改善微粒群算法多样性的多子群动态聚合

针对微粒群算法的群体多样性问题,将无标度网络形成过程中的择优连接机制引入微粒群算法的群体构造过程中,提出了一种多子群动态聚合的微粒群算法．依据算法搜索的状态,当某个子群面临搜索困境时,择优选择优秀子群建立连接,随着搜索的不断推进,微粒群体由多个独立的子群逐步聚合为一个类无标度群体网络．通过仿真实验发现,该算法通过调整微粒的邻域规模和连接方式平衡了算法的勘探和开发的能力,获得了较好的收敛性能．     

无人机蜂群中紫外光隐秘通信能耗均衡路由算法

针对复杂战场环境下无人机蜂群的任务协同要求,保证编队内可靠的路由通信尤为重要。考虑无人机携带能源有限,为了尽可能延长空中作业时间,提出一种无人机蜂群中紫外光隐秘通信能耗均衡路由算法。在无人机编队保持的基础上,结合无线紫外光散射通信特点,在路由选择过程中引入通信链路路径损耗和无人机节点剩余能量来构建链路权值函数,从而有效地平衡无人机蜂群节点的能量消耗。仿真结果表明,与其他算法相比,所提算法能够动态地选择数据传输路径,使节点的能量消耗均衡,进而延长无人机蜂群的生命周期。     

无线网络中基于蚁群算法的QoS组播路由算法

为了将传统基于蚁群算法的QoS组播路由算法应用于无线网络,针对蚁群算法收敛速度慢和无线网络节点能量有限的特点,提出一种无线网络中基于蚁群算法的QoS组播路由算法。在选路时利用节点电量选择能量大的为下一跳节点,并保留信息素给后续选路使用,加快算法的收敛速度。仿真结果表明,该算法能够明显提高算法的收敛速度,延长整个网络的生存时间,是一种很好的无线网络组播路由算法。     

基于紫外信标的无人机高精度助降装置及应用

在无人机降落过程中,高精度的助降引导系统不可或缺。目前,在复杂的地形、天气条件和存在电磁干扰等不利环境下,无人机助降引导系统存在降落定位误差较大的问题。为实现无人机的精准定位降落,研发了基于紫外信标的无人机高精度助降引导系统,测试结果表明,紫外信标助降引导系统能够满足高精度定位需求。系统定位精度高,可适用于雾霾天气、复杂地形、电磁干扰等特殊环境,为无人机降落过程提供了一种可靠精准的引导方式。     

研究生《计算机网络与通信》教学与实践

本文从项士研究生计算机网络与通信课程教学与实践过程中所面临的问题出发,介绍了国内外研究生教材的特点和一般选取原则,根据研究生计算机网络与通信课程的教学特点给出课堂教学和学生培养思路,利用验证性试验和设计性实验培养研究生的创新能力和团队协作精神.