化路由过程中的簇首节点的能量损耗。在与其他3种多Sink异构网络改进的路由算法的性能比较实验中,NAHR算法在提高节点能量利用率、延缓节点死亡、延长且稳定网络寿命等方面,优势均较为明显。

异质传感网中基于自适应簇半径的高效组网算法

针对分簇组网过程中节点能耗不均、能量利用效率低以及网络的生命周期较短等问题,面向具有随机异质特性的传感器网络,论文为解决该问题,提出了一种基于自适应簇半径的高效组网算法ARCN(Adaptive Radius Cluster-Networking algorithm)。随机异质节点以能量及可达邻居节点的密度作为簇首选举的标准;定义以能量和分环位置为指引的簇内架构,实现兼顾节点自身剩余能量和通信消耗能量下的择优入簇和传输路径。分布式的工作模式保证了簇首分布的均匀,数据中心Sink附近通信模式的调整,能避免能量塌陷。通过与其他3种异构化改进配置的分簇算法的性能对比,ARCN在能量利用率、节点和网络整体寿命的稳定性方面,均表现出较为明显的优势。

多机器人系统的三维机器人定位研究

提出了简易的机器人三维定位算法。机器人利用简易的通信设备通信,获取一跳邻居节点和两跳邻居节点估计位置值,再利用这些值,判断自己位置的偏差。运用吸引力、排斥力或协调力这三种修正力修正自己的位置。通过不断迭代通信和修正,估算自己的位置。最后,通过变化机器人通信半径和机器人数量,重复仿真,分析SRDL算法的性能。仿真结果表明,SRDL算法的定位精度依赖于两个参数:通信半径和机器人密度。当通信半径为7 m时,定位误差最小。而定位精度与机器人密度成正比。

异构传感网中基于扇区均衡的层次路由设计

泛化存在的异构传感网,在分簇及路由过程中,通常面临负荷盲从、能耗不均的"热区"问题,提出了一种以扇区均衡为基础,逐层引导的路由算法(Even Sector Hierarchical Routing algorithm,ESHR)。改变单一物理空间的均匀切分,建立热区层、层内、层间多角度下的约束,设计出以参考节点负荷和通信能力为依据的可扩展扇形划分方案,确定扇区各指标的量化表达,从网络系统级上避免了单簇跨度过大的能耗隐患。除侧重能量考量外,引入平均邻居跨度、基站跨度、扇区信息作为簇首和候选路由的依据,构建了具有网络普适性的定向层次路由,改善通信效率和避免能量塌陷的同时,以稳定的节点单体能耗实现了整体网络的寿命延长。经与三种同类型分簇算法的随机可重复性对比实验,分布式的ESHR在能量的利用率、均衡性和稳定性方面均具有明显优势。