WSN中多跳均匀分簇路由算法的设计与仿真

针对传统LEACH协议的不足,提出一种改进的多跳均匀分簇路由（EMR：Equal-cluster-based Multi-hop Routing）算法。EMR算法从剩余节点中随机选择候选簇头,通过候选簇头的竞选半径和节点剩余能量来确定分布相对均匀的簇头,从而完成整个无线传感器网络的簇头确定,簇头之间采用以簇头节点剩余能量和链路传输代价的权值为依据的多跳路由协议。实验仿真结果表明,EMR算法相对LEACH协议、LEACH-E协议和MTE协议更有效地节省了节点的能耗,能显著地延长网络的存活时间。     

基于SOM的WSN节点定位算法与仿真实现

结合自组织神经网络（Self Organizing Maps,SOM）算法无监督学习特征和WSN自组织特点,提出了一种分布式的基于自组织神经网络的节点定位算法（Distributed Self-Organizing-Map and Received Signal Strength Indication,DSOM-RSSI）。DSOM-RSSI使WSN中的节点自组织为多个交叠的簇,通过多个簇头的并行计算,实现分布式的节点定位。DSOM-RSSI直接利用无线信号强度指示值进行定位,减少了以往把无线信号强度转化为距离后再来进行定位带来的误差和计算量。试验结果验证了该方法在定位精度和算法复杂度方面性能优于集中式的基于测距的自组织节点定位算法。     

基于网络的并行仿真和分布式仿真

随着网络高速化及低成本的群系统的出现，使并行和分布式仿真的广泛应用成为可能。本文首先系统概括了各种并行计算机的特点，辨析了并 行仿真和分布式仿真的概念，然后总结了已有的并行连续系统和离散事件仿真策略，分析了它们的优缺点，并提出了针对集群系统的特点对这些策略进行优化的方法。最后比较了分布式仿真系统的集成工具，得出了CORBA适合于中小规模应用的结论。     

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.     

传感器网络中异常数据实时检测算法

如何实时检测传感器网络中异常数据是一项非常重要的工作。通过对线性自回归的分析法,给出传感器数据流的预测模型及其预测机制。当预测出现失败时,给出了一种预测模型自动调整策略,以降低预测误差。基于该预测模型,提出了一种异常数据检测方法,通过计算当前时刻的预测误差与平均预测误差的比值,比较该比值与预先设定的阈值的大小,以检测该时刻数据是否为异常数据。基于该方法,提出了异常事件检测和数据压缩处理的算法。仿真结果验证了预测模型的正确性和有效性,表明该模型能够实时检测异常事件和压缩数据处理。     

基于分布式仿真模型对象的分布式协同建模技术研究

针对目前复杂机电产品仿真通常只能集中建模的现状，提出一种新的分布式协同建模方法。首先分析了支持分布协同建模所必需的信息，然后利用分布式对象技术，将这些信息集成为分布式仿真模型对象。分布式仿真模型对象通过包含的丰富信息，支持能够被正确的组装和重用；通过自身的分布式特点使得建模人员能够透明访问它们。基于分布式仿真模型对象的分布式协同建模方法能够强有力支持复杂机电产品的分布式协同建模。     

面向桥梁结构健康监测的WSN分簇路由协议

在桥梁结构健康监测(bridge structure healthmonitoring,BSHM)的特定应用场合中,只根据节点地理位置进行成簇或使用单跳策略完成簇间路由,都会导致整个无线传感器网络(wireless sensornetworks,WSN)的不稳定。针对BSHM下的WSN,提出"能量分布"的概念,设计了一种能量均衡分簇路由协议(energy balance protocol,EBP)。通过二次分簇,使WSN中的高能量区域承担更多的能量消耗,设计基于区域划分的多跳策略以控制转发跳数。仿真结果表明:在BSHM的场景中,EBP与LEACH(low energy adaptive clustering hierarchy),SEP(stable election protocol)相比,其生命周期和能量消耗方面均有显著的正向提升。     

基于分布式仿真模型对象的分布式协同建模实现技术研究

在基于分布式仿真模型对象的分布式协同建模技术研究基础上，提出由客户机层，应用服务器层和数据库层构成的基于CORBA的三层体系结构实现技术。以支持分布式协同建模，同时还给出了一个软件原型，并利用该软件原型实现了一个复杂产品的分布式协同建模。     

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.     

无线传感器网络的自适应分簇组网算法研究

针对经典算法LEACH和HEED的不足,提出了一种能自适应分簇组网的优化算法。构建了节点信息权重模型,并借鉴邻节点信息交换的思想,在成簇过程中与探测范围内的节点交换权重信息,自适应完成分布式网络的簇首选举,并根据最小距离原则成簇。理论分析和仿真实验表明,该算法比LEACH和HEED算法选取的簇首及形成的簇结构更加合理,同时更有效地降低与均衡了网络的能耗,提高了传感器网络的生命周期。

Abstract：

A self-adaptive and optimized clustering algorithm was put forward according to the shortage of LEACH and HEED. The Heavy-weight model about nodes＇ messages was created,and the idea that neighbor nodes exchanged messages each other was used for reference. The nodes which were able to communicate with each other exchanged the Heavy-weight during making clusters,elect self-adaptively the cluster head in distributing networks,and made some clusters based on the minimum distance principle. The theoretic analysis and simulation results prove that the elected cluster head and cluster structure are more reasonable,the energy expenditure in networks is less,the longevity of networks is longer by the optimized algorithm compared to LEACH and HEED.     

基于分布交互仿真的作战仿真管理模式研究

针对基于DIS的作战仿真管理中成在的不足，明确提出了“四加三管理模式”，这种管理模式结构的层次清晰，考虑了人在环模拟器，适合于军事应用和技术开发，同时也是对于分布式交互仿真管理内容和丰富。     

航空反潜中的磁探仪系统仿真研究

为提供航空反潜的技/战术模拟训练手段,研究了航空搜索磁探仪的仿真.通过分析磁探仪工作原理,建立目标探测的物理模型,得到了实用的仿真模型,给出了目标的发现判决算法;采用功能模拟的方法,着重模拟记录器操纵台的工作情况;采用半实物的方式,对人机交互界面进行实物模拟,按照与实装一致的逻辑关系进行各种控制;借助先进的DirectX多媒体开发包CDX,采用虚拟仪表的方法,在计算机显示器上实现了磁探仪的主要部件-记录仪的仿真.该方案适应实际训练及战术发展的要求,在相应模拟器上进行的模拟训练取得了预定效果.     

基于CAN总线的分布式无人机实时仿真设备研究

CAN总线在汽车与工业过程控制领域应用广泛,并扩展到航空航天领域.设计了一种基于CAN总线的小型分布式实时仿真设备,用于在外场开展无人机半物理实时飞行仿真试验.根据实时仿真设备对CAN的实时性需求,提出了一种基于时间触发的,并充分发挥了CAN本身位仲裁机制优点的CAN总线高层协议.实验表明该协议完全满足实时仿真设备的实时性要求;同时也表明其提高了总线的带宽利用率达80%以上,适合于需要在较短周期内传输大量数据的应用.     

一种基于混合分类器的异常检测模型

针对网络的异常检测方法对未知攻击难以提供更多有用信息的缺点,提出一种基于分类器的异常检测模型。模型首先采用支持向量机对网络连接进行异常检测,然后将检测获得的异常作为输入进入聚类模块以得到其更多信息,其中聚类模块由自组织映射算法与信息获取算法共同完成。通过对检测到的异常进行信息获取的方法可以获得未知入侵的更多有价值的信息。最后应用kddcup99数据集进行仿真实验,实验结果表明,该检测模型具有较好的检测率和较低的误报率,并且该模型对于获得未知入侵的更多信息是有效的。     

基于背景重建的高光谱图像异常检测

针对高光谱图像异常检测中背景信息与异常目标信息难以有效区分,背景预测精度不佳的问题,提出一种新的基于背景重建的高光谱图像异常检测算法。通过字典学习方法获取高光谱图像背景光谱字典,并利用该字典对待检测图像进行稀疏重建,得到预测背景图像。将预测背景图像与原始图像做差后得到残差图像,进而利用局部RX检测算法对残差图像进行遍历,实现异常目标检测。通过对真实高光谱图像场景进行实验,证明了算法的有效性。     

基于视景仿真的某型武器分布式模拟系统设计

以某大型武器实装为背景,介绍了用于模拟训练的半实物模拟系统的设计方案。利用模块化设计方法实现主控计算机与各操作单元的分布式仿真;ADAM-5000系列模块实现各操作单元的指令和数据传输,通过RS-485总线来实现单元间的分布式的检测与控制;采用三通道立体视景系统作为输出界面,采用Creator构建武器和环境模型,在VC平台通过Vega编程实现模型驱动。应用表明该系统在实时性、逼真度、可靠性和效费比等指标方面较传统模拟器材均有较大提高。     

一种基于均值Hamming距离的异常入侵检测方法

对进程级的入侵检测技术进行了研究,提出了一种基于均值Hamming距离的异常入侵检测方法—AHDAD,监控对象为特权进程的系统调用序列,通过计算偏离量检测入侵。AHDAD算法简单、检测准确率高、时间开销小,使实时入侵检测成为可能。最后,用原型实验证实了方法的可行性。     

一种权值在线学习的分布式检测系统的融合算法

研究了一种基于最小错误概率准则的权值在线学习的分布式检测系统的融合算法。该算法能够根据观测数据的变化,自动在线调整权值大小,逐步改善系统的检测性能。计算机仿真结果表明,该算法能够较快地收敛到最优解。