采用时分多址的主动式高动态传感器路由协议

提出一种基于移动无线传感器网络(MWSN)的主动式高动态传感器路由(AHDSR)协议.通过简单的跳数度量,使数据朝移动环境中的汇聚节点路由时保持动态和鲁棒.AHDSR协议使用时分多址(TDMA)MAC层保持移动环境中梯度指标,同时,使用盲转发技术将信息以多途径的方式在网络中传递.运用OPNET建模模块进行仿真,并提供一种离散时间仿真器.仿真结果表明:与其他同类方法相比,提出的协议在数据包投递率、平均数据包时延、吞吐量和开销方面的表现更加适合多种移动网络场景.     

一种基于遗传算法的两层扫描覆盖机制

针对无线传感器网络中的覆盖问题,提出一种基于遗传算法和移动辅助节点的两层扫描覆盖机制（GATSC）.首先,GATSC利用遗传算法将POI分配给移动传感器节点进行覆盖,生成多条移动节点路径;然后,在移动节点路径上选取距离汇聚节点最近的一个点作为移动节点和移动辅助节点的交汇点（POB）.最后,利用移动辅助节点将数据传输到汇聚节点,完成最终的数据采集.仿真结果表明,本机制不仅比以往的覆盖机制具有更好的性能表现,而且能很好地适应不同的网络环境     

基于可调发射功率的无线传感器能量空洞避免算法

基于无线传感器数据收集网络的多对一收集特征,部分节点因为过早耗尽自身能量而导致网络原有覆盖区域缺失或者数据无法送达Sink节点,从而形成能量空洞现象.针对这一问题,提出一种避免能量空洞的算法ATPAEH(adjusting transmission power to avoid energy-hole).首先,根据网络中所有节点的剩余能量信息将节点分为门限节点和充裕节点两个集合.然后,对于门限节点集合中的节点形成最短路径树以多跳的方式将数据传送到Sink节点.而充裕节点集合中的节点根据该节点与Sink的距离调节其自身的发射功率,直接将数据传送到Sink节点.最后,通过与MILD算法的对比实验表...     

基于分层代价地图的光伏电站清扫机器人导航方法

为更好地解决光伏电站清扫机器人工作时因缺少有效边界检测导致的跌落问题,并满足全覆盖清扫工作的需求,提出一种基于分层代价地图的导航方法.在传统分层代价地图的图层上,根据对光伏电站清扫机器人工作环境的分析,增加光伏阵列边界图层,建立清扫区域,使机器人工作空间约束在光伏阵列内;采用弓字形清扫路径和多点巡航清扫策略相结合的导航...     

溶质传输问题的一个经济差分格式

将求解线性对流扩散方程的特怔线修正交替方向有限差分格式推广到含非线性扩散项和源汇项的溶质传输问题。对流项采用沿着特征线修正的差分结合插值技术进行离散,每个时间步顺序求解两个空间方向上的一维问题, 证明了格式的稳定性和收敛性。     

无线传感器网络协议切换管理模型设计与实现

根据无线传感器网络路由协议研究现状,提出一套基于J2ME嵌入式程序设计及XML技术的适用于无线传感器网络路由协议自主切换的管理模型。并给出了该模型的具体设计方案及实现细节。该模型置于传感器网络体系结构应用层,通过引擎类对XML规范的导航功能进行解析,以实现基于用户自定义的路由协议自主切换功能。从而实现了应用层对网络层的跨层管理。仿真结果表明,该模型有效的减少了事件源到汇聚节点的时间,提高了系统总的运行效率。     

无线传感器网络汇聚节点动态功耗管理方法

针对传统的功耗管理方法不能解决实际应用中汇聚节点能量资源有限而易成为网络瓶颈的问题,以及传统排队论的指数分布理论模型在处理无线网络业务流时无法准确描述自相似性问题,提出了一种无线传感器网络汇聚节点动态功耗管理方法.首先理论推导了节点在各个休眠状态的休眠阈值,采用定数截尾样本的一致最小方差无偏估计方法得到汇聚节点在持续空闲时间长度上服从Pareto 分布的参数,在不影响网络性能的前提下,利用二维模糊控制器自适应地调整定数截尾样本选用窗口.实验结果表明,该方法在满足网络性能约束的前提下,经动态调整节点的体眠深度,可减少约40%汇聚节点的能量开销、30%的动态功耗管理切换时延,提高约56%的切换成功率,从而避免了汇聚节点易成为网络瓶颈节点的问题,有效延长了汇聚节点的工作寿命.     

基于组确认机制的车联网中最佳中继节点的选择

针对特定位置的车辆用户节点和Sink节点,通过选取最佳中继节点来最大限度提高车联网的端到端吞吐量.将上述问题纳入基于组确认机制的车联网模型中,结合数据重传技术及多跳中继技术,提出了最佳中继节点的选择算法OTNS.并借助非线性优化方法来求解,最终确定出车辆用户节点与Sink节点之间的最佳中继的位置,以使得该车辆用户节点与Sink节点间的端到端吞吐量达到最大值.最后通过仿真实验验证了OTNS算法的有效性,结果表明,最佳中继节点的选择方案有利于车联网性能的提高,相比于不使用中继节点,该方案使车联网端到端吞吐量的期望值得到了提高.     

基于移动节点的无线传感器网络覆盖优化

为了提高无线传感器网络监测区域的覆盖率,研究了节点随机部署的无线传感器网络的覆盖优化问题．在含有移动节点的混合无线传感器网络中,采用更符合实际情况的基于误警率的概率探测感知模型,以区域覆盖率评价覆盖效果．通过计算节点的联合探测概率寻找覆盖空洞,提出了基于最佳概率的移动节点优化策略．仿真结果表明：所提方法能够有效探测覆盖...     

Real-Time Automatic Scaling Method of Oblique Ionogram Parameters Based on Morphological Operator and Inversion Technique

Automatic scaling ionogram can get the parameters of ionogram which are vital to ionosphere detecting. In this paper, a new method is proposed to scale F2 layer trace automatically from oblique ionogram based on morphological operator and inversion technique. This method is verified through the comparison of actual detecting data with statistical analysis. The results show that the proposed automatic scaling method has high acceptable rate and is suitable for scaling oblique ionogram with different high angle wave states. It is fast and precise to fit O-mode echoes in F2 layer without the influence from F1 layer. This method could be applied in real-time ionospheric oblique sounding research with high reliability and versatility.     

基于时延受限的移动sink环境下能量高效的数据融合算法

基于移动sink的无线传感器网络环境下的数据收集方案能有效提升网络性能,但在实时性要求较高的应用中,很难同时兼顾时延与数据的收集效率.该文提出了一种考虑时延受限条件下能量高效的移动sink数据收集策略.首先,根据时延约束和网络整体能耗效率优化为目标,对移动sink的最佳驻留点集合进行求解.然后,提出了一种基于驻留点优先级的路径优化选择方法,得到移动sink经过驻留点的最短路径.仿真实验结果表明,与已有算法相比,该文提出的数据收集策略能最大限度的减小时延,并延长网络的生命周期.     

LTE网络S1接口流量监测技术的研究与实现

为了实现对长期演进(long term evolution,LTE)网络的流量监测,对S1接口用户面协议栈和应用层协议进行了分析,利用模块化设计思想实现了对S1接口应用层协议的全面监测。针对传统信令监测系统数据业务识别度低、统计能力不强的问题,在传统的监测系统基础上,应用深度包检测（deep packet inspection,DPI）技术对应用层业务进行精细化识别, 并设计了基于传输流的业务呼叫/事务详细记录(call/transaction detail record,xDR)合成方法,实现了对业务流量的精确监测。经现网测试验证,所设计的基于深度包检测技术的业务识别方案和基于传输流的呼叫/事务详细记录合成方案达到了预期的效果,在移动通信网络业务流量监测领域具有推广意义。     

基于种子变异潜力的模糊测试方法

针对覆盖率导向的模糊测试技术在种子筛选时无法体现种子变异价值的问题,提出基于种子变异潜力的适应度函数计算方法,对距离程序起始块近和后继块多的基本块赋予较高权值,追踪种子覆盖路径附近未被覆盖的基本块信息,结合未被覆盖基本块权值计算种子适应度,筛选适应度高且资源开销小的种子进行下一代变异。将提出的模糊测试技术与AFL(American fuzzy loop)在LAVA-M数据集和真实Linux程序上进行对比实验,结果表明:本文方法在减小资源开销的同时代码覆盖率、漏洞发现速度、漏洞发现数量有明显提高。证明了上述筛选策略的有效性。     

基于单隐层前馈神经网络的优化算法

前馈神经网络是神经网络中最常用的函数近似技术。根据普适定理,单隐层前馈神经网络(a single-hidden layer feedforward neural network,SFNN)可以任意接近相应的期望输出。一些研究人员使用遗传算法(genetic algorithms,GAs)探索FNN结构的全局最优解。然而,使用GAs来训练SFNN是相当费时。提出了一种新的SFNN优化算法。该方法是基于凸组合算法(convex combination algorithm,CCA)在隐含层上分析信息数据。事实上,该技术是将分类遗传演算法结合交叉策略的GAs算法。改进方法比GAs算法性能更优,但在进行学习和遗传演算前需要大量预处理工作如将数据分解为二进制代码。同时设置一个新的误差函数量化SFNN性能、获得连接权值最优选项以直接解决非线性优化问题。采用几个计算实验验证改进算法,结果表明改进方法更适合寻找单隐含层SFNN的最优权重。     

功率半导体器件风冷散热器热阻计算

基于散热器工作过程分析,提出一种新型的计算功率器件用散热器热阻的计算方法。计算过程中,先将散热器的传热过程分为体内传热过程和表面散热两部分,然后详细分析了每一过程,并给出描述每一散热过程的基本公式。最后利用散热器厂家给出的实测热阻曲线进行验证。计算结果表明,这种计算散热器热阻的方法具有简单、快捷、准确的特点。     

用分层抽样和复Morlet小波识别短样本模态参数

针对大型结构短样本模态参数识别,提出基于分层抽样的最优复Morlet小波短样本模态参数识别方法.先对结构响应信号进行分层抽样,用随机减量法提取每一层的自由衰减信号;再根据样本标准差确定每一层的层权,用最优复Morlet小波识别每一层的模态参数;最后用层权对模态参数进行加权得到最终的模态参数.工程应用结果表明,所提方法具有较高的识别精度,良好的低频密集模态解耦和高频虚假模态抑制能力.     

公路沥青层振动压实质量实时监控与评估

为了克服传统公路沥青层压实质量控制方法的局限性,基于智能碾压(intelligent compaction,IC)技术,提出了结合振动加速度频域分析指标和单位体积压实功E的公路沥青层压实质量实时监控与快速评估方法,实现100%施工工作面压实质量的快速评估,避免了单独采用振动加速度频域分析指标评价沥青层压实质量易受路基(二灰层、水稳层)坚硬程度的影响,从而可减少压实度推算的误差,可客观地反映公路沥青层压实质量。     

一种改进Logistic混沌序列安全网络编码设计

针对多源组播带宽利用率较低和构造算法收敛时间过长的不足,提出了确定线性逐层构造算法.该方案只需通过一次试播,即可逐层构造各个编码节点的编码系数,并对出现数据冗余的链路进行修剪枝操作,最终使信宿端接收到的全局编码矩阵满秩,从而顺利解码.针对网络编码中的全局窃听攻击和污染攻击,从密码学角度出发,提出了一种基于混沌序列的安全网络编码方案,通过改进Logistic混沌序列对原始消息的最后一维数据进行加密,并利用m序列扰动混沌序列构造全局编码矩阵,实现将加密的原始信息与全局编码矩阵线性组合进行传输并在信宿端点构造线性列表,对污染信息进行过滤.通过仿真与数据分析可得:该方案提高了多源组播的通信效率,在抵抗全局窃听攻击的同时,还可以滤除污染信息,使网络的安全性进一步得到提高.     

基于改进空间平滑技术的ESPRIT探地雷达时延估计算法

该文针对探地雷达地下回波时延估计问题,在详细论述ESPRIT探地雷达时延估计数据预处理过程的基础上,提出一种基于改进空间平滑技术的ESRPIT探地雷达超分辨率时延估计算法。基于FDTD的层状模型仿真数据验证了所提算法的有效性和可靠性。     

基于M-PML边界的Lebedev网格起伏地表正演模拟方法及稳定性分析

贴体网格作为一种"边界拟合网格",能改善传统有限差分处理起伏地表时由阶梯状网格存在所产生的虚假绕射。此外,完全匹配层(PML)技术被证明是一种能够有效消除虚假反射的重要边界条件,但采用自由地表模拟面波时,传统PML易产生不稳定现象。为实现起伏地表自由边界条件下稳定的地震波场模拟,发展一种基于弹性介质的全交错-Lebedev网格有限差分方法,并将边界条件扩展为多轴完全匹配层(M-PML)。在实现算法的基础上,通过模型试算验证新方法的正确性;并对比几种不同完全匹配层技术的稳定性差异,解释PML边界产生不稳定的机制。正演模拟结果表明,M-PML在处理起伏地表面波模拟中有更好的稳定性。