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。     

基于簇结构的无线传感器网络路由研究综述

介绍了典型分簇无线传感器网络路由协议的分类,总结了分簇路由协议的研究进展。针对无线传感器网络从同构型网络向异构型网络发展的趋势和特点,指出了路由协议向节点间相互协作的发展方向,并且在设计路由协作算法时可采用与无线传感器网络极为相似的多Agent系统模型。     

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%。     

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。     

高动态无线自组网路由协议设计

针对节点快速移动过程中网络建立时间较长,数据端到端传输时延无法得到可靠保 障,并且由于维护动态网络连接性造成网络开销较大等方面的问题,提出了一种无线自组网 路由协议,通过分簇算法快速将网络分为多个簇,每个簇包括簇首节点、成员节点和簇间网 关节点。该协议能够应用于快速移动节点构成的高动态无线自组织网络中,实现了先应式和 反应式路由算法进行了有机结合,能够在快速变化的拓扑结构中为未知路由提供优化的路由 结果,利用较小的网络开销实现网络快速构建和数据端到端的实时传输。     

一种无线异构网络中的分步协作基站分簇方法

为抑制小区间干扰提高系统性能,基于异构网络提出了一种分步基站分簇方法。该方法首先依据期望用户受到的除主服务基站之外的其余基站的信号干扰强度,确定待分簇基站集合;然后根据期望用户接收到待选集合中各个基站的信号强度,确定最终参与协作的基站集合。分步基站分簇方法通过缩小用户选择范围,同时综合考虑用户所在小区的信号强度和周围基站的干扰信号强度进行协作基站分簇。仿真结果表明:相对于现有功率最大法和阈值法,基于分步的基站分簇方法具有更高的用户端传输速率,更好地提升了系统性能。     

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。     

一种超密集网络基站分簇管理算法

为了降低超密集网络中基站管理算法的计算复杂度并提升基站的能源使用效率，根据用户密度、网络负载量等信息，提出了一种基于分簇的动态管理基站算法。该算法首先根据用户测量报告计算出理论最小需求基站数，然后对基站进行合理的网络分簇，最终通过粒子群优化算法确定基站休眠组合。仿真结果表明，与未进行分簇的基站管理算法相比，该算法可以降低约60〖WT《Times New Roman》〗%〖WTBZ〗的计算复杂度，并能有效降低基站能源消耗。     

一种多信道的分簇式短波令牌协议

传统的短波令牌协议（HFTP）调度方式单一,在没有数据传送时,信道资源会被各节点间的令牌传递所占用,且令牌在通信质量较差时易丢失。基于此,提出一种多信道的分簇式短波令牌协议（CHFTP）,通过以通信质量评估为标准的分簇算法和基于预约的动态令牌调度,减小了令牌丢失的概率和令牌传递、处理的开销,并给出了仿真分析。仿真结果表明,该协议的端到端平均时延和网络吞吐量明显优于短波令牌协议,CHFTP的平均时延最多可减少75%,网络吞吐量最多可增加66.7%,适合在短波通信网络中使用。     

谈企业簇群网络的治理结构

企业簇群是网络型生产方式之一,簇群内的企业在资源相互依赖的基础上形成网络,由于每个企业所接近、控制和占有资源的不同,因而形成了不同的权力.权力是一个行动者为了有价值的资源而对另一个行动者依赖的函数,本文借鉴社会学的模型分析了企业簇群如何在资源依赖的基础上产生出群体的规范,并指出规范具有自我维持和实施的特征,而习俗性规范对企业簇群网络治理发挥了很大作用.     

融合信誉评估与巡查机制的WSN能量高效安全成簇算法

无线传感网（Wireless Sensor Network,WSN）因节点众多、通信开放、资源有限,且通常部署在无人值守区域,表现出明显的安全脆弱性。提出了基于具有能量高效特征巡查机制的WSN安全应对模式,设计出了一种融合信誉评估与巡查机制的WSN安全成簇算法：首先构建簇化层次式网络模型,基于节点的剩余能量和簇质心距离选取簇头节点,提升节点能量消耗的均衡性;并建立节点信誉评估模型,通过巡查机制随机检测节点的通信行为,基于节点行为对信息安全的威胁程度,利用指数函数计算并及时更新节点的信誉值,放大性地惩罚节点的异常行为,有助于节能和快速发现恶意节点。仿真测试结果表明,算法能够均衡传感器节点的能量消耗,在不明显缩短网络生命周期的情况下,对无线传感网中恶意节点具有较高的检测速率和97%的检测率。     

一种并行化的改进型灰狼分簇算法

针对传统的分簇算法在解决超大规模数据集的分簇问题上不具有高效的时间和空间复杂度且易于陷入局部最优的问题，提出了改进型灰狼分簇算法（Improved Gray Wolf Clustering Algorithm，IGWCA），将灰狼行为规则与灰狼狩猎策略相融合，同时引入狄利克雷分布（Dirichlet Distribution）实现先验，在基准数据集上完成IGWCA与其他分簇算法的对比分析。实验结果表明IGWCA不仅具有较强的探索和开发能力，还具有较小的分散度。使用Hadoop框架的MapReduce模型实现IGWCA的并行化（IGWCA on MapReduce，IGWCA-MR），通过F-Measure和平均运行时间验证IGWCA-MR的分簇质量，并在真实数据集上验证了IGWCA-MR的运行时间和加速性能。实验结果证明，IGWCA-MR可以有效解决超大规模数据集的分簇问题，是一种高效的替代算法。     

基于最小生成树的分簇协作频谱感知改进算法

为减少分簇过程中的时延,基于最小生成树的单向比较优势提出簇首快速推举方法,并提出改进的分簇协作频谱感知算法,分析了算法的时间复杂度。算法首先基于最小划分对所有次用户节点进行分簇,簇内节点根据设置的评价条件进行性能比较,推举簇首。由簇首进行本地簇内频谱检测,并上传检测结果,最后融合中心在簇首间实现协作的频谱检测。在瑞利信道条件下,仿真显示在大信噪比时,融合中心应用AND规则,系统具有较小的虚警率,所提算法检测性能优;小信噪比时,应用OR规则能扩展系统的有效检测区间,所提算法在满足系统要求的前提下检测性能较差,但簇内信道效率提高了n-1倍。     

Zigbee技术的分析及其市场价值

无线传感器网络（Wirelesssensornetwork）是当前国际上备受关注的、多学科高度交叉的新兴前沿研究热点。无线传感器网络综合了传感器技术、无线通讯技术和计算机技术等,具有信息采集、传输和处理的能力。低成本、低功耗、应用简单的ZigBee协议的诞生为无线传感器网络及大量基于微控制的应用提供了互联互通的国际标准,本文讨论了zigbee技术的优势以及应用前景,举例介绍了其在智能家居方面应用。     

高等教育中计算机簇式知识点的战略思考

我们在高等教育中采用簇式知识点的教育模式更有利于把握学习、研究方向，它所涵盖的各种分支的大量知识交互式二次涵盖，在高等教育尤其是尖端人才的培养上，处于战略层面的思考，簇式知识点，计算机科学中的数学理论簇、计算理论簇、数据库簇、网络簇、信息安全簇、人工智能簇、应用簇，形成学员对本专业所需的相关计算机知识有一个准确而清晰的判断。     

无人机蜂群网络非合作博弈的功率控制

无人机蜂群网络是一种由大量节点组成的分层、多簇结构的无线通信网络。重点研究了多信道条件下功率优化控制问题及措施，提出了一种基于非合作博弈的分布式功率控制方法。该博弈问题的价格因子设计考虑了网络节点重要度因子的影响，每个节点根据连接关系评估得到全网节点的重要度因子。给出了分布式价格功率控制算法。对所提出的算法进行典型场景下的仿真分析，结果表明该算法能够快速收敛，保证簇首、核心节点等高重要度节点的干扰容限，提高网络的可靠性，达到系统总体效用最优。     

静态分簇下的大规模分布式天线系统用户调度算法

在大规模分布式天线系统中,静态分簇和用户调度带来的簇间干扰问题会导致系统和速率下降。针对这个问题,提出了一种两阶段贪婪用户调度算法。首先,每个簇内并行实施贪婪用户调度;然后,从全局上再次利用贪婪算法来剔除簇间干扰较大、服务质量较差的用户,使得系统和速率进一步提升。仿真结果表明,随着不同系统参数的改变,两阶段贪婪用户调度算法可有效提高系统和速率。     

无线传感器网络中的离群检测技术研究

根据所采用的设计思想,对无线传感器网络中现有的离群检测算法进行分类,并分析比较各种检测算法的特点。在此基础上,提出了无线传感器网络中离群检测算法面临的挑战,为离群检测算法在无线传感器网络中的进一步应用打下基础。     

低能量自适应分层路由协议研究

本文提出了解决LEACH路由协议存在问题的方法,采用网络加权系数进一步修订阅值选择准则,利用网络加权系数和节点剩余能量作为簇首选择的依据将有利于延长整个网络的生命周期;其次,从理论上给出了最优簇首选择的机制,簇首数目的最优选择也能够有效地节约网络内的能量.     

“互联网+”背景下长三角城市群空间组织重构——基于复杂网络结构的视角

长三角城市群的信息辐射空间呈现复杂网络特性,网络密度和关联度较高,等级性较低,空间重构初步显现.城市群内中心性较高的城市普遍多于中心性较低的城市,网络联动效应明显,信息结构洞总体呈现以上海、南京、杭州、苏州、无锡和宁波为多中心的开放网络化结构.宿迁、泰州和衢州等城市的限制度相对较高,但与核心城市的差距不断缩小.整个信息关联网络可分为8个子群,子群分布已弱化地域限制而出现跳跃性带动群体.依托8个子群为基础空间单元,长三角城市群空间组织重构为辐射簇群(子群(1)、(2))、中介簇群(子群(3))、跳跃性簇群(子群(4)、(5))和初级簇群(子群(6)、(7)、(8))等四个“簇群”状空间组织.