无线传感器网络中基于能量效率的分布式MAC协议

针对无线传感器网络中能量效率与频谱资源利用率的问题,提出了一种分布式媒介接入控制(MAC)算法。通过分析基于节约能量消耗的SMAC(Sensor-MAC)协议,结合现有的一些协议的改进方法,利用功率控制技术有效降低了更多的能量消耗。同时通过选择与维护邻居调度表的方式,提升了网络的有效链接并降低了碰撞率。节点采用在侦听与睡眠之间相互切换,在侦听期间以最优发送功率发送控制与数据信息,降低了干扰范围。数值计算与实验仿真结果显示,算法可以有效地改善网络性能,节省网络能量消耗,提升网络的有效吞吐量。

基于节点位置的水声传感器网络功率控制MAC协议

针对水声传感器网络能耗高和数据传输质量低的问题,基于路径增强介质访问控制(Routing enhanced-MAC,R-MAC)协议,提出一种根据节点位置信息进行功率控制的路由增强介质访问控制(PC-RMAC)协议。根据接收功率阈值、传感器节点换能器的发射和接收天线增益、系统损耗因子、声波频率及节点间实际距离,计算出最优发送功率并进行动态调整,从而减少节点发送数据产生的能量消耗,进而提高网络能量利用率,延长网络的生命周期。仿真结果表明,网络中节点间距离在700 m范围内,PC-RMAC协议的数据包传递率比R-MAC协议高1%左右,平均能耗略低,平均延时低30%左右;而节点间距离在700~900 m范围内,PC-RMAC协议在数据包传递率、平均能耗和平均延时方面的优势明显增加,从而验证了理论分析的正确性。

计及碳捕集电厂灵活运行与需求响应的多时间尺度调度

充分挖掘电力系统潜在的灵活性资源可有效提高系统中可再生能源的消纳能力。碳捕集电厂可降低电力系统中碳排放,同时也提供潜在的灵活调节能力。本文建立了需求响应与碳捕集电厂的灵活调节模型,提出了计及碳捕集电厂灵活运行与需求响应的多时间尺度调度方法,并将其应用到电力系统的调度运行中,实现系统运行总成本的最小化。在日前调度阶段,采用需求响应、碳捕集电厂灵活调节来时移负荷需求,以实现系统低碳经济运行的目标;在日内调度阶段,采用预测控制模型来校正日前调度计划,以保证实时功率平衡。结果显示,需求响应和碳捕集电厂灵活运行可提高系统的可再生能源消纳量,同时可分别降低18.7%和1.4%的总成本,协同碳捕集电厂与需求响应可降低系统总成本20.1%,效果显著。

优先级调度下的无人机自组网数据可靠传输跨层方法

在无人机自组织网络中,为了实现射频隐身,确保大量不同优先级数据的可靠传输.提出一种MAC层与网络层协同设计的优先级调度的数据传输方法,在MAC层,通过优先级调度机制控制不同优先级数据的传输顺序,通过ACK分组优化无人机自适应功率控制流程;在网络层,通过能耗和传输平衡机制完善无人机编队间大量优先级数据传输的路由选择过程.仿真结果表明,此方法能够有效提高无人机自组织网络的平均吞吐量,降低能耗、平均时延、标准化路由负载.