导读:本文包含了网络生存周期论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:多跳无线网,协作路由,生存周期,功率分配
网络生存周期论文文献综述
张继[1]（2017）在《多跳无线网络中最大化生存周期的协作路由算法研究》一文中研究指出无线通信通过了几代技术的发展与变更,大量无线应用对吞吐量、延时、能耗、连接数量、通信距离等系统性能提出了新的需求。协作通信技术通过共享多个节点上的天线形成虚拟MIMO天线阵列,实现了多天线技术的空间分集增益,能有效地提升网络性能,已经成为了学术界与工业界的研究热点。在多跳无线网络中,联合物理层协作通信技术和网络层路由选择技术的协作路由技术也面临新的挑战。协作路由相对于传统路由能为无线应用提供更高性能的网络服务。然而能量感知的协作路由大多集中研究如何最小化端到端能量开销,在最大化网络生存周期方面的研究还不够深入。本文根据不同网络场景下的应用需求,联合传输模式选择策略、功率分配策略、协作节点选择策略和传输路径选择策略等,设计出符合各网络特性的协作路由算法,旨在最大限度地延长网络生存周期。主要工作及创新点如下:(1)针对低密度网络协作节点选择较少的特点,本文根据参与协作的节点的初始能量与剩余能量来平衡协作节点的能量消耗,以达到延长网络生存周期的目的,并提出了一种加权的协作传输功率分配方式。通过建模把最大化网络生存周期的功率分配策略表述成凸优化问题,并通过拉格朗日乘值法求得最优解。我们把求得的最优解纳入到链路代价指标中,并依此设计了基于VMISO的最大化网络生存周期协作路由算法(MNLCR),确定源节点到目的节点的最短路径。仿真实验结果表明,我们提出的MNLCR算法比现有FACR算法可以延长网络生存周期25%以上。(2)根据高密度网络协作节点选择具有多样性的特点,着重研究主路径选择和协作节点选择,设计了一种新的基于VMIMO的最大化网络生存周期协作路由算法——VMIMOCR,来延长网络的生存周期。VMIMOCR算法分为四步:第一步是协作邻居发现,为每个节点收集可供招募协作节点的ID、剩余能量、协作邻居表等信息;第二步是节点虚拟化,根据第一步收集的邻居状态信息,选择最佳协作节点集,将节点与最佳协作节点集确立为虚节点,并为其建立虚拟化状态信息;第叁步是链路虚拟化,为每条虚链路的发送节点确立功率分配策略,并确定虚链路的传输代价。第四步是寻找最短路径。以虚链路代价为路由指标,确定最佳路由路径。算法全面考虑了VMIMO协作通信的特点,能充分发挥了VMIMO协作通信带来的优势。仿真实验表明,在中等节点密度以上的网络中,VMIMOCR比已有的经典路由算法在网络生存周期方面延长了37%到348%。(3)为了均衡分簇网络中簇头节点的能量开销,延长网络生存周期,本文将演化博弈引入分簇协作路由中,提出了一种基于演化博弈的分簇协作路由算法CCREG。CCREG算法把定义的虚节点剩余能量作为簇头确立的指标,然后通过动态演化博弈为如何确定簇成员(簇联盟)问题建立模型。剩余节点选择不同簇头结成联盟,可获得不同的收益,收益由簇头的能力、簇成员节点个数等因素决定。每个节点都可以根据自身得到的信息有限理性的选择簇结成联盟,直到网络中所有节点改变簇联盟都不能获得更高的收益。CCREG算法最大的创新是基于演化博弈的簇联盟方案。我们通过理论证明和实验仿真对演化博弈的均衡性进行了分析。仿真实验发现,与CMIMO算法相比,CCREG算法的网络生存周期在两个簇头情况下延长14%到70%,叁个簇头情况下延长5%到80%。(4)针对延时容忍网络的特点,联合占空比技术和协作通信技术,本文提出了一种最大化占空比网络生存周期的协作路由算法MDCLCR。根据协作占空比网络周期性切换工作/休眠状态的特点,制定了协作节点选择策略和传输模式选择策略。MDCLCR算法在确定路由路径时综合考量信道状态、初始能量、剩余能量等指标,平衡了节点间的能量开销,有效缓解了“热点”问题。实验表明,在50节点密度的占空比网络中,MDCLCR算法的网络生存周期比FACR算法延长30%到14%;平均能耗比CAN算法增加了16%。(本文来源于《湖南大学》期刊2017-10-18）
李昀,安珊珊,朱峥[2]（2013）在《延长无线多跳自组织网络生存周期的方法》一文中研究指出针对无线多跳自组织网络由于结构缺陷所造成的生存周期短的问题,提出了一种延长该网络生存周期的方法。通过在圆形区域内搜索中间节点,以2跳数据转发代替原有的1跳转发过程,在降低源节点发送功率的同时减少整个转发过程的能量损耗。公式推导验证了方法的可行性,通过MATLAB仿真对整个传输过程的节能效果进行分析,并给出了方案实施的流程图。(本文来源于《无线电通信技术》期刊2013年06期）
张振宇,赵秋伶[3]（2013）在《最大生存周期的无线传感器网络数据融合算法》一文中研究指出针对无线传感器网络的节点能量有限,且在进行信息传输时存在数据冲突、传输延时等问题,提出基于最大生存周期的无线传感器网络数据融合算法。该算法将整个网络中的节点分成多个簇,并根据节点的传输范围,将每个簇中的节点均匀分布,每个节点根据自己的本地信息和剩余能量选择通信方式向簇头节点传输数据,从而形成传输数据的最短路径;并根据集中式TDMA调度模型,运用基于微粒群的Pareto优化方法,使得网络在完成规定的信息传输时每个节点耗费的平均时隙和平均能耗最低。仿真结果表明,上述算法不但可以最大化网络的生存周期,还可以有效地降低数据融合时间,减少网络延时。(本文来源于《计算机科学》期刊2013年S2期）
李英顺,王德彪,丁伟祥,邹翔,徐长青[4]（2013）在《基于最大生存周期的无线传感器网络数据融合》一文中研究指出针对无线传感器网络节点能量有限并且在进行信息传输时存在数据冲突、传输延时等问题,提出并设计了基于最大生存周期的无线传感器网络数据融合算法.该算法将均匀分布或非均匀的整个网络中的节点分成多个簇,并根据节点的位置、分布密度和剩余能量等信息选择传输数据的方式,从而形成传输数据的最短路径.根据集中式TDMA(时分多址)调度模型并运用基于微粒群的Pareto优化方法,使得网络在完成规定的信息传输时每个节点耗费的平均时隙和平均能耗最优.仿真结果表明,该算法不但可以最大化网络的生存时间,还可以有效地降低数据融合时间,减少网络延时.(本文来源于《沈阳工业大学学报》期刊2013年04期）
李蓉,冯志勇,田辉,王莹[5]（2012）在《延长无线传感器网络生存周期的跨层算法》一文中研究指出为了延长无线传感器网络(WSNs)的生存周期,提出了联合优化物理层和网络层的跨层算法.首先通过物理层的功率控制方法,初步确定可能参与通信传输的传感器节点候选集;然后在节点候选集中,综合考虑传感器节点的接入概率、端到端通信链路的单跳成功传输概率和端到端通信链路的能量效率,以达到均衡性地进行网络层路由选择的目的,实现传感器网络的端到端通信传输过程.仿真结果表明,在保证能量效率的同时,该算法可以有效地延长无线传感器网络的生存周期.(本文来源于《北京邮电大学学报》期刊2012年02期）
掌明[6]（2007）在《基于最大生存周期的无线传感器网络能量模型研究》一文中研究指出在分析了无线传感器网络的应用和特性的基础上,从节点能量计算模型、节点的能量消耗模型和状态转换模型3个方面论述了无线传感器网络的系统能量模型,通过引入Flag标志和长期睡眠状态机制来防止网络中的某些节点因为过早耗尽能量而死亡,从而实现无线传感器络中节点的能量均衡和网络生存周期的最大化,对无线传感器网络的应用和研究有着深远的意义。(本文来源于《现代电子技术》期刊2007年21期）
网络生存周期论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
针对无线多跳自组织网络由于结构缺陷所造成的生存周期短的问题,提出了一种延长该网络生存周期的方法。通过在圆形区域内搜索中间节点,以2跳数据转发代替原有的1跳转发过程,在降低源节点发送功率的同时减少整个转发过程的能量损耗。公式推导验证了方法的可行性,通过MATLAB仿真对整个传输过程的节能效果进行分析,并给出了方案实施的流程图。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
网络生存周期论文参考文献
[1].张继.多跳无线网络中最大化生存周期的协作路由算法研究[D].湖南大学.2017
[2].李昀,安珊珊,朱峥.延长无线多跳自组织网络生存周期的方法[J].无线电通信技术.2013
[3].张振宇,赵秋伶.最大生存周期的无线传感器网络数据融合算法[J].计算机科学.2013
[4].李英顺,王德彪,丁伟祥,邹翔,徐长青.基于最大生存周期的无线传感器网络数据融合[J].沈阳工业大学学报.2013
[5].李蓉,冯志勇,田辉,王莹.延长无线传感器网络生存周期的跨层算法[J].北京邮电大学学报.2012
[6].掌明.基于最大生存周期的无线传感器网络能量模型研究[J].现代电子技术.2007