三维空间无线网络连通控制集的构建

在无线网络通信中,承担着繁重路由任务的虚拟骨干常常可以用一个连通控制集(CDS)来模拟。连通控制集的大小是无线网络虚拟骨干质量的重要度量。三维空间的无线网络,常常可以用一个单位球(UBG)来模拟。为了构建一个新的单位球的1-连通m-控制集,提出并证明了单位球的极大独立集的一个上界,这个上界小于现有的单位球的极大独立集(MIS)的上界。借助于这一上界,设计了一个计算三维空间无线网络的1-连通m-控制集算法,证明通过该算法获得的1-连通m-控制集S与最优的1-连通m-控制集OPT的大小满足关系■。     

面向FANET的N-UCDS虚拟骨干网构建方法

大规模小型无人机通信网络会出现频繁的链路失效，因此有效的拓扑控制是当前飞行自组网的研究热点。为了符合大规模无人机任务多样性的场景，提出一种随机路径点-飞行信息预测移动模型，无人机节点可以通过邻居节点的飞行信息对链路持续时间进行预测。在此基础上，提出一种新的统一连通支配集（new unifying connected dominating set，N-UCDS）算法，与UCDS算法相比，N-UCDS算法改进了连通支配集成员的选取方式、虚拟骨干网的构建和维护机制、支配因子的计算方法和HELLO报文发送间隔。仿真结果表明，该方法的算法鲁棒性有较大提升，网络构建和维护时间均减少了一个周期，网络生存时间提升了5%，HELLO报文开销随节点最大通信半径的增大而减小。     

基于启发式遗传算法的高效虚拟骨干网构建

为了解决无线传感网络因节点电池容量有限而导致其网络寿命和计算能力受限的问题,本文提出了一种基于启发式遗传算法的无线传感网络均衡节能虚拟骨干网构建(Balanced Energy Efficient Virtual Backbone Construction,BEE-VBC)算法.该算法通过综合考虑多种因素设计的适应度函数来选择最佳节点集,通过基于启发式遗传算法确定最优的连通支配集(Connected Dominating Set,CDS)来确保支配节点的连通性,将最优CDS用作向基站进行数据传输和转发的虚拟骨干网.实验表明与其他算法相比,本文BEE-VBC算法在网络寿命、平均能耗和数据包传输率等方面均优于现有方法.     

三维虚拟骨干网络算法优化

由于ad hoc网络的实际应用环境多数为三维空间,该文将二维平面虚拟骨干算法推广到三维空间.首先利用图论中连通支配节点集(CDS)的概念,给出三维空间中虚拟骨干网络成形算法.然后通过推导给出该算法生成的三维虚拟骨干网络保持二维平面中传输跳数稀疏比率为3, 链路长度稀疏比率为6的性质,以及该算法所构建的连通支配节点集(CDS)的节点数目与理论最优数目的比率上限为16的结论.并通过大规模的随机仿真实验,验证了三维虚拟骨干网络算法的性能.     

直线簇上区间图的最小连通控制集

研究了在3种情况下直线上的区间图的最小连通控制集的计算问题:(1)相交于一点的直线簇;(2)除一条直线外,其余的直线都平行的直线簇;(3)一条直线和直线上t个赋权的点,使得其最小连通控制集所覆盖的点的权和最大.给出了这3个问题的多项式时间算法,问题1和问题2可以在O(n)时间内求解,借助动态规划方法问题3可以在O(n+t)时间内求解.     

最小生成树在通风网路中的应用

在矿井通风网路解算中最小风阻树的选取占有非常重要的地位。本文给出一种选择最小风阻树的新方法——最小权法。     

异质无线传感器网络中d-鲁棒强连通控制吸收集的构造

无线传感器网络的一个虚拟骨干是由该网络中承担相关路由任务的结点组成的一个子网。一个异质无线传感器网络通常被建模成一个圆盘图(DG),相应地,其虚拟骨干被建模成该圆盘图的一个强连通控制吸收集(SCDAS)。构建异质无线传感器网络的虚拟骨干问题就等价于相应圆盘图的强连通控制吸收集的计算问题。针对受干扰的异质无线传感器网络虚拟骨干的构建问题,提出了圆盘图的d-鲁棒强连通控制吸收集(d-robust SCDAS)的概念,设计了一个近似算法d-SCDAS-C计算最小d-鲁棒强连通控制吸收集,并证明了该算法的近似比为■。r_(min),r_(max)分别表示异质无线传感器网络中结点传输范围的最小值与最大值。     

可漫游虚拟场景中的三维树木建模

树在虚拟场景中的构成中占有很重要的地位.论文跟据不同虚拟场景中绘制三维树木的特点,介绍了贴图法画树;提出了用分形方法对三维树木进行真实绘制;并讨论了加速虚拟场景中三维树木绘制的技术.实践证明：在VC和OpenGL的环境下,用本文方法在可漫游虚拟场景中产生树模型,在实时性与真实感方面均取得了不错的效果.     

随机正则图中的一类新控制集

在随机正则图中,研究了图的最小[r,R]控制集的定界问题.基于随机策略,提出了求解图的最小[r,R]控制集的近似算法,跟踪算法执行过程中相关参数的期望值变化情况,列出相应的带初值条件的常微分方程,通过对方程解的估计衡量该算法的平均性能.在此算法的分析基础上,给出了最小[r,R]控制集的一个上界.