铁路沿线线型无线传感器网络高效路由协议

为防止网络“热区”现象，针对铁路沿线无线传感器网络多呈线型分布的结构特点，提出一种基于服务质量的能耗均衡分簇路由协议（ECRPQ）。首先，部署网络节点，计算节点能量消耗，建立能耗均衡的非均匀节点部署模型并进行网络分簇。然后，设计路由协议，在簇首选举时引入节点动态剩余能量和节点担任簇首轮次的影响因素，在通信阶段采用TDMA机制和CDMA机制相结合的方式，在进行时间同步校准时严格保证簇内节点时间同步。最后，通过MATLAB进行仿真实验，从网络生命周期、网络吞吐量和节点平均时延3个方面将ECRPQ与LEACH、LEACH-C这2种经典协议进行对比。结果表明：当网络节点总数为200个时，ECRPQ的网络生命周期明显更长，达到600 s;ECRPQ的网络吞吐量更大，分别比LEACH和LEACH-C提高128.7%和84.6%;ECRPQ的节点平均时延更低，分别比LEACH和LEACH-C降低52.8%和43.2%。     

基于虚拟力的WSN节点优化部署算法

为实现高覆盖率与节能相结合的无线传感器网络WSN部署,提出一种优化的虚拟力节点部署算法WVFA。当在WSN监测区域内部署节点时,将确定节点间的虚拟力阈值作为无缝覆盖的优化目标;而当节点在区域边缘时,以节点在边缘处的冗余覆盖面积最小为设计目标求出节点到边缘处的最短距离。此外,考虑节点平均移动距离与WSN网络能耗、节点移动距离标准差与网内节点间能耗差值的关联性,以节点前一时刻受到的虚拟力作为位置更新权重代入节点位置更新预测方程。仿真结果表明:与VFA、CBS和HLVFA等同类算法相比,提出的优化部署算法能够以较低的节点能耗获得较高的网络覆盖率,实现WSN的节能优化部署。     

基于ARMA流量预测的WSN非均匀分簇双簇头选择算法

在无线传感器网络中引入双簇头机制可以用副簇头承担数据转发任务,能有效地分担主簇头的负载。但由于簇与簇的中继不同,转发簇头在不同时刻承担的转发任务不同,为此,有针对性地提出一种基于ARMA流量预测的W SN非均匀分簇双簇头选择算法,即AUDC算法,主簇头利用预测机制,根据簇内节点剩余能量选择副簇头。研究结果表明:采用该算法有效地延长了网络的生存周期,实现了网络的负载均衡。     

基于均衡价格的认知无线网络频谱分配算法

提出一种基于均衡价格理论的认知无线网络频谱分配算法,此算法采用簇间、簇内两阶段的频谱分配方式,理论上分析并推导出不同阶段的最佳频谱单价与频谱数目、簇头及簇成员节点数、节点服务优先级别以及节点自身的通信活动次数之间的数学关系表达式。仿真结果表明:与无优先级的频谱分配方式相比,所提算法以降低不到2个百分点的频谱总收益为代价,可使认知无线网络中的高优先级用户(或节点)获得较多频谱,理性地体现出不同优先等级节点的频谱收益区别。     

无线传感器网络中一种基于簇头预测和功率控制的节能路由算法

在无线传感器网络中,节点能量有限且一般没有能量补充,因此如何减少节点的能量消耗成为路由协议的研究目标。文中提出一种基于簇头预测和功率控制的节能路由算法CHFPC(Cluster Head Forecasting andPower Controlling),该算法利用能量和距离参数对簇头进行预测,并将功率控制这一机制引入分簇路由和数据传输的过程中,从而使节点的平均能耗降低。最后用OMNeT++仿真的结果表明所提出的方案在网络生存时间和网络总剩余能量指标上比LEACH算法分别提高23%和15%,而且节点生命周期也明显长于LEACH算法。     

太阳能补给的线性WSN路由算法研究

针对部署于铁路沿线的线性无线传感器网络生存周期短的问题,提出基于太阳能补给的节能路由选择算法。算法基于网络节点能耗最接近但不高于预设标准能耗值的原则进行转发节点搜索,从而将网络层次化并形成路由。在路由选择过程中考虑能量补给,通过构建理想状态下传感器节点能耗线性方程组,求解出最佳路由切换能量阈值。当网络中传感器节点剩余能量最小值低于路由切换能量阈值时重新选择路由。仿真结果表明本文所提出的节能路由选择算法可有效提高线性无线传感器网络在生存周期方面的性能。     

一种适用于GSM-R应急网络的分簇算法

GSM-R作为铁路通信调度数据的承载网络,其网络的稳定和畅通对于保证铁路运输安全、高效运行至关重要。由于铁路沿线的桥梁、隧道、边坡、路堑等各种复杂传输环境,使得GSM-R网络中的基站等网元易遭受自然灾害的影响。针对GSM-R基站设施毁坏或终端处于信号覆盖盲区的情形,在GSM-R系统中引入多跳组网方式,并提出一种适用于GSM-R应急多跳网络的分簇算法。性能分析和仿真结果表明:在终端数目较多以及终端移动性较高的情形下,文中的分簇算法具有优良的簇维护开销和网络稳定度性能,适用于铁路应急通信需求。     

一种基于无线传感器网络的安全优先门限敏感分簇路由协议

为构建基于无线传感器网络的铁路防灾安全监控系统,在门限敏感的节能型网络协议(TEEN)基础上,提出1种安全优先门限敏感分簇路由协议(SPTC).确定SPTC的网络架构,基于能量计算公式设计簇头分布算法及簇头和副簇头选举算法,以及路由建立步骤和数据采集流程.在协议中定义副簇头,保证数据路由的可靠性及数据自身传输的安全,提高协议的安全性;在汇聚节点(SN)附近区域布置更小规模的簇,在兼顾剩余能量与节点距离的准则下选择最佳的簇头节点,以提高协议的节能性.采用OMNeT++网络仿真工具对SPTC进行了建模仿真.仿真结果表明:当网络工作了10 000 s时,低能量节点数量比低功耗自适应聚类层次协议(LEACH)减少了60％;当灾害数据采集概率为0.5％时,基于SPTC协议的网络检测周期是基于LEACH的1.7倍.     

基于同心圆分簇的无线传感器网络路由协议的研究

针对无线传感器网络中LEACH协议的簇头分布不均匀以及不适合远距离传输数据的缺点,提出一种基于同心圆的分簇路由协议(CBCR).CBCR不仅改进选簇方法,而且引入管理节点负责簇头的选举.给出该协议的实现过程,通过与LEACH的比较,证明该协议能有效延长网络存活时间.     

铁路沿线线性无线传感器网络路由协议研究

针对铁路沿线环境监测对象种类繁多、位置分散的特点,设计一种无线传感器网络用于将传感器采集信息传输至监测中心,该无线传感器网络由传感器节点、轨边汇聚节点、机房汇聚节点及中继节点组成,重点研究提出轨边汇聚节点与机房汇聚节点之间线性无线传感器网络路由协议。鉴于铁路沿线传感器节点采集信息的重要程度不同,该路由协议根据信息重要程度对数据包进行优先级排序。综合考虑网络寿命和信息重要程度,以网络生命周期内传输数据包数量最大化为目标,建立数据包转发模型和数据包排队模型。在网络能耗均衡的前提下,采用减少优先级高的数据包的转发次数和减少优先级高的数据包在轨边汇聚节点的排队时延两种方式,减少优先级高的数据包的总传输时延。仿真结果表明,该路由协议可以显著减少高优先级数据包的传输时延,均衡使用网络能量,最大化网络寿命。     

考虑收入均衡的家居配送物流优化研究

针对家居配送物流问题,提出考虑司机收入均衡的配送安装一体化服务策略,以车辆路径成本与司机收入均衡作为优化目标,构建了考虑收入均衡多技能带时间窗车辆路径问题模型,并设计了模拟退火算法对问题模型进行求解。算法求解时优先考虑司机安装技能与客户需求的匹配度,再综合考虑重量约束、时间窗约束和司机收入均衡度的情况下生成车辆路径,实现在满足客户需求的车辆路径成本最低的同时,保证司机的收入相对均衡。对Solomon标准算例进行改造,将本文提出的算法与改进的遗传算法和伊藤-蚂蚁算法进行车辆数目和路径长度的对比,结果表明,本算法在大规模算例中求解时间更有优势,实现了司机收入相对均衡,并且车辆数目和路径长度结果较优;并且基于实际案例验证了本文提出的模型和算法既能显著降低物流企业的车辆行驶路径长度与行驶,大幅度节约物流成本,还能保证司机收入相对均衡。与传统的家居物流配送相比,本文所提出的模型和算法能够缩短配送安装时间,提升客户体验度,并且收入均衡能够大幅度提升司机的积极性,降低人员流失带来的损失成本,进而提高企业的整体效益。本文研究可为第三方家装物流平台从司机收入均衡这一公平关切的角度对家居配送物流优化提供理...     

基于负载均衡的MVB周期数据调度优化

针对采用单调速率(RM)调度算法构建的周期扫描表易导致多功能车辆总线(MVB)网络出现负载不均衡的问题,基于MVB网络建立以网络负载不均衡度最小为目标的优化模型;为增加算法的收敛速度,简化算法求解过程,采用基于以平均负载率为中心的预测域的免疫遗传算法对优化模型进行全局最优求解。仿真和试验结果表明:较RM调度算法和其他优化算法,采用所给出的优化模型和算法能够明显减小MVB网络负载的波动;算法具有更快的收敛速度,可以提高MVB网络的负载能力,提升控制系统的性能。     

面向车辆边缘计算的多目标任务卸载算法

为解决车联网动态环境下,计算和通信资源不足时的任务卸载问题,提出一种基于车辆边缘计算的多目标任务卸载算法。搭建车辆边缘计算中的通信模型和计算模型,考虑每个车辆应用的任务时延约束,设计了多目标优化目标函数,联合优化时延和能耗成本;引入交叉变异、非支配排序、拥挤度排序等技术,提出了多目标任务卸载算法。实验表明,相比于其他任务卸载算法,所提算法显著减少了处理任务的时间和能耗。     

基于CPSO的WSN路由优化

针对传统的无线传感器网络存在网络生存时间短、能量损耗大、整个网络能量不均衡的问题,提出使用CPSO(混沌粒子群算法)对路由进行优化。介绍了对WSN(无线传感器网络)路由进行优化的过程。测试结果表明,经过优化的无线传感器网络具有网络生存时间长、能量损耗小、整个网络能量均衡的优点。     

基于人工蜂群算法的高速列车运行节能优化研究

合理的列车操纵方式能在很大程度上降低列车运行过程中的能耗,为了有效降低高速列车运行能耗,从研究高速列车的操纵方式入手,首先建立列车牵引计算模型和列车运行能耗计算模型,其次通过对比人工蜂群算法(ABC算法)和粒子群算法(PSO算法)的优化性能证明ABC算法优于PSO算法,提出了在满足运行速度、运行时间以及运行区间等约束条件下,采用ABC算法与操纵工况序列相结合的方法来优化计算确定高速列车操纵工况关键转换点最优位置和速度。最后通过对选取线路的MATLAB仿真模拟,验算了ABC算法在降低列车运行能耗方面的有效性。研究表明,经过ABC算法优化后的结果均能满足优化操纵方式的基本操纵策略且达到了良好的优化效果,能较好地解决列车节能操纵优化问题。     

基于ZigBee的集装箱信息系统组网和路由研究

针对集装箱信息采集过程中的要求,提出基于ZigBee无线传感器网络技术的集装箱信息系统中的组网和路由策略.该策略对集装箱信息系统中基于簇的跨层优化工作原理叙述,通过综合考虑节点的路由跳数和剩余能量来优化路由,从而保证网络内节点能量负载的均衡,有效延长节点和网络的寿命.     

浮置板轨道二维建模及隔振性能分析

为分析轮对载荷相位差及浮置板弯曲振动模态对轨道隔振性能的影响,利用动柔度法建立二维浮置板轨道频域模型,浮置板简化为自由边界的Kirchhoff薄板,根据力的传递率分析轨道隔振性能。计算结果表明,轮对载荷存在相位差时将激起更多的浮置板弯曲振动模态,从而降低浮置板轨道的隔振性能。采用短浮置板可减少其结构模态数目,提高中频段的轨道隔振性能。当轮对载荷同相位时,可以用一维浮置板轨道模型(梁模型)进行分析计算。     

一种轨道交通新型无线传感器网络能量有效覆盖算法RTST的研究与仿真

能量有效覆盖问题是轨道交通无线传感器网络的一个重要研究方向,目的是找到一种节约能量、将网络使用寿命最大化的策略。本文提出一种基于节点的布朗圆盘模型和Voronoi图的几何算法,通过建立两棵传感器的树形结构来得到一个理想的无线传感器网络中被激活节点的拓扑结构,以延长网络的寿命。另外,我们采用了非均匀节点密度的抛撒方法,以达到最佳的能量和业务的匹配,尽量使整个网络各个节点能量能够同时耗尽。通过仿真对比,该算法相比传统的GPRS、GAF、Spin算法等,延长了传感器网络的使用寿命,提高了网络的整体性能。     

变分曲线模型及其在轨道数据库生成中的应用研究

本文研究有限约束条件下的变分曲线模型及其在铁路列控轨道数据库中的应用,提出从GPS轨道数据中自动生成适合列车控制的数字轨道地图的方法、模型和算法。通过大量实测数据对算法和方法进行验证、比较和改进,针对大量轨道数据建立其数据约简的组合数学模型,分析实际列车运行时有限约束条件,研究曲线演化理论,采用基于变分曲线模型曲线形变的思想对数据进行约简和误差剔除,在满足一定的误差前提下快速自动获取少量关键数据来描述铁道轨迹,完善列控轨道数据库的自动生成与优化方法,实现基于GPS的列车运行控制系统的实时、精确定位。     

基于改进非等时距灰色模型与PSO优化的轨道不平顺预测

基于轨道动检数据开展的轨道不平顺预测研究,可用于指导以预防为主的养护维修作业。将改进非等时距灰色模型与粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)相结合来实现轨道质量指数(Track Quality Index,TQI)的高精度预测。在考虑TQI原始动检数据特征的基础上增加原始数据平滑优化、累加初始值优化和背景值优化等环节提出改进非等时距灰色模型。利用PSO算法的启发式搜索优势,以平滑优化参数、初始值优化参数、背景值优化参数为搜索目标,以预测平均相对误差为适应度函数,实现预测模型参数的自适应优化。在此基础上,基于优化参数计算得到拟合区间和外推区间上的TQI预测结果。选取沪昆线上行区段实测TQI数据对本文方法进行验证,并与既有TQI组合预测模型的预测结果进行了对比。研究结果表明,模型可有效捕捉TQI序列中的随机波动与实时演变趋势,在外推区间上的平均相对误差分别为2.04%和2.54%,预测性能优良;当TQI序列振荡特性显著时,本模型仍能保证预测结果的可靠性;与组合预测模型相比,该模型规避了残差修正、多算法融合等繁琐步骤,可通过有限优化环节提升预测精度,为轨...