Internet分形特征研究

采用k-核分解算法对Internet分形特征进行研究.对高核区间和低核区间拟合结果的差异进行分析,提出Internet分形特征与其结构的层次性存在关联的猜想.随后,从删边数、删边比例和子网分布三个角度对k-核分解过程进行观察,确定Internet核心层与边缘层的分割边界,并利用骨架树理论研究Internet的层次分形特征.最后,从度分布指数、同配系数和结构熵等常见统计角度对Internet部分与整体,以及部分与部分之间的关系进行观察.观察表明,在以上统计角度,Internet边缘子网可以表征网络整体.     

WSN中基于跨层策略的低能耗/高可靠通信问题研究

可靠通信、低能耗是无线传感器网络的热点研究性能指标.为了提升网络的整体性能,首先在物理层、路由层上分别提出功率反馈控制算法与一种路由量度;其次分析了上述两种性能指标内在的矛盾,并在此基础之上设计一种以可靠通信为前提,节约能量的跨层优化算法.研究结果发现,现有的跨层优化算法可以在一定程度上提升网络性能,但是存在局限性;从性能指标内在矛盾出发,合理设计算法才可以在众多矛盾之中找到最优解.     

基于WPAN的脉搏血氧饱和度检测仪的研究与实现

基于WPAN技术,设计并实现了具有高度灵活性的脉搏血氧饱和度检测仪.详细介绍了系统的设计思想及组成结构,分别介绍了检测仪移动采集终端和检测仪主站各组成部分的硬件功能及设计,并给出软件平台及功能模块的划分.设计充分利用了集成电路技术的进步,结合先进的通信技术和成熟的测量技术,实现了传统设备的功能提升和应用模式的扩展.新设计大大扩展了血氧饱和度检测仪的应用范围,在设备的实用性、方便性、可管理性等方面有了极大提高.     

面向运动目标检测的ViBe算法改进

背景差分法是静态背景下运动目标检测的常用方法,ViBe算法是它的主要建模方法之一.针对ViBe算法对鬼影消除缓慢的问题,提出了结合帧间差分技术的ViBe改进算法,使用帧间差分技术通过记录相关像素值的时域变化来判断鬼影像素,提高消除鬼影的速度.针对ViBe算法的固定阈值不能反映每个像素具体情况的问题,提出了一种自适应阈值的方法,可根据像素值的变化为每个像素设定阈值,提高前景检测的准确度.实验结果表明,结合帧间差分技术的ViBe算法能够较快地消除检测结果中的鬼影,应用自适应阈值的ViBe算法能够更准确地进行前景检测.     

软件网络中结构洞与紧密度的研究

针对传统的软件度量方法已不能对大型软件进行有效度量的问题,以学科交叉融合为背景、以量化软件度量为目标,主要研究了复杂网络中的结构洞、紧密度.通过对这两个特征量的计算、统计,与软件网络中的度进行关系拟合,可查看在软件网络中,度与结构洞之间的相关性呈幂函数曲线,度与紧密度的相关性呈梯形分布.因此将其作为参考特征量引入到软件网络中,对软件网络中的节点依赖程度和中心化程度进行量化.     

基于WORIX的无线传感器网络通信协议栈的设计与实现

在实验室自主开发的操作系统WORIX的基础上,研究了无线传感器网络操作系统通信协议栈.根据无线传感器网络的自身特点制定协议栈的设计目标,并在WORIX操作系统中实现了满足无线传感器网络应用的通信协议栈,该协议栈包括三种路由协议.通过实验分析验证了协议栈的有效性,比较了其中三种路由协议的性能,并指出这三种协议适用的场合.     

基于度相关性的病毒传播模型及其分析

近年来网络病毒传播已对网络安全构成严重威胁.研究表明,互联网宏观拓扑结构与病毒传播有很大关系.度相关性是互联网宏观拓扑的一个重要特征,度相关性的改变意味着互联网拓扑结构的变化.通过度相关特征分析,发现互联网的异配性呈现减弱趋势;本文使用DPR算法构造连续匹配系数的网络拓扑,以便在具有不同匹配系数上的网络上进行病毒传播实验,以此研究病毒的传播速度、稳态感染率、传播临界值;然后根据传统病毒传播模型SIS,建立了适合因特网上的病毒传播模型SIS-DVDI,并进行病毒传播实验,分析了病毒传播的稳态特性和瞬态特性;最后根据先前仿真实验得出的结论探讨了网络病毒的防护措施.     

遗传算法在WSNs多Sink节点布局中的应用

无线传感器网络应用一直受到有限资源及能量的约束,sink节点布局算法是长时期内需要研究的一个关键问题.实际情况下,由于节点资源受限或无线链路的问题,sink节点经常存在服务失败的情况.因此,提出一种无线传感器网络中多sink节点的P中值布局模型,同时使用遗传算法对属于NP完全问题的sink节点布局模型进行求解计算,并对算法的计算精度、效率进行了分析.仿真实验结果表明,基于遗传算法而提出的布局模型能够有效降低无线传感器网络的能量消耗,提高网络服务效率,延长网络的生存期.     

一种基于时间片的抢占控制模型

针对实时系统中任务调度问题,提出了一种基于时间片的抢占控制模型.该模型以抢占次数上限为特征参数,在满足任务集可调度的前提下,由该特征参数计算出任务时间片并按片内不可抢占的限制条件优化任务抢占次数.采用遗传算法对该抢占控制模型进行了离线实现,同时使用惩罚函数来保证整个任务集的可调度性.通过仿真实验,验证了该模型的有效性.     

基于改进蚁群算法的双向物流路径优化

针对物流路径优化已有算法运算过程复杂、精度不高、过早收敛等问题,对蚁群算法进行了改进,以解决物流路径优化问题.为了消除蚁群算法的易停滞、收敛慢等问题,从蚂蚁转移策略、信息素更新方式以及遗传算法的融合等方面对算法进行了改进.针对双向物流的路径优化问题,通过增加启发函数、设计转移策略等方面来改进蚁群算法,使得算法能更好地考虑综合因素来进行搜索,能够更全面、更准确地找到合适的下一节点,从而得到更优的路线.