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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%。 相似文献
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为了延长采用电池供电的无线传感器网络的生命周期,提出了一种综合考虑单个节点能耗和节点传输信息至汇集节点所需总能耗的路由算法。该算法首先根据网络中节点到汇集节点从小到大的距离顺序选择待规划节点,然后计算各对应候选节点的评价参数,该参数由单节点能耗和节点传输信息至汇集节点所需总能耗加权得到,最后选择评价参数最小的候选节点作为待规划节点的中继节点。仿真结果表明,该算法的生命周期明显长于LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)算法。 相似文献
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原DV-Hop(Distance Vector-Hop)方法的定位步骤可归纳为两步:距离估计与位置计算。其中,距离估计精度对网络拓扑敏感,而位置计算算法对距离估计精度敏感,从而导致方法整体对多样性网络拓扑分布的鲁棒性较差。针对这一问题进行分析与改进,在距离估计阶段提出基于1跳内最近邻信标与其余信标的跳数连接关系独立确定未知节点与各信标间平均跳距的策略,以此改善未知节点与信标之间的距离估计误差;在位置计算阶段提出在原有Lateration算法的基础上增加牛顿迭代法优化步骤,以此提高定位精度。实验结果表明,在相同的网络条件下,与原DV-Hop方法和其他典型改进方法相比,改进策略首先在距离估计阶段提高了距离估计精度,进而在位置计算阶段提高了对距离估计误差的鲁棒性,从而整体上可有效提高全网未知节点的定位精度。 相似文献
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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。 相似文献
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地理信息系统(Geographic Information System,GIS)和多目标算法为异构网络基站部署问题带来新的突破。ArcGIS系列是GIS专业化的管理软件,采用ArcGIS软件对包含学校、医院等场景的中国某市密集城区进行建模分析,并且提出基于目标权重因子的多目标离散粒子群算法(Multi-objective Discrete Particle Swarm Optimization algorithm based on Target Weight Factor,MDPSO/TWF),基于多个目标函数整体最优研究异构网络基站部署问题。仿真结果表明,所提的MDPSO/TWF算法具有可行性和先进性,可以综合考虑网络负载和网络能效多个优化目标,将业务需求与实际基站选址相结合,在满足业务需求的基础上尽可能达到节能的目的。 相似文献
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多接入边缘计算(Multi-access Edge Computing,MEC)和无线携能通信可有效提高用户的服务质量和体验。在计算、通信和能量等资源的约束条件下,用户匹配是优化MEC任务卸载时系统效用的重要方法。针对无线携能通信的MEC网络结构,综合考虑用户的需求差异性和多元化能量供给,建立了基于计算资源、传输资源和能量资源的系统效用函数;以系统效用最大化为目标,采用基于多维背包理论的多轮拍卖,提出了一种适用于多用户和多网络边缘服务器的用户匹配算法。仿真验证了所提用户匹配算法的有效性与可靠性,结果表明所提匹配算法可优化系统资源配置,有效提高整体性能。 相似文献
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Many search algorithms have been successfully employed in combinatorial optimization in logistics practice. This paper presents an attempt to weight the variable assignments through supervised learning in subproblems. Heuristic and exact search methods can therefore test promising solutions first. The Euclidean Traveling Salesman Problem (ETSP) is employed as an example to demonstrate the presented method. Analysis shows that the rules can be approximately learned from the training samples from the subproblems and the near optimal tours. Experimental results on large-scale local search tests and small-scale branch-and-bound tests validate the effectiveness of the approach, especially when it is applied to industrial problems. 相似文献
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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%. 相似文献
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针对已有动态信道分配策略在阴影衰落环境中性能损失较大的问题,对卫星移动通信系统的阴影衰落信道模型进行分析,提出了一种动态信道分配策略。该策略结合用户的运动状态,通过在用户的预测运动轨迹上选取抽样点,将这些抽样点的平均干扰作为信道分配的指标,并采用链路质量约束避免了流量较大时的性能恶化。仿真结果表明提出的动态信道策略可在不增大阻塞率的前提下,在中低流量时将用户平均信噪比提高约0.5 dB。该策略可以应用于阴影衰落信道下的地面移动卫星通信系统,以提高用户的平均链路性能。 相似文献
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针对在复杂环境下需要通过多航迹规划以实现武器协同的问题,利用排挤机制产生K-means聚类的初始聚类中心,并将改进K-means聚类与量子粒子群算法(QPSO)相结合应用于无人机的三维多航迹规划。改进算法解决了K-means聚类易陷入局部最优、聚类准确率低的问题。根据产生的初始聚类中心,将粒子划分成多个子种群,利用QPSO算法对每个子种群进行优化,使得每个子种群可以产生一条可行航迹。仿真分析证明了改进算法可以有效保证子种群之间的多样性,生成较为分散的多条可行航迹。 相似文献
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组网是卫星、无人机等飞行器集群实现协同的基础。传统自组织组网技术针对地面随机移动场景设计,不适用于拓扑和传输根据任务变化的飞行器集群场景,为此设计了一种管理与任务分离的组网方法,将网络分为管理面和任务面两个逻辑层面,管理面负责拓扑发现、路由建立、任务规划等基础组网功能,任务面负责任务执行过程中的数据传输功能。管理面和任务面实行不同的组网策略,从而使得网络的传输性能根据管理和任务执行的不同需求进行优化,以减少协议开销及降低传输自干扰。 相似文献
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通过Simulink仿真和FPGA板级验证,为基于隧道二极管电路的脉冲超宽带(Impulse R
adio Ultra-wideband,IR-UWB)接收机提出了一种同步机制。在物理层中使用了改进数据转
换
跟踪环的位同步方法,使之可以对单比特数据进行位同步,码速率为2 Mbit/s时误码率
趋近于零;MAC层使用了经过变换的IEEE 802.15.4a中的31
位帧引导序列,引导序列出现8位误码时仍然能进行够准确的帧同步。这种机制适用于空间
探测无线传感器网络。 相似文献