无线传感网中节点能量和链路容量约束的二阶分布式流控制方法

穆元彬; 史清江; 徐伟强; 余晴里; 汪亚明

doi:10.3969/j.issn.0372-2112.2015.05.025

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无线传感网中节点能量和链路容量约束的二阶分布式流控制方法

科研通信 | 更新时间：2025-07-16

- 无线传感网中节点能量和链路容量约束的二阶分布式流控制方法
- Node Energy and Link Capacity Constrained Distributed Flow Control in Wireless Sensor Networks:A Second-Order Method
- 电子学报 2015年43卷第5期页码：1000-1006
- 作者机构：
  
  浙江理工大学信息学院,浙江,杭州,310018
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金 (No.61374020,No.61302076,No.61272311,No.61101111);教育部重点科学技术研究项目 (No.212066);浙江省自然科学基金 (No.LY12F0242,No.LQ12F01009,No.LQ13F010008);浙江理工大学科研启动基金 (No.1203805Y)
- DOI：10.3969/j.issn.0372-2112.2015.05.025
  中图分类号： TP391
- 纸质出版：2015
- 稿件说明：
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穆元彬, 史清江, 徐伟强, 等. 无线传感网中节点能量和链路容量约束的二阶分布式流控制方法[J]. 电子学报, 2015,43(5):1000-1006.

MU Yuan-bin, SHI Qing-jiang, XU Wei-qiang, et al. Node Energy and Link Capacity Constrained Distributed Flow Control in Wireless Sensor Networks:A Second-Order Method[J]. Acta Electronica Sinica, 2015, 43(5): 1000-1006.
穆元彬, 史清江, 徐伟强, 等. 无线传感网中节点能量和链路容量约束的二阶分布式流控制方法[J]. 电子学报, 2015,43(5):1000-1006. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.05.025.

MU Yuan-bin, SHI Qing-jiang, XU Wei-qiang, et al. Node Energy and Link Capacity Constrained Distributed Flow Control in Wireless Sensor Networks:A Second-Order Method[J]. Acta Electronica Sinica, 2015, 43(5): 1000-1006. DOI： 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.05.025.

摘要

分布式流控制设计是确保无线传感网络性能的关键问题.本文针对无线传感网络中的分布式流控制设计问题

建立了一种节点能量和链路容量共同约束的流控制优化模型.由于对偶次梯度分解算法存在收敛速度慢、步长选择敏感等缺点

本文设计了基于矩阵分裂的分布式牛顿算法来实现网络效用最大化.该算法具有与对偶次梯度分解算法几乎相同的通信复杂度

但能够达到快速的二次收敛速度.仿真结果表明

该算法的收敛性能明显优于对偶次梯度算法.

Abstract

Distributed flow control is a key issue in wireless sensor network design to achieve good network performance.This paper presents a node energy and link capacity constrained flow control optimization model for distributed flow control in wireless sensor networks.Since subgradient-based dual-decomposition method suffers from slow convergence rate and sensitivity in step-size choosing

this paper adopts matrix-splitting based distributed Newton algorithm to maximize the network utility.The proposed algorithm can achieve quadratic convergence rate while requiring almost the same communication overhead as the subgradient-based dual-decomposition algorithm.Moreover

it is shown by simulations that the proposed algorithm has a much better convegence performance than the subgradient-based dual-decomposition algorithm.

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