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🔥 内容介绍
在现代通信领域,利用中间节点移动特性促进数据传输的通信模式正逐渐兴起,其学名为 “通过中间节点的移动实现的数据通信”。该模式主要应用于移动自组织网络(MANETs)、延迟容忍网络(DTNs)以及部分移动无线传感器网络(MWSNs)等场景中,旨在借助节点移动性提升网络连通性与数据传输能力。
以移动自组织网络(MANET)为例,这是一种由移动节点动态自组织形成的无线网络,无需依赖固定基础设施(如基站或路由器)。节点可自由移动,通过多跳通信协作传输数据,适用于动态、无中心化设施的场景。由于节点移动,其网络结构频繁变化,链路可能随时断开,新节点也可能随时加入,这就需要实时更新路由。节点通过中间节点转发数据,从而扩展覆盖范围,例如 A 节点的数据可通过 B 节点转发至 C 节点。并且,所有节点平等参与路由决策和数据转发,不存在中心控制点。
再看无线传感器网络,其系统通常包含传感器节点、汇聚节点和管理节点。大量传感器节点随机部署在监测区域内或附近,以自组织方式构成网络。传感器节点监测的数据沿着其它传感器节点逐跳地进行传输,在传输过程中监测数据可能被多个节点处理,经过多跳路由到汇聚节点,最后通过互联网或卫星到达管理节点。传感器节点由传感器模块、处理器模块、无线通信模块和能量供应模块四部分组成。其中,无线通信模块负责与其它传感器节点进行无线通信,交换控制信息和采集数据。而在这种网络中,节点的通信距离有限,一般在几百米范围内,节点只与邻居节点直接通信。若要与射频覆盖范围外的节点通信,就需通过中间节点进行路由,且多跳路由由普通节点完成,无需专门的路由设备。
在数据传输方面,多跳通信相较于单跳通信优势显著。多跳通信是信息通过链路上的多个节点转发完成传输,每个节点都能发送和接收信号,可与一个或多个对等节点直接通信,常用于构建 Ad Hoc 网络、无线传感器网络以及无线 Mesh 网络等。而单跳通信是指两个节点之间直接进行通信,数据只经过一个中间节点传输,如在传统的无线局域网中,每个客户端通过一条与 AP(接入点)连接的无线链路进行访问。多跳通信能够扩大覆盖范围,因为每个节点都可转发数据,增加了网络的连通性,使网络中任意两个节点间都能建立通信链路;还能降低能耗,提高网络性能和可靠性。不过,多跳通信需要节点间的协作和信息共享,这也增加了网络的复杂性。
为了更好地实现通过中间节点移动的数据通信,有研究者创建了包括中间节点、静态源节点和接收器节点的 WSN 模型。在中间节点上应用基本随机方式移动(RWM)算法来模拟节点的移动行为,该算法基于随机选择节点的目标位置,并在相应的时间间隔内将其移动到目标位置,以此模拟真实世界中节点不按固定轨迹移动的情况。同时,采用基本迪杰斯特拉(Dijkstra)路由协议处理网络中的数据传输和路由,该算法作为一种最短路径算法,可计算任意两个节点之间的最短路径,从而确定从源节点到接收器节点的最短路径,并将数据沿着该路径进行传输。最后通过比较使用该方法时的数据传输延迟、能耗和网络吞吐量等指标与使用其他方法时的指标,评估该方法的优劣,同时考虑不同节点密度下的性能变化,以及节点速度、通信范围和网络规模等因素对性能的影响。
在移动无线传感器网络中,节点运动行为控制也至关重要。有一种控制方法由汇聚行为、移动跟随行为和群体避障行为组成。其中,汇聚行为包括静态汇聚行为和动态汇聚行为,静态汇聚行为是领航节点指定目的地,跟随节点各自向目的地汇聚,动态汇聚行为是领航节点在向前移动,并在自身周围为跟随节点分布相应的坐标点,跟随节点在领航节点移动过程中,向其周围的坐标点移动;移动跟随行为指领航节点和跟随节点编队行进;群体避障行为由脱离模式、分群模式和聚群模式组成,脱离模式即个别节点脱离编队单独避障,避障后回归编队,分群模式即编队分解成两群各自避障,或编队集体左转或右转避障,聚群模式即编队缩小节点距离,整体避障。通过对这三种行为进行组合,可控制节点群执行任务,当遇到障碍时,根据节点检测到的障碍物信息,采用群体避障行为中的相应模式进行避障。
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1] 阚今钟.蚁群优化于无线传感器网络路由算法的研究[D].江苏科技大学[2025-07-27].DOI:10.7666/d.d222496.
[2] 阚今钟.蚁群优化于无线传感器网络路由算法的研究[D].江苏科技大学,2013.
[3] 郭瑞星.基于ZigBee的无线传感网络RSSI定位算法的改进与实现[D].太原理工大学,2011.DOI:10.7666/d.d198512.
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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维
2.1 bp时序、回归预测和分类
2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类
2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类
2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类
2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类
2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类
2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类
2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类
2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类
2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类
2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测
2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类
2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类
2.14 PNN脉冲神经网络分类
2.15 模糊小波神经网络预测和分类
2.16 时序、回归预测和分类
2.17 时序、回归预测预测和分类
2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类
2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类
方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
🌈图像处理方面
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🌈 路径规划方面
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🌈 无人机应用方面
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🌈 通信方面
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🌈 信号处理方面
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