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    基于改進(jìn)蟻群算法的無線通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲亟M

    2019-10-15 10:23:54連和謬
    關(guān)鍵詞:網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?/a>鏈路傳輸

    連和謬

    (閩南理工學(xué)院,福建 石獅 362700)

    0 引言

    無線通信網(wǎng)絡(luò)是采用無線傳感節(jié)點實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐ㄐ啪W(wǎng)絡(luò),無線通信網(wǎng)絡(luò)承載著大量的數(shù)據(jù)信息,需要對無線通信網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)重組,構(gòu)建無線通信網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化組網(wǎng)結(jié)構(gòu)模型,降低無線通信網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)穆窂介_銷,提高無線通信網(wǎng)絡(luò)的傳輸能力.研究無線通信網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)設(shè)計方法,對提高無線通信網(wǎng)絡(luò)的傳輸能力方面具有重要意義[1],相關(guān)的無線通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)設(shè)計研究受到人們的極大關(guān)注.對無線通信網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)設(shè)計是建立在網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化組網(wǎng)設(shè)計基礎(chǔ)上,采用構(gòu)建無線通信網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點拓?fù)淠P?,能實現(xiàn)大容量的數(shù)據(jù)存儲和高寬帶網(wǎng)絡(luò)傳輸,當(dāng)前,對無線通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲亟M方法主要有最短路徑方法[2],該方法對大規(guī)模的無線通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點重組的開銷較大,自適應(yīng)性不好.對此,提出基于改進(jìn)蟻群算法的無線通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲亟M方法.構(gòu)建無線通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)模型,采用4元組模型構(gòu)建無線通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的初始拓?fù)浞植冀Y(jié)構(gòu)模型,進(jìn)行無線通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涔?jié)點的線性結(jié)構(gòu)分解采用改進(jìn)的蟻群算法進(jìn)行無線通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲亟M,實現(xiàn)無線通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的分布式優(yōu)化設(shè)計,提高無線通信網(wǎng)絡(luò)的傳輸性能.最后進(jìn)行仿真實驗分析,得出有效性結(jié)論.

    1 初始拓?fù)浞植冀Y(jié)構(gòu)模型和節(jié)點部署

    1.1 無線通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的初始拓?fù)浞植冀Y(jié)構(gòu)模型

    為了實現(xiàn)對無線通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲亟M設(shè)計,首先采用四元組模型構(gòu)建無線通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的初始拓?fù)浞植冀Y(jié)構(gòu)模型,通過對無線通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的傳輸鏈路結(jié)構(gòu)重組,進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)輸出節(jié)點的自適應(yīng)優(yōu)化部署,構(gòu)建無線通信網(wǎng)絡(luò)的信息組合模型,采用最短路徑尋優(yōu)方法[3],進(jìn)行無線通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涔?jié)點的優(yōu)化拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)設(shè)計,假設(shè)無線通信網(wǎng)絡(luò)路由節(jié)點的初始位置為Z,節(jié)點的鏈路開銷采用4元組表示為:{S1,S2,…,SL},無線通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點采用無向圖G=(V,E)設(shè)計,用dG(u,v)表示無線通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖G中從u到v的歐式距離,輸出層初始權(quán)值為Rz,以輸出層初始權(quán)值為鏈路通信的帶寬進(jìn)行自適應(yīng)尋優(yōu),結(jié)合模糊特征提取方法進(jìn)行無線通信網(wǎng)絡(luò)分簇節(jié)點傳輸控制,簇頭節(jié)點v=head(e)表示整個無線通信網(wǎng)絡(luò)傳輸鏈路e的頭,設(shè)計無線通信網(wǎng)絡(luò)無向圖G=(V,E,W),用dG(u,v)表示無線通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱DG中從u到v最小跳數(shù),在連通圖區(qū)域內(nèi),構(gòu)建拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)G,V表示無線通信網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點集,V2表示任意兩點邊集,得到無線通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的在重組的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中的信息覆蓋集Si(i=1,2,…,L)滿足以下條件:

    Si∩Sj=φ,?i≠j.

    (1)

    (2)

    上式中,MIS為無線通信網(wǎng)絡(luò)在信息覆蓋區(qū)域S產(chǎn)生的路徑開銷,在無線通信網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用層中進(jìn)行節(jié)點最優(yōu)選擇設(shè)計,根據(jù)簇頭節(jié)點的吞吐量,得到各個節(jié)點單獨傳送數(shù)據(jù)的消耗能量為:

    (3)

    假設(shè)傳輸路徑中第i個節(jié)點的路徑開銷具有確定性,在無線通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涔?jié)點的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中,若vi是vj的子節(jié)點,利用圖1所示的線性結(jié)構(gòu)進(jìn)行無線通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的分布式部署設(shè)計,得到節(jié)點vi到sink的最大跳數(shù)hop_count_max(vi,v0).

    在圖1所示的無線通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點初始節(jié)點拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)模型中,假設(shè)無線通信網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸?shù)膸挒棣?γ,在sink周圍節(jié)點,可靠鄰居協(xié)作的控制模型滿足:

    (4)

    采用4元組模型構(gòu)建無線通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的初始拓?fù)浞植冀Y(jié)構(gòu)模型,進(jìn)行無線通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涔?jié)點的線性結(jié)構(gòu)分解,Sink收集的能量記為:

    (5)

    將無線通信網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臅r間T等分為N+1個時間段,基于歷史數(shù)據(jù)和可靠鄰居節(jié)點部署的方法,進(jìn)行無線通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的初始拓?fù)浞植冀Y(jié)構(gòu)設(shè)計[4].

    1.2 節(jié)點優(yōu)化部署

    構(gòu)建無線通信網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點優(yōu)化部署模型,建立時空協(xié)作評估模型,實現(xiàn)對無線通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點傳輸數(shù)據(jù)的融合聚類處理[5],得到節(jié)點的聚合模型如圖2所示.

    圖1 無線通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點分布的線性結(jié)構(gòu)圖2 無線通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的聚合模型

    令無線通信網(wǎng)絡(luò)鏈路模型中的輸出功率損失為pi,pk和pk+1,對應(yīng)的無線通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的傳輸速率分別表述為ri,rk和rk+1,構(gòu)建無線通信網(wǎng)絡(luò)傳輸鏈路的優(yōu)化控制模型,采用自適應(yīng)鏈路尋優(yōu)方法,進(jìn)行無線通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點拓?fù)渲亟M,得到信道結(jié)構(gòu)關(guān)系:

    (6)

    (7)

    (8)

    根據(jù)差量閾值進(jìn)行無線通信網(wǎng)絡(luò)的空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)重組,假設(shè)N個節(jié)點隨機部署在預(yù)定監(jiān)測區(qū)域內(nèi),網(wǎng)絡(luò)節(jié)點輸出的離散頻譜為:

    R1(k)=R2(k)exp(-jω0Tp/2),k=0,1,…,(N-3)/2.

    (9)

    R2(k)=Akexp(jφk),k=0,1,…,(N-3)/2.

    (10)

    當(dāng)無線通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涔?jié)點中的發(fā)射功率趨于恒定值,節(jié)點歷史數(shù)據(jù)與可靠鄰居數(shù)據(jù)的協(xié)作量減少,節(jié)點間的邊集為:

    (11)

    構(gòu)建無線網(wǎng)絡(luò)混合匯聚節(jié)點離散控制模型,當(dāng)均衡調(diào)度因子mj小于1,提取無線網(wǎng)絡(luò)混合匯聚節(jié)點數(shù)據(jù)的空間波譜,得到數(shù)據(jù)優(yōu)化傳輸?shù)母怕拭芏群瘮?shù)為:

    (12)

    根據(jù)提取的無線網(wǎng)絡(luò)傳輸混合匯聚節(jié)點的關(guān)聯(lián)特征量,采用頻譜波束形成方法進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸過程中的增益控制,實現(xiàn)無線通信網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點優(yōu)化部署和拓?fù)渲亟M,提高網(wǎng)絡(luò)輸出的穩(wěn)定性[6].

    2 無線通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲亟M優(yōu)化

    2.1 特征提取

    在上述采用4元組模型構(gòu)建無線通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的初始拓?fù)浞植冀Y(jié)構(gòu)模型并進(jìn)行節(jié)點優(yōu)化部署設(shè)計的基礎(chǔ)上,進(jìn)行無線通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲亟M設(shè)計提取無線通信網(wǎng)絡(luò)傳輸信道的關(guān)聯(lián)特征量,采用頻譜特征分解方法進(jìn)行線性結(jié)構(gòu)重組,由于無線通信網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點Va與Ca相互獨立,計算Source節(jié)點的傳輸比特率,采用空間網(wǎng)格劃分方法[7],得到網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)臅r延Ta和均值ta:

    (13)

    (14)

    (15)

    采用頻譜特征分解方法,得到無線通信網(wǎng)絡(luò)的空間分配模型為:

    (16)

    (17)

    構(gòu)建無線通信網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸?shù)碾x散特征分布序列為x,采用無線擴頻技術(shù)進(jìn)行無線通信網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)募訖?quán)融合,得到輸出信息融合結(jié)果為:

    (18)

    在閉環(huán)區(qū)域中計算描述無線通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的關(guān)聯(lián)特征量[8],得到無線通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)重組的最優(yōu)迭代函數(shù)為:

    (19)

    采用頻譜相關(guān)性檢測方法,得到無線通信網(wǎng)絡(luò)混合鏈路開銷:

    (20)

    采用分組檢測方法,進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的自適應(yīng)傳輸和穩(wěn)定性控制,得到信道的輸出容量向量為y=[y1,y2,…,yN]T,定義 State(vi) 表示節(jié)點狀態(tài),得到無線通信網(wǎng)絡(luò)可靠鄰居的樣本空間重構(gòu)模型為:

    (21)

    其中,x(t)=[x1(t),x2(t),…,xt(t)]T是無線通信網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)特征量,根據(jù)提取的無線通信網(wǎng)絡(luò)傳輸信道的關(guān)聯(lián)特征量,采用頻譜特征分解方法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲亟M[9].

    2.2 蟻群算法尋優(yōu)

    采用改進(jìn)的蟻群算法進(jìn)行無線通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲亟M,實現(xiàn)無線通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的分布式優(yōu)化設(shè)計,假設(shè)蟻群的初始位置為:

    (22)

    其中個體極值pbest,對無線通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)重組的蟻群個體全局極值解為:

    (23)

    (24)

    蟻群在拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)重組過程中更新自身的速度和位置:

    (25)

    xt=xt-1+vt.

    (26)

    其中:vt是螞蟻當(dāng)前的速度,xt是螞蟻的適應(yīng)度值.c1和c2是操作算子常數(shù),μ值的選取應(yīng)滿足:

    (27)

    (28)

    考慮全局優(yōu)化問題min{f(x)},采用蟻群算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲亟M的問題轉(zhuǎn)化為:

    (29)

    綜上分析,采用改進(jìn)的蟻群算法進(jìn)行無線通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲亟M,實現(xiàn)無線通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的分布式優(yōu)化設(shè)計,提高無線通信網(wǎng)絡(luò)的傳輸性能[10].

    3 仿真實驗與結(jié)果分析

    為了驗證該方法在實現(xiàn)無線通信網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)渲亟M和優(yōu)化傳輸?shù)男阅埽M(jìn)行仿真實驗分析,實驗采用Matlab設(shè)計,無線通信網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點分布區(qū)域為600 m×600 m的均勻線陣區(qū)域,無線通信網(wǎng)絡(luò)混合匯聚節(jié)點數(shù)目設(shè)定為200,蟻群算法的模因組數(shù)10個,蟻群個體數(shù)為1 200,通信網(wǎng)絡(luò)的載波頻率為600 KHz,網(wǎng)絡(luò)節(jié)點拓?fù)涞倪\行迭代12 000次,根據(jù)上述仿真參量設(shè)定,進(jìn)行無線通信網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)渲亟M,得到網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)拇a元分布3所示.

    以圖3的數(shù)據(jù)為研究對象,進(jìn)行無線通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涔?jié)點的線性結(jié)構(gòu)分解,提取無線通信網(wǎng)絡(luò)傳輸信道的關(guān)聯(lián)特征量,實現(xiàn)節(jié)點的結(jié)構(gòu)重組,得到重組后的能量開銷對比如圖4所示.

    分析圖4得知,采用改進(jìn)方法進(jìn)行無線通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲亟M的輸出能量開銷較小,測試輸出誤碼和傳輸時延,得到對比結(jié)果如圖5所示.

    分析上述仿真結(jié)果得知,采用該方法進(jìn)行無線通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲亟M能提高網(wǎng)絡(luò)的連通性,輸出穩(wěn)定性較好,傳輸誤碼率較低.

    圖3 無線通信網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)拇a元分布圖4 拓?fù)渲亟M的能量開銷對比

    圖5 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲亟M的輸出性能對比

    4 結(jié)語

    構(gòu)建無線通信網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化組網(wǎng)結(jié)構(gòu)模型,降低無線通信網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)穆窂介_銷,提高無線通信網(wǎng)絡(luò)的傳輸能力.提出基于改進(jìn)蟻群算法的無線通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲亟M方法.構(gòu)建無線通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)模型,采用4元組模型構(gòu)建無線通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的初始拓?fù)浞植冀Y(jié)構(gòu)模型,進(jìn)行無線通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涔?jié)點的線性結(jié)構(gòu)分解,提取無線通信網(wǎng)絡(luò)傳輸信道的關(guān)聯(lián)特征量,采用頻譜特征分解方法,實現(xiàn)無線通信網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)設(shè)計,采用改進(jìn)的蟻群算法進(jìn)行無線通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲亟M,實現(xiàn)無線通信網(wǎng)絡(luò)節(jié)點的分布式優(yōu)化設(shè)計,提高無線通信網(wǎng)絡(luò)的傳輸性能.仿真結(jié)果表明,采用該方法進(jìn)行無線通信網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲亟M能提高網(wǎng)絡(luò)的連通性,輸出穩(wěn)定性較好,傳輸誤碼率較低,具有很好的應(yīng)用性.

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