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基于主副簇 头的VANET分 簇 算法 研究 2025年 簇 头的簇 形成和维护不稳定。针对此问题,提出一种基于车辆权重的双簇 头分 簇 算法 。该算法 在簇 建立阶段,综合车辆相对速度、车辆到簇 中心距离和一跳接连度这三个因素,选择权重最小和次小的车辆分 别作为主簇 头和副簇 头。在簇 内维护阶段,若主簇 头不适合承担簇 的管理工作,副簇 头将接替主簇 头的簇 内和簇 间管理工作,从而有效避免因簇 断裂而使簇 成员丢失或重组。在簇 间维护阶段,对簇 合并情况的处理方法进行了讨论。仿真结果显示,与对比算法 相比,该分 簇 算法 在平均簇 成员数量、平均簇 头数量、簇 头生存时间、平均孤立节点数量等方面均有较好提升,在一定程度上提高了簇 的稳定性。关键词：车载自组织网络 双簇头 分簇算法 高速飞行器自组网快速高效加权分 簇 算法 2025年 分 簇 算法 。该算法 与现有的加权分 簇 算法 进行了比较,对平均节点间距离、平均移动相似度以及节点度三个指标进行了改进;针对梯度抑制导致的组网周期延长问题,优化了现有的组网流程;针对备用簇 首维护开销较大的问题,提出了一种高效备用簇 首选举和跨层通告机制;针对簇 首节点突发损坏的情况下,簇 成员反应较慢的问题,提出了一种簇 成员快速响应切换机制。通过OPNET软件进行仿真模拟,该算法 在组网时间、控制开销及恢复时间等指标上,相较于现有加权分 簇 算法 均有一定提升。仿真结果表明,该算法 能够有效提升网络性能,更加适用于复杂环境下的高速飞行器自组织网络。关键词：分簇算法 基于簇 首选择与信道特性的用户分 簇 算法 簇 首选择与信道特性的用户分 簇 算法 ，适用于无蜂窝大规模多输入多输出(Massive Multiple Input Multiple Output，MIMO)非正交多址(Non‑Orthogonal Mu...跨洋航空自组网多参数加权分 簇 算法 2025年 分 簇 结构的稳定性和网络的扩展性,提出了一种多参数加权分 簇 算法 (MWCA)。首先根据飞机节点的邻居节点参数、节点移动性参数和高度参数构造节点稳定性参数;随后基于节点稳定性参数进行簇 头(CH)节点选举,并通过广播进行簇 划分 和簇 维护;最后结合跨洋航空的应用场景对MWCA进行仿真。研究表明:在高密度和高移动性的情况下,所提出算法 能够使整个簇 结构保持较低的CH变化频率,并维持成簇 数量稳定。关键词：自组织网络 分簇算法 基于深度强化学习的无线传感器网络分 簇 算法 2024年 分 簇 稳定性,引发数据传输冗余与能耗激增,文章提出基于深度强化学习的分 簇 算法 。该算法 融合能量、位置与密度因素,利用深度强化学习结合传感器能量模型,精准聚类节点并优化簇 间路径,实现高效分 簇 策略。仿真验证显示,相较于对比方法,该算法 显著提升网络生存时间约40%,能够有效遏制能耗,显著延长无线传感器网络的生命周期,展现了其在复杂环境中的优越性能与实用价值。关键词：无线传感器 网络分簇 数据聚类 基于深度强化学习的无线传感器网络分 簇 算法 分 析 2024年 分 簇 算法 。该算法 通过能量模型计算评估节点的能量状态,并利用深度强化学习框架智能地选择簇 首节点。关键词：智能技术 网络分簇 无线传感器 一种基于分 簇 算法 的物联网中节点失效检测方法 分 簇 算法 的物联网中节点失效检测方法，应用场景为物联网，在该方法中，簇 头节点作为部署失效检测模块的平台，该方法采用普通节点上传的数据作为检测依据，并根据阈值判定普通节点状态，物联网中节点作为被检测对象，会...一种依据簇 首可选度进行簇 首选举的车联网分 簇 算法 2024年 簇 首的频繁更换会降低网络整体性能。为选举出相对稳定的簇 首,考虑模糊理论与车联网分 簇 算法 中多因素制约簇 首选举的契合性,文章提出了一种依据簇 首可选度进行簇 首选举的车联网分 簇 算法 ,将车辆节点间距离、车辆相对移动速度和车辆的相对方向数作为簇 首选举的影响因素,并对簇 首选举、簇 建立和簇 维护过程进行了设计。仿真结果表明,所提的算法 中簇 首选举成功后维持时间相对较长,有利于车联网网络稳定性。关键词：车联网 车辆通信 分簇算法 基于分 布式无监督学习的无人飞行器自组网动态分 簇 算法 研究 关键词：K-MEANS 一种改进的MANET加权分 簇 算法 2024年 簇 结构变得不稳定并且控制开销也会增加。为了解决这一问题,提出了一种改进的加权分 簇 算法 ,通过仿真表明,该算法 可以有效地提高大规模移动自组网的性能。关键词：移动自组网 网络拓扑 控制开销 加权分簇算法
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