利用后溯重调度过程优化簇间数据交互

在多簇处理器情况下,指令应用所带来的簇间数据交互问题已经成为制约处理器性能的关键问题。针对此问题提出了在一般的调度后进行一次后溯重调度优化过程,减少了簇间的数据交互量,提高了编译器关于处理器的利用率,同时减少了编译生成的指令序列运行时所消耗的功耗。实验结果表明,利用该方法进行调度,比列表调度算法簇间数据交互量减少平均44.36%,调度后的指令执行时间的平均减少量为24.93%,比UAS(unified assign and schedule)调度算法簇间数据交互量减少平均31.25%,调度后的指令执行时间的平均减少量为14.62%。     

基于超长线状分簇结构的卡尔曼滤波融合算法

以应用于隧道结构健康监测的无线传感器网络为基础,针对长线形的隧道结构和分布式的节点布置,提出了超长线状多跳非均匀分簇结构.通过考虑节点剩余能量和优化簇头分簇半径,降低并平衡节点能耗.针对传感器数据冗余量大的问题,提出了基于超长线状分簇结构的分布式卡尔曼滤波融合算法.利用单节点不同时刻的数据,通过卡尔曼滤波器得到局部估计值,降低数据时间冗余度.在簇头节点端和汇聚节点端分别实现分布式卡尔曼滤波融合算法,降低数据空间冗余度,达到具有一致性的网络数据估计值.实验结果表明:该方法能有效实现超长线状分簇结构下的分布式数据融合,具有高可靠性和准确性.     

WSN中一种平衡节点能耗的分簇算法研究

针对无线传感器网络(WSN)中能量消耗和节点死亡过高的问题,在分析LEACH-C集中式分簇算法的基础上,提出了一种基于量子行为粒子群优化的WSN分簇算法.考虑到模拟退火算法在执行算法过程中的复杂性,利用具有全局搜索能力和收敛速度快等特点的量子行为粒子群优化算法,代替模拟退火算法对LEACH-C分簇算法中簇头的选取进行优化.通过MATLAB仿真分析,改进后的算法有效延长了传感器节点的生命,平衡了各节点的能量,提高了WSN的整体性能.     

一种能量高效的无线传感器网络分簇路由算法

分析了无线传感器网络的分簇路由算法,针对现有算法存在的热点问题,提出一种基于分簇思想的能量高效路由算法.采用簇首轮转及局部竞争优化节点簇内通信的能量消耗,采用粒子群优化算法均优化簇首节点的簇间通信负载和能量消耗,从而延长网络的生命期.仿真结果表明,该算法能够有效提高无线传感器网络生存期以及节点与网络的能量利用率.     

一种用于移动Ad hoc网络的自适应分布式权值分簇算法

利用分簇算法得到的分层结构可以提高移动Ad hoc网络性能.为有效解决Ad hoc网络簇结构的稳定性问题,在现有分簇算法基础上提出一种自适应分布式权值分簇算法.通过计算每个节点的移动性、平均邻居距离、节点度以及能量消耗4个因素的加权和而实现对随机分布节点自适应动态分簇,同时利用可用度优化簇内节点数.仿真结果表明,新分簇算法相对于已有的分簇算法具有更好的稳定性和负载均衡的优点.     

一种鲁棒的中等规模分簇结构水下传感器网络

针对现有水下传感器网络分簇算法负载不均衡和生命周期较短的问题,基于粒子群优化算法和遗传算法的基本思想,提出一种全局优化的智能分簇算法.为了使粒子初始化编码较为合理公平,根据节点近期当选过簇首的次数动态调整节点选举概率;通过对粒子整个编码区域进行循环搜索来捕获一个优良的随机交叉片段,保证了交叉后的粒子含有一定数量的历史较优簇首信息;通过节点编码位的变异提高算法的探索性,并确保解空间的存在性;在粒子评价函数中综合考虑簇首能量、负载均衡和分簇范围3个优化子目标.仿真结果表明,提出的算法更好地均衡了簇首负载,同时有效减少了网络能耗,延长了网络生命周期.     

用SIMD计算机执行MIMD

SIMD计算机不能直接执行MIMD语言,但通过SIMD解释程序器能够执行,这个解释程序器克服了只允许单指令流的SIMD限制,将MIMD的进程当做解释程序器的数据(SIMD中的MD),而解释程序器本身是一个单指令流.应用于MIMD程序的SIMD解释程序器运行,速度取决于解释程序器中Loop的组织,并且组织的优化又取决于MIMD程序的执行.本文通过引入Markov链模型,给出一个自适应算法,对在解释程序器Loop中的原始指令进行动态优比排序,即重新组织,使代码执行效率提高.     

基于能量迭代模型和蜂群优化的异构无线传感器网络节能分簇路由算法

针对无线传感器网络节能分簇路由通信时存在数据传输节点死亡数量较多、传输能耗输出较大的问题,提出一种基于能量迭代模型和蜂群优化的异构无线传感器网络节能分簇路由算法.首先构建网络通信能耗模型,以缩减能耗为目标结合差分蜂群算法及时优化网络节点分布;然后基于网络节点分布优化结果,制定异构无线传感器网络节能分簇方法,使用能量迭代选簇方法确定簇头,获取簇头半径完成异构无线传感器网络的通信节点节能分簇;最后设定通信簇头节点与基站之间的距离,确定节点通信时的路由等级,并结合多跳的路由通信方式,实现异构无线传感器网络的节能路由通信.实验结果表明,利用该方法进行网络节能分簇路由通信时,数据传输节点死亡数量最多为22个,节点传输最大能耗为21 nJ/bit,表明该方法节点通信节能效果较好.     

融合信任机制和HBMO算法的WSN能耗均衡分簇方法

针对无线传感器网络(WSN)中的能耗和安全问题,提出一种融合蜜蜂交配优化(HBMO)算法和轻量级信任机制的WSN分簇方法(LWT-HBM).首先,将WSN分成若干个小区,通过HBMO算法选择各自最优的簇头;然后,构建分簇结构,根据簇头和基站的距离设置簇的大小.在簇头能量消耗殆尽前,会利用HBMO选择替代簇头,以此均衡网络能源.在选择簇头的同时,融入轻量级信任机制,根据直接信任和间接信任值来评估节点的可信任度,避免恶意节点被选择为簇头.同时给出了一种精确能耗模型用来计算系统的整体能耗.通过实验将此方法与LEACH和TBCMA方法进行比较,结果表明LWT-HBM方法具有更低的能耗,有效的延长了网络寿命.     

大规模卫星集群网络自适应加权分簇算法

针对平面管理结构在大规模卫星集群网络中的缺点,提出了一种自适应分布式加权分簇算法（adaptive distributed weighted clustering algorithm,ADWCA）,该算法根据卫星网络运行的可预测性,在初始化阶段由地面计算各卫星节点综合权值并划分簇首和成员节点,完成之后上注到星上,之后集群中卫星节点根据邻居及自身信息完全分布式地执行维护进程.仿真分析表明,与最小标识优先分簇算法和最大连接度优先分簇算法相比,该算法生成的簇结构具有更少的簇数量、良好的稳定性,且能够有效均衡簇头节点的负载.      

动态图上的最短路径距离并行算法

设计动态图上最短路径距离查询的并行计算框架。通过构建增量图的方法, 实现一个批次内的多个查询在不同数据图版本的多线程并发执行。对于每个查询, 使用双向宽度优先搜索算法来减少搜索空间, 并提出搜索过程中扩展方向的决策函数。利用BSR对数据图邻接表进行编码, 结合 SIMD指令和图顶点重标号算法, 进一步提升数据级并行度。在真实图数据集下的大量实验验证了所提方法的高效性。     

ASIP Approach for Multimedia Applications Based on a Scalable VLIW DSP Architecture

The rapid development of multimedia techniques has increased the demands on multimedia processors.This paper presents a new design method to quickly design high performance processors for new multimedia applications.In this approach,a configurable processor based on the very long instruction-set word architecture is used as the basic core for designers to easily configure new processor cores for multimedia algorithm.Specific instructions designed for multimedia applications efficiently improve the performance of the target processor.Functions not implemented in the digital signal processor (DSP) core can be easily integrated into the target processor as user-defined hardware to increase the performance.Several examples are given based on the architecture.The results show that the processor performance is enhanced approximately 4 times on the H.263 codec and that the processor outperforms both DSPs and single instruction multiple data (SIMD) multimedia extension architectures by up to 8 times when computing the 2-D-IDCT.     

基于多个 DSP 的图像处理 SIMD 并行结构

通过分析低层图像处理算法特点，指出标准ＳＩＭＤ结构不能完成某些低层图像处理算法的数据综合任务，提出的改进型ＳＩＭＤ结构增加了多指令控制、共享存储器单元，能执行更多种类图像处理算法，讨论了图像在ＳＩＭＤ结构计算机上的一维、二维分块方法，结果表明一维图像分块在互连网络硬件量、算法执行速度两方面更具优越性．     

一种电子输运的矢量化Monte Carlo模拟方法

给出了一种采用SSE（Streaming SIMD Extensions)技术实现矢量化模拟电子在人体组织中输运的蒙特卡罗方法，并对一个计算放疗剂量分布的蒙卡特罗代码DPM进行了实施，将DPM模拟电子的方式由原来的一个个顺序模拟改为一次模拟4个电子，这4个电子进行同一个动作时，这部分程序可借助于SSE指令实现并行处理。计算结果显示，在不增加任何硬件成本的情况下，可以提高计算电子剂量分布的速度1．8倍左右。     

基于簇特征的文本增量聚类研究

提出了一种基于簇特征的文本增量聚类算法:充分利用简单、有效的k-means算法来进行初始聚类,并保留聚类后每个簇的簇中心、均值、方差、文档数、3阶中心矩和4阶中心矩作为该簇的簇特征,当出现新增数据时,利用初始簇的簇特征对新增数据进行聚类.在20newsgroups数据集上的实验结果表明:相比于对整个数据集进行重新聚类,该算法具有一定的优势.     

组合前馈网络的并行算法

讨论并分析组合前馈网络在ＳＩＭＤ－ＣＲＥＷ模型上的并行算法。     

基于重要结点的社区发现算法

复杂网络中内部的社区结构是复杂网络结构特征和属性特征的具体体现。首先依据模块度最大化理论计算网络的模块度矩阵的最大k特征向量矩阵;然后提出聚类中心方法,并用于求出k个社团的重要结点作为k聚类中心,利用欧几里得距离计算每一个结点到k个聚类中心的距离,将结点分配到距离聚类中心最近的社区中;最后对网络应用k-means方法进行迭代计算,得到k个社区的划分。分别在Karate Club Network和American College Football数据集上对算法进行了实验验证,实验结果表明该算法可以有效发现潜在社区,其纯度与模块度比已有的社区发现算法都有一定的提高,并且迭代次数较少,效率较高。     

一种基于密度的无监督聚类算法

分析了k-means算法的缺陷、入侵检测特点和网络中数据的特点,提出了一种基于密度的无监督2次聚类算法—KD算法。该算法聚类使用改进的k-means算法并引入基于密度聚类算法的优点,以提高对单种入侵数据集及混合入侵数据集的检测效果。实验结果表明,该算法具有较高的检测率和较低的误检率。     

用于高速网络入侵检测系统的并行TCP/IP协议栈

随着网络应用层内容检测技术的速度提高到10Gb/s的数量级,底层的TCP/IP协议栈已经成为制约网络入侵检测系统的检测速度的新瓶颈。该文的前期工作采用64位指令、并行计算指令和操作系统内核数据映射等软件硬件系统特性来优化TCP校验码计算、TCP连接表Hash值计算和内核态到用户态的数据复制等性能瓶颈。在此基础上,该文进一步研究了连接表Hash值计算、半开连接过滤和并行化问题,采用通用Hash(universal Hash)函数作为TCP连接表查找的Hash函数,以避免算法复杂度攻击,并利用SSE(streaming SIMD extensions)指令集中的并行指令来提高计算速度;采用Bloom过滤器过滤TCP半开连接;使用多次加载动态链接库(DLL)的方法,利用并行化获得更高的吞吐率。实验表明:经过上述改进后,使用3个处理器核心的TCP/IP协议栈,对平均包长110 B的攻击流量能达到4.4 Gb/s的吞吐率,对平均包长501 B的正常流量能达到15.2 Gb/s的吞吐率,达到原始系统的4倍以上,比该文前期工作的结果提高了50%到70%。