认知学习:电磁频谱空间机器学习新范式 被引量：5

1

作者 阮天宸 吴启晖 +2 位作者 赵世瑾 周福辉 黄洋 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期1430-1442,共13页

随着无线设备及其应用呈现指数级增长,以及各种无线技术的出现,电磁频谱环境呈现环境多域、态势多维、应用多样、行为多变、信号密集的复杂特性.通过对海量数据进行即时有效的分析和处理,实现有效的频谱资源管控,对于频谱高效利用和电... 随着无线设备及其应用呈现指数级增长,以及各种无线技术的出现,电磁频谱环境呈现环境多域、态势多维、应用多样、行为多变、信号密集的复杂特性.通过对海量数据进行即时有效的分析和处理,实现有效的频谱资源管控,对于频谱高效利用和电磁致胜显得尤为重要.以机器学习为代表的智能技术方法为电磁频谱数据分析提供了新的发展机遇,目前其已经应用于无线网络、频谱管理、资源管理等场景.然而,将机器学习应用于电磁频谱空间存在许多挑战.因为电磁频谱空间环境任务动态变化、高质量标记样本稀缺、频谱决策对高实时性的需求、知识利用和迁移困难等难点,现有机器学习算法难以很好地适用于电磁频谱空间的智能认知和决策.以干扰识别的研究为例,传统的技术包括信号特征提取和模式识别两个阶段.随着计算机算力的进步,深度学习技术凭借强大的特征表征能力逐渐占据主导地位.然而电磁频谱空间环境和数据往往存在未知、动态变化等不确定性因素,深度学习难以快速学习和适应未观测到的任务,其泛化性较差,且依赖大量高质量标记样本和人工调整超参数进行离线训练.因此,尽管深度学习在大多数研究场景中展现出了传统机器学习难以望其项背的结果,传统的机器学习图像识别模型仍然在某些场景中具备优势.在干扰识别中,若根据环境和任务特征动态地调度传统机器学习算法和深度学习算法及其超参数,则可以避免单一算法的缺陷,使总体性能得到改善.由此可见,提出一个能够自适应动态环境与任务、不断积累新知识、对错误样本数据具有鲁棒性、部分可解释的学习范式,对于从感知智能向认知智能跨越、迈向通用人工智能具有重要的研究意义和实际应用价值.本文从频谱特性出发,提出了电磁频谱空间机器学习新范式:认知学习,试图在“认知”的层面使用机器学习技术.认知学习范式包括离线训练、在线执行、在线结果反馈、离线自学习过程,对应大脑认知机制的执行控制和内省过程.离线训练探索算法结构和超参数与环境和任务的匹配关系,在线时能够有效地根据实际环境执行快速决策,选择合适的算法和超参数并输出学习结果,同时利用学习结果的反馈传递进行离线自学习的自我优化,形成离线-在线-离线的结构.具体来说,认知特征提取模块建立环境和任务特征与算法类型和超参数之间的匹配关系,从而得到合适的算法类型和超参数;记忆模块调用具体算法和超参数值,进行算法的重构;学习网络模块根据数据执行所选择的算法,输出在线学习结果;认知评估模块对在线学习结果进行内省,调整记忆中的频谱数据库与认知案例库,更新最合适的算法和超参数.在离线阶段,根据当前的学习结果判断是否将其作为新的认知案例存储至记忆空间;认知控制模块重新训练算法和超参数的选择,从而不断优化算法和超参数选择性能.此外,本文揭示了认知学习中的动态匹配定理和最优匹配定理,并根据没有免费午餐定理的思路完成了定理证明.动态匹配定理论证了最优算法和超参数的存在性与动态性,即对于任意环境和任务,总存在一组性能最优的算法和超参数.不同的环境与任务对应不同的最佳算法和超参数,并且本文提出的框架可以为动态环境和任务选择出这组算法和超参数.本文还揭示了最优匹配定理,即当算法和超参数选择的知识增加时,候选的算法类型和超参数搜索空间减小,能够选择到最合适的算法类型和超参数的概率提升.本文设计了一种面向干扰识别的认知学习方案.通过认知特征提取,基于差异性的任务需求和信号模态,对不同问题采取不同算法和超参数产生测试结果,生成认知案例库.将大量认知案例作为训练样本训练算法和超参数选择的神经网络.对于神经网络结构,采用了径向基函数神经网络,其优势是隐藏单元的数量不需要手动设置.当各种问题特征的训练样本数量增加时,隐藏层的大小可以根据近似线性相关准则自动扩展,缓解了神经网络中灾难性遗忘的问题.本文进行了不同数据集和不同识别要求情况下的干扰识别仿真.仿真结果表明,所提框架能适应动态变化的环境和任务、能通过自学习提升性能、能缓解错误标记样本的影响,对电磁频谱空间机器学习的发展具有启发式意义.认知学习的发展仍有进步空间,未来需要从多模态计算、知识的可解释性、大规模任务、学习架构的可扩展性等方向寻求突破. 展开更多

关键词 电磁频谱空间 机器学习 认知学习 算法选择 干扰识别

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圆与非圆信号混合入射下的低复杂度分布式信源DOA估计算法 被引量：1

2

作者 陈开源 李嘉琪 张小飞 《信号处理》 北大核心 2025年第5期958-966,共9页

传统的波达方向(Direction-of-Arrival,DOA)估计算法通常基于理想的点信源模型进行理论推导和算法设计,而随着社会的发展,越来越多的测向定位需求以密集的城市环境为背景,比如针对城区低空无人机的定位工作,一般的点信源模型已经无法准... 传统的波达方向(Direction-of-Arrival,DOA)估计算法通常基于理想的点信源模型进行理论推导和算法设计,而随着社会的发展,越来越多的测向定位需求以密集的城市环境为背景,比如针对城区低空无人机的定位工作,一般的点信源模型已经无法准确描述这样的环境,这种情况应当采用分布式信源的建模方法。同时,许多传统的算法仅考虑空间中所有信源发射相同类型信号的情况,比如仅针对圆信源或非圆信源设计的算法,这些算法不能有效处理两类信源并存的情况。为了解决上述问题,本文提出了一种在圆和非圆信号混合背景下的低复杂度相干分布式(Coherently Distributed,CD)信源DOA估计方法。首先,本文采用相干分布式信源进行建模,推导了圆信号和严格非圆信号同时入射到均匀线阵的信号模型,充分利用了空间中非圆信号的非圆相位信息构造增广输出信号模型;接着,基于广义旋转不变性降秩的原理,我们推导并设计了在混合源场景下的代价函数;最后通过一维谱峰搜索,完成信源的中心DOA估计。本文通过数值仿真分析全面对比所提算法以及其他算法之间的性能,表明了所提算法在复杂度和参数估计精度之间达到了更好的平衡,充分考虑到非圆相位的所包含的信息,同时有着更加广泛的适用性,有着良好的应用前景。 展开更多

关键词 波达方向估计 分布式信源 圆与非圆信号 旋转不变性

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基于蛙跳博弈优化算法的认知频谱分配 被引量：4

3

作者 蒋孜浩 秦宁宁 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期800-808,共9页

为有效分配与使用认知传感器网络中存在的空闲频谱,提高网络的吞吐量,提出了一种基于蛙跳博弈优化算法(Improve Swarm optimization method based on Leapfrog Game,ISLG)的认知频谱分配方案。节点采用双天线降低路由中的信道冲突概率,... 为有效分配与使用认知传感器网络中存在的空闲频谱,提高网络的吞吐量,提出了一种基于蛙跳博弈优化算法(Improve Swarm optimization method based on Leapfrog Game,ISLG)的认知频谱分配方案。节点采用双天线降低路由中的信道冲突概率,并针对在认知无线传感器网络(Cognitive Radio Sensor Networks,CRSN)中使用传统路由方案容易导致的节点间路由限制与热区问题,提出了基于三角剖分分层的自适应路由(Adaptive PU Quantity Routing Based on Triangulation Layering,APRT),通过避免路由中多枝节点出现的方式增加网络吞吐。频谱分配中,基于主用户位置信息,以蛙跳博弈基础寻优的分配群进行再移动,提高了频谱分配的可靠性。仿真实验表明,相比其他经典群优化算法,所提方案可以有效提高全局搜索能力,频谱分配后的系统吞吐量有了明显提升。 展开更多

关键词 认知无线传感器网络 频谱分配 博弈论 网络吞吐

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一种动态校正的信号双尺度近邻定位方法 被引量：2

4

作者 孙顺远 朱红洲 秦宁宁 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期93-100,共8页

在大型室内定位场景中,利用接收信号强度的指纹定位算法存在信号传播不稳定、计算复杂度高以及定位精度低等问题。为解决该问题,提出一种动态校正的信号双尺度近邻定位算法。根据目标区域的物理连通性,采用一对多支持向量机构建分区模型... 在大型室内定位场景中,利用接收信号强度的指纹定位算法存在信号传播不稳定、计算复杂度高以及定位精度低等问题。为解决该问题,提出一种动态校正的信号双尺度近邻定位算法。根据目标区域的物理连通性,采用一对多支持向量机构建分区模型,缩小信号变化范围,减小在线阶段的数据计算量。以高斯过程回归训练接入点信号距离模型预测分区路径损耗特性,校正信号波动值,使定位结果更加稳定。在线阶段,引入斯皮尔曼相似系数来衡量信号间的相似度,减小指纹库中异常值带来的影响,基于动态邻近算法计算信号间的差异值,然后使用Blending模型融合算法将这两种尺度进行线性融合,建立具备动态高斯校正能力的双尺度近邻定位算法,并设计环境参数自适应获取近邻k值,减小环境噪声的影响,克服了单一的信号尺度易导致定位结果波动较大的问题。测试结果表明,所提算法在房间和走廊区域定位精度均小于0.5173 m,相较于传统算法,定位精度提升约25%以上。 展开更多

关键词 室内定位 指纹定位 分区 高斯过程回归 信号双尺度

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机会无人机辅助数据收集的组网和资源分配方法

5

作者 孙伟皓 王海 +1 位作者 秦蓁 屈毓锛 《电子与信息学报》 北大核心 2025年第5期1381-1391,共11页

配备存储部件的机会无人机打开了数据传输的机会时间窗口,在低空数据收集系统中呈现巨大的潜力。为了提高数据收集效率,移动用户可以主动组网,将数据预先集聚到具备位置优势的簇头节点,由簇头节点负责上传,实现时空维度的流量塑形。该... 配备存储部件的机会无人机打开了数据传输的机会时间窗口,在低空数据收集系统中呈现巨大的潜力。为了提高数据收集效率,移动用户可以主动组网,将数据预先集聚到具备位置优势的簇头节点,由簇头节点负责上传,实现时空维度的流量塑形。该文研究了机会无人机辅助数据收集的组网和资源分配方法。具体而言,如何根据机会无人机的既定航迹,通过联合优化用户的子网数据传输策略、子网资源分配策略和子网形成策略,最大化全网数据上传总量。上述问题高度耦合且具有海量的状态空间,较难求解。该文通过推导闭式表达式求解子网数据传输和资源分配子问题,通过联盟博弈求解子网形成子问题。最终提出了一种迭代优化算法来获得具有高效、可靠、自组织和低复杂度的解决方案。仿真结果表明所提方法能够有效提升数据收集效率。同独立上传策略以及基于距离聚类和传统联盟博弈组网策略相比,所提方案的数据上传总量分别提升了56.3%,51.6%和17.8%。 展开更多

关键词 无人机辅助通信 机会传输 资源分配 联盟博弈

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一种双信标机制下的指纹库构建方法 被引量：4

6

作者 秦宁宁 吴忆松 孙顺远 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期111-119,共9页

针对室内定位研究中指纹库构建需要耗费大量人力及时间进行信号采集的问题,提出了一种基于双信标机制和径向基神经网络的指纹库扩展算法。基于双信标机制和径向基神经网络的指纹库扩展算法能够根据场景需求灵活调整信标点采样比例,兼顾... 针对室内定位研究中指纹库构建需要耗费大量人力及时间进行信号采集的问题,提出了一种基于双信标机制和径向基神经网络的指纹库扩展算法。基于双信标机制和径向基神经网络的指纹库扩展算法能够根据场景需求灵活调整信标点采样比例,兼顾随机性与均匀性的基础上,调控各维度抽样区间内均能获取一个样本值,在保证预测准确度的前提下,取得最低采样开销;采用径向基神经网络挖掘信标点位置与信号之间的深层联系,以场景特征扩充小尺度指纹库,预测待估计位置信号强度,达到扩张指纹库的目的。通过主次信标的协同,选择具备平衡指纹精度和扩张效率的最优信标点,减少采样信标数量的同时,确保定位精度。经实测场景测试,在保障预测准确率的前提下,基于双信标机制和径向基神经网络的指纹库扩展算法受益于消除信标集合的偶然性的能力,能将指纹库扩展至140%,在差值误差控制在3.1%左右的情况下,平均预测误差较现有算法降低12%以上。 展开更多

关键词 室内定位 指纹定位 指纹库构建 双信标

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动态模糊匹配下的多元相似度定位算法 被引量：1

7

作者 秦宁宁 吴忆松 杨乐 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期27-35,共9页

针对指纹定位中传统的区域划分方式无法保证区域匹配准确率的问题,提出了一种模糊匹配算法,使得匹配范围动态调整,提高定位速度的同时削弱区域划分带来匹配失准的缺陷。在位置计算阶段则结合多维相似度系数,并引入环境参量重新分配近邻... 针对指纹定位中传统的区域划分方式无法保证区域匹配准确率的问题,提出了一种模糊匹配算法,使得匹配范围动态调整,提高定位速度的同时削弱区域划分带来匹配失准的缺陷。在位置计算阶段则结合多维相似度系数,并引入环境参量重新分配近邻点权重,克服环境和设备的变化对定位带来的不利影响,降低定位误差。经实测场景测试,在保障匹配准确率的前提下,所提算法相较于全局匹配减少60%以上的指纹匹配量,且通过实验验证,定位精度较现有的算法提高17%以上。 展开更多

关键词 室内定位 指纹定位 模糊匹配 多元相似度

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“多间距+密集度”双激励下异质传感网优化部署

8

作者 秦宁宁 吴仪 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期874-881,共8页

针对异构传感器节点随机部署导致的分布不均与通信问题,论文提出一种"多间距+密集度"双激励下异质传感网的优化部署("Multi-Distance&Density"Dual-Drived Deployment Optimization for Heterogeneous Sensor N... 针对异构传感器节点随机部署导致的分布不均与通信问题,论文提出一种"多间距+密集度"双激励下异质传感网的优化部署("Multi-Distance&Density"Dual-Drived Deployment Optimization for Heterogeneous Sensor Network,DDDH)算法。从异构节点间"双向不通信"问题着手,利用异构特征建立的双向通信邻居确定异构节点的最佳部署状态;改进传统密集度概念,使节点依此获取其两跳邻居冗余信息并进行移动受力分析;设计节点步长使其受冗余程度的激励,有效指导节点克服局部最优问题。仿真验证,DDDH算法在包容异构通信差异的同时,以更高的效率均匀化网络拓扑结构,其网络的重构过程保证了对场景与异构性的低敏感度,且优于其他同类算法。 展开更多

关键词 无线传感器网络 优化覆盖 虚拟力 密集度

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无人机辅助边缘计算的能量效率最大化算法设计 被引量：21

9

作者 吴启晖 吴伟 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第10期15-24,共10页

针对无人机辅助的边缘计算系统,提出了一种两阶段交替优化算法以最大化系统能量效率,该优化问题复杂且非凸。为此,首先利用Dinkelbach方法将建模的非线性分式规划问题转换为一类等价的参数寻优问题。其次,将其拆分成2个子问题进行交替... 针对无人机辅助的边缘计算系统,提出了一种两阶段交替优化算法以最大化系统能量效率,该优化问题复杂且非凸。为此,首先利用Dinkelbach方法将建模的非线性分式规划问题转换为一类等价的参数寻优问题。其次,将其拆分成2个子问题进行交替优化。利用拉格朗日对偶法,给出了中央处理单元频率和数据比特量的闭式解。最后,所获得的解揭示了源节点选择卸载与共享自身数据和无人机中继选择转发计算结果的必要条件,以及实现更高能量效率的方法。仿真结果表明,与传统算法相比,所提算法在能量效率方面可获得最高近20倍的性能提升。 展开更多

关键词 无人机通信 移动边缘计算 中继 能量效率 资源分配

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面向空地协同移动边缘计算的服务布置策略 被引量：12

10

作者 屈毓锛 秦蓁 +5 位作者 马靖豪 戴海鹏 董超 王海 吴帆 陈贵海 《计算机学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期781-797,共17页

无人机辅助的移动边缘计算被认为是在下一代移动通信网络中能高效灵活处理时延敏感的计算密集型任务的潜力技术之一.本文研究了基于无人机的空地协同移动边缘计算的服务布置问题,具体而言,如何在满足任务时延需求和其他资源约束的情况下... 无人机辅助的移动边缘计算被认为是在下一代移动通信网络中能高效灵活处理时延敏感的计算密集型任务的潜力技术之一.本文研究了基于无人机的空地协同移动边缘计算的服务布置问题,具体而言,如何在满足任务时延需求和其他资源约束的情况下,通过联合优化无人机和地面基站的服务布置、无人机航迹、任务卸载和计算资源分配,以最小化所有用户的总能耗.由于问题的非凸和各种变量的复杂耦合,该问题属于一个非凸混合整数非线性规划问题,较难求解.本文针对多无人机和多地面基站协同提供计算服务的场景,提出了一种基于交替优化的服务布置算法.该算法通过迭代求解三个不同的子问题来获得具有收敛性保证的次优解决方案.首先,采用分支定界法求解联合服务布置和任务卸载的子问题.其次,采用连续凸逼近方法求解无人机航迹优化的子问题.然后,利用计算资源分配子问题的特性得到该子问题的闭式最优解.最后,对上述过程重复迭代,得到问题的一个次优解.仿真结果表明,相比随机布置策略、贪心布置策略、本地计算策略,所提布置策略能够大大减少用户总能耗. 展开更多

关键词 移动边缘计算 空地协同 无人机 服务布置 交替优化

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基于核函数强化学习的抗干扰频点分配 被引量：4

11

作者 江志炜 黄洋 吴启晖 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期1547-1556,共10页

针对学习未知动态的干扰图样问题,提出一种基于核函数强化学习的雷达与通信抗干扰频点协作算法。与需要获得干扰模式、参数等先验知识的研究相反,所提算法能够利用过去时隙中频点的使用情况来优化抗干扰频点分配策略。首先,通过核函数... 针对学习未知动态的干扰图样问题,提出一种基于核函数强化学习的雷达与通信抗干扰频点协作算法。与需要获得干扰模式、参数等先验知识的研究相反,所提算法能够利用过去时隙中频点的使用情况来优化抗干扰频点分配策略。首先,通过核函数的强化学习来应对维度诅咒问题。其次,基于近似线性相关性的在线内核稀疏化方法,确保了抗干扰频点分配算法的稀疏性。最后,仿真结果验证了所提算法的有效性。得益于稀疏化码字对于系统动态特性的学习,所提算法与传统基于Q学习的抗干扰频点分配算法相比,收敛时间更短,并且可以快速规避外部未知干扰源的干扰。 展开更多

关键词 抗干扰 强化学习 核方法 Q学习

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基于多元高斯混合模型的离线指纹数据库 被引量：6

12

作者 秦宁宁 王超 +1 位作者 杨乐 孙顺远 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第6期1772-1780,共9页

针对室内环境下单次采样测量值的波动变化及信号间的相互干扰,该文提出一种基于分区多元高斯混合模型(MVGMM)的室内定位系统。根据信号接入点(AP)铺设位置与空间结构,系统采用一对多支持向量机算法对目标区域做分区操作,以精确信号变化... 针对室内环境下单次采样测量值的波动变化及信号间的相互干扰,该文提出一种基于分区多元高斯混合模型(MVGMM)的室内定位系统。根据信号接入点(AP)铺设位置与空间结构,系统采用一对多支持向量机算法对目标区域做分区操作,以精确信号变化的区域范围。利用狭小分区内信号间的耦合关系,建立基于信号间相互干扰的多元高斯混合模型,以改善信号波动所造成的定位精度下降。当室内环境发生变化时,基于分区多元高斯混合模型的自适应更新算法可对各分区指纹数据的可信度做出判断,并以自适应算法更新信号波动较大分区的模型参数,提高模型与现有环境间的耦合程度。实验结果表明,该文算法可利用相对少量样本数据,构建稳定可维护的室内信号分布模型,相较于其他算法,其定位精度也有一定程度提高。 展开更多

关键词 室内定位 多元高斯混合模型 分区 自适应更新

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模糊聚类下的接入点选择匹配定位算法 被引量：9

13

作者 秦宁宁 张臣臣 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期71-81,共11页

针对指纹定位中传统聚类方法难以有效划分物理空间以及信号源不稳定导致定位误差大的问题,为降低数据库存储成本与提高指纹质量,提出了一种基于模糊聚类的精简接入点匹配定位算法。该算法在离线阶段将面积较大的目标区域按信号源特征划... 针对指纹定位中传统聚类方法难以有效划分物理空间以及信号源不稳定导致定位误差大的问题,为降低数据库存储成本与提高指纹质量,提出了一种基于模糊聚类的精简接入点匹配定位算法。该算法在离线阶段将面积较大的目标区域按信号源特征划分为多个重叠模糊分区,综合考量各分区中信号源的稳定可见性及冗余性等多尺度特征,建立区域最小接入点辨识集合,在提高定位实时性的同时削弱不稳定接入点信号带来的匹配失准的缺陷。在位置计算阶段结合区域接入点稳定性特征分配近邻点权重,以此对传统欧氏距离进行改进,同时依靠待定位用户运动过程中相邻时刻间的速度约束关系筛选定位野值,克服环境和信号源变化对定位结果带来的不利影响,降低定位误差。经实测场景测试,所提算法在对接入点进行有效筛选的前提下降低了定位算法的运算消耗,在显著减少离线数据存储量的同时,将定位场景的平均定位误差控制在了1 m以内,较已有经典定位方法,其定位精度提高了15%以上。 展开更多

关键词 室内定位 指纹定位 模糊聚类 接入点选择

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基于SSAOS-KELM的指纹库自适应室内定位算法 被引量：2

14

作者 孙顺远 徐逸飞 秦宁宁 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第11期1475-1482,共8页

在室内定位场景中,传统指纹库定位方法存在着定位精度低、对环境变化适应能力差的问题,且当目标区域较大时,重新训练模型计算复杂度高。为解决该问题,提出了一种基于在线连续核极限学习机(Online Sequential Kernel Extreme Learning Ma... 在室内定位场景中,传统指纹库定位方法存在着定位精度低、对环境变化适应能力差的问题,且当目标区域较大时,重新训练模型计算复杂度高。为解决该问题,提出了一种基于在线连续核极限学习机(Online Sequential Kernel Extreme Learning Machine,OS-KELM)的室内定位算法。离线阶段,为缩小待测点所属区域,减小定位数据计算量,使用皮尔森系数优化的K-Means聚类算法对定位区域进行划分,通过樽海鞘优化算法(Slap Swarm Algorithm,SSA)对核极限学习机的参数进行寻优从而构建各区域的初始定位模型;在线阶段,使用OS-KELM对已构建好的定位模型进行调整,将更新后的模型用于实时定位,以适应环境变化。实验结果表明:该算法能够实现更高的定位精度并针对环境变化做出调整,相比于其他传统算法,精度、自适应性得到显著提升。 展开更多

关键词 室内定位 分区 樽海鞘优化算法 核极限学习机 指纹库更新

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空洞弧段引导下异构传感网的覆盖优化策略 被引量：2

15

作者 吴仪 秦宁宁 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期531-538,共8页

应对异构传感器网络部署时引发的随机空洞与冗余均衡问题,论文提出一种空洞弧段引导下异构传感网的覆盖优化策略(Coverage Optimization Strategy of Heterogeneous Sensor Network guided by Hollow Arc,CHHA)。节点仅以自身邻居信息... 应对异构传感器网络部署时引发的随机空洞与冗余均衡问题,论文提出一种空洞弧段引导下异构传感网的覆盖优化策略(Coverage Optimization Strategy of Heterogeneous Sensor Network guided by Hollow Arc,CHHA)。节点仅以自身邻居信息为支撑剖分覆盖圆周,对弧子段特性进行分析,从而评估邻接空洞,并将其串连勾勒;节点基于可视范围内的弧段信息,完成自我冗余判断与修补适配评估,继而选择增容式自修复或招募式调配修复策略以补偿空洞弧段。论文提出的方法相较于常规将空洞识别与修复问题进行各自假设的分割研究,仿真实验表明:CHHA算法针对随机出现的感知空洞,给出了探测、勾勒至修复的全流程方案,在包容异构通信差异的同时,实现了本地化的空洞识别和低耗适配的空洞修补。 展开更多

关键词 无线传感器网络 空洞探测 空洞修补 降低网络冗余

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异构传感网中基于扇区均衡的层次路由设计

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作者 秦宁宁 陈子豪 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期1780-1786,共7页

泛化存在的异构传感网,在分簇及路由过程中,通常面临负荷盲从、能耗不均的"热区"问题,提出了一种以扇区均衡为基础,逐层引导的路由算法(Even Sector Hierarchical Routing algorithm,ESHR)。改变单一物理空间的均匀切分,建立... 泛化存在的异构传感网,在分簇及路由过程中,通常面临负荷盲从、能耗不均的"热区"问题,提出了一种以扇区均衡为基础,逐层引导的路由算法(Even Sector Hierarchical Routing algorithm,ESHR)。改变单一物理空间的均匀切分,建立热区层、层内、层间多角度下的约束,设计出以参考节点负荷和通信能力为依据的可扩展扇形划分方案,确定扇区各指标的量化表达,从网络系统级上避免了单簇跨度过大的能耗隐患。除侧重能量考量外,引入平均邻居跨度、基站跨度、扇区信息作为簇首和候选路由的依据,构建了具有网络普适性的定向层次路由,改善通信效率和避免能量塌陷的同时,以稳定的节点单体能耗实现了整体网络的寿命延长。经与三种同类型分簇算法的随机可重复性对比实验,分布式的ESHR在能量的利用率、均衡性和稳定性方面均具有明显优势。 展开更多

关键词 无线传感器网络 可扩展 扇形子区 能耗均衡 最优通信

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