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WSNs中基于量子蚁群的智能配电网QoS路由算法被引量：2: 2022年; 为了建立保障智能配电网(SDN)通信服务质量(QoS)需求的路由机制,提出一种配电网中基于量子蚁群优化的无线传感器网络(WSNs)改进路由算法(SDN-QACO)。首先建立优化SDN数据传输模型;然后分析配电网不同通信业务的QoS需求;在路由阶段引入QACO算法,在期望启发式中引入邻节点距离、剩余能量因素,在信息素启发式中综合考虑时延与丢包率来更新信息素浓度,利用其全局寻优和快速收敛的优点,搜寻到数据传输的最短路径,以优先保证算法的实用性。通过与传统ACO算法和一种保障QoS的面向配电通信网的WMSNs多路径路由(MRFD)算法进行仿真实验比较,该算法能更好地平衡网络能耗,降低数据丢包率与延迟,从而有效保障了智能配电终端通信业务的QoS。; 杨佳伍应旭许强; 关键词：无线传感器网络智能配电网路由算法服务质量

一种改进的低压电力线载波通信压缩感知信道估计方法被引量：9: 2019年; 针对低压电力线通信信道多径传输的特点,建立了低压电力线载波通信多径信道传输特性的数学模型。结合正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)技术强大的抗干扰和抗频率选择性衰落的特点,提出了一种基于压缩感知(compressed sensing,CS)的广义正交匹配追踪(generalized orthogonal matching pursuit,GOMP)改进算法。该算法以傅里叶基作为稀疏基,将傅里叶变换的共轭对称性与原子选择的相关性相结合。仿真结果表明:改进算法和最小二乘(least square,LS)算法等传统方法相比有更好的估计性能;和其他压缩感知算法相比,能克服稀疏度未知的缺点,并在原子选择方面进行了优化,提高了信道估计的精度和效率,为低压电力线载波通信系统提供更加优化、稳定的信道估计方案。; 邹劲松潘东洋周启武董淳; 关键词：电力线载波正交频分复用压缩感知信道估计

一种节点休眠水下无线传感器网络路由算法被引量：4: 2020年; 针对水下无线传感器网络生命周期短以及无法保持较好的网络覆盖率问题,提出一种基于节点休眠策略的QACO-LEACH-U分簇路由算法,并将其用于水下无线传感器网络中。首先,令冗余度较高的节点进入休眠状态,当有死亡节点出现时,唤醒临近节点从而保持网络覆盖率;然后,在路由阶段引入量子蚁群算法,搜寻到最优路由路径并进行数据传输。仿真结果表明:与NULCPR和CPCA-SM路由算法相比,本文算法更好地提高了水下网络覆盖率,降低了网络能耗,延长了网络生命周期。; 杨佳顾耀华许强刘晓丽; 关键词：水下无线传感器网络路由算法

一种新的异构无线传感器网络分簇路由协议被引量：15: 2020年; 针对异构无线传感器网络(WSNs)中存在簇头节点负载过重、附近节点能量消耗不均和系统鲁棒性差的问题,提出了一种基于双簇头的异构无线传感器网络分簇路由算法。利用量子优化算法与粒子群优化算法结合构建双簇头的网络模型来解决节点能量消耗的问题;优化主副簇头适应值函数,使簇头分布合理,提高系统鲁棒性;建立簇头与基站边的权值,构建有向连通图,采用最小生成树进行簇间通信,减少节点能耗。通过大量仿真实验验证表明:该算法有效降低网络能耗,提高系统鲁棒性,延长网络生命周期。; 杨佳刘晓丽许强; 关键词：能量异构双簇头量子粒子群优化算法

WCE能量受限的充电路径规划算法: 2023年; 在中小网络规模使用单个无线移动充电设备(WCE)能够有效地为无线传感器网络(WSNs)节点持续提供能量。针对WCE行驶距离和充电容量受限而导致的充电效果不佳的问题,提出了一种基于节点充电优先级的路径规划算法MMAS-CNP。为了防止网络节点大量死亡而无法通信,先确定满足节点正常工作的最低能量阈值,再确定剩余能量低于能量阈值的节点之间的充电优先级,最后在WCE行驶距离和充电容量均受限时,运用最大-最小蚂蚁算法实现WCE为优先级高的节点充电的路径规划。与现有NJNP和MMAS-CM算法相比,MMAS-CNP算法能有效地降低节点的失效率,延长网络寿命。; 杨佳盛欢许强; 关键词：路径规划

基于QEA优化的WSNs簇间路由策略: 2014年; 无线传感器网络(WSNs)路由协议中采用多跳通信方式在一定程度上解决了单跳方式下簇头节点过早失能的问题,增强了网络通信的稳定性,提高网络能量的利用效率。但多跳方式使距离基站较近的簇头节点由于承担了大量数据转发任务,从而造成其过早死亡,出现网络空洞,缩短了生存周期。针对以上问题,提出基于量子进化算法(QEA)优化的分簇路由策略,通过QEA的多样性、快速收敛性、全局搜索能力强等特点,进行簇间路由的优化,从而有效均衡了簇头节点间的能耗。仿真结果表明:与经典LEACH协议和EEUC协议相比,基于QEA优化的簇间路由策略可以有效均衡簇头节点间能耗,延长网络生存周期。; 余成波赵西超杨佳田引黎晏绍奎代琪怡; 关键词：量子进化算法无线传感器网络能量均衡

基于改进量子遗传算法的WSNs多路径路由研究被引量：1: 2014年; 最优路径搜寻和能量优化是无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)研究的两大关键性问题,基于簇结构的无线传感器网络模型,将改进的量子遗传算法引入WSNs网络层节能路由算法研究中,选取多条较优染色体代替一条最优染色体指导群体的进化;采用动态的量子旋转门调整策略,避免算法收敛于局部最优解;利用球面坐标角度对量子遗传算法编码,降低算法的复杂度;以路由所耗能量为优化目标,构造适应度函数。与基于传统遗传算法(genetic algorithm,GA)、标准量子遗传算法(quantum genetic algorithms,QGA)的多路径路由进行比较,实验表明,该算法比基于GA,QGA算法的多路径路由具有更低的网络能量消耗,更长的网络生存周期。; 张兢王猛杨超; 关键词：多路径路由

基于WSNs的架空输电线路山火监控定位算法被引量：1: 2022年; 为解决经典定位算法应用在输电线路走廊火灾监控时定位精度低、噪声影响大的问题,提出了一种架空输电线路山火监控定位算法。在求解未知节点到锚节点距离时,引入反向传播(BP)神经网络,以信号接收强度和最小跳数为输入量,建立距离预测模型,然后采用双曲线法估算未知节点坐标。通过与传统DV-Hop与接收信号强度指示(RSSI)算法进行仿真实验比较,该算法具有更好的定位精度,对环境噪声也有较强的抗干扰能力,从而有效保障了架空线路山火监控定位的精确性。; 杨佳文斌许强; 关键词：无线传感器网络反向传播神经网络

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重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJ130834)