针对Quasi-UDG模型下无线传感器网络随机部署的拓扑特征,提出了一种非测距基于权重的定位算法EWLS(Enhanced Weighted Least Square).首先,设计出一种节点跳数和距离关系估计的方法,然后依据跳数值与距离关系的概率表达式,给出EWLS定位...针对Quasi-UDG模型下无线传感器网络随机部署的拓扑特征,提出了一种非测距基于权重的定位算法EWLS(Enhanced Weighted Least Square).首先,设计出一种节点跳数和距离关系估计的方法,然后依据跳数值与距离关系的概率表达式,给出EWLS定位算法中节点测量距离信息的权重.仿真实验表明,在不同的锚节点密度、Quasi-UDG模型因子和平均邻居节点数的参数下,EWLS算法定位误差较小,同最小均方误差相比,有效地提高了节点定位的精度.展开更多
本文针对无线传感器网络不规则拓扑条件下提出了一种新的定位方法，拓扑分割定位法（Localization Algorithm Based on Topology Segmentation，LATS）．首先，根据锚节点之间每跳数距离，采用动态阈值将不规则拓扑形状分割为规则区域...本文针对无线传感器网络不规则拓扑条件下提出了一种新的定位方法，拓扑分割定位法（Localization Algorithm Based on Topology Segmentation，LATS）．首先，根据锚节点之间每跳数距离，采用动态阈值将不规则拓扑形状分割为规则区域．然后，采用计算几何的方法构建规则区域的凸边界，得到有效的锚节点信息用于未知节点定位．并在此基础上设计了一种锚节点选择策略，大大减少了节点位置估计的误差．最后进行了算法的性能评价和分析，结果表明算法计算复杂度较低，在不规则拓扑条件下具有较高的精度．展开更多
命名数据网络(Named Data Networking,NDN)是以内容为中心的新型网络架构,其随处缓存策略存在缓存冗余过多、邻居缓存利用率低等问题,导致缓存空间的浪费及缓存效率的低下.本文提出的融合沿路径非协作和路径外协作的缓存路由机制(K-Medo...命名数据网络(Named Data Networking,NDN)是以内容为中心的新型网络架构,其随处缓存策略存在缓存冗余过多、邻居缓存利用率低等问题,导致缓存空间的浪费及缓存效率的低下.本文提出的融合沿路径非协作和路径外协作的缓存路由机制(K-Medoids Hash Routing,KMHR),使用K-medoids算法选取层次簇内的中心点,并针对不同流行度的内容分别采用Hash路由及最短路径路由,保证簇内高流行度内容的精确定位和唯一性,降低缓存冗余,提高缓存效率.通过真实网络拓扑仿真得出,KMHR机制具有最低的请求时间、最优的路由增益和较少的缓存内容数量.展开更多
文摘针对Quasi-UDG模型下无线传感器网络随机部署的拓扑特征,提出了一种非测距基于权重的定位算法EWLS(Enhanced Weighted Least Square).首先,设计出一种节点跳数和距离关系估计的方法,然后依据跳数值与距离关系的概率表达式,给出EWLS定位算法中节点测量距离信息的权重.仿真实验表明,在不同的锚节点密度、Quasi-UDG模型因子和平均邻居节点数的参数下,EWLS算法定位误差较小,同最小均方误差相比,有效地提高了节点定位的精度.
文摘本文针对无线传感器网络不规则拓扑条件下提出了一种新的定位方法，拓扑分割定位法（Localization Algorithm Based on Topology Segmentation，LATS）．首先，根据锚节点之间每跳数距离，采用动态阈值将不规则拓扑形状分割为规则区域．然后，采用计算几何的方法构建规则区域的凸边界，得到有效的锚节点信息用于未知节点定位．并在此基础上设计了一种锚节点选择策略，大大减少了节点位置估计的误差．最后进行了算法的性能评价和分析，结果表明算法计算复杂度较低，在不规则拓扑条件下具有较高的精度．
文摘命名数据网络(Named Data Networking,NDN)是以内容为中心的新型网络架构,其随处缓存策略存在缓存冗余过多、邻居缓存利用率低等问题,导致缓存空间的浪费及缓存效率的低下.本文提出的融合沿路径非协作和路径外协作的缓存路由机制(K-Medoids Hash Routing,KMHR),使用K-medoids算法选取层次簇内的中心点,并针对不同流行度的内容分别采用Hash路由及最短路径路由,保证簇内高流行度内容的精确定位和唯一性,降低缓存冗余,提高缓存效率.通过真实网络拓扑仿真得出,KMHR机制具有最低的请求时间、最优的路由增益和较少的缓存内容数量.
