算法第一阶段中的贪婪启发式算法确保了构建一个生成树,但是无法确保平均权重最小,即不能构建最小生成树。因此,第二阶段的目的是最小化生成树中链路的平均权重。显然,用Rij中的一条边代替eij,必然会降低i或j的度,同时改变生成树的平均链路权重,并且不会破坏树的完整性。这一过程反复迭代,直到所有的边与它们的潜在边集合中的边相比都具有最小的权重,所以最后的结果是平均权重最小化之后的生成树,可以认为是最小生成树。......
2025-09-29
本章从最小生成树的角度出发,研究了空间信息网络中的分布式拓扑控制问题。引入最小生成树来表示具有最小开销的网络连通方案,构建了树枝平均权重最小化模型。为了在获得精确的次优解同时大幅降低计算复杂度,首先,提出了一种分布式自底向上的最小生成树构造方法,该方法包括两个阶段:第一个阶段通过自底向上方法构建一棵生成树;第二个阶段通过图论中的边置换方法获得一棵次优的最小生成树。然后,在最小生成树的基础上,提出了满足节点连通度需求的链路平均权重最小化算法。
仿真结果表明:提出的分布式最小生成树算法能够在较低的计算复杂度和较少的信令交换条件下确保生成具有近似最优的最小生成树;与地面网络中的自底向上算法相比,提出的算法在不同类型的空间信息网络中能够实现2.95%~9.47%的性能提升,且具有更为平滑的变化趋势,更适合拓扑结构高动态变化的空间信息网络场景。提出的满足节点连通度需求的链路平均权重最小化算法与随机连接算法相比,当取节点自由度分别为3,4,5时,在低轨道卫星网络中,提出的算法分别降低了约9.57%,16.27%,18.94%的链路平均权重;在同步轨道星群网络中分别降低了约78.42%,87.16%,92.37%;而在多层空间信息网络中分别降低了约68.15%,78.06%,80.93%。(https://www.chuimin.cn)
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