基于自适应果蝇优化算法的加权分簇算法

针对无人机编队网络管理问题，提出了一种基于自适应果蝇优化算法的加权分簇算法，利用分簇结构进行网络优化。该算法使用了基于离差标准化的数据归一化方法对各性能指标进行处理，并根据整体能耗改变权值分配规则，共同提高了簇头选举的客观性；分析了未定节点调整准则，提出了应用自适应果蝇优化算法进行簇的规模优化，消除了孤立节点和小规模簇；引入了剩余能量阈值和安全距离阈值约束维护条件，并分析了阈值的最优取值，减少了簇的维护次数。仿真结果表明，所提算法能够有效提高无人机编队各方面的性能，与现有算法相比，能够获得更好的网络管理效果。     

基于事件驱动的无线传感器网络动态分簇路由算法

为了降低应用于突发事件监测的无线传感器网络的能量消耗,设计实现了一种基于事件驱动的动态分簇路由算法.在人体神经系统工作机制和传感器网络分簇路由协议的基础上,建立了基于人体神经系统的传感器节点模型,提出簇的生存时间和覆盖范围依据事件情况而动态调整,以有效提高数据融合性能,避免冗余分簇.仿真实验结果表明,该算法与TEEN相比消耗的能量更少,可以有效延长网络的生存时间.     

一种基于分簇及蚁群算法的分布式能量高效路由算法

为了提高无线传感器网络中节点的能量使用效率,延长网络生存期,提出了一种基于分簇及蚁群算法的分布式能量高效路由算法.首先,网络中的节点采用改进的最小ID分簇算法对传感器网络进行快速分簇;然后,各簇头节点使用改进蚁群算法进行并行优化计算,寻找从簇头节点到Sink节点的数据汇聚路由.该算法是一种分布式算法,经仿真验证算法是合理的,和典型路由算法相比,能均衡节点能量消耗,具有更高的网络生存期.     

一种新的Ad Hoc分簇算法及其性能仿真

Ad Hoc网络是一种多跳的自组织网络,网络是由移动的节点组成。Ad Hoc网络的许多应用都依赖层次结构的支持,簇结构是Ad Hoc网络中应用最为广泛的层次结构,而这种层次结构的形成和维护依赖于某种分簇算法。提出了移动节点的平均连接度和能量状态的计算方法,并在此基础上提出了一种新的基于权值的分簇算法(NWBCA),通过对算法进行分析和仿真测试,证明了该算法的有效性。     

ad hoc网络中基于离散粒子群优化的权重分簇算法

针对移动性较强的ad hoc网络,提出了一种基于离散粒子群优化的权重分簇算法.该算法通过引入节点局部密度,仅利用节点局部拓扑信息来计算权重,然后通过离散粒子群优化簇头选举.在保证网络负载平衡的情况下,最大限度确保网络稳定性.仿真试验表明,与典型的权重分簇算法WCA比较,该算法提高了移动ad hoc网络的稳定性,同时网络生命周期平均提高了88.28%.     

基于模块度的无线传感器网络分簇算法

提出了一个新的基于模块度的无线传感器网络分簇算法.该算法是先在传感器网络本身结构的基础上形成簇,同时应用了一个新的参数一模块度来评估所形成的簇结构是否与真实的网络结构相匹配.基于上述所得到的一个稳定的簇结构,在每个簇内依据节点的剩余能量和簇内能量分布情况来选取簇头.仿真结果表明,与LEACH等分簇算法相比,该算法能够获得一个更合理和更稳定的簇分布,并且有效的提高传感器网络的寿命.     

无线传感器网络的重叠分簇与边界搜索

无线传感器网络（wireless sensor networks, WSNs）由大量微小的传感器节点组成,分簇的网络架构能较好地处理大规模网络的自组织问题,因而成为WSNs提升性能和扩展性的标准方法。在拓扑发现、地理路由和目标追踪等应用中,重叠分簇能更好地满足要求,同时,辨别出WSNs的边界节点是重要的任务。与先前的基于节点的边界搜寻算法不同,提出了一种应对节点随机分布情况的自组织分簇算法。建立了重叠分簇,进而对重叠分簇进行分簇的边界融合,最后形成整个WSNs网络边界。仿真结果表明,该算法能够生成更为均衡的分簇,显著提高网络生存周期,并能有效的实现网络边界节点的搜索。     

BH-3hBAC:一种稳定的MANET分簇策略

移动自组织网络(MANET)是一种无需基础设施支持的新型无线网络,其具有很大的动态性.分簇作为一种提高网络可扩展性的方法,在移动自组织网络中有着广泛的应用.在分簇策略3hBAC的基础上,引入了簇头备份机制,提出了一种稳定的MANET分簇策略BH-3hBAC.模拟实验表明,新策略在不影响网络性能的情况下,提高了簇覆盖率、簇的生存时间、平均成员时间,提升了分簇的稳定性,进一步优化了网络的整体性能     

无线传感器网络中的分布式目标被动跟踪算法

为提高目标被动跟踪性能,并降低无线传感器网络（WSN）中的能量开销,提出了一种新的分布式信息粒子滤波（IPF）算法。根据目标的当前位置,将WSN中的结点动态组织成簇,建立分布式跟踪结构。利用信息扩展卡尔曼滤波器结合最新的观测量,产生粒子滤波的建议分布,详细推导了基于动态分簇结构的IPF具体实现步骤。建立机动目标跟踪的WSN仿真环境,比较了三种跟踪算法的性能和通信数据量。仿真结果表明,IPF具有较高的跟踪精度,与集中式粒子滤波算法的跟踪性能接近,而且降低了节点间的通信数据量。     

极化目标检测算法性能评价研究

在对极化目标检测算法简单介绍的基础上，着重分析极化检测算法的性能。根据极化检测算法的特殊性，在详细的数学推导的基础上给出了检测算法的工作特性(ROC)计算公式。根据实验获得的杂波和目标极化协方差矩阵参数给出了计算机仿真结果，得到了一系列检测算法性能评价结论。同时，从各种检测算法的计算量与性能折衷方面考虑，指出实际应用中可以考虑的几种极化检测算法。     

基于约束正则化的生成聚类分析

基于现有的硬约束高斯混合模型不能处理约束违反情形,而软约束高斯混合模型又没有封闭的参数估计表达式,提出了一种基于约束正则化的生成聚类方法。该方法将约束一致正则化算子引入高斯混合模型,通过惩罚似然来处理约束违反,使满足正约束的成对样本的后验概率尽可能相似,满足负约束的成对样本的后验概率尽可能不相似;同时封闭的参数估计迭代公式降低了参数估计的计算复杂度。在一组真实数据集上的实验表明,与现有的相关方法相比,该方法能有效改善聚类性能,并对噪音约束有着更好的适应性。     

一种基于二阶统计的盲源分离方法及性能分析

提出了一个基于信息论原理的目标函数 ,该目标函数可以作为衡量输出分量独立性的标测度。最小化该目标函数并利用信号的非平稳特性和两种网络结构形式的等价性 ,得到一种可以进行非平稳信号的盲分离的训练算法 ;计算机仿真结果表明了该算法的有效性。最后对目标函数的性能进行了分析。     

网络结构特征与链路预测算法关系研究

以美国航空网络、科学家合作网络和线虫新陈代谢网络等5种实际网络为例进行了综合实验,用结果数据定量化描述了同配系数、集聚系数和网络效率等网络结构特征参数,与基于局部信息和全局信息的两类链路预测方法结果之间的关系。通过对结果的分析,得到了网络同配系数为正且聚集系数大于阈值(约0.1)时适用基于局部信息的预测方法,否则适用基于全局信息的预测方法;以及集聚系数、网络效率与局部信息预测方法的结果成正比,与全局信息预测方法成反比等结论。这些结论为通过网络特征参数进行链路预测方法的选择提供了定量化的参考依据。     

一种基于旋转最小-最大超盒的聚类算法

针对传统聚类算法无法解决复杂分布数据聚类的问题，本文提出了一种基于旋转最小-最大超盒的聚类算法。该算法首先对数据急归一化处理，然后借助旋转最小-最大超盒对样本空间进行划分，从而生成一系列的初始分类，最后利用类别间的可融合度概念将初始类别融合为最终的聚类。仿真结果表明，该算法在无需聚类数目的前提下，对复杂分布数据具有很好的聚类效果，其聚类性能与传统的FCA相比有极大的提高。     

基于端到端链路利用的网络拓扑发现算法研究

网络拓扑对于网络管理和推测网络内部性能具有重要意义。在分析现有算法局限性的基础上,提出了一种基于端到端测量的网络拓扑发现方法,该方法通过比较链路利用的hamming距离推测网络拓扑,特点是不需要网络内部节点的协助。通过理论比较和分析,证明该方法在推测精度上比现有的方法有显著的提高,最后利用仿真试验验证了该方法的有效性和准确性。     

一种新的变步长LMS自适应滤波算法及性能分析

研究了自适应最小均方误差(least mean squares,LMS)滤波算法的步长选取问题。在详细分析现有变步长LMS算法的基础上,给出一种以双曲正切函数的改进形式为变步长的LMS算法。讨论了步长参数的选取原则及其对算法收敛性、抗干扰性和稳态误差的影响。该算法不但具有较快的收敛速度和跟踪速度,而且能获得更小的稳态失调。理论分析和仿真结果表明,该算法具有更好的稳态性能。     

Registration algorithm for sensor alignment based on stochastic fuzzy neural network

1.INTRODUCTION 1.1　SensorSurveillanceSystem Surveillancesystemisusedinmanycivilianandmili taryapplicationssystems.Sub surveillancesystem contains:air trafficcontrolsystem,airdefencesys temandnavigationdecisionandcontrolsystem,etc. Inordertoperfectlydescribe“themovementofthe target”,thesystemneedtoobtainthetrackofthe target.Thedatafusionofthetargetandtheprocess buildingtheirtracksarecalledasmultipletargettrac ing.Themainfunctionofthetargetandtheprocess buildingtheirtracksarecalledas…     

Distributed Consensus-Based K-Means Algorithm in Switching Multi-Agent Networks

This paper discusses a distributed design for clustering based on the K-means algorithm in a switching multi-agent network, for the case when data are decentralized stored and unavailable to all agents. The authors propose a consensus-based algorithm in distributed case, that is, the doubleclock consensus-based K-means algorithm(DCKA). With mild connectivity conditions, the authors show convergence of DCKA to guarantee a distributed solution to the clustering problem, even though the network topology is time-varying. Moreover, the authors provide experimental results on various clustering datasets to illustrate the effectiveness of the fully distributed algorithm DCKA, whose performance may be better than that of the centralized K-means algorithm.     

联机核模糊C均值聚类方法

基于核模糊C均值(kernel fuzzy C-means, KFCM)提出了一种针对较大规模数据的联机核模糊C均值 (online kernel fuzzy C-means, OKFCM) 算法,同时考虑到核参数的选择困境,借鉴多核学习思想,进一步衍生出了联机多核模糊C均值 (online multiple kernel fuzzy C-means, OMKFCM) 算法。由此,在有效缓和核参数选择难题的同时,新算法不仅继承了KFCM优越的聚类特性且适合聚类数据流。最后,在人工和真实数据集上验证了新提出的核联机算法比现有基于划分的大规模数据处理算法具有更好的性能。     

一种新型Ad hoc网络分簇路由协议

分簇路由协议能够提高系统性能,但也存在不足之处,维护簇结构需要复杂的簇选择算法,带来簇结构维护开销。提出了一种新的Ad hoc网络分簇路由协议,该协议利用簇的层次结构,并采用基于异常度的簇结构调整方案提高簇结构稳定性,减小路由协议开销。分析和仿真表明该协议具有控制开销小、网络性能高的特点。

Abstract：

The clustering hierarchical routing protocol have been developed to increase the system performance.Hierarchical structure has inevitably brought some drawbacks,maintaining the hierarchical structure needs more complicated cluster heads selection algorithm,which may result in the cost of maintaining cluster structure.A novel clustering structure based routing Protocol for ad hoc network was explored.It could reduce the route cost by adopting the hierarchical structure and could improve ad hoc network stability by introducing a configuration strategy based on ＂Exception Degree＂.Analysis and simulation show that the protocol is characterized with its low maintenance costs of routing and high network performance.