基于JAYA算法的紫外光通信无人机编队路由优化

紫外光通信由于其灵活性高、安全性好和全天候工作等优点,被认为是应急通信用无人机编队(UAV)的有潜力通信解决方案。为了提升紫外光通信无人机编队的有效作业时间,该文基于低功耗自适应集簇分层(LEACH)算法,并结合JAYA智能优化算法提出一种新颖的路由优化算法(RJLEACH)。该方法被用来改善紫外光通信无人机编队的有效操作时间。应用该算法对不同结构的紫外光通信无人机编队路由优化,并与其它算法得到的结果进行了比较分析。结果表明,RJLEACH算法在簇首选举阶段降低了无人机节点间的剩余能量方差,并且通过搜索最优路由降低了簇间通信的能量消耗。最终使网络出现第1个死亡节点和出现1/2死亡节点的时间相比经典LEACH算法分别延长了31.8%和13.8%,同时明显提高了能量利用率,能够为灾区救援和应急通信等任务争取宝贵的时间。     

紫外光通信协作蜂群无人机网络动态能效均衡算法

针对蜂群无人机在复杂战场环境下的能效均衡需求,提出一种紫外光通信协作蜂群无人机网络动态能效均衡算法。该算法结合紫外光抗干扰、高保密的优点,为蜂群无人机提供一种可靠的通信方式,并通过引入自适应节点度、无人机能效和距离稳定度参数加权分簇来选举簇首,使算法更加适用于动态场景。最后结合无线紫外光通信及能量消耗模型,在高斯马尔可夫移动模型下对蜂群无人机进行了仿真分析,结果表明,本算法相比LEACH算法可以将网络生存周期提升16%,同时可将平均簇首数量降低57%,数据传输量提升近两倍。     

基于无线紫外光隐秘通信的侦察无人机蜂群分簇算法

针对复杂战场环境下无人机(UAV)蜂群的渗透侦察任务,考虑无人机间信息传输时能量消耗的不均匀性,影响侦察任务的高效实施,该文提出一种基于无线紫外光隐秘通信的侦察UAV蜂群分簇算法。该算法结合无线紫外光散射通信的优点,通过分簇拓扑管理机制对UAV蜂群进行能耗平衡。仿真结果表明,与现有算法相比,所提算法能够有效均衡网络能量消耗,提高网络的传输效率,并且选取合适的数据包长度及节点密度可延长UAV蜂群的生存周期。

     

无线紫外光协作蜂群无人机集结算法研究

针对存在电磁干扰的复杂多变环境下,蜂群无人机机间通信与位置信息交互受到较大干扰,导致无人机之间形成编队速率和效率降低.提出以"日盲"紫外光(200 nm～280 nm)作为通信媒介,利用其全天候、可非视距、抗干扰能力强等优点设计紫外光信标结构,同时提出一种利用无线紫外光在蜂群无人机机间进行通信定位的方法提升电磁干扰环境下蜂群无人机的通信定位能力;通过建立飞行引导误差模型,改进领航者-跟随者算法在蜂群无人机集结过程中误差反馈大的问题.最终对比理想情形下仿真结果,验证了改进的算法在实际情形下,通过较小幅度的调整可以迅速完成集结.     

紫外光通信协作编队无人机联盟围捕算法

编队无人机对目标无人机进行围捕是多无人机战场作战中重要且典型的任务之一,本文将无线紫外光通信技术与围捕算法结合,提出了一种紫外光通信协作编队无人机联盟围捕算法。该算法借助无线紫外光辅助无人机编队机间数据保密传输和非直视通信,将联盟生成算法与区域最小化策略进行融合,采用动态规划法对最优联盟结构进行求解,使用区域最小化策略对目标无人机实施空中围捕,完成在复杂场景中无人机编队高效围捕多目标任务。对区域最小化策略和本文提出的紫外光协作编队无人机联盟围捕算法进行了仿真对比,实验结果表明：所提出的紫外光协作编队无人机联盟围捕算法在无人机编队围捕多目标过程中平均降低了12.73%的能耗,算法迭代次数平均降低了27.49%,验证了该算法能耗少、围捕效率高的性能。     

紫外光通信协作无人机最优刚性编队生成算法

稳定的编队通信网络能提高无人机(UAV)集群执行任务的能力,因此需要为编队设计一个信息交互拓扑,使无人机在保持编队队形的同时通信代价最小.针对无人机编队网络的拓扑优化问题,结合紫外光通信的优点,提出一种基于紫外光通信的无人机最优刚性编队生成算法.在分析机间紫外光通信链路模型的基础上,利用紫外半球形LED阵列协助无人机发...     

基于能效优化的WSNs多径流量分配路由算法

该文针对传感器节点能量受限的特点建立能效优化模型,该模型兼顾网络传输能耗和能耗均衡特性,以最大化网络节点总剩余能量和最小化剩余能量的方差为目标,通过合理分配多条路径的流量来优化网络能效。利用权衡评价函数实现了模型的求解,进而提出一种多径流量分配路由(MFAR)算法。仿真实验表明,该算法能够合理配置各路径流量,显著提高网络能量效率,达到在降低网络能耗的同时保证能耗分布均衡的目标。     

基于人工蜂群算法的电力通信网路由优化仿真

面对当前使用的路由优化算法受到低能耗节点影响,使网络平均剩余能量较低,导致网络节点存活数量少的问题,提出了基于人工蜂群算法的电力通信网路由优化仿真方法。通过模仿蜜蜂采蜜行为,描述电力通信网路由优化行为。对节点位置进行编码,初始化种群。利用人工蜂群算法搜索邻域,结合贪婪法则选择最优解。计算蜜蜂跟随概率,记录蜜蜂发现的最佳值,输出最优解。收集剩余的能量,避免在采集能量较少的节点产生不必要的能耗,求解得到最佳的能量路由优化路径。在基站运行过程中,动态调整基站负荷变化,避免出现负荷偏移现象。由实验结果可知,该方法平均剩余能量最高为0.67 J,节点存活数量最大为100个,有效提高了电力通信网络通信周期。     

一种基于能效与频效的路由优化算法

网络能效和网络频效作为当前的热点研究问题,对网络性能有重要影响.然而针对移动Ad Hoc网络中的能效和频效问题,还缺乏深入研究,而且大多数研究仅仅局限于单目标的网络能耗或网络能效,联合考虑网络能效和网络频效的研究还不多.本文分析移动Ad Hoc网络中的网络能效和网络频效问题,讨论二者间的权衡关系,利用多目标优化理论,构建联合网络能效和网络频效的多目标优化模型,并利用加权和方法将多目标优化转化成单目标优化,提出资源效率的概念,最后提出针对移动Ad Hoc网络资源效率优化的路由策略.仿真结果表明,所提出的算法具有较好的性能.     

面向大规模物联网的无人机通信感知一体化能效优化算法

针对大规模物联网场景下无人机通信感知一体化系统存在的重复感知和能量受限等问题,提出了一种基于聚类算法的能效优化方案。该方案在满足无人机的移动性和感知能力约束下,通过联合设计无人机的三维轨迹和发射功率来最大化系统能效。由于该问题是非凸的,首先将其解耦为两个子问题,然后利用模拟退火算法和标准凸优化技术来求解无人机的悬停位置和飞行速度以获取最优轨迹,最后根据最优轨迹推导发射功率的闭合表达式,求得每个悬停位置的最优发射功率。与传统的二维和三维方案相比,所提基于聚类的能效优化方案在收敛速度提高4倍的基础上能提升20%~30%系统能效。     

无人机编队中无线紫外光隐秘通信的能耗均衡算法

针对强电磁干扰环境下无人机之间的隐秘通信,该文提出了无人机编队中无线紫外光隐秘通信的能耗均衡算法。该算法能够结合紫外光非直视、低窃听等优点,克服传统无线电易被监听的缺点,在均衡能耗的同时为长机收集僚机信息提供可靠保证。通过引入考虑距离和剩余能量的优先级函数,提出基于分簇机制的改进算法BEAD-LEACH,并采用改进算法对无人机随机部署和呈圆形编队部署时进行仿真。仿真结果表明,在两种部署方式下,网络中50%节点出现死亡经历的时间分别延长了12%, 16%,改进算法能够有效地均衡网络的通信能耗,延长无人机网络的生存时间。

     

基于能量优化的无线传感器网络安全路由算法

针对无线传感器网络路由面临安全威胁和节点能量有限的不足,提出一种基于能量优化的安全路由算法(EOSR).该算法把优化能量、提高路由安全性和缩短传输时延同时作为设计目标,采用多目标决策,在保证安全性和快速传输的同时,让能量储备较多的节点承担较多的数据转发任务,可获得最优路由和延长网络生命期.通过预置公私密钥对,有效地提高了路由的安全性.给出了该算法中路由发现、路由选择和路由删除的具体步骤,通过仿真实验证明该算法的有效性.     

无线传感器网络能量均衡路由算法

设计了一种能量均衡的路由算法.路由的建立分两个阶段,在簇头建立阶段,让候选节点在覆盖范围内以剩余能量的多少和所处位置为标准来竞选簇头,以使簇头分布均匀,平衡网络覆盖;在通信阶段,根据簇头节点的剩余能量大小和其距离基站的远近,采用多跳的簇间通信方式建立路由,以此来降低簇头节点的通信负载.仿真结果表明该算法能够有效降低网络能耗和延长网络生存时间.     

基于协同感知的5G通信能量有效性优化算法

针对传统5G通信能量有效性差,造成传输效率低的问题,开展基于协同感知的5G通信能量有效性优化算法研究。通过基于协同感知的5G通信能量传输模式构建、计算5G通信能量感知时间,为5G通信能量有效性计算提出一种全新的优化算法。通过实验证明,算法优化后的5G通信能量与优化前的5G通信能量传输相比有效性更高,更符合5G通信技术的发展需要。     

一种能量有效的无线传感器网络路由算法

无线传感器网络中传感器节点能量有限,为了提高能量利用率,针对现有算法随机选择簇首、簇结构不合理等缺陷提出了一种新的能量有效的分簇路由算法EERA.EERA采用新的簇首选举、成簇,以及构建簇间路由算法,基于节点剩余能量与节点的相对位置选择簇首、成簇,使剩余能量较多的节点优先成为簇首并且各簇首能较均匀的分布在网络区域内;构建簇间路由时将最小跳数路由算法与改进的MTE算法结合起来,在簇间形成最小跳数、最小能耗路径.仿真结果表明,EERA算法可以均衡全网能量消耗,延长网络的生命周期.     

跨小区多跳中继协作通信的无线通信能效优化 *

针对蜂窝网中某一基站处于体眠状态时引起各用户的通信中断问题,提出利用中继协作通信实现跨小区多跳通信的迭代中继选择算法.该算法是在有多个中继节点可为目的节点提供协作中继时,将源节点到目的节点的数据传输分为3个连续时隙,选择满足目的节点信噪比最大化的中继,以协作效率为依据删除协作效率最小的中继节点,从而逐次优化中继选择结果.仿真结果表明,该算法在跨小区多跳的通信过程中,能选择出协作效率最高的中继节点,减少协作中继的数量,可以减少中继对能源不必要的消耗,改善小区内中继协作效率,在多跳的过程中节省源节点的发射功率,从而达到能效优化的目的.     

Energy Optimization in Multi-Hop Wireless Sensor Networks based on Proposed Harmony Search Routing Algorithm

Wireless Personal Communications - Spread application of wireless sensor networks (WSNs), has led many researchers aiming at energy optimization in these networks. The Proposed Energy Efficient...     

Survivable Routing Protocol for Green Wireless Mesh Networks Based on Energy Efficiency

This paper proposes a new Energyefficient Survivable Routing Protocol（ESRP）based on solar energy and wind mixed for power supply in green wireless mesh networks（WMNs）.The ESRP combines hop penalty strategy and flooding delaying strategy to improve the performances of traditional routing protocol.This paper uses QualNet to simulate and verify the performances of proposed ESRP.Compared with the traditional routing protocol,the simulation results show that the energy utilization of ESRP is more efficient by 13%.At the same time,ESRP is more load-balanced to postpone the appearance of the first energy depletion node and reduce the number of energy depletion nodes,and thus it effectively improves network survivability.     

一种基于蚁群算法的WSN能效均衡路由

为了解决无线传感器网络的能耗不均衡问题,提出了一种基于蚁群算法(ACO)的自适应能量均衡路由算法(EBEA).该算法将节点的能量密度融入到启发因子中,利用蚂蚁的动态适应性在全局范围内寻求最优路径让网络达能量均衡的效果.仿真实验结果表明,与LEACH算法相比,该算法能够均衡整个网络的能耗,并有效的避免了网络分割或者"能量空洞"现象,延长网络的生命周期.