摘要：针对现有无人机集群路由协议拓扑适变能力弱,易产生包重传、能量空洞和高时延,严重恶化了数据路由性能的问题,针对无人机集群中集群拓扑与路由的耦合特性,提出了一种联合拓扑控制的智能路由规划(IRPJTC)方法。该方法由基于虚拟力的自适应拓扑控制(VFATC)和基于近端策略优化的地理路由规划(PPO-GRP)组成。其中,VFATC使各无人机根据邻居运动状态信息自适应调整与邻居的距离,保证集群中链路的稳定连接;进一步,PPO-GRP引入VFATC中的链路稳定性指标,并结合端到端时延与能耗指标,设计多目标奖励函数,采用深度强化学习中的近端策略优化算法训练路由策略。仿真实验结果表明,IRPJTC相比于现有路由方法,能在保证分组传输成功率的同时,使端到端时延降低12.11%,无人机集群能耗降低4.56%,且具备更强的能耗均衡能力。

摘要：基于深度强化学习的配电网故障恢复拓扑控制策略,文章首先设计配电网拓扑状态表征和决策动作规则支撑组合优化求解;其次,利用改进指针网络结构配合深度强化学习算法实现适用于多类故障恢复策略的模型自学习和端到端计算;最后,通过改进掩码机制降低探索求解复杂度进而提升训练学习效率。通过在预设条线路上随机设置故障组合,在单一和混合初始状态样本集上验证文章提出的改进机制和模型计算有效性,以期为深度学习技术在配电网运行方式优化研究提供有效参考。

摘要：为实现网络开销与网络连通度的权衡设计,分别基于链路添加和链路删除提出2个启发式的拓扑构建算法.通过采用网络图的代数连通度,并定义无线链路的连通度开销比这一新的拓扑度量,计算每条链路在拓扑优化中的权值.所提的启发式算法可根据该链路权值进行无线链路的添加或删除.设计了若干网络开销函数,以满足不同的网络场景.仿真结果表明,所提的启发式算法能够生成低开销的网络拓扑,同时满足给定的连通度约束.

摘要：在无线传感器网络的拓扑控制(TC)中,基于Cell的TC算法被认为是一类可以节省传感器节点能量并延长网络生命周期的方法,但是其需要较多的骨干网节点并且无法保证连通性.通过分析现今算法的内在局限性,提出了一种1-Con思想:当一个Cell的头节点被加入当前骨干网时,所有其可以连接的Cell使用该节点连入拓扑结构,然后此新骨干网递归地继续扩大.基于此思想,设计了一种基于可连Cell的拓扑控制算法(CCTC),并从理论上证明:1)CCTC可以保证其所形成的拓扑结构维持网络连通;2)每一轮用于形成骨干网的工作节点非常少.CCTC的计算复杂度是线性的,空间复杂度和信息交换量都是常数量级.仿真实验同样显示,CCTC可以在提供良好鲁棒性和较少的消息交换的情况下,更有效地节省节点能耗并延长网络生命周期.

摘要：对无线传感器网络中目前最常用的3种链路度量标准进行分析和比较得出,在满足一定收包率要求时,节点的接收信号强度存在一个最小阈值.考虑接收信号强度作为拓扑构建条件时需节点具备相同发射功率的不足,提出将路径损耗大小作为拓扑构建的条件,设计了一种分布式拓扑控制算法——PLBD.该算法在保证收包率的同时,还使各节点之间的通信保留最小损耗链路.仿真结果表明,PLBD 算法构建的拓扑不仅能够保证网络连通性,还具有通信时延低,健壮性好,能量消耗相对均衡的特点.

摘要：针对无线自组网中,如何准确度量干扰并构建干扰最小化的网络结构的问题,根据无线通信的特点和网络协议的机制,设计了一种基于协议的网络干扰模型度量方法,并提出了一种启发式的干扰最小化拓扑控制算法,该分布式算法能保证网络连通,并使整个网络中节点间的路径干扰最小化。仿真结果验证了新算法降低了网络冲突,更好地改善了网络性能。

摘要：支撑图(spanner)在无线(自主、传感器)网络拓扑控制中起着重要作用,不但能保证最终的拓扑图链路减少,保持连通性,而且保证任意一对通信节点之间所需费用是最少可能费用的常数因子倍.针对无线网络拓扑控制问题,大量支撑图构造算法被提出,以尽可能高效地满足网络设计需要的各种拓扑特性,如局部性、稀疏性、小权值、有界度及容错性等.对支撑图的研究成果进行了详细讨论,依据支撑图的定义和不同的分类原则给出了支撑图分类,分析了各种支撑图的典型集中式和局部算法、满足某一或多个拓扑特性的算法,并提出了需要进一步研究的问题.与无线网络中新出现、更实用的模型结合,寻找更简单、性能更好的算法将是未来支撑图构造算法的主要研究方向.

摘要：在实际的应用中,无线传感器网络常常由大量电池资源有限的传感器节点组成.如何降低网络功耗,最大化网络生存时间,是传感器网络拓扑控制技术的重要研究目标.随着传感节点的运行,节点的能量分布可能越来越不均衡,需要在考虑该因素的情况下,动态地调整节点的网络负载以均衡节点的能耗,达到延长网络生存时间的目的.该文引入博弈理论和势博弈的概念,综合考虑节点的剩余能量和节点发射功率等因素,设计了一种基于势博弈的拓扑控制模型,并证明了该模型纳什均衡的存在性.通过构造兼顾节点连通性和能耗均衡性的收益函数,以确保降低节点功耗的同时维持网络的连通性.通过提高邻居节点的平均剩余能量值以实现将剩余能量多的节点选择作为自身的邻居节点,提高节点能耗的均衡性.在此基础上,提出了一种分布式的能耗均衡拓扑控制算法.理论分析证明了该算法能保持网络的连通性.与现有基于博弈理论的DIA算法和MLPT算法相比,本算法形成的拓扑负载较重、剩余能量较小的瓶颈节点数量较少,节点剩余能量的方差较小,网络生存时间更长.

摘要：针对无线传感器网络拓扑性能优化单一的问题,本文首先定义了表征双向通信质量的指标.其后将链路质量,节点干扰,剩余能量均衡性等参数融入收益函数,设计了一种基于链路质量的自维护拓扑控制博弈算法SMGLQ.理论证明该算法能保证各节点收敛到帕累托最优.仿真实验表明它能为网络选择通信质量较好的链路,并降低能耗.

摘要：拓扑控制是无线传感器网络研究中的核心问题之一.拓扑控制对于延长网络的生存时间、减小通信干扰、提高MAC(media access control)协议和路由协议的效率等具有重要意义.全面阐述了拓扑控制技术的研究进展,首先明确了拓扑控制研究的问题和设计目标,然后分别从功率控制和睡眠调度两个方面介绍代表性的研究工作,并加以分析和比较,同时指出了这些工作存在的不足.最后分析和总结了研究现状中存在的问题、需要进一步研究的内容以及拓扑控制研究的发展趋势.