基于网络编码的无线体域网多中继协作节能策略

针对无线体域网中传输链路存在中断情况从而消耗额外能量的问题,在多源多中继系统模型中引入网络编码,提出一种基于网络编码多中继协作算法,并分析了该算法下系统的网络能耗,推导出系统的每比特网络整体能耗公式。仿真结果表明：该算法与传统的多路径多中继转发算法相比,可以较大程度的减少网络的整体能耗,适当地增加信源节点或者减少中继节点的数目对降低网络的整体能耗也有一定的作用。该算法能减少多源多中继网络的整体能耗,延长网络的生命周期。     

无线传感器网络能量高效混合MAC算法

针对无线传感器网络MAC协议中存在的能耗问题,提出了能量高 效的无线传感器网络混合MAC（EEH-MAC）算法,采用基于TDMA机制的时槽系数动态调整簇内 节点的时槽大小来降低数据的传输时延;同时,对部分不需要数据传输的节点不分配时槽来 减少能耗;按簇内节点剩余能量系数形成时槽分配顺序来减少状态转换的能耗;在簇头之间 采用CSMA/CA机制的随机分配策略进行通信。仿真结果表明,EEH-MAC协议能有效减少能耗并 延长网络生命周期。     

仿血管路径的无线传感器网络故障容错路由算法

为提高无线传感器网络故障容错性和传输稳定性,实现网络负载 均衡,提出了一种仿血管路径的无线传感器网络故障容错路由算法。研究了人体血管路径特 性及属性关联,对网 络节点分区域等级标定并以不同概率值进行静态分簇,运用改进的蚁群算法BWAS(最优最差 蚂蚁系统)生成节点路 径,以路径信息素值作为传输路径的选择概率建立仿血管拓扑结构路由。因具有多条传输路 径并选择最高概率 作为传输路由, 避免了因节点或链路故障导致数据的延迟或丢失,提高了网络故障容错性和 传输稳定性,实现了网络能耗均衡。理论分析和仿真结果表明此算法具有良好性能。     

一种适用于异步无线传感器网络的机会路由机制

无线传感器网络通常使用低占空比的异步睡眠调度来降低节点能耗。由于发送节点在接收节点醒来后才能向其发送数据,这将引入额外的等待时延。在最近的一些任播路由机制中,发送节点动态地选择最先醒来的候选节点转发数据,以最小化等待时延。但是,由于从最先醒来的候选节点到基站的时延可能并不低,任播路由机制并不一定能最小化端到端总时延。为此,提出了一种适用于异步无线传感器网络的机会路由机制,将路由决策建模为强马尔科夫过程,并根据最优停止理论推导出该过程一种简化的停止规则。仿真结果表明,节点到基站的最大端到端时延仅为基于地理位置的机会路由的68.5%.     

延迟容忍网络中一种多信息融合的改进概率路由算法

综合利用节点物理状态信息（位置和速度矢量信息）和社会关系信息（历史相遇信息）,提出一种多信息融合的概率路由算法（PRMF）。该算法依据节点间距离的远近程度动态调整两类信息在预测相遇关系中的权重,以选择合适的信息来计算传输概率,并依据传输概率的大小选择转发节点。另外,还引入有效的分组副本控制和分组散播策略,并结合预测信息改进了节点缓存管理方法。仿真结果表明：与现有的几种路由算法相比,PRMF保持了较低的平均开销,同时具有最高的投递率和最小的平均延迟。     

一种基于UAV的无人海岛监控网络数据收集策略

针对传统的最小跳路由无线传感器网络（WSN）在数据汇聚上较高的能量开销问题，提出了一种基于无人机(UAV)数据收集的动态分簇算法,其主要思想是利用节点剩余能量来确定那些节点可以当选簇首,同时利用节点坐标位置和设定地分簇半径来划分簇的大小。该算法的优势是能最大程度地均衡每个传感器节点的能量，使整体的节点剩余的能量维持在同一水平。为了提高数据收集的效率，采用蚁群算法规划了无人机数据收集的最短路径。仿真结果表明，与相同的分簇算法下传统的最小跳路由无线传感器网络相比，所提出的基于无人机的无线传感器网络（UAV-WSN）在能量利用率和生命周期方面分别提升了15%和25%，并且以上两种网络的能量利用率高达70%。     

一种低复杂度的多元LDPC译码算法

针对多元低密度奇偶校验（LDPC）码译码复杂度高、时延大等问题，提出了一种基于硬信息的低复杂度多元LDPC译码算法。来自信道的接收信号在初始化时，先进行非均匀量化预处理。在迭代过程中，校验节点端只需传输单个比特的二进制硬可靠度信息至变量节点。在变量节点端，可靠度信息按比特位进行简单的累加和更新，无需任何的系数修正操作。同时，变量节点使用了全信息的方式将信息传输至与其相邻的校验节点。仿真结果显示，与基于比特可靠度（BRB）的多元LDPC译码算法相比，提出的算法在较低量化比特情况下，能获得约0.3 dB的译码性能增益，且译码复杂度更低。     

基于边生命周期的短波IP网络随机图模型

针对短波IP网络中物理连接存在生命周期和接收节点选择方式不同对网络拓扑结构和性能产生的影响,提出了一种基于边生命周期和接收节点多种选择方式的随机图模型。模型中节点之间边生命周期服从正态分布,而新边建立的节点选择方式按照随机选择、度值择优选择和度值反择优选择的方式,用来模拟短波IP网络不同的通信过程。理论分析和仿真也发现,接收节点选择方式的不同将会对网络的度分布、平均最短距离、网络总的度值和节点最大度值及聚集系数都产生影响,而小的连接生命周期将显著减少网络中总的度值和节点的最大度值,减少对物理层资源的占用,提升网络的效能。     

SR架构下的软件定义信息中心网络概率路由策略

传统的TCP/IP路由以IP地址为中心,信息传输效率低下,难以满足网络用户需求。信息中心网络（Information-Centric Network,ICN）开始成为研究热点,ICN以内容为中心,可以高效传输信息。为了利用软件定义网络（Software Defined Network,SDN）和分段路由技术的优势,提高SDN控制器效率,减少网络传输时延,提出了一种可以应用于ICN的集中式架构。为进一步利用无标度网络对ICN进行建模,提出了一种基于数控分离的自适应概率路由算法。该算法通过迭代的方法调节数据包在节点发送的概率,使网络获取更佳性能。仿真结果表明,与最短路径算法和效率路由算法相比,该算法可以提升网络容量,有效降低平均路径长度。     

无线Ad Hoc网络中基于活跃节点数预测的时隙ALOHA算法

针对采用时隙ALOHA算法的无线Ad Hoc网络,考虑数据包到达的动态性与数据包传输的随机性,以最大化吞吐量为目标,同时满足数据队列稳定性,构建了关于接纳控制与竞争接入的随机优化问题。由于在时隙ALOHA算法中数据包传输的最优概率取决于无线Ad Hoc网络中数据队列非空的活跃节点数,提出了一种基于活跃节点数预测的时隙ALOHA算法。该算法要求无线Ad Hoc网络中的所有发送节点实时地侦听通信信道的忙闲状态,计算基于信道状态的活跃节点数条件期望,从而动态地预测无线Ad Hoc网络在不同时刻的活跃节点数,达到网络节点依据局部网络状态信息自适应地优化数据包传输概率的目的。仿真结果表明,所提算法能够有效估计无线Ad Hoc网络在每个时隙的活跃节点数,从而显著提升网络吞吐量并且降低数据包的平均排队时延。     

基于BWAS的无线传感器网络静态分簇路由算法

为提高路径搜索效率,避免动态分簇较多的能量消耗,提出了基于最优-最差蚂蚁系统(BWAS )的无线传感器 网络静态分簇路由算法。BWAS是对蚁群算法的改进,在路径搜寻过程中评价出最优最差蚂蚁 ,引入奖惩机制,加快了路径搜索速度。通过无线传感器网络静态分簇、簇内动态选举簇头 ,在簇头节点间运用BWAS算法搜寻从簇头节点到汇聚节点的多跳最优路径,能减少路径寻优 能量消耗,实现均衡能量管理,延长网络寿命,且具有较强的鲁棒性。通过与基于BWAS的 动态分簇和基于蚁群算法的动态分簇路由的仿真实验相比较,证实了本算法的有效性。     

无线多媒体传感器网络中一种改进路由算法

随着网络负载增加，经典的TPGF（Two-Phase geographic Greedy Forwarding）算法难以找到节点分离路径，会导致网络吞吐量、投递率以及端到端时延性能下降。此外，当网络拓扑变动不大时，TPGF中每条路径所包含节点要消耗比其他节点更多的能量，会导致其过快死亡，从而影响网络性能。为此，将联合网络编码技术引入TPGF，提出一种编码与能量感知的TPGF路由算法（NE-TPGF）。该算法综合考虑节点的地理位置、编码机会、剩余能量等因素，同时利用联合网络编码技术进一步扩展编码结构，充分利用网络编码优势来建立相对最优的传输路径。仿真结果表明，NE-TPGF能够增加编码机会，提高网络吞吐量和投递率，降低端到端时延，并且还有利于减少和平衡节点的能量消耗。     

使用对偶分解的MU-CoMP-JT联合资源分配

在MU-CoMP-JT（Multi-User Coordinated Multiple-Points Joint Transmission）联合资源分配问题中,传统的迫零预编码矩阵会使得每根天线发送功率互不相同,当CoMP节点发射功率仅满足总功率约束时性能损失不明显,而当CoMP节点分布在不同的地理位置时将受到单节点功率约束,这势必会降低系统功率利用率。为了进一步提升系统吞吐量,基于对偶分解理论提出了一种联合预编码优化的资源分配算法。该算法以最大化用户权重速率为目标,将原优化问题分解成若干个优化的子问题,不同子问题对应不同接收天线数的联合优化问题。当子信道的发送天线数大于接收天线数时,通过多次迭代计算得到预编码矩阵,并且预编码矩阵会随着拉格朗日因子的变化而变化。仿真结果表明所提联合预编码优化的联合资源分配算法能够明显提升系统吞吐量,且提高天线功率利用效率。     

基于复杂网络的产业核心技术识别预测研究——以能源产业为例

摘?要：立足情报研究视角，探索建立科学完整的科技文献信息挖掘及核心技术识别预测方法体系，揭示战略前沿领域的核心技术，明确核心技术的重点研发方向和潜在研发趋势。在界定核心技术概念及类型的基础上，利用文献知识聚类识别热点技术，通过RAKE算法抽取技术主要研究内容，以各项热点技术为节点构建复杂网络，通过节点二次聚类和可视化方法展现技术结构网络，采用结构洞理论分析网络和节点特性，从中遴选出关键技术；利用复杂网络链路预测算法，预测技术结构网络中的缺失边产生连接的可能性，判断现有热点技术未来的交叉融合，以此识别潜在新兴技术。以能源产业为例开展实践，对该领域的科技文献开展深入挖掘，揭示领域核心技术，初步验证了方法的可操作性和有效性。     

一种参量可调的多元LDPC译码算法及其能耗分析

在加权比特可靠度(Weighted Bit-reliability，wBRB)多元低密度奇偶校验(Low Density Parity Check，LDPC)译码基础上，提出了一种参量可调的译码算法。迭代过程中的比较参量不再使用固定的硬判决符号，而是基于大数逻辑准则选取最为可靠的外信息符号作为标准的比较参量，提高距离修正参数选取的准确性。在复杂度分析方面，提出了一种基于能耗的综合评判准则，将元素间的操作折算到相应的能量消耗指标上，可更加科学、直观地对不同算法的译码复杂度进行统一衡量。仿真结果显示，所提出算法的错误平层略低于原算法，其增加的能耗几乎可以忽略。     

一种高效可靠的无人机自组网多跳TDMA协议

设计无人机自组网媒体接入控制（Medium Access Control，MAC）协议时，需要考虑其控制开销和数据传输的可靠性。鉴于此，结合现有无线自组网多跳时分多址接入（Time Division Multiple Access，TDMA）协议和无人机自组网特点，提出了一种高效可靠的无人机自组网多跳TDMA协议。首先采用高效负载均衡的时隙请求信息上传机制，选择一个负载较小的节点转发节点时隙请求信息；然后根据相互通信的父节点删除重复节点的时隙请求信息，减少相同节点的时隙请求信息转发次数；最后通过实时更新节点时隙请求信息机制，提高节点时隙请求信息传输的可靠性。仿真结果表明，该协议在数据传输成功率、平均时延、控制开销方面优于现有协议，可较好地应用在无人机自组网中。     

基于干扰矩阵的高密WLAN场景下集中式功率控制

针对高密无线局域网（WLAN）场景中系统干扰严重导致吞吐量降低的问题,提出了一种集中式动态发射功率控制算法（CDTPC）。接入控制器（AC）依据接入点（AP）定时上报的信道扫描报告和邻居报告建立干扰矩阵,通过分析干扰矩阵确定干扰源AP集和覆盖漏洞AP集,并对干扰源AP和覆盖漏洞AP进行动态功率控制,在保障覆盖的情况下减小WLAN系统内干扰、提高网络整体吞吐量。仿真表明：在高密WLAN场景中,使用CDTPC算法进行功率控制前后各AP吞吐对量均有所提高,系统整体吞吐量提高了41.5%.     

OFDM系统中基于弱选择ROMP算法的稀疏信道估计

为了解决实际OFDM通信系统中信道稀疏度未知的不足,提出将弱选择正则化正交匹配追踪算法用于估计稀疏信道。算法在不知晓信道稀疏度的情况下,对不同迭代残差与测量矩阵中原子的相关系数进行判定后,根据原子的弱选择准则灵活地确定出表示信道冲激响应的原子候选集,进而利用正则化原则从候选集中挑选出表示信道冲激响应的最优原子组,逐步实现精确重建。仿真结果和理论分析表明：与正则化正交匹配追踪算法相比,相同条件下改进算法可以获得更低的均方误差和误比特率;另外,算法无需将信道稀疏度作为先验信息,实用性更强。