現(xiàn)代通信技術(shù)

1、現(xiàn)代通信技術(shù)一. 建立數(shù)學(xué)模型，求解能量最優(yōu)條件下的分群數(shù)量1具體要求：網(wǎng)絡(luò)模型：同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)、同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)、N 節(jié)點(diǎn)隨機(jī)部署，網(wǎng)絡(luò)范圍A*A；距離sink 較遠(yuǎn)，認(rèn)為所有點(diǎn)到sink 距離相等。業(yè)務(wù)模型：周期業(yè)務(wù)，可以簡化為每周期每節(jié)點(diǎn)發(fā)送1b。2實(shí)驗(yàn)原理：本次實(shí)驗(yàn)考慮節(jié)點(diǎn)部署情況為均勻隨機(jī)部署。范圍為100*100 ，群首的選取原則為隨機(jī)選取。具體實(shí)現(xiàn)過程與原理為： 首先需選取 n 個(gè)群首（人為設(shè)定），再將節(jié)點(diǎn)按照規(guī)則分群。分群結(jié)束后，可以看做每個(gè)節(jié)點(diǎn)將數(shù)據(jù)傳輸?shù)奖救喝菏?，群首再將信息傳輸?shù)絪ink 節(jié)點(diǎn)。本模型中，節(jié)點(diǎn)能耗可分為三種：非群首節(jié)點(diǎn)想群首節(jié)點(diǎn)傳輸能耗、群首節(jié)點(diǎn)向 sink 節(jié)點(diǎn)傳輸能

2、耗以及群內(nèi)的數(shù)據(jù)聚合能耗。即：EEto _ headEto _ sin kEagg(N n)( 12 E dto2_ head ) n( 13dto4_ sin k )N agg且在本模型中視每個(gè)群內(nèi)的通信范圍都小于通信半徑d0，而群首到 sink 則大于 d0。3實(shí)驗(yàn)結(jié)果（具體程序見附件）1）分群數(shù)量與能耗曲線由上圖可以看出，在n=4，也就是分群數(shù)量為4 的時(shí)候，能耗最小。2）分群示意圖如下圖所示，紅色圓點(diǎn)為群首， 共分為 4 個(gè)群（棱形、五角星、星號以及 x）。二. 仿真分析路由與數(shù)據(jù)聚合的結(jié)合方法的性能1具體要求：網(wǎng)絡(luò)模型：節(jié)點(diǎn)隨機(jī)部署，周期性數(shù)據(jù)采集，采集數(shù)據(jù)長度相等，數(shù)據(jù)聚合后長度不變。2算法原理CNS算法原理：先找到距離 sink 節(jié)點(diǎn)最近的源節(jié)點(diǎn)， 再將剩下的源節(jié)點(diǎn)信息沿最小跳數(shù)傳輸?shù)皆撛垂?jié)點(diǎn)， 并在該源節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合， 融合完畢后再從該源節(jié)點(diǎn)傳輸?shù)?sink 節(jié)點(diǎn)。SPT算法原理：各個(gè)源節(jié)點(diǎn)找到各自到 sink 節(jié)點(diǎn)的最短路徑（最少跳數(shù)） ，沿路徑將信息傳輸?shù)?sink 節(jié)點(diǎn)。在傳輸過程中， 如果路徑重合， 則在重合節(jié)點(diǎn)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合后再傳輸。GIT算法原理：首先將 sink 節(jié)點(diǎn)作為最初的樹，并將離該樹最近的源節(jié)點(diǎn)加入到樹中，最終使所有源節(jié)點(diǎn)全部納入樹中， 如果有路徑重合， 則在重合節(jié)點(diǎn)進(jìn)