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%。     

一种干扰最小化协作波束形成节点选择方法

针对无线传感器网络（Wireless Sensor Network,WSN）对周围无关基站造成干扰的问题,提出了一种基于禁忌搜索的协作波束形成节点选择方法。该方法以协作节点的组合方式为优化变量,以降低无关基站方向的波束能量增益为优化目标,能够在约束节点个数的条件下优化协作节点集,减小WSN对无关基站的干扰。仿真结果表明,所提方法能够有效降低协作波束形成在无关基站方向上的能量增益,与随机搜索算法、遗传算法和免疫算法相比,参数设置简单,寻优效率更高。     

一种多属性的多物品拍卖方法研究

通常意义的多物品拍卖中,卖方只对买方的竞标价格和数量感兴趣,而不考虑竞标的其他属性。而在实际交易时,卖方往往需要考虑买方竞标更多的属性,如买方的企业信誉、付款方式、合作关系等,卖方对不同属性的买方竞标评价值不同。为此采用一种多属性的多物品拍卖模型,并用基于效用理论的多属性决策方法PROMETHEE-Ⅱ且属性的优先值与属性值成非线性关系正弦准则的优先函数进行实证分析。     

一种改进的高效无线传感器网络查询方法

文章以无线传感器网络中查询路由表产生大量数据冗余,所要消耗较多的能量为出发点,通过提出的改进方法,延长无线传感器网络(WSN)的生命周期,通过仿真实验结果表明,所提出的改进查询方法优于原来的方法,降低了能量消耗,提高了查询的准确性。     

一种适用于无线传感网图像节点单元的彩色图像压缩方法

针对无线传感器网络节点单元的特点,提出了一种适合这种节点单元的高效、低复杂度彩色有损压缩方法,对从图像传感器采集的原始BAYER彩色阵列图像数据进行低通滤波与降采样后,再把数据从RGB空间转换到YCbCr空间,最后利用JPEG算法对该数据进行压缩.试验结果表明该压缩方法与常规先插值后压缩方法以及类似先压缩后插值的压缩方法相比,在低码率条件下有更高的压缩性能和更低的实现复杂度.     

一种能耗均衡的无线传感器网络路由算法

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。     

无线传感器网络中DV-Hop定位方法的一种改进策略

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。     

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。     

一种基于地理信息系统的异构网络多目标算法

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。     

一种基于无线携能通信的MEC与用户匹配算法

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。     

基于粒子群优化的多数据链任务分配模型及方法

数据链作为“战斗力的倍增器”受到各国军方的重视,多种数据链被开发出来以应对不同的场景,然而不同的数据链有不同的特性,难以实现多数据链间的互联互通。针对此问题,提出了一种通过多数据链平台分发任务的模式,给出了多数据链任务分配的数学模型,应用基于粒子群的算法对该问题进行了求解。模拟计算结果表明,该任务分配算法可以在不违反任何约束的情况下有效地实现多数据链间的互联互通     

A learning-based variable assignment weighting scheme for heuristic and exact searching in Euclidean traveling salesman problems

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.     

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%.     

基于网络编码和ECC的无线体域网安全签名方案

针对无线体域网(WBAN)应用中人们关注的病患个人敏感数据在传输过程中容易受到攻击的安全问题,提出一种结合随机网络编码和椭圆曲线密码学(ECC)的安全签名方案。该方案首先在网络中引入随机网络编码建立多播网络模型,增加相同传输次数下的数据信息量;通过采用ECC算法对信息进行签名,保障病患相关生理信息的通信安全。该方案共有三个阶段,即创建、签名和验证阶段。理论证明了该方案是安全的,能够有效地对信息进行污染验证,并确定受攻击节点的位置。     

阴影衰落信道下多波束卫星移动通信系统的动态信道分配策略

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。     

基于改进K-means聚类和量子粒子群算法的多航迹规划

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。     

低轨卫星接入系统中基于位置信息的时隙分配协议

针对浮标卫星通信系统中卫星覆盖范围广、接入链路传播时延差异大的场景结构引起的统一延迟分配协议中端到端时延长、吞吐率低的问题,提出了一种基于位置信息的时隙分配协议。协议中卫星通过获取浮标位置信息来控制时隙分配的起点,实现时隙离散分配,增大可用传输时隙长度,同时降低传输时延。OPNET 仿真结果表明所提出的时隙分配协议可以显著提高单信道传输模式下的网络吞吐量,并有效降低单信道与双信道模式下浮标卫星通信系统接入时的端到端时延。     

一种飞行器集群管理和任务分离的组网方法

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。     

射频与激光组合识别方案

分析了Mark XIIA敌我识别系统和激光敌我识别系统的现状,提出了射频与激光组合 识别方案。该方案综合利用激光指向性高和Mark XIIA系统识别能力强的优点,通过并行使 用射频询问射频应答工作方式和激光询问射频应答工作方式,避免了来自射频询问主波束内 的多目标应答问题,在具备多目标处理能力的同时,提高了对密集目标中点目标的敌我属性 识别能力。该方案也为单兵提供了可行的敌我识别手段。最后,论述了该方案的实用性 ,以期为新型敌我识别系统的设计提供参考。