基于机器学习的图像块效应盲评价算法

图像失真不仅能反映在图像的真实结构上,也能反映在图像的伪结构上,利用图像伪结构,基于支持向量机,提出一种图像块效应盲评价方法,在该方法中,使用支持向量机对联合图像专家小组（joint photographic experts group, JPEG)图像的伪结构特征进行训练以实现对图像进行质量评价。这些伪结构特征包括稀疏特征、边缘特征和颜色特征,利用支持向量机对图像的伪结构特征和主观评价结果进行训练,对未训练的图像进行预测。实验证明,该方法能够正确评价JPEG图像的质量且与图像的主观评价结果保持很高的一致性。     

无线网络中自适应的资源预留切换算法研究

为满足移动用户在切换过程中服务的连续性,针对无线网络的特性,对无线网络中的切换控制算法进行了分析和比较,提出一种简单的自适应资源预留算法,分析该算法对网络性能的影响,并通过仿真比较该算法与传统的资源预留算法对网络性能的影响,验证了该算法的可行性。     

基于信誉的增强P2P网络服务稳定性的激励机制

为了抑制网络节点"搭便车",同时增强P2P(Peer-to-Peer)网络服务的稳定性,提出一种基于信誉的增强P2P网络服务稳定性激励机制。该激励机制将网络节点的服务时间分为2段,第1阶段采用传统信誉激励机制效用函数;第2阶段采用增加了提成因子的改进效用函数。仿真结果表明,该激励机制在提成因子的作用下,不仅可以使网络系统排队强度低于1,而且缩短了用户在网络中等待服务的时间。     

无线Mesh网络中基于链路状态的RED算法研究

针对无线Mesh网络的特性,分析了随机早期检测(random early detection,RED)算法的实现过程,提出了一种基于链路状态的RED(link-states-based RED,LS-RED)算法。该算法的基本思想是通过移动节点的链路状态信息动态调整RED算法中的4个参数。详细讨论了LS-RED算法的实现过程,提供了无线网络下LS-RED算法参数的设置方法,并对该算法实现过程进行了分析,通过仿真分析验证了该算法对无线Mesh网络性能提高的有效性。     

基于 VANETs 下的决策树多副本机会路由协议

在车载自组织网络（vehicular Ad hoc networks,VANETs）中,当节点缓存和消息副本数目被限制的情况下,如何合理地选择车载网络的路由节点是实现VANETs高效转发和投递的关键问题。为此提出了一种基于学习方法的决策树理论的多副本VANETs机会路由协议（D-Tree）。D-Tree将VANETs中节点间的传输和连接因素看做多个属性的集合,并与决策树方法得到一个消息转发规则,同时结合多副本路由与机会路由的“存储─携带─转发”优势进行消息投递。真实数据集上的实验结果表明,在场景密集的情况下,D-Tree相比于Bubble和S＆W路由算法投递成功率提高了近10％,同时在投递延迟等方面也具有明显优势。     

基于改进克里金插值的室内定位位置指纹库构建方法

当今社会对基于位置服务尤其是室内位置服务的需求日益迫切.位置指纹法利用室内无线信号强度来进行定位,具有方便快捷、低成本等优势,但构建一个细粒度的位置指纹库需要耗费大量的人力和时间.为提高位置指纹库的构建效率,提出一种基于改进克里金插值的位置指纹库构建方法.通过部分测量数据结合克里金插值法进行插值,并利用模拟退火算法提高理论变异函数拟合精度,进而估计出未测量点处的信号强度,提高插值精度和指纹库的构建效率.实验表明:相比反距离加权插值和传统克里金插值,该方法不但具有较高插值和定位精度,而且可将指纹数据人工采集工作量降低50％.     

无线Mesh网络中基于信道状态的动态信道分配算法研究

对多信道无线Mesh网络中的信道分配算法进行了分析,提出了一种基于信道状态的动态信道分配策略（channel-state-based dynamic channel assignment,CSDCA）。该算法利用控制信道交互的信息,通过Hello消息的交换、发送请求（request-to-send,RTS）和允许发送（clear-to-send,CTS）的信道协商、数据传输3个阶段实现信道的动态分配,并通过仿真分析验证了该算法对多信道无线Mesh网络（multichannel wireless mesh networks,MWMN）性能的提高。