CN108616893B - 一种高能效的拓扑控制方法 - Google Patents

一种高能效的拓扑控制方法 Download PDF

Info

Publication number
CN108616893B
CN108616893B CN201810236642.XA CN201810236642A CN108616893B CN 108616893 B CN108616893 B CN 108616893B CN 201810236642 A CN201810236642 A CN 201810236642A CN 108616893 B CN108616893 B CN 108616893B
Authority
CN
China
Prior art keywords
node
network
nodes
link
list
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201810236642.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN108616893A (zh
Inventor
杨清海
丁晔岑
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xidian University
Xian Cetc Xidian University Radar Technology Collaborative Innovation Research Institute Co Ltd
Original Assignee
Xidian University
Xian Cetc Xidian University Radar Technology Collaborative Innovation Research Institute Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xidian University, Xian Cetc Xidian University Radar Technology Collaborative Innovation Research Institute Co Ltd filed Critical Xidian University
Priority to CN201810236642.XA priority Critical patent/CN108616893B/zh
Publication of CN108616893A publication Critical patent/CN108616893A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN108616893B publication Critical patent/CN108616893B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W16/00Network planning, e.g. coverage or traffic planning tools; Network deployment, e.g. resource partitioning or cells structures
    • H04W16/18Network planning tools
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W52/00Power management, e.g. TPC [Transmission Power Control], power saving or power classes
    • H04W52/04TPC
    • H04W52/18TPC being performed according to specific parameters
    • H04W52/24TPC being performed according to specific parameters using SIR [Signal to Interference Ratio] or other wireless path parameters
    • H04W52/245TPC being performed according to specific parameters using SIR [Signal to Interference Ratio] or other wireless path parameters taking into account received signal strength
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W52/00Power management, e.g. TPC [Transmission Power Control], power saving or power classes
    • H04W52/04TPC
    • H04W52/38TPC being performed in particular situations
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W84/00Network topologies
    • H04W84/18Self-organising networks, e.g. ad-hoc networks or sensor networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本发明属于无线资源分配技术领域,公开了一种高能效的拓扑控制方法,首先载入网络参数,确定网络的性能目标;建立无线Ad Hoc网络中每个节点的邻居列表;根据网络性能目标计算每个节点的最优功率;依据节点的最优功率构建节点度最优的网络拓扑结构。本发明可用于优化大规模无线Ad Hoc网络,使网络同时具有高能效及最优连通度的优点。本发明的创新在于将网络的能量消耗问题与连通性同时考虑,提出了一种提高网络能量效率及通信效率的拓扑控制方法。

Description

一种高能效的拓扑控制方法
技术领域
本发明属于无线资源分配技术领域,尤其涉及一种高能效的拓扑控制方法
背景技术
目前,业内常用的现有技术是这样的:在无线Ad Hoc网络中,无线Ad Hoc网络的拓扑描述了整个网络的连通信息,包括网络中的节点信息和节点间的连接情况。拓扑控制是指在网络资源普遍受限的情况下,以网络高能效及连通性为目标,通过调整节点的发射功率,构建网络拓扑。拓扑控制技术是提高网络能效的一项关键技术,通过调节节点的发射功率,达到优化网络性能的目的。针对低能耗问题,N.Li提出了基于最小生成树的拓扑控制方法,但是这种方法构建的网络拓扑比较稀疏,容易造成网络分割,导致一个或者多个网络分支之间无法传输数据;L.Li提出了一个基于信号到达角度的CBTC方法,但是这种方法的控制信息较多,方法的整体开销过大。本发明公开的方法能够实现网络的高能效,并且保证网络具有确定的节点度K,避免网络过于稀疏或密集。
综上所述,现有技术存在的问题是:
(1)节点发射功率设置过大,导致节点能量快速耗尽以至于节点失效。
(2)节点间距过大,网络拓扑结构过于稀疏,导致节点传输数据的效率低下。
解决上述技术问题的难度和意义:
无线Ad Hoc网络的拓扑控制就是调整每个节点的发射功率的问题,尽可能的减小节点的发射功率,并且同时维持网络连通性。只有采取适当的拓扑控制措施来调整节点的发输功率,网络才能有效平衡网络连通性、能量特性等方面的关系,在保证连通性的基础上构建具有低功耗、高吞吐量的拓扑结构。无线Ad Hoc网络的拓扑控制技术是提高网络能效的一项关键技术,通过调节节点的发射功率,达到优化网络性能的目的。
现有拓扑控制技术的难点在于如何为每一个节点分配发射功率使得无线Ad Hoc网络是连通的,同时最小化最大的或总的节点发射功率。
发明内容
针对现有技术存在的问题,本发明提供了一种高能效的拓扑控制方法。
本发明是这样实现的,一种高能效的拓扑控制方法,所述高能效的拓扑控制方法包括:载入网络参数;建立无线Ad Hoc网络中每个节点的邻居列表;计算每个节点的最优功率;依据节点的最优功率及最优节点度构建网络拓扑结构。
进一步,所述高能效的拓扑控制方法包括以下步骤:
步骤一:载入网络参数,确定网络的性能目标;
步骤二:每个节点获取邻居节点的信息,建立邻居列表;
步骤三:每个节点计算满足网络性能目标的最优发射功率;
步骤四:节点依据最优功率构建节点度最优的网络拓扑结构。
进一步,所述步骤一具体包括:
(1)网络参数载入,具体包括网络中节点的续航能力和节点的通信效率。
(a)节点续航能力Sti指节点i能够适应复杂环境,不会快速失效、连续工作的能力。
(b)节点通信效率Ii指节点i能够在网络中快速传输数据的能力。
(2)确定网络性能目标。最大化节点续航能力函数Sti和节点通信效率函数Ii,构造一个综合考虑节点续航能力及节点通信效率的优化评价函数w(i)。
Figure BDA0001604151100000021
其中,α、β为调节系数;Sti指节点i的续航能力,Stmax指节点i的最大续航能力;Ii指节点i的通信效率,Imax指节点i的最大通信效率。
进一步,所述步骤二具体包括:
(1)无线Ad Hoc网络中的每个节点都以最大发射功率Pmax发送Hello消息,其中包括节点的ID号、节点的当前剩余能量值E和初始能量值E0,任意节点j接收到节点i的Hello(i)分组后,获取节点j接收信号强度RSSIi(j)的值,计算自由空间模型中,保证接收节点正确接收数据时发送功率需要的最小发射功率pij
(2)节点j发送收到来自节点i的Hello消息后,回复应答消息(其中包括ID(j)、节点i的最小发射功率pij、Ej、RSSIi(j))消息给节点i,节点i将节点j的信息加入到自身邻居列表中。
进一步,所述步骤三具体包括:
(1)将网络中的任意节点i(i=1,2,...,N,N为网络中节点的总数)的邻居列表中的信息按照发射功率递增排序,依次选择邻居列表中的发射功率并计算该发射功率对应的优化评价函数值w(j);将当前发射功率pij,对应邻居节点j的ID号及优化评价函数w(j)值放入节点i的优化评价列表中;
(2)分析网络中的任意节点i(i=1,2,…,N)的邻居节点j对应的w(j)的值,当w(j)的值不再变化时,对应的发射功率即为节点i的最优发射功率popti,并将评价列表中发射功率大于最优发射功率对应的邻节点信息(其中包括ID(j)、pij、Ej、RSSIi(j))删除。
进一步,所述步骤四具体包括:
(1)所有节点依次发送携带其评价列表的Hello消息,节点i接收到节点j的Hello消息后获取节点j的评价列表信息,并且判断自身是否存在于节点j的评价列表中;若存在,节点i向节点j发送Hello消息,节点j接收到节点i的Hello消息后,判断自身是否存在于节点i的评价列表中;若存在,则节点i与节点j互相在各自的通信范围内;若不存在,则节点i不在节点j的通信范围内,两个节点之间不存在链路。节点i根据节点j的二维坐标位置,将节点j的信息加入到锥形域l(1≤l≤K)的双向区域列表中,jl表示节点i在第l区域内的邻居节点;markl(i,jl)表示链路(i,jl)的连接状态,初始为零,表示未连接,将节点i的双向区域列表按照w(jl)由小到大进行排序;
(2)拓扑优化。
进一步,所述(2)具体包括:
步骤一,当节点i=1时,标记
Figure BDA0001604151100000041
为1,其中
Figure BDA0001604151100000042
表示i的双向区域列表中优化评价函数值最小的邻居节点;
步骤二,当节点i=2时,
Figure BDA0001604151100000043
表示节点i和节点
Figure BDA0001604151100000044
之间的链路,判断链路
Figure BDA0001604151100000045
是否与网络中已经标记为1的其它链路(u,v)存在交叉,即链路之间的连线是否存在交点;
Case1:如果
Figure BDA0001604151100000046
与(u,v)无交叉,则标记
Figure BDA0001604151100000047
Case2:如果
Figure BDA0001604151100000048
与(u,v)有交叉,选择优化评价函数值较小的链路,则判断是否有
Figure BDA0001604151100000049
成立,标记
Figure BDA00016041511000000410
mark1(u,v)=0;否则标记
Figure BDA00016041511000000411
mark1(u,v)=1;然后根据标记链路
Figure BDA00016041511000000412
的连接状态,直到将节点i的所有邻居节点判断完为止;
步骤三,根据步骤二分别标记第2,3,…,K锥形域中的所有节点与节点i之间的链路状态;
步骤四,当节点i=3,4,…,N时,重复步骤二、步骤三,进行链路状态标记;
步骤五,将链路状态标记为1的所有链路进行连接,完成网络拓扑的构优化。
本发明的另一目的在于提供一种所述高能效的拓扑控制方法的无线通信***。
综上所述,本发明的优点及积极效果为:本发明通过分析节点发射功率和邻居节点的剩余能量对节点能耗及网络连通性等性能的影响情况,以节点发射功率为调节因子,建立节点续航能力函数和节点通信效率函数,并建立以节点续航能力和节点通信效率为目标的优化评价函数。本发明提出高能效的拓扑控制方法,方法以节点发射功率为控制条件,计算不同发射功率下的优化评价函数值,并采用优化评价函数趋于稳定时的功率为节点最优功率,进而利用该功率通过实现每一个节点的局部最优化来构建节点度确定的拓扑结构。以下结果结果表明,该方法能够有效的利用节点能量、延长网络生存周期。
表3不同方法下网络节点平均剩余能量/mJ随方法运行次数的变化情况
方法运行次数 0 10 20 30 40 50
XTC方法 30 23.4 16.6 10.3 4.5 0
本发明方法 30 27.2 23.1 19 15.1 11.3
表4不同方法下网络能量/mJ随节点个数的变化情况
网络中节点个数 80 100 120 140 160 180 200
XTC方法 6.8 6.4 5.8 5.3 4.7 4.3 4.9
本发明方法 8 6.9 6.7 6.4 5.8 5.6 5.3
附图说明
图1是本发明实施例提供的高能效的拓扑控制方法流程图。
图2是本发明实施例提供的节点权值随节点平均功率变化的曲线图。
图3是本发明实施例提供的节点平均功率随网络节点个数的曲线图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明针对网络拓扑结构进行拓扑控制方法的研究,在有限的节点能量约束条件下,以优化网络能效及连通性的性能为目标,对网络的拓扑结构进行优化。适用于军事、救灾等各大领域的无线通信,提高网络性能。
如图1所示,本发明实施例提供的高能效的拓扑控制方法包括以下步骤:
S101:载入网络参数,确定网络的性能目标;
S102:每个节点获取邻居节点的信息,建立邻居列表;
S103:每个节点计算满足网络性能目标的最优发射功率;
S104:节点依据最优功率构建节点度最优的网络拓扑结构。
下面结合附图对本发明的应用原理作进一步的描述。
本发明实施例提供的高能效的拓扑控制方法包括以下步骤:
步骤一:载入网络参数。
(1)网络参数载入,具体包括网络中节点的续航能力和节点的通信效率。
(a)节点续航能力Sti指节点i能够适应复杂环境,不会快速失效、连续工作的能力。
(b)节点通信效率Ii指节点i能够在网络中快速传输数据的能力。
(2)确定网络性能目标。最大化节点续航能力函数Sti和节点通信效率函数Ii,构造一个综合考虑节点续航能力及节点通信效率的优化评价函数w(i)。
Figure BDA0001604151100000061
其中,α、β为调节系数;Sti指节点i的续航能力,Stmax指节点i的最大续航能力;Ii指节点i的通信效率,Imax指节点i的最大通信效率。
步骤二:建立无线Ad Hoc网络中每个节点的邻居列表:
(a)无线Ad Hoc网络中的每个节点都以最大发射功率Pmax发送Hello消息,其中包括节点的ID号、节点的当前剩余能量值E和初始能量值E0,任意节点j接收到节点i的Hello(i)分组后,其中包括节点i的ID号、节点i的当前剩余能量值Ei和初始能量值E0i,获取节点j的接收信号强度RSSIi(j)的值,计算自由空间模型中,保证接收节点正确接收数据时发送节点需要的最小发射功率pij
(b)节点j发送收到来自节点i的Hello消息后,回复应答消息(其中包括ID(j)、节点i的最小发射功率pij、Ej、RSSIi(j))消息给节点i,节点i将节点j的信息加入到自身邻居列表中。
步骤三:计算每个节点的最优功率;
(a)将网络中的任意节点i(i=1,2,...,N,N为网络中节点的总数)的邻居列表中的信息按照发射功率递增排序,依次选择邻居列表中的发射功率并计算该发射功率对应的优化评价函数值w(j);将当前发射功率pij,对应邻居节点j的ID号及优化评价函数w(j)值放入节点i的优化评价列表中;
(b)分析网络中的任意节点i(i=1,2,…,N)的邻居节点j对应的w(j)的值,当w(j)的值不再变化时,对应的发射功率即为节点i的最优发射功率popti,并将评价列表中发射功率大于最优发射功率对应的邻节点信息(其中包括ID(j)、pij、Ej、RSSIi(j))删除。这样,无线Ad Hoc网络中的每个节点都确定了自身的最优发射功率。
步骤四:依据节点的最优功率及优化评价列表构建网络拓扑结构。以确定节点度K为基础构建网络拓扑结构,网络中每个节点的邻居节点个数小于等于K。网络中任意节点的通信范围为Vi,即该节点在最优发射功率popti下的覆盖范围,在Vi内以节点i为中心,引出k条射线,将Vi等分为K个锥形域。
(a)所有节点依次发送携带其评价列表的Hello消息,节点i接收到节点j的Hello消息后获取节点j的评价列表信息,并且判断自身是否存在于节点j的评价列表中。如果存在,节点i向节点j发送Hello消息,节点j接收到节点i的Hello消息后,判断自身是否存在于节点i的评价列表中,如果存在,则节点i与节点j互相在各自的通信范围内;若不存在,则节点i不在节点j的通信范围内,两个节点之间不存在链路。节点i根据节点j的二维坐标位置,将节点j的信息加入到锥形域l(1≤l≤K)的双向区域列表中(其中包括锥形域序号l,邻节点标识ID(jl),优化评价值w(jl),链路标记markl(i,j))。其中,jl表示节点i在第l区域内的邻居节点;markl(i,jl)表示链路(i,jl)的连接状态,初始为零,表示未连接。将节点i的双向区域列表按照w(jl)由小到大进行排序。
(b)拓扑优化。
步骤1:当节点i=1时,标记
Figure BDA0001604151100000081
为1,其中
Figure BDA0001604151100000082
表示i的双向区域列表中优化评价函数值最小的邻居节点。
步骤2:当节点i=2时,
Figure BDA0001604151100000083
表示节点i和节点
Figure BDA0001604151100000084
之间的链路,判断链路
Figure BDA0001604151100000085
是否与网络中已经标记为1的其他链路(u,v)存在交叉,即链路之间的连线是否存在交点。
Case1:如果
Figure BDA0001604151100000086
与(u,v)无交叉,则标记
Figure BDA0001604151100000087
Case2:如果
Figure BDA0001604151100000088
与(u,v)有交叉,选择优化评价函数值较小的链路,则判断是否有
Figure BDA0001604151100000089
如果
Figure BDA00016041511000000810
成立,标记
Figure BDA00016041511000000811
mark1(u,v)=0;否则标记
Figure BDA00016041511000000812
mark1(u,v)=1。然后根据步骤2标记链路
Figure BDA00016041511000000813
的连接状态,直到将节点i的所有邻居节点判断完为止。
步骤3:根据步骤2分别标记第2,3,…,K锥形域中的所有节点与节点i之间的链路状态;
步骤4:当节点i=3,4,…,N时,重复步骤2、3,进行链路状态标记;
步骤5:最后,将链路状态标记为1的所有链路进行连接,完成网络拓扑的优化。
下面结合仿真对本发明的应用效果作详细的描述。
1、仿真条件
仿真区域设置为600m*600m的正方形区域,网络中的节点数量在80到150之间变化,所有节点随机分布在网络中,节点随机分布的泊松均值为15。节点的最大发射功率均为5mW,节点的初始能量为1000mJ。
2、仿真内容
如图2,该图表明了当不断的减小节点发射功率,节点的权值会逐渐减小直至不再有明显变化,该结果证明了本发明提出算法的正确性,本发明中的多目标优化问题具有最优值。
如图3,该图表明了随着网络规模的增大,节点的平均发射功率会逐渐减小,但是本章提出的方法的网络平均发射功率更小,该方法在保证网络性能的前提下,能够更加高效地利用节点的能量。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种高能效的拓扑控制方法,所述高能效的拓扑控制方法包括:载入网络参数;建立无线AdHoc网络中每个节点的邻居列表;计算每个节点的最优功率;依据节点的最优功率及节点度K构建网络拓扑结构;对比现有方法,该方法实现了无线AdHoc网络的高能效和连通性;
所述高能效的拓扑控制方法包括以下步骤:
步骤一:载入网络参数,确定网络的性能目标;
步骤二:每个节点获取邻居节点的信息,建立邻居列表;
步骤三:每个节点计算满足网络性能目标的最优发射功率;
步骤四:节点依据最优功率构建节点度最优的网络拓扑结构;
所述步骤一具体包括:
1.1网络参数载入,具体包括网络中节点的续航能力和节点的通信效率;
1.1.1节点续航能力Sti指节点i能够适应复杂环境,不会快速失效、连续工作的能力;
1.1.2节点通信效率Ii指节点i能够在网络中快速传输数据的能力;
1.2确定网络性能目标;最大化节点续航能力函数Sti和节点通信效率函数Ii,构造一个综合考虑节点续航能力及节点通信效率的优化评价函数w(i);
Figure FDA0003105464050000011
其中,α、β为调节系数;Sti指节点i的续航能力,Stmax指节点i的最大续航能力;Ii指节点i的通信效率,Imax指节点i的最大通信效率;
所述步骤二具体包括:
2.1无线AdHoc网络中的每个节点都以最大发射功率Pmax发送Hello消息,其中包括节点的ID号、节点的当前剩余能量值E和初始能量值E0,任意节点j接收到节点i的Hello(i)分组后,其中包括节点i的ID号、节点i的当前剩余能量值Ei和初始能量值E0i,获取节点j的接收信号强度RSSIi(j)的值,计算在自由空间模型中,保证接收节点正确接收数据时发送节点需要的最小发射功率pij
2.2节点j发送收到来自节点i的Hello消息后,回复应答消息给节点i,其中包括ID(j)、节点i的最小发射功率pij、Ej、RSSIi(j),节点i将节点j的信息加入到自身邻居列表中;
所述步骤三具体包括:
3.1将网络中的任意节点i的邻居列表中的信息按照发射功率递增排序,i=1,2,...,N,N为网络中节点的总数依次选择邻居列表中的发射功率并计算该发射功率对应的优化评价函数值w(j);将当前最小发射功率pij,对应邻居节点j的ID号及优化评价函数w(j)值放入节点i的优化评价列表中;
3.2分析网络中的任意节点i的邻居节点j对应的w(j)的值,i=1,2,…,N当w(j)的值不再变化时,对应的发射功率即为节点i的最优发射功率popti,并将评价列表中发射功率大于最优发射功率对应的邻节点信息,其中包括ID(j)、pij、Ej、RSSIi(j)删除;
所述步骤四具体包括:
4.1所有节点依次发送携带其评价列表的Hello消息,节点i接收到节点j的Hello消息后获取节点j的评价列表信息,并且判断自身是否存在于节点j的评价列表中;若存在,节点i向节点j发送Hello消息,节点j接收到节点i的Hello消息后,判断自身是否存在于节点i的评价列表中;若存在,则节点i与节点j互相在各自的通信范围内;若不存在,则节点i不在节点j的通信范围内,两个节点之间不存在链路;节点i根据节点j的二维坐标位置,将节点j的信息加入到锥形域l的双向区域列表中,1≤l≤K,其中包括锥形域序号l,邻节点标识ID(jl),优化评价值w(jl),链路标记markl(i,jl),jl表示节点i在第l区域内的邻居节点;markl(i,jl)表示链路(i,jl)的连接状态,初始为零,表示未连接,将节点i的双向区域列表按照w(jl)由小到大进行排序;
4.2拓扑优化;
所述4.2具体包括:
4.2.1当节点i=1时,标记
Figure FDA0003105464050000031
为1,其中
Figure FDA0003105464050000032
表示i的双向区域列表中优化评价函数值最小的邻居节点;
4.2.2当节点i=2时,
Figure FDA0003105464050000033
表示节点i和节点
Figure FDA0003105464050000034
之间的链路,判断链路
Figure FDA0003105464050000035
是否与网络中已经标记为1的其它链路(u,v)存在交叉,即链路之间的连线是否存在交点;
Case1:如果
Figure FDA0003105464050000036
与(u,v)无交叉,则标记
Figure FDA0003105464050000037
Case2:如果
Figure FDA0003105464050000038
与(u,v)有交叉,选择优化评价函数值较小的链路,则判断是否有
Figure FDA0003105464050000039
如果
Figure FDA00031054640500000310
成立,标记
Figure FDA00031054640500000311
mark1(u,v)=0;否则标记
Figure FDA00031054640500000312
mark1(u,v)=1;然后根据标记链路
Figure FDA00031054640500000313
的连接状态,直到将节点i的所有邻居节点判断完为止;
4.2.3根据4.2.2分别标记第2,3,…,K锥形域中的所有节点与节点i之间的链路状态;
4.2.4当节点i=3,4,…,N时,重复4.2.2、4.2.3,进行链路状态标记;
步骤五,将链路状态标记为1的所有链路进行连接,完成网络拓扑的优化。
2.一种如权利要求1所述高能效的拓扑控制方法的无线通信***。
CN201810236642.XA 2018-03-21 2018-03-21 一种高能效的拓扑控制方法 Active CN108616893B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810236642.XA CN108616893B (zh) 2018-03-21 2018-03-21 一种高能效的拓扑控制方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201810236642.XA CN108616893B (zh) 2018-03-21 2018-03-21 一种高能效的拓扑控制方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN108616893A CN108616893A (zh) 2018-10-02
CN108616893B true CN108616893B (zh) 2021-09-28

Family

ID=63659297

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201810236642.XA Active CN108616893B (zh) 2018-03-21 2018-03-21 一种高能效的拓扑控制方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN108616893B (zh)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112019372B (zh) * 2020-06-23 2023-03-31 北京农业信息技术研究中心 蔬菜无线监测网络拓扑虚拟化控制方法及装置
CN112350318B (zh) * 2020-11-16 2022-07-01 北京交通大学 基于广度优先搜索算法的交流配电网拓扑辨识方法
CN113382464B (zh) * 2021-06-03 2022-11-18 北京银河信通科技有限公司 一种基于最小生成树的定向自组网功率控制方法
CN115297516A (zh) * 2022-08-08 2022-11-04 深圳市佳贤通信设备有限公司 基于5G的易遮挡NB-IoT单元切换基站方法
CN115883364B (zh) * 2022-12-21 2023-11-07 中山大学 一种分布式网络控制器动态优化方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102546230A (zh) * 2010-12-08 2012-07-04 中国科学院声学研究所 一种p2p流媒体***覆盖网拓扑优化方法
CN103179655A (zh) * 2013-04-07 2013-06-26 东南大学 移动自组织网络中分布式节点功率控制方法
CN103945425A (zh) * 2013-01-23 2014-07-23 中国科学院声学研究所 一种无线传感器网络中的拓扑优化方法及节点
CN104853365A (zh) * 2015-05-11 2015-08-19 浙江理工大学 一种基于有损链路状态预测的无线传感网拓扑构建方法
CN105791026A (zh) * 2016-04-19 2016-07-20 浙江理工大学 一种基于功率和能量优化的势博弈拓扑控制方法
CN106792744A (zh) * 2016-12-02 2017-05-31 西安电子科技大学 基于构建二信道连通下k点连通的拓扑控制方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20070214254A1 (en) * 2006-03-07 2007-09-13 Anatoly Aguinik Method and system for topology discovery in an ad hoc network
US9497639B2 (en) * 2012-03-06 2016-11-15 Qualcomm Incorporated Methods and apparatus for adapting femtocell properties based on changes detected in network topology

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102546230A (zh) * 2010-12-08 2012-07-04 中国科学院声学研究所 一种p2p流媒体***覆盖网拓扑优化方法
CN103945425A (zh) * 2013-01-23 2014-07-23 中国科学院声学研究所 一种无线传感器网络中的拓扑优化方法及节点
CN103179655A (zh) * 2013-04-07 2013-06-26 东南大学 移动自组织网络中分布式节点功率控制方法
CN104853365A (zh) * 2015-05-11 2015-08-19 浙江理工大学 一种基于有损链路状态预测的无线传感网拓扑构建方法
CN105791026A (zh) * 2016-04-19 2016-07-20 浙江理工大学 一种基于功率和能量优化的势博弈拓扑控制方法
CN106792744A (zh) * 2016-12-02 2017-05-31 西安电子科技大学 基于构建二信道连通下k点连通的拓扑控制方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Distributed Topology Control With Lifetime Extension Based on Non-Cooperative Game for Wireless Sensor Networks;Mengmeng Xu;《IEEE SENSORS JOURNAL》;20160501;第3332-3341页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN108616893A (zh) 2018-10-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN108616893B (zh) 一种高能效的拓扑控制方法
Zhang et al. Novel dynamic source routing protocol (DSR) based on genetic algorithm‐bacterial foraging optimization (GA‐BFO)
Zhang et al. New approach of multi-path reliable transmission for marginal wireless sensor network
Zhang et al. A novel multicast routing method with minimum transmission for WSN of cloud computing service
CN113645143B (zh) 一种空中集群通信网络的优化方法及装置
Yu et al. Probabilistic routing algorithm based on contact duration and message redundancy in delay tolerant network
Malisetti et al. Performance of quasi oppositional butterfly optimization algorithm for cluster head selection in WSNs
CN109688540B (zh) 一种Ad Hoc网络物理拓扑非协作式推断***
Priyatham M Lifetime ratio improvement technique using special fixed sensing points in wireless sensor network
CN106972880A (zh) 一种基于swipt技术的发送端及中继的低复杂度联合预编码方法
CN105959912B (zh) 基于改进离散差分算法的汇聚节点定位方法
AR et al. Heal nodes specification improvement using modified chef method for group Based Detection Point Network
CN112954584B (zh) 基于量子退火算法的无人机通信网络路由规划方法
CN112911585B (zh) 一种无线传感器网络抗毁性增强方法
Rajan et al. Node replacement based energy optimization using enhanced salp swarm algorithm (Es2a) in wireless sensor networks
Baba et al. Improving the network life time of a wireless sensor network using the integration of progressive sleep scheduling algorithm with opportunistic routing protocol
Elsway et al. Energy-aware disjoint dominating sets-based whale optimization algorithm for data collection in WSNs
Samanta et al. Optimal load distribution of cluster head in fault-tolerant wireless sensor network
CN106685819A (zh) 一种基于节点能量划分的aomdv协议节能方法
Huynh et al. Energy efficient delay-aware routing in multi-tier architecture for wireless sensor networks
Singh et al. An energy efficient clustering protocol with fuzzy logic for WSNs
Nirmala et al. Unsupervised Machine Learning Based Group Head Selection and Data Collection Technique
CN110972206B (zh) 一种实现5g物联网网络路由路径的多跳路由方法
Kord et al. ALQARM: An ant-based load and QoS aware routing mechanism for IoT
CN108990128B (zh) 移动网络中基于移动感知的路由设计方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant