一种基于无人机辅助的无线传感网络能量效率优化方法

    公开(公告)号:CN116390129A

    公开(公告)日:2023-07-04

    申请号:CN202310379847.4

    申请日:2023-04-11

    摘要: 本发明公开了一种基于无人机辅助的无线传感网络能量效率优化方法,通过旧路由方案对网络状态进行收集,再将状态输入到智能体的决策网络中,对悬停节点进行决策;基于悬停节点的位置,决策出网络新的多跳路由方案,并通过旧路由方案进行新路由方案的分发;在所有传感器节点都收到新路由方案之后,所有传感器再按照新路由方案传输收集的数据到悬停节点,无人机飞向悬停节点接收数据,进而完成对整个无线传感器网络的数据收集。本发明考虑到由于转发的数据量不同,节点能量消耗也就速率不同,所以数据收集方案的决策采用在线的方式,在节点能量相对变化达到一定程度后,无人机需要根据当前网络状态进行再次决策下一个悬停节点和新的多跳路由方案,这样通过无人机和传感器节点的相互配合,实现了最大化网络存活时间的目的。

    一种测量节点放置和探测路径规划的启发式方法

    公开(公告)号:CN110098972B

    公开(公告)日:2021-02-09

    申请号:CN201810595459.9

    申请日:2018-06-11

    IPC分类号: H04L12/26 H04L12/24

    摘要: 本发明公开了一种测量节点放置和探测路径规划的启发式方法,用于解决网络链路时延测量时的测量节点放置和探测路径规划问题,所述方法包括:将原网络拓扑中的网络链路和网络节点分别映射到二部图中的链路节点和网络节点,从而得到原网络拓扑的辅助二部图,进而得到拓展的辅助二部图,以将测量节点放置和探测路径规划问题转化为最大流最小费用问题;在拓展的辅助二部图上,通过改进的标号算法得到最大流初始解,然后不断地尝试删除部分网络节点,并将流经该网络节点的流迁移到其它网络节点,以最小化测量节点数,使得该NP‑hard问题能够在较短的时间内进行求解。

    一种基于循环神经网络的汽车车窗起雾状况预测方法

    公开(公告)号:CN110334382A

    公开(公告)日:2019-10-15

    申请号:CN201910384131.7

    申请日:2019-05-09

    IPC分类号: G06F17/50 G06N3/04 G06N3/08

    摘要: 本发明公开了一种基于循环神经网络的汽车车窗起雾状况预测方法,其包括以下步骤:S1、获取原始数据集;S2、为原始数据集添加能见度标签后进行标准化;S3、预设循环神经网络模型的参数得到初始循环神经网络模型;S4、采用带有能见度标签的标准化数据集根据梯度下降法对初始循环神经网络模型进行更新训练,得到训练好的循环神经网络模型;S5、将当前汽车车窗内、外两侧的温度和空气湿度,以及车内成员数量和空调系统工作状态信息作为训练好的循环神经网络模型的输入数据,将训练好的循环神经网络模型的输出数据作为汽车车窗起雾状况的预测数据。本发明可对汽车车窗的起雾状况进行有效预测,便于提前除雾,减少起雾影响。

    一种基于SDN的网络流量矩阵测量方法

    公开(公告)号:CN104935476B

    公开(公告)日:2018-04-06

    申请号:CN201510260772.3

    申请日:2015-05-20

    IPC分类号: H04L12/26

    摘要: 本发明属于网络管理和网络测量领域,提供一种基于SDN的网络流量矩阵测量方法,以达到满足流聚合可行性约束及网络测量资源有限约束,降低流量矩阵的估计误差等目的。本发明中设定目的节点相同的流都聚合在一起,通过解聚和路由规则来设计汇聚矩阵;采用两步法来估计流量矩阵,第一步是选择一个聚合流最多的路由规则(称为旧规则)来产生新规则,使得旧规则和新规则聚合流的数目相差最小,然后利用矩阵完成技术估计出一个流量矩阵;第二步是以第一步中估计出的流量矩阵作为基础,从中选择最大的前k个流来直接测量;本发明降低了测量的周期和直接测量每个流的困难,并且满足流聚合可行性约束,估计误差比较低。

    基于突发交换的集成型混合光网络的数椐传送方法

    公开(公告)号:CN101426152A

    公开(公告)日:2009-05-06

    申请号:CN200810147781.1

    申请日:2008-12-08

    IPC分类号: H04Q11/00 H04L12/56

    摘要: 该发明属于光网络通信技术中的数椐传送方法,该方法在原物理拓扑网络的基础上,将光电路交换(OCS)和光突发交换(OBS)有机结合,并从每条物理链路中预留波长建立溢出传送光路,将原OBS因预约冲突将丢弃的数椐包送入该光路继续传送,从而解决了因一次预约冲突便丢包的问题;网络运行中大部分数椐包采用OCS方式传送,当数椐传送量呈高突发性时,启用OBS方式及溢出传送光路传送到目的节点;而当OCS光路畅通时又可切换回OCS方式传送,从而能够灵活地根据网络当前状况调整传送方式并可大幅度降低丢包率。因而本发明既具有OCS的高效率又具有OBS的灵活性,对突发数椐流的传送能力及适应性强,网络传送迅速、可靠性高,且不需额外的光器件等特点。

    一种在光突发交换中支持实时业务的方法

    公开(公告)号:CN1625150A

    公开(公告)日:2005-06-08

    申请号:CN200310111074.4

    申请日:2003-12-03

    IPC分类号: H04L12/56

    摘要: 本发明提供了一种在光突发交换中支持实时业务的方法,在核心节点的控制方案中,允许两种类型的资源预约方式,对于非实时业务,仍采用目前的JET机制的信令方式,即估计建立和估计释放方式。对于实时业务,则采用JET机制的扩展方式,类似于显示的建立和显示的释放方式,为提高效率在建立光路时仍可采用估计建立,但释放时则发送显示的消息。本发明对现有JET机制的基础上进行了扩展,使其同时能很好地支持非实时业务和实时业务,以方便地提供时间延迟较固定的光路连接。

    基于多智能体强化学习的分布式WSN能量效率路由优化方法

    公开(公告)号:CN117014988A

    公开(公告)日:2023-11-07

    申请号:CN202310762750.1

    申请日:2023-06-26

    摘要: 本发明公开了一种基于多智能体强化学习的分布式WSN能量效率路由优化方法,分布式地在每个传感器节点部署具有决策模块的智能体,构建路由协作决策系统,所有智能体采用同步决策的方式,每个智能体的决策模块周期性地根据本地观察值向量和位置向量在本地计算得路由策略向量;决策模块采用多智能体强化学习算法进行训练,然后对无线传感网络进行部署,部署完成后周期性地采用路由协作决策系统更新路由方案。本发明综合考虑能量消耗和能量均衡性,以完全分布式的方式实现数据包的无环转发路径联合规划,提高网络存活时间。