网络寿命

摘要： 针对多源多中继系统中存在的恶意窃听问题,提出了基于物理层安全的负载均衡中继选择算法。该算法通过联合相似度明确社交属性,确定潜在拒绝服务中继。构建了低联合相似度下的多维决策流程,进而避免了网络中能量负载和数据负载在单一节点的无限制消耗。解决了通信质量约束的节点资源消耗的不公平性和网络寿命低等问题。仿真结果表明:所提方案与传统方案相比,网络寿命延长了179%,总吞吐量提升了150%。

摘要： 无线传感器网络(Wireless sensor networks,WSN)中,因为传感器节点能量有限,并常被部署在恶劣的环境中,导致很难给传感器节点进行充电或更换电池,故如何提高WSN的寿命成为主要研究方向。针对这一问题,提出了一种基于区块化聚类与跳板节点的无线传感器网络路由算法。首先,通过分析通信传输距离对网络能耗的影响,引入了区块化聚类来控制节点发送距离以减小网络的总能耗。其次,提出基于跳板节点的网络传输模型,并证明了其网络能耗相比于多跳节点的优势。仿真结果表明,与LEACH算法、EECPK-means算法以及energy centroid clustering算法相比,本文提出的路由算法有效延长了WSN的使用周期。

摘要： 农田无线传感器网络部署范围广、节点众多,不同区域内节点能量消耗速率存在显著差异,承担较多信息转发任务的内层节点易过早死亡,导致拓扑连通度快速下降、网络生存时间过短。受自然界中的圆形蛛网抗毁结构启发,文中提出一种基于流量概率分配机制与负载容量分层模型的农田无线传感器网络寿命优化方法。该方法利用通信节点选择的概率随机化与节点初始能量的分层差异化提升网络存活时间。仿真结果表明:流量概率分配机制可在节点受损时动态调度网络流量,含调节系数的负载容量分层模型有助于延长网络寿命;当调节系数大于等于30时,网络仿真轮数和网络效率比改善显著;此外,对于每层随机破坏2个节点试验,当调节系数由0增加到40时,第1层~5层仿真轮数分别增加48.9%,37.6%,39.75%,38.9%,22.1%,网络效率比分别增加19.1%,24.7%,23.6%,23%,50%;与其他算法相比,选择性失效和随机性失效条件下,文中方法均能更合理地调度网络流量,均衡内外层节点的能量消耗,最大程度提升网络寿命。

摘要： K-栅栏覆盖是有向传感器网络的研究热点之一。传统栅栏构建算法消需要耗大量节点能量,降低了网络寿命。文中创新性地利用有向节点感知区域的可调特性,不消耗节点能量,可高效构建栅栏。首先,创建有向可调感知模型,揭示感知区域的调整规律,使相距较远的两个节点不靠移动形成连续感知区域。接着,提出一种基于感知区域可调特性的有向强栅栏构建方法,优化调整感知区域,分布式选择最优节点,构建有向强栅栏。仿真结果证明,相比依赖于节点运动的传统栅栏构建算法,所提栅栏构建方法能够用更少的资源构建栅栏,有效延长网络寿命,具有重要的理论与实际意义。

摘要： 为了提高K-栅栏覆盖网络的寿命,文中将能量收集技术与移动传感网络相结合来构建K-栅栏覆盖,并提出了BCAS算法。通过划分子区域的方式构建K+1条栅栏,将整个时间分为多个时隙。在每个时隙开始前,选择平均剩余能量最大的K条栅栏进行激活。在每个时隙结束后,调度冗余传感器,移动替换掉栅栏中剩余能量小于阈值的传感器,通过多轮调度来延长网络的寿命。仿真实验表明,同MobiBar算法和Single Sensor算法相比,BCAS算法使栅栏网络的生命周期延长了183%;在构建栅栏的平均移动距离方面,BCAS算法分别比MobiBar算法和Single Sensor算法减少了20.6%和12%。

摘要： 为了构建绿色且长生命周期的物联网,本文提出了一种雾辅助的公平节能物联网计算迁移方案.首先,基于雾节点计算能力、带宽资源以及融合雾节点能耗公平性的迁移决策的联合考量,构建了一个最小化所有任务完成总能耗的优化问题.其次,提出了基于动量梯度和坐标协同下降的公平性能耗最小化算法用于解决上述混合整数非线性规划问题.该算法基于雾节点的历史平均能耗、距离、计算能力以及剩余能量值设计了公平性指标以获得对于雾节点能耗公平性最优的迁移决策;通过提出的动量梯度与坐标协同下降法,联合优化雾节点分配给各个任务的计算及带宽资源占比,达到最小化任务处理总能耗.最后,仿真结果表明本文方案能够取得较快的收敛速度,且与随机选择和贪婪任务迁移方案两种基准方案相比,本文方案的总能耗最低,雾节点的能耗公平性最高,且网络寿命分别平均提高了23.6%和31.2%.进一步地,该方案在不同雾节点数量以及不同任务大小的环境下仍然能够保持性能优势,体现了方案鲁棒性高的特点.

摘要： 针对无线传感器网络(WSN)中很多传统聚类算法在选择簇首时较少考虑簇首间平均距离而导致能耗较大、网络寿命较短的问题,提出一种利用双重接收器结合自适应加权数据融合的WSN簇首优化聚类算法.使用双重接收器(静态接收器和移动接收器),通过移动接收器弥补静态接收器附近聚类快速消亡的问题;利用自适应加权数据融合技术对节点收集的数据进行有效信息提取;根据能量的计时器、冗余能量、节点ID和信任值来选择临时簇首,并结合竞争范围、节点度和簇首数量选择最终的簇首.仿真结果表明,相比较新的EEUC和MRRCE技术,该方法显著降低了连续监测无线传感器网络的能耗,从而提高了网络寿命.

摘要： 与传统的WSNs不同,PDSNs是一种新型的监测网络模型.PDSNs中传感器方向是可选择的,而且对目标的监测结果是与距离相关的概率.由于传感器的能量有限,在有限的能量下延长网络寿命是PDSNs的一个核心问题.文中形式化定义了ε-定向覆盖最大网络寿命问题,证明了这是一个NP-hard问题,并给出了优化目标和约束条件的数学定义.文中提出了一种基于目标权重的优先择算法,通过目标的潜在增益确定目标权重,按照权重顺序来确定目标的优先级和覆盖集合,并通过多轮调度来延长网络寿命.通过不同参数下的仿真实验,验证了基于目标权重的优先择算法能够延长约10％网络寿命.

摘要： 数据融合技术可以应用于遥感数据的时空相关数据的数据处理,但是大量的数据传输给无线传感器网络的能量消耗带来负担。本文提出了一种能耗管理的主动节点选择算法,仿真结果表明,在该方法能够在保证测量精度不下降的情况下有效降低WSN能耗,显著提高网络寿命。

摘要： 数据融合技术可以应用于遥感数据的时空相关数据的数据处理,但是大量的数据传输给无线传感器网络的能量消耗带来负担.本文提出了一种能耗管理的主动节点选择算法,仿真结果表明,在该方法能够在保证测量精度不下降的情况下有效降低WSN能耗,显著提高网络寿命.

摘要： 配电网是将电能传输给电力用户的桥梁,是用户直接感受供电服务质量的重要环节.配网智能化是提高供电可靠性和供电质量的重要手段,对配电网状态进行实时监测是实现配网智能化的重要基础.无线传感器网络以其独有的组网灵活性、可扩展性和自组织自恢复能力,在智能配电网通信中得到了广泛关注.而传统的无线传感器网络因节点受能耗限制,网络寿命较短.本文提出一种面向城市配电网的延长网络寿命的路由算法,能够平衡网络节点能量消耗,进而延长网络寿命.仿真结果表明,文中提出的方法能够有效延长网络寿命,适合在配网通信中使用.

摘要： 无线传感器网络作为物联网中非常重要的一个环节,其网络层路由协议的好坏直接影响到整个网络的性能.提出一套全新的网络分簇路由协议HEAC(Heterogeneous Energy-based Adaptive Clustering),该协议针对能量二级异构无线传感器网络的特点,并适用于此类型的网络.该协议采用基于能量的簇首选择算法,使异构网络中高级节点成为簇首的概率增加.仿真结果表明,在同样的异构无线传感器网络中,HEAC相比经典的LEACH协议可有效均衡异构无线传感器网络节点能量消耗,延长网络寿命.

摘要： 如何在路由过程中避免单个或某些节点能量过多消耗,从而保证整个网络能量均衡消耗,延长网络寿命,是无线传感器网络路由协议设计的关键。EBRA协议很好地解决了这个问题,本文基于EBRA提出一种改进的能量均衡路由协议：源节点动态选择多个下一跳节点,建立多条节点不相交路径,并将数据分段发送,从而将能量消耗分散在多条路径上。NS2仿真结果证明该协议比EBRA更好地实现了能量的均衡消耗,有效地延长了网络寿命。

摘要： 无线传感器网络(WSN)在大型土遗址环境监测中,能量消耗是其面临的首要问题.如何对采集的数据进行融合,减少数据传输量成为延长网络寿命的关键.根据土遗址环境变化特征,提出了一种轻量级数据融合协议LDAP(Lightweight Data Aggregation Protocol),在TinyOS-2.0上实现,并利用crossbow的MICAz 节点部署在实际的土遗址环境监测中,实验结果表明,该算法能够减少超过40%的数据传输量,有效地延长了WSN网络寿命.

摘要： 被动式工作环境下，无线传感器网络有其独特的特点。在已有的基于簇的数据传输模式的基础上提出了簇中建簇的新的传输方法。簇内节点被唤醒后并不是直接向簇头发送数据，而是先分别向簇头发出数据发送请求，簇头在收到所有请求后，统一处理，将所有被唤醒节点再次组建为簇内簇(大簇中包含小簇)，并随机地选取簇首领节点。rn 利用提出的BFCC算法快速形成最小代价场，由小簇簇首领收集数据后再转发给大簇簇头，从而消除了数据冲突现象，并节省了大部分节点的传输能耗，延长了网络寿命。

摘要： 无线传感网络(WSN)客观存在能量约束的瓶颈，为减小WSN中路由能量开销，同时保证数据传输的服务质量(Qos)，提出用量子粒子群优化算法(QPSO)求解WSN的QoS组播路由.该算法基于粒子群优化算法，量子位的表示方法和量子力学的态叠加原理并引入量子门作用，达到在能耗最小化和避免局部收敛的前提下，求解QoS组播路由速度快，延长了网络寿命.仿真结果表明QPSO求解WSN的QoS组播路由的可行性和有效性。

摘要： 无线传感器网络节点的能量均衡与较小的网络延迟是无线传感器网络研究的一个难点。通过分析AODV路由协议应用到无线传感器网络中存在的一些潜在的问题，本文给出了改进算法。该算法的路由发现阶段，根据节点能量级别和当前缓存队列长度来确定以不同的方式响应路由请求，从而延长网络的生存时间和降低了平均延时，实现高效路由与能量均衡的有效权衡。本文采用NS-2仿真软件对改进后的算法从端到端时延和网络寿命角度进行了网络仿真实验，仿真结果显示改进后的路由协议表现出更好的性能，能适合应用于无线传感器网络。

摘要： 目前针对无线传感器网络路由问题已经有了非常广泛的研究,也提出很多静态路由协议。根据这些协议,Sink节点附近的传感器节点由于要承扫更多的信息转发能耗,从而缩短网络的生存时间。本文提出了一种新的基于Sink节点移动的传感网络路由算法,使网络中的节点的能量消耗更均匀,从而更进一步提高了网络的生存性,为动态路由的研究提供了新的可行的方向。

摘要： 目前针对无线传感器网络路由问题已经有了非常广泛的研究,也提出很多静态路由协议。根据这些协议,Sink节点附近的传感器节点由于要承扫更多的信息转发能耗,从而缩短网络的生存时间。本文提出了一种新的基于Sink节点移动的传感网络路由算法,使网络中的节点的能量消耗更均匀,从而更进一步提高了网络的生存性,为动态路由的研究提供了新的可行的方向。

摘要： 目前针对无线传感器网络路由问题已经有了非常广泛的研究,也提出很多静态路由协议。根据这些协议,Sink节点附近的传感器节点由于要承扫更多的信息转发能耗,从而缩短网络的生存时间。本文提出了一种新的基于Sink节点移动的传感网络路由算法,使网络中的节点的能量消耗更均匀,从而更进一步提高了网络的生存性,为动态路由的研究提供了新的可行的方向。

摘要： 本发明公开了一种基于灰色RBF神经网络的加速寿命试验寿命预测方法，该方法通过收集试验数据，构造可靠度-失效时间原始曲线；对失效时间数据进行级比检验；构造可靠度-累积失效时间曲线；建立三层RBF人工神经网络；训练RBF人工神经网络；并利用训练好的神经网络进行预测；最后对预测得到的伪累积失效时间的预测值作还原处理，得到产品正常应力下的寿命信息。该方法不需要建立物理加速模型和求解复杂多元似然方程组；避免了寿命预测中系统误差的引入；解决了加速寿命试验中人工神经网络建模需要大量训练样本的问题，对于小样本试验数据同样适用，便于实际工程应用。与现有的BP神经网络预测方法相比，显著提高了寿命预测精度。

摘要： 本发明公开了基于深度信念网络的多应力下长寿命电子器件可靠性寿命评估方法，通过加速寿命试验获得不同环境应力下器件失效数据进行可靠性特征估计，然后建立可靠性推导模型完成常应力水平下可靠性寿命推导。评估方法包括以下步骤：首先，确定影响电子元件工作可靠性的环境应力；其次，设计加速寿命试验；再次，对试验数据进行统计分析，获得不同应力水平下元件可靠性寿命估计值。最后，利用加速寿命试验数据确定可靠性推导模型。本发明解决了样本短缺，试验时间有限的问题，并采用了一种新型常应力可靠性特征推导模型，解决传统单应力估计方法易发生模型嵌套风险的问题，并且实现多应力水平下寿命推导模型的建立。

摘要： 本发明公开了一种基于灰色RBF神经网络的加速寿命试验寿命预测方法，该方法通过收集试验数据，构造可靠度－失效时间原始曲线；对失效时间数据进行级比检验；构造可靠度－累积失效时间曲线；建立三层RBF人工神经网络；训练RBF人工神经网络；并利用训练好的神经网络进行预测；最后对预测得到的伪累积失效时间的预测值作还原处理，得到产品正常应力下的寿命信息。该方法不需要建立物理加速模型和求解复杂多元似然方程组；避免了寿命预测中系统误差的引入；解决了加速寿命试验中人工神经网络建模需要大量训练样本的问题，对于小样本试验数据同样适用，便于实际工程应用。与现有的BP神经网络预测方法相比，显著提高了寿命预测精度。

摘要： 一种寿命延长剂，其中含有吡咯喹啉醌和/或该吡咯喹啉醌的衍生物。

摘要： 本发明涉及一种基于全寿命周期的列车网络控制系统安全评估方法，包括以下步骤：需求分析；风险分析；方案设计；概念设计；详细设计；硬件和软件实现；硬件和软件测试；硬件和软件集成试验；系统确认；操作和维护。本发明的基于全寿命周期的列车网络控制系统安全评估方法，在对安全评估方法进行研究分析的基础上，从系统集成全寿命周期工作内容角度出发，说明了如何进行涵盖硬件、软件和网络通信的这样的复杂系统的安全性设计评估，通过安全评估方法的应用有效保证系统集成设计达到安全性要求，最终确保列车上线的安全运营。

摘要： 本发明提供一种基于全注意力深度网络和动态集成学习的航空发动机剩余寿命预测方法。首先，计算训练集数据和测试集数据的剩余寿命RUL值，并对对数据子集FD001进行降维，并构建仿真数据集。其次，采用FCM算法聚类仿真数据集的类中心及对应样本。再次，构建Transformer网络模块作为基学习器，并确定基学习器权重及加权集成输出。最后。对测试集数据预处理，随机抽取部分数据采用动态集成预测模型给出剩余寿命值。本发明对发动机剩余寿命预测，不仅可以不受距离影响的学习数据间依赖关系，还可显著提升运行速度，消除冗余属性的影响，提高预测的准确率。本发明基于寿命数据，与发动机实际型号无关，通过训练不同的数据集即可将模型迁移到不同型号发动机上使用，具有普适性。

摘要： 本发明公开了一种基于双重注意力网络的设备剩余使用寿命预测方法，其步骤包括：1收集传感器数据并进行预处理，通过滑动时间窗口方法构建数据样本集；2搭建双重注意力网络，网络结构包含空间注意力模块、双向长短期记忆模块、时间注意力模块和全连接网络预测模块；3训练双重注意力网络模型，优化模型参数；4利用训练好的双重注意力网络模型预测设备的剩余使用寿命。本发明能自适应融合多源传感器数据，并能实现不同时间的特征的差异性利用，从而提升剩余使用寿命预测效果。

摘要： 本发明涉及一种基于BP神经网络算法的SCR催化剂寿命预测方法，属于电厂脱硝技术领域。本发明基于BP神经网络算法的SCR催化剂寿命预测方法对脱硝系统DCS数据进行数据挖掘，得到催化剂活性的关键指标，利用BP神经网络算法来更准确预测催化剂活性变化趋势，为脱硝系统的催化剂管理提供理论依据，预测结构准确，无需电厂脱硝系统停机操作，不影响电厂正常工作。

摘要： 一种认知无线电蜂窝网络中基于能量优化及网络寿命的跨层路由方法，涉及无线通信技术中的认知无线电领域，针对认知无线电蜂窝网络中各认知用户拥有不同的动态频谱资源，且无线认知节点能量有限的特点，本发明提出了新的路由度量标准，并通过采用跨层技术，对认知网络中的路由选择和信道分配进行联合考虑，对最短路径优先算法进行改造，避免了个别节点负载过重，提前耗尽能量导致失效的问题，延缓了节点死亡时间，延长了网络寿命，同时由于更多有效节点的存在，使得认知节点有更多的中继节点可以选择，从而在整体上减少了平均能耗，提高了通信接入成功率。

摘要： 一种认知无线电蜂窝网络中基于能量优化及网络寿命的跨层路由方法，涉及无线通信技术中的认知无线电领域，针对认知无线电蜂窝网络中各认知用户拥有不同的动态频谱资源，且无线认知节点能量有限的特点，本发明提出了新的路由度量标准，并通过采用跨层技术，对认知网络中的路由选择和信道分配进行联合考虑，对最短路径优先算法进行改造，避免了个别节点负载过重，提前耗尽能量导致失效的问题，延缓了节点死亡时间，延长了网络寿命，同时由于更多有效节点的存在，使得认知节点有更多的中继节点可以选择，从而在整体上减少了平均能耗，提高了通信接入成功率。