摘要：分布式流控制设计是确保无线传感网络性能的关键问题.本文针对无线传感网络中的分布式流控制设计问题,建立了一种节点能量和链路容量共同约束的流控制优化模型.由于对偶次梯度分解算法存在收敛速度慢、步长选择敏感等缺点,本文设计了基于矩阵分裂的分布式牛顿算法来实现网络效用最大化.该算法具有与对偶次梯度分解算法几乎相同的通信复杂度,但能够达到快速的二次收敛速度.仿真结果表明,该算法的收敛性能明显优于对偶次梯度算法.

摘要：高效分布式算法设计是保证无线传感网络性能的关键问题。提出了一种基于信道容量约束的无线传感网络效用最大化问题模型。针对传统一阶算法存在收敛速度慢、步长选择敏感等缺点,文章设计了具有二阶收敛速度的快速分布式牛顿算法。研究和仿真实验表明,该算法在与传统一阶算法交互几乎相同信息的情况下具有二次收敛速度,算法迭代次数和运行时间改进了近两个数量级。

摘要：近年来,随着人们在各种环境下对移动业务需求的增加,Ad Hoc网络以其无中心、分布式、自组织等特性,在社会生活中占据了越来越重要的地位。然而,如何在Ad Hoc网络中设计合理有效的资源分配方案面临着巨大的挑战。文章提出分布式牛顿算法来解决Ad Hoc网络中的资源分配问题,该算法的主要思想是利用当前的局部信息求解每次迭代过程中的原始变量和对偶变量,在效用最大化函数中引入能量消耗成本,利用网络层、数据链路层和物理层的信息,在网络效用最大化模型中,联合速率和功率控制进行跨层设计。该方法把Ad Hoc网络建模后的目标函数最大化问题转化为各个层的子问题,求解出网络中的最小功率和最大速率,即网络在最大发送速率下的最小功率。仿真结果表明:该算法具有更快的二次收敛速度,利用速率和功率进行跨层优化,在保证网络效用最大化的同时,可降低节点的发送功率,有效延长网络的寿命。与此同时,较低功率的通信也可以提高网络的通信安全。