Sweep Coverage中的节点移动控制

作为无线传感器网络中一种新的覆盖类型,Sweep Coverage与其他覆盖类型相比,可以使用较少的节点满足特定区域的监控需求.为了改进Sweep Coverage机制的性能,本文以Vehicle Routing Problem with Time Windows问题的模型,对Sweep coverage问题进行了分析,提出了一种基于模拟退火算法的Sweep Coverage机制(VRP-Sweep).实验结果表明,在相同的网络场景下,VRP-Sweep机制较以往的Sweep Coverage机制取得更好的性能表现.     

基于Dynamic POIs的Sweep Coverage节点移动算法

为了解决以往研究Sweep Coverage机制中POIs总是事先确定的、静态的、其位置、间隔时间等信息固定不变的,缺乏灵活性的问题,提出了一种名为DDSweep的基于信息素浓度的Sweep Coverag机制.当有新的POI出现,有旧的POI消失,即POIs是事件驱动的、动态的,存在POI的移入移除时.在没有一个集中式控制的情况下,该机制能让移动节点及时到POI处采集数据.仿真结果表明,DDSweep机制较以往的Sweep Coverage机制更能适应实际的Dynamic POIs环境需要.     

应用基因概率学习算法求解最小码覆盖问题

概述最小码覆盖问题，以及现有的几种求解最小码覆盖问题的计算机搜索算法．在基因概率学习算法(PBIL)的基础上，建立码覆盖问题的目标函数，引进启发式算子HF0，针对局部陷阱设计跳出策略，从而获得一种新的快速求解码覆盖问题的算法．     

条件判定覆盖和修正条件判定覆盖的差异

条件判定覆盖(Condition／Decision Coverage即C／DC)和修正条件判定覆盖(Modified Condition／Decision Coverage即MC／DC)均是软件测试方法,作者首先介绍了这两种测试方法．之后总结出了两者所存在的不同之处,其中以一些实例来证明两种方法的差异．     

基于最大间隔的决策树归纳算法

决策树归纳是归纳学习的一种。由于NP困难,寻找最优的决策树是不现实的,从而探索各种启发式算法去产生一个高精度的决策树变成了这类研究的焦点。考虑到支持向量机(SVM)的分类间隔与泛化能力的关系,可以使用SVM的最大间隔作为生成决策树的启发式信息,使得决策树有较强的泛化能力。本文针对实值型数据,提出了一种基于最大间隔的决策树归纳算法。实验结果表明了本文算法的有效性。     

无线传感器网络关键区域覆盖优化算法

针对无线传感器网络中的关键区域覆盖NP完全问题,提出了一种启发式的关键区域覆盖优化算法CACOA.该算法对关键区域格点与一般区域格点,分配不同的权值创建感知区域图和终端集合,并以迭代合并方式创建加权节点Steiner树,进而形成具有最少数量的格点集合,并以格点集合中优化的格点位置来构建覆盖关键区域的传感器放置方法.理论分析证明了提出的CACOA算法一定能完全覆盖关键区域并形成一个有效的无线传感器网络,且算法的复杂度为O(n4).详细的仿真实验及与现有覆盖机制NPCC的比较表明,提出的覆盖优化算法CACOA在关键区域格点数、感知范围、发送范围和关键区域格点选择分布概率变化时放置的传感器数量明显少于NPCC覆盖机制.     

无缓存流水线生产系统中AGV调度问题的研究

针对无缓存流水线生产系统中的AGV(automated guided vehicle)调度问题提出了复合评分的启发式调度算法,降低了系统中AGV执行任务的间隔等候时间.首先,通过建立数学模型,对目前主流的AGV规模估计方法做出了改进.其次,提出了一种新的基于复合评分禁忌搜索的AGV前瞻调度算法.不同于目前主流的以空驶距离为优化目标的调度算法,该算法能够以最小化工件延误时间、最小化AGV空驶距离等多目标来统筹调度AGV.最后,为验证所提算法的有效性,从多个角度与已有算法进行了实验对比.仿真实验结果表明,相较于其他算法,提出的前瞻调度算法能够更有效地解决无缓存流水线生产系统这一新场景的AGV调度问题.实车实验也证明了该算法在实际生产中的有效性.     

基于Latent SVM的多视角行为识别方法

为了在静态图像中获取有效信息, 构建行为模型, 提出了行为覆盖区 ACA(Action Coverage Area)和行为核心 AC(Action Core)的概念, 基于 Latent SVM(Support Vector Machine)目标识别方法, 设计了一种多视角行为模型 MVAM(Multiple Viewpoint Action Model)。 建立了独立的用于行为模型训练和测试的行为数据库。 实验表明, 该表示法对静态图像中的人体行为能有效地进行分类和检测。     

一致性验证的结构化激励生成算法

为解决Cache一致性验证中传统随机激励方法的冗余覆盖及覆盖死角等问题,提出了一种高层次结构化激励生成算法和相应的高层次功能覆盖率模型.首先根据实际多核应用场景将冲突访存操作分类成基本同步和复杂同步,并进一步抽象成有向二分图模型,由此提出一种通用的层次化输入空间等价类划分算法和对应的高层次HSPC（Host Slave Pair Coverage）功能覆盖率模型,最后基于树的搜索提出了结构化激励生成算法.上述方案成功应用于IME-Diamond SoC的Cache一致性的功能验证中,实际结果表明,相比传统基于代码的覆盖率,高层次HSPC功能覆盖率模型的揭示功能Bug能力更强,而且相对于传统的随机生成,结构化的激励能够将覆盖率收敛所需的激励数减少96.3%.     

基于集合覆盖和禁忌搜索算法的WCDMA基站布局

分析和比较了集合覆盖和禁忌搜索两种高效布局算法的优化性能和计算时间.在此基础上提出了一种新的WCDMA基站布局算法,该算法使用集合覆盖进行整体布局,使用禁忌搜索进行局部优化.由于综合利用了集合覆盖算法的快速性和禁忌搜索算法的精确性,实际场景仿真结果显示,新算法仅用禁忌搜索算法8.8%的计算时间,就搜索到比禁忌搜索算法优化性能更好的布局配置.     

一种基于遗传算法的两层扫描覆盖机制

针对无线传感器网络中的覆盖问题,提出一种基于遗传算法和移动辅助节点的两层扫描覆盖机制（GATSC）.首先,GATSC利用遗传算法将POI分配给移动传感器节点进行覆盖,生成多条移动节点路径;然后,在移动节点路径上选取距离汇聚节点最近的一个点作为移动节点和移动辅助节点的交汇点（POB）.最后,利用移动辅助节点将数据传输到汇聚节点,完成最终的数据采集.仿真结果表明,本机制不仅比以往的覆盖机制具有更好的性能表现,而且能很好地适应不同的网络环境     

基于IAPIT的无线传感器网络定位算法研究

无线传感器网络的应用领域涵盖军事、医疗、环保以及交通等。由于涉及到体积、功率和成本一些因素的限制,现在流行的全球定位的系统和无线传感器网络的节点定位并不配套。所以,探讨符合无线传感器网络的定位算法有着广泛的实际应用价值和非常重要的理论价值。研究了无线传感器网络中IAPIT的定位算法,就不一样的节点通信半径和锚节点比例,仿真比较探讨APIT算法和IAPIT算法的性能。从实验可以看出,IAPIT算法和APIT算法比较,大大增加了定位覆盖率。无线传感器网络的定位精度基本能够满足应用的需求。     

一种高效覆盖的节点放置算法

提出了一种新的高效覆盖的节点放置方法．该算法的目的是使传感器的数目最优化，并确定能支持分布式传感器网络的传感器的配置，其基本思路是剔除局部冗余，提升整体性能．最后通过仿真与已有的算法进行比较，展示了其性能的优越性．     

改进蜂群算法的 WSN 节点分布优化研究

为合理部署无线传感器网络节点, 减少目标区域的覆盖盲区, 提出了基于择优型全局人工蜂群算法的优 化方案。 改进算法引入择优机制对各蜜源进行区分, 借鉴差分进化变异策略对优等蜜源进行邻域搜索, 采用全 局引导机制对劣等蜜源进行寻优, 提高迭代效率、 收敛速度以及全局搜索能力。 将此算法应用于 WSN (Wireless Sensor Network)节点分布优化问题, 并与人工蜂群算法、 全局人工蜂群算法的优化结果进行比较。 仿真结果表明, 与这两种算法相比, 平均覆盖率提高 1% 以上, 最差覆盖率提高 2% 以上。 该算法的节点优化 方案对目标区域的覆盖性能明显优于其他两种算法, 有效提高了 WSN 的感知性能。     

传感器网络中一种混合密钥管理方案

提出了一种混合密钥管理方案.该方案借助于Blom矩阵和密钥池,来完成密钥预分配,使得所有的簇头间、节点和它的簇头间,以及节点之间都能进行安全通信.该方案还能够支持网络的拓扑结构的变化,并且能动态的管理密钥信息从而解决了密钥泄漏等问题.进行了网络安全及性能分析,包括安全性能比较、储存空间比较、通信与计算开销比较.仿真结果显示,与已有的一些密钥方案相比,该方案提高了网络的安全性,减小了存储空间.     

一种基于QR分解增强安全性的DSN密钥配置方案

提出了一种基于矩阵QR分解的分布式传感器网络密钥生成配置方案.在该方案中,节点广播的是标识符和正交Q矩阵的行向量而不是密钥本身,攻击者无法获取明文密钥信息;节点在收到其它节点发送的密钥建立信息后再进行正交性验证,进一步增强了网络的安全性.     

贝叶斯预测蜂群算法在无线传感器网络优化中的应用

针对无线传感器网络(WSN,wireless sensor network)节点分布不合理,存在较多的监测盲区等不足,提出了利用贝叶斯预测人工蜂群算法(BPABC,Bayesian predictive artificial bee colony algorithm)制定节点分布方案。BPABC算法借鉴贝叶斯预测算法的思想对蜂群算法中各蜜源存在最优解的概率进行预测,并以此为依据指导跟随蜂寻优工作。采用BPABC算法对WSN中的节点分布进行优化,与人工蜂群算法、全局人工蜂群算法制定的优化方案进行比较。结果表明,BPABC在平均覆盖率、最差覆盖率等方面均优于其他两种算法,并且BPABC算法在迭代收敛速度方面也有明显的优势。为了进一步验证改进算法的实用性,采用BPABC制定不同监测区域的WSN节点分布方案。WSN的覆盖率均在97%左右,并且标准差不超过0.005%。由此可见,基于BPABC的WSN节点分布优化方案具有较高的覆盖率、良好的适应性和稳定性。     

基于概率图理论的无线传感器网络覆盖性与选路策略研究

针对无线传感器网络中节点传感半径、节点传输半径与连通覆盖性之间的内在联系问题,基于几何概率理论,提出并证明了一个传感半径尺度刻画,若节点传感半径满足该尺度刻画,则监测区域内的每一个目标点,在任何时刻都能以渐近于1的概率落在至少一个传感器节点的感应范围内.另外,分析了无线传感器的连通覆盖问题,提出并证明了一个节点苏醒概率不等式,其可作为网络连通性不受到破坏的判断尺度和临界门限.最后文章在满足无线传感器网络连通必要性的前提下,基于图论模型,提出了一个无线传感器网络的选路策略并作了比较分析,得出简要结论.     

电动车辆锂离子电池传感器故障诊断方法

为降低锂离子电池传感器故障对电动车辆安全与性能的影响,提出了一种基于观测器的电池传感器故障诊断方法。结合锂离子电池电热耦合动态模型,构建2个扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter, EKF)观测器,估计电池单体的状态量,对比状态量估计值与传感器测量值以生成残差,并使用累计和(cumulative sum, CUSUM)测试方法进行残差评价,根据残差组合的不同响应情况实现锂离子电池电流传感器、电压传感器以及表面温度传感器故障的诊断与分离(fault diagnosis and isolation, FDI)。在不同的传感器故障情况下对诊断方法进行测试,结果表明,该方法能够及时准确地对锂离子电池单体3种传感器故障进行诊断与定位,性能表现优异且易于实施。