本发明提供基于量子礁鲨机制的无线传感器网络分簇路由方法。此方法采用与LEACH相同的按“轮”周期运行方式,每轮包括动态成簇、动态簇首竞争和稳定数据传输三个阶段,以优化节点监测及控制数据在网络中的路由传递,均衡网络能耗,延长网络生命周期。在动态成簇阶段,根据当前网络状态判断是否需要动态成簇,若需要则采用量子礁鲨优化机制实现WSN节点动态成簇,以避免“热区”,其仿生于礁鲨捕食过程并结合模拟量子旋转门来演化量子礁鲨量子态,收敛速度快、收敛精度高,且具有更好的鲁棒性；在动态簇首竞争阶段,综合考虑节点剩余能量、节点与基站距离、节点与簇内其他节点距离三个因素并结合当前轮的网络特征来选举最优簇首。

本申请提供了一种确定备用基站的方法、装置和机动式接入网,其中,机动基站用于确定接入该机动基站的候选终端集,该候选终端集包括：同时部署有该机动式接入网对应的基站协议和终端协议的至少一个机动终端；获得该候选终端集中各机动终端的信号传输时间,该机动终端的信号传输时间为该机动终端发出的信号传输到该机动基站所需的时长；将该候选终端集中信号传输时间较短的至少一个备选机动终端确定为备用基站。该机动终端,用于在确认该机动基站存在故障且该机动终端作为备用基站的情况下,运行该机动终端中部署的基站协议,以升级为机动基站。本申请的方案可以降低确定备用基站的复杂度。

本发明提供一种无线传感器网络的分簇方法及装置,所述方法获取无线传感器网络当中的各传感器节点的坐标信息；根据传感器节点的坐标信息,确定传感器节点分布区域的内侧轮廓线和外侧轮廓线；根据内侧轮廓线和外侧轮廓线,确定传感器节点分布区域的中心线,并将中心线划分成预设等分,并将中心线的每等分的中间点确定为参考点；分别将每一参考点距离最近的传感器节点确定为簇首节点,并将簇首节点之外的其它传感器节点确定为普通节点；向每个簇首节点发送广播信令。本发明能够保证无线传感器网络分簇均匀,延长整个网络的生命周期,同时不涉及复杂的算法模型,成本较低、分簇响应速度快、对处理器性能要求较低,具有很强的通用性。

本发明公开了一种无人集群组网通信方法,通过事先分析无人集群工作任务,预置无人集群组网拓扑结构图。可以合理分配无人集群网络负载,保持无人集群网络结构的稳定。通过增加无人节点请求入网消息和允许/指定入网消息收发控制,可以灵活调配无人集群网络结构,实现无人集群网络通信的调整和修复。

本发明公开了一种端到端波束成形系统(500),该端到端波束成形系统包括端到端中继器(503,1202,3403)和地面网络(502),以向位于用户波束覆盖区域(519)中的用户终端(517)提供通信。地面段可包括在地理上分布的接入节点(515)和中央处理系统(505)。从用户终端传输的返回上行链路信号(525)具有由多个接收/传输信号路径(1702)在端到端中继器中引发的多路径并且被中继到地面网络。地面网络使用波束成形器(513,531)恢复由用户终端从返回下行链路信号(527)传输的用户数据流。地面网络使用波束成形器(513,529)根据用户数据流的适当加权组合来生成前向上行链路信号(521),所述用户数据流在由端到端中继器中继后,产生前向下行链路信号(522),该前向下行链路信号组合以形成用户波束。

本发明实施例提供了一种车辆中继通信方法、装置、电子设备及计算机存储介质。该车辆中继通信方法,包括：当确定第一车辆终端的当前位置的信号强度不满足通信条件时,分别确定第一车辆终端与各个目标中继车辆终端之间的第一距离,以及各个目标中继车辆终端与目标基站之间的第二距离；其中,第一车辆终端、各个目标中继车辆终端均处于目标基站的信号覆盖范围内；依据第一距离和第二距离,确定每个目标中继车辆终端对应的权重系数；基于每个目标中继车辆终端对应的权重系数,向各个目标中继车辆终端发送通信数据,以用于各个目标中继车辆终端向目标基站发送通信数据。根据本发明实施例,能够在车辆终端和基站通信的过程中,减少不必要的资源浪费。

本发明提供了一种非均匀路由协议设计方法,该方法利用设定的先验知识初始化网络,然后统合节点能量和节点相对位置因素,利用设定的适应度函数考察策略和局部搜索更新策略选取各个簇首节点,进一步通过考虑通信簇群成员数量和簇首节点Sink节点相对距离约束的簇间混合多跳路由算法建立最优簇间路由。采用本发明的方案,在保障初始分簇可靠性的基础上,确保实际适应度最好的候选节点当选簇首节点,并得益于簇群成员数量和簇首节点Sink节点相对距离的约束控制,充分发挥成员节点较少的簇首用于进行簇间的数据转发时的能耗优势,且改善了簇首节点若离基站较远依旧有可能直接发给基站的问题,有效延长网络寿命,降低网络丢包率。

本发明提供一种基于层次化分簇的林区无人机网络部署方法与系统,包括：获取地面用户集合和无人机集合,确定林区信道模型；确定无人机和地面用户之间的预设连接场景,构建无人机集合位置部署目标函数,并采用遍历速率上下边界函数求解；采用层次化分簇对地面用户集合和无人机集合进行分簇,获得地面用户分簇结果和无人机分簇结果；基于深度强化学习算法,对无人机集合位置部署目标函数中协作多点传输下的用户遍历速率和用户通过基站通行的传输速率进行联合优化,得到无人机集合最优位置部署结果。本发明针对特有的应急救援场景,分别考虑基站存在和缺失的无人机部署方案,提高了无人机部署的整体性能和整体数据吞吐量,实现资源最大优化配置。

一种直连链路的路径选择方法及装置、存储介质、UE、中继,其中,所述方法包括：生成路径请求信令,所述路径请求信令中包括目标UE的位置信息；向周围的一个或多个中继发送所述路径请求信令,以使接收到所述路径请求信令的中继至少根据所述目标UE的位置信息,判断是否转发所述路径请求信令；接收目标UE发送的回复信令,所述回复信令是由所述目标UE响应于各个中继转发的路径请求信令生成、用于指示与请求UE通信时用于消息转发的目标中继的信令。通过该方法,能够避免不适合参与路径选择的中继参与信令转发,从而节省资源且减少通信干扰。

本发明公开了一种网格状管廊预警系统的长距离反向信号传输方法。把网格状的管廊按照走向规定为经向和纬向,形成类似十字坐标系,并在管廊的出入口处建立坐标原点。所有管廊按照顺序编号,每条管廊的窨井也按照十字坐标系规律编号。服务器下达的指令,从坐标原点进入管廊坐标系；然后经过3个方向的穷尽搜索,把指令传输到预警系统内任何一个指定的节点；使得服务器下达的指令能够在复杂网格状的通讯网络中长距离传输。