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171.
针对无线传感网中结点能量受限,提出了一种基于动态流能量高效的路由算法DFEERA(Dynamic Flow-based Energy-Efficient Routing Algorithm)。该算法通过在无线传感网内设置多个基站收集区域内传感器结点的数据流拓扑结构建立数据传输能量消耗模型,将该模型转换为最大流问题求解最优传输路径,作为某时期内结点数据传输路径。随着结点能量的消耗,动态调整该能量消耗模型重新规划路径,作为新的传输路径,从而平衡结点间的能量消耗,提高网络结点的存活率。仿真结果表明,与其他典型的路由算法相比,DFEERA能够更好地平衡结点的能耗,获得更高的能量消耗率和更长的网络生存期。  相似文献   
172.
介绍了将三部火控雷达进行无线组网的一种方法。系统的网络拓扑结构采用星形结构,各子站由单片微型计算机、雷达数据采集模块、调制解调器和调频无线电台等组成,信息处理中心由通用PC机实现。雷达无线组网后,即可通过该系统的坐标转换功能实现雷达间的资源共享,也可实现实时的无源交叉跟踪和定位,还具有一定的抗反辐射导弹攻击的能力,从而形成一个综合抗干扰系统。  相似文献   
173.
本文介绍了几种最常用的无线宽带接入技术及其最新进展,包括802.11协议族,HomeRF,HiperLAN及蓝牙,并对他们的技术性能进行了对比,对市场前景进行了预测。  相似文献   
174.
针对在初始的部署条件下不可定位的无线传感器网络,提出一种分布式的面向定位的网络调整方法。该方法通过节点所处的路径信息判别确定该节点的调整策略,从而使初始状况下不可定位的网络达到可定位条件,该方法仅需调整约11%节点就能够将稀疏的网络调整至可定位,比当前最好的网络调整方法减少了约40%。此外,该方法采用分布式执行策略,从而将定位所产生的通信负载和能耗均衡到网络中的多个节点,克服了先前集中式方法的可扩展性限制。大量的仿真实验结果表明,该方法较现有方法而言具有更高的执行效率。  相似文献   
175.
结合消防通信指挥系统建设现状,对地下建筑的消防通信问题进行了总结归纳,有针对性地提出了相应的措施,并就火灾时如何组建地下建筑的消防无线通信网进行了探讨。  相似文献   
176.
为了降低基于接收信号强度(Received signal strength Index,RSS)测距误差对节点定位的影响,解决基于RSS测距定位误差较大的问题,提出了基于优化RSS测距的平方最小平方定位算法(Square-least Square localization algorithm based on improved RSS,SLS-I-RSS)。SLS-I-RSS算法先通过多组锚节点间的距离和接收功率作为参考,降低基于RSS测距误差,然后再建立定位优化问题,并将定位优化问题转成规则化信任区域子问题,最后,再利用拉格朗日优化算法求解优化问题。实验结果表明,提出的SLS-I-RSS算法能够有效地降低定位误差,比传统的基于RSS定位算法减少了约12%~20%,但算法复杂度略有增加。  相似文献   
177.
伴随武器装备信息化建设的不断深入,以无线战术电台构建的"初级战术互联网"上传输的业务信息流越来越大,从而对信道带宽的需求也越来越高,无线信道吞吐量成为制约整个网络性能的瓶颈。针对这一问题,提出一种军用无线多信道负载均衡模块的方法,在组网控制设备上建立业务信息流库,统一信道调度机制,以及采用基于ETT算法计算信道质量,最终来实现在多信道环境下的业务负载均衡,详细给出了模块处理流程和实现过程。实践表明该模块对提高"初级战术互联网"吞吐量有一定作用。  相似文献   
178.
在军队物联网中大规模部署的无线传感器节点密度加大,节点周边有众多传感器需要将数据传递到上级节点,隐藏节点在收到感知数据时共同竞争信道,发生在接收节点处数据碰撞。在分析现有的冲突容忍传输协议的基础上,结合协议固有特点和隐藏节点问题,对其进行了改进,减少了节点之间由于隐藏终端问题带来的吞吐率下降的问题。通过多次实验验证,结果表明改进后的冲突容忍协议能够有效地提高数据传输可靠性,系统的吞吐量也有了明显的提高。  相似文献   
179.
在蜂窝网络中部署D2D(Device-to-Device)通信能够有效提升频谱利用率,降低基站负载,但D2D用户与蜂窝用户共享无线信道时会产生信号干扰。提出了一种联合资源分配算法,通过综合考虑信道分配对网络中已有的蜂窝用户和D2D用户的信号干扰,并在小区范围内寻找具有最小干扰值的信道资源分配给用户,以实现有效的干扰控制。仿真结果显示:联合资源分配能够提升D2D链路、蜂窝链路的信噪比及系统总吞吐量,使得蜂窝网络的整体性能优于独立资源分配。  相似文献   
180.
针对时钟偏差问题,提出基于双向到达时间(Two-way time of arrival,TW-To A)测量的目标定位算法(Target Localization-based on TW-To A,TL-TW-To A)。TL-TW-TOA算法考虑了周转时间和时钟偏差问题。由于利用直接处理方法难以获取目标位置的最优解,TL-TW-TOA算法选用次优、强健算法进行近似,并将定位问题建立成广义信赖域次优问题(Generalized Trust Region Sub-Optimal,GTRS),然后再利用二分算法获取精确解,进而缓解时钟偏差和周转时间(Turn-around Times,TATs)对定位精度的影响。实验数据表明,提出的TL-TW-TOA定位算法降低了计算复杂度,并减少了均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)。  相似文献   
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