分布式无线网络中的仿射投影自适应算法

１９无线传感器网络的发射功率自适应调节算法李威，陈枫，赵颖，张辉（三峡大学计算机与信息学院，湖北宜昌443000）摘要：无线传感器网络的能量损失与数据通信息息相关，无线传感器网络中发射功率自适应调节研究的主要是在满足网络可靠性的前提条件下，也即是丢包率低于某一阈值，通过发射功率自适应调节减少不必要的通信开销。

综合目前的研究从功能层次划分，主要的研究集中在调整网络拓扑结构和发射功率自适应算法相结合、考虑可靠性对发射功率作自适应调整、防止网络干扰对发射功率作自适应调整等。

关键词：无线传感器网络；发射功率；自适应调节算法中图分类号：TN929.5文献标识码：A 文章编号：1673-1131（2019）02-0019-030引言无线传感器网络中节点密集分布，存在多种问题，如：各节点资源（计算能力、存储容量、通信范围、能源）有限、网络覆盖问题、数据传输丢包等。

传感器节点的体积较小，一般由电池供电并且大多封装完好，不宜频繁更换电池，因此能量严格受限。

若关键节点失效脱离网络，那么相应的网络拓扑结构也将发生改变，甚至使得整个无线传感器网络处于瘫痪状态。

无线传感器网络中节点发送和接收数据时消耗能量巨大，整个无线传感器网络的设计必须要考虑到发射功率的自适应调节问题。

1调整网络拓扑结构和发射功率自适应算法相结合调整网络拓扑结构和发射功率自适应算法的结合充分利用了网络的拓扑以及地理位置等信息，在此基础上设计出的发射功率自适应调节算法能够对网络的各种信息参数进行多方位调整，从而有针对性地去对整个网络进行优化。

此类算法是针对整个网络的稳定性以及能量寿命来综合考虑设计的，更侧重于宏观性能表现。

文献[1]提出在路由发现阶段通过洪泛建立路由并确定最小跳数，同时基于二分查找算法来对整个网络的拓扑结构以及节点的功率作自适应调整。

不仅仅可以通过建立的最小跳数减少传输过程中的能量损耗，同时在以上建立的路由基础之上再运行发射功率自适应调节算法。

分布式无线网络中的仿射投影自适应算法李雷雷;何剑辉;张勇刚【摘要】In this paper,we study the affine projection algorithms （APA）over distributed wireless net- works. Distributed networks exploit the cooperation of nodes and space - time structure of input data to improve the robustness of estimation results. Nodes evolve in the space domain by exchanging the infor- mation in neighborhoods and in the time domain by local update. Based on Least - Mean squared cost function of Newton method,we achieve the adaptive APA algorithms,which can be applied in distributed networks with different topologies. Simulations confirm the improved performance of the whole networks by nodes cooperation.%本文对分布式无线网络中的仿射投影自适应算法（APA）进行研究。

分布式网络的工作原理是利用网络的通信合作和节点输入数据的空间域一时域特性来提高估算结果的鲁棒性，各节点通过与其通信组节点的信息交流来实现空间域演进，同时通过本地迭代来实现时域演进。

此外，我们根据Newton公式的最小代价函数推导出适用于不同拓扑结构分布式网络的放射投影自适应算法，并通过仿真验证了网络节点间的通信合作对于整体网络性能的改善。

应用于WiFi室内定位的自适应仿射传播聚类算法
胡久松;刘宏立;肖郭璇;徐琨
【期刊名称】《电子与信息学报》
【年(卷),期】2018(040)012
【摘要】在室内覆盖的大量的WiFi信号可以用来室内定位.尽管很多WiFi室内定位技术被提出,但其定位精度仍然未达到实际应用的需求.针对这个问题,该文提出一种自适应仿射传播聚类(AAPC)算法用以提高WiFi指纹的聚类质量,从而提高定位精度.AAPC算法通过动态调整参数生成不同的聚类结果,然后采用聚类有效性指标筛选出其中最佳的.采集大量真实环境数据进行试验,试验结果表明采用AAPC算法产生的聚类结果具有更高的定位精度.
【总页数】7页(P2889-2895)
【作者】胡久松;刘宏立;肖郭璇;徐琨
【作者单位】湖南大学电气与信息工程学院长沙 410006;湖南工业大学交通工程学院株洲 412000;湖南大学电气与信息工程学院长沙 410006;国家电网浙江乐清市供电公司乐清 325600;湖南大学电气与信息工程学院长沙 410006
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.基于仿射传播聚类的概率分布室内定位算法 [J], 唐笑谋;唐佳杰
2.基于自适应仿射传播聚类算法的多模型建模方法 [J], 郝美玉;田学民;王平
3.一种自适应阻尼因子的仿射传播聚类算法 [J], 胡久松;刘宏立;颜志;徐琨
4.基于仿射传播聚类算法的大数据并行化分析研究 [J], 汪俭华;陈守维
5.基于半监督仿射传播聚类和KLDA的室内定位算法 [J], 金纯;邱灿;王腾;刘谦因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

无线传感器网络中的自适应组网与信号处理技术无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由大量的分布式传感器节点组成的网络系统，用于收集、处理和传输环境中的信息。

自适应组网与信号处理技术在WSN中起着重要的作用，可以提高网络的性能和效率。

一、自适应组网技术自适应组网技术是指根据网络环境的变化，动态地调整网络结构和节点之间的连接方式，以提高网络的可靠性和能效。

在WSN中，由于节点分布广泛且网络拓扑结构不稳定，传统的静态组网方式往往无法满足需求。

自适应组网技术可以根据节点的能量消耗、信号强度和网络拓扑结构等因素进行优化调整。

例如，通过选择合适的节点作为路由器节点，可以减少节点之间的通信距离，降低能量消耗；通过动态调整节点之间的连接关系，可以避免网络拓扑结构的不稳定性导致的通信中断。

二、信号处理技术信号处理技术是指对传感器节点采集到的信号进行处理和分析，提取有用的信息。

在WSN中，由于节点数量庞大、传输带宽有限，传感器节点采集到的原始信号往往包含大量的冗余信息，需要进行压缩和优化。

信号处理技术可以通过压缩算法对传感器节点采集到的信号进行压缩，减少数据传输量，提高网络的能效。

同时，信号处理技术还可以对信号进行滤波、降噪和特征提取等操作，提高信号的质量和可靠性。

三、自适应组网与信号处理的结合应用自适应组网技术和信号处理技术在WSN中可以相互结合，共同应用于网络优化和性能提升。

例如，通过自适应组网技术选择合适的路由器节点，可以减少节点之间的通信距离，降低能量消耗；同时，通过信号处理技术对传感器节点采集到的信号进行压缩和优化，减少数据传输量，提高网络的能效。

此外，自适应组网技术和信号处理技术还可以应用于WSN中的目标追踪和数据融合等领域。

通过自适应组网技术选择合适的节点作为目标追踪节点，可以提高追踪的准确性和效率；通过信号处理技术对传感器节点采集到的数据进行融合和分析，可以提取更加准确和全面的信息。

《L1范数仿射子空间投影聚类算法研究》篇一一、引言随着大数据时代的到来，子空间聚类技术得到了广泛的应用，尤其在图像处理、视频监控和人脸识别等领域。

其中，仿射子空间投影聚类算法是一种有效的子空间聚类方法。

然而，传统的仿射子空间投影聚类算法在处理噪声和异常值时往往表现出不足。

为了解决这一问题，本文提出了基于L1范数的仿射子空间投影聚类算法，通过利用L1范数的稳健性，以实现更精确的聚类。

二、算法概述L1范数仿射子空间投影聚类算法的核心思想是在子空间投影过程中，引入L1范数来抑制噪声和异常值的影响。

该算法主要包含以下步骤：首先，对数据进行预处理，包括归一化、去噪等操作；其次，利用仿射子空间投影技术对数据进行投影；最后，通过L1范数优化方法进行聚类。

三、算法原理1. 数据预处理：对原始数据进行归一化处理，使得所有数据的特征值都在同一尺度上。

同时，通过去噪技术去除数据中的噪声和异常值。

2. 仿射子空间投影：将预处理后的数据投影到各个仿射子空间上。

这一步骤可以利用仿射变换的特性，将原始数据映射到更低维度的仿射子空间上，以便进行后续的聚类操作。

3. L1范数优化：在子空间投影的基础上，利用L1范数优化方法进行聚类。

L1范数具有稀疏性，能够有效地抑制噪声和异常值的影响。

通过最小化L1范数，可以使得聚类结果更加稳健和准确。

四、算法实现L1范数仿射子空间投影聚类算法的实现主要涉及以下几个步骤：1. 输入原始数据集，进行预处理操作，包括归一化和去噪等。

2. 利用仿射变换的特性，将预处理后的数据投影到各个仿射子空间上。

3. 在每个仿射子空间上，利用L1范数优化方法进行聚类操作。

具体而言，可以借助凸优化算法来求解L1范数最小化问题。

4. 重复步骤2和3，直到达到预设的迭代次数或聚类效果满足要求为止。

5. 输出最终的聚类结果。

五、实验结果与分析为了验证L1范数仿射子空间投影聚类算法的有效性，我们进行了多组实验。

实验结果表明，该算法在处理噪声和异常值时表现出较好的稳健性，能够有效地提高聚类的准确率。

基于自适应算法的分布式传感器网络优化设计分布式传感器网络（Distributed Sensor Network, DSN）是由大量的分散式传感器节点组成的网络，用于收集和处理环境信息。

在传感器网络中，传感器节点负责采集环境数据，并通过有限的资源进行通信和协作。

然而，传感器节点的分布不均匀，环境变化和能耗限制等问题给传感器网络的设计与优化带来了挑战。

为了解决分布式传感器网络的优化问题，自适应算法被广泛应用。

自适应算法是指通过改变算法的参数和行为来适应环境变化的算法。

在分布式传感器网络中，自适应算法可以在不同节点之间动态调整通信和协作策略，以实现性能的最大化和能耗的最小化。

一种常见的自适应算法是基于能量的优化设计。

在传感器网络中，能源是有限的，因此有效地利用能源是分布式传感器网络优化设计的重要目标之一。

基于能量的自适应算法可以根据节点的能源状况和环境要求，动态调整节点的能耗策略，以延长传感器网络的寿命。

另一种自适应算法是基于网络拓扑的优化设计。

传感器网络的拓扑结构对网络性能和能耗有着重要影响。

基于网络拓扑的自适应算法可以根据节点之间的距离、信号传输情况等因素，自动调整传感器节点的位置和连接方式，以建立更优化的网络拓扑结构。

除了能量和拓扑，时间也是分布式传感器网络优化设计中需要考虑的因素之一。

在一些应用场景中，环境信息的采集和传输需要按照一定的时间要求进行。

基于时间的自适应算法可以根据时钟同步、数据处理速度等因素，调整传感器节点的采样和传输频率，以满足时间要求。

综上所述，基于自适应算法的分布式传感器网络优化设计是通过动态调整通信、协作和能耗策略，以最大化性能和延长网络寿命。

其中，基于能量、拓扑和时间的自适应算法是常见的设计方法。

这些算法可以根据节点的能源状况、信号传输情况和时间要求等因素，优化传感器网络的性能和能耗。

随着自适应算法的不断发展和改进，分布式传感器网络的设计与优化将变得更加高效和可靠。

无线传感器网络中的自适应能量感知算法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是由大量分布式的无线传感器节点组成，能够感知、处理和传输环境信息的一种网络系统。

由于无线传感器节点的能量受限以及节点分布范围广泛等特点，如何有效地管理能量成为WSN研究中的重要问题之一。

在无线传感器网络中，自适应能量感知算法被广泛应用以延长网络寿命和提高网络性能。

自适应能量感知算法的研究是基于WSN节点能量有限和传感器网络节点无法就地充电的特点。

该算法通过优化能量分配以及节点电量的计算，实现对传感器节点能耗的控制和管理，从而延长整个网络的寿命。

自适应能量感知算法主要分为能量平衡和能量感知两个方面的研究。

在能量平衡方面，自适应算法通过节点之间能量转移的方式来实现整个网络中节点能量的均衡。

该方法可以通过虚拟电池模型来进行实现，即每个节点都拥有一个虚拟电池，通过接收其他节点的能量转移请求来判断能否进行能量的分配，从而平衡网络中的能量分布。

同时，虚拟电池模型还可以通过设置能量门限来避免节点能量过低而无法进行能量感知的情况。

在能量感知方面，自适应算法通过动态调整节点感知和通信功率以实现能量的节约。

该方法可以通过对节点周围环境的感知以及节点与基站之间的通信距离等因素的分析来确定节点的感知和通信功率。

同时，还可以利用基于信道状态信息的能量感知策略，根据环境的变化动态调整节点的功率以节约能量。

自适应能量感知算法在无线传感器网络中的应用具有重要意义。

首先，通过实现能量的平衡和感知，能够有效延长整个网络的寿命，提高网络的稳定性和可靠性。

其次，能够在节点能量有限的情况下，实现节点间的资源共享和协作，提高网络的性能和效率。

最后，能够根据网络环境的变化，实时调整节点的感知和通信功率，对网络进行自适应管理，提高网络适应性和扩展性。

然而，自适应能量感知算法在应用过程中还存在一些问题和挑战。

首先，算法的复杂性较高，对节点的计算和通信能力要求较高。