能量采集型无线传感器网络的高能效路由算法

在能量采集型无线传感器网络中,虽然有能量吸收,但是因能量依然非常珍贵,如何优化路由协议,提高能量利用率,延长网络寿命仍然是值得研究的问题。为求解高能效的路由,提出了一种采用遗传算法的高能效路由算法,建立考虑节点的吸收能量、剩余能量、消耗能量和浪费能量的适应函数,用遗传算法寻找全局最优路径。将该适应函数与3种其他适应函数作对比,其他3种适应函数分别为只考虑路径能耗最小的适应函数,考虑路径能耗与路径上节点的吸收能量、剩余能量的适应函数以及考虑路径能耗与网络中所有节点的浪费能量的适应函数。采用遗传算法解出4种路由,通过仿真分析可知,所提出的路由算法能量利用效率最高。     

LLN中基于能量均衡的高效低时延路由算法

针对有损低功耗网络(Low-power and Lossy Network,LLN)中由于无线链路的有损特性以及节点部署不均匀无法有效实现网络能量均衡，提出一种基于能量均衡的高效低时延路由算法(Efficient Low Latency Routing Algorithm Based on Energy Balance in Low-Power and Lossy Networks，ELLEB-RPL)。该算法采用“ELLEB组网”策略，使得节点能够有效避免在DODAG(Destination Oriented Directed Acyclic Graph)间来回切换；通过采用“最优父节点选择”策略，使得节点选择的父节点达到最优；通过采用“流量自适应分配”策略，达到网络能量均衡的目的。仿真结果表明，ELLEB-RPL在Sink节点平均吞吐量、网络平均寿命以及端到端时延上均有提升。     

网络路由协议中应用能量均衡理论的探讨

能量有效性对于ZigBee网络是至关重要的性能指标,尽可能降低节点能量消耗,从而延长网络的生命周期,是设计传感器网络路由协议的首要目标之一。     

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。     

一种空中联合作战频谱感知方法

现代联合作战中,有效的频谱感知可以提高电磁态势感知能力,避免自扰互扰问题的出现。通过将传统集中式频谱感知架构中的非指挥节点拆分为次级节点和三级节点,以能量感知为基本方法并对感知信息进行二次融合,形成了分布式频谱感知模型。仿真结果表明,分布式频谱感知模型不但在感知性能上较传统感知模型提高5%左右,而且在感知性能相同的条件下,指挥节点的带宽拥堵率仅为传统模型的10%~20%,达到了提高频谱利用率的目的。     

太阳能无线传感器网络节点传输功率策略优化

针对配备太阳能采集设备的无线传感器网络节点，以如何合理使用采集到的能量使得时间期限内点对点传输的数据量最大为优化目的，结合必要的约束条件（能量获取电池只有有限的能量存储能力以及能量因果关系），建立了数据传输的能量通道优化模型，通过能量通道策略优化算法得到了最优传输功率策略。与当前普遍使用的能量即到即用方法进行了性能对比，仿真发现系统累积传输了更多的数据量，性能提升明显。在此基础上，考虑了实际太阳能获取量与预测值的偏差，提出了改进的能量通道算法，使得其更加适应于实际场景中。     

能量收集无线传感器网络中的排队分析

在能量收集无线传感器网络中，节点可充电电池的容量和缓存大小会直接影响系统性能。因此，正确理解电池容量和缓存大小对性能产生的影响，对节点的设计具有重要意义。然而现有文献通常把数据到达和能量到达简化成泊松过程，无法刻画传感器数据和能量到达均具有突发性的实际情况。为了准确刻画数据和能量的到达过程，采用两状态Markov调制的on-off流模型描述数据和能量的突发到达过程，利用虚拟队列刻画数据缓存的占用情况和能量状态之间的相关性，并对虚拟队列进行排队分析，得到丢包率和平均延迟的表达式。通过数值研究和仿真验证了不同数据缓冲区大小、电池大小对传感器性能的影响，并针对不同数据到达突发度提出了缓冲区大小和电池大小的设置建议。     

针织拉幅定形机用能量回收机组

利用针织拉幅定形机用能量回收机组先进而完善的技术,进行余热回收,节约能量,实现绿色生产.     

一种低速采样的协同宽带频谱感知方法

频谱感知是通信系统抗干扰和智能化的关键能力。针对认知无线电系统窄带频谱感知技术受制于数模转换器件的发展水平,难以解决认知无线电系统宽带、实时频谱感知的问题,提出一种多节点协作的认知无线电系统宽带频谱感知方法。该方法设计由多个认知节点对目标频段执行次奈奎斯特采样来降低采样速率,采用能量检测方式对采样矢量进行集中式融合判决,实现宽频段范围内干扰信号的谱定位和判断,降低各个感知节点的采样速率,支撑认知网络系统构建高实时、宽频带频谱感知的能力。计算机仿真试验结果表明,所提方法达到90%检测概率时压缩比要求为0.025,具有可靠性与有效性。     

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%。