软件宏观拓扑结构紧密度的演化分析

选取大量开源软件的多个版本作为样本,以复杂网络作为研究工具,分析了软件结构的平均紧密度的演化趋势、平均紧密度稳定值、紧密度的分布、新增节点紧密度的分布、紧密度最高的前10个节点的演化.分析结果表明,软件网络的平均紧密度最终会趋向于一个稳定值;紧密度分布整体上呈现明显的单峰特性,说明软件中存在少数紧密度大的模块,这些节点处于软件网络的核心,是研究的重点.由此可知,软件网络的紧密度是度量软件的一个有效参数,对指导软件开发有重要作用.     

大规模软件宏观拓扑结构度分布及其演化分析

基于大量开源软件源代码度量数据,根据大规模软件宏观拓扑结构体现出来的复杂网络特征,将软件结构抽象为网络拓扑.在这基础上,采用复杂网络的度量分析方法,分别从无向图网络的度分布和有向图网络的出入度分布两方面讨论了大规模软件宏观拓扑结构度分布所体现出的无尺度特征.认为随着软件演化,度分布系数和入度分布系数呈下降趋势,最大节点入度值则呈增大的趋势;而出度分布系数和最大节点出度值则变化有限.然后结合软件工程实践探讨了上述现象形成原因,认为软件系统其结构还有进一步优化的空间.     

面向普适计算的混沌三角形定位算法

在研究定位过程中误差产生与变化规律的基础上,提出了普适计算环境中可通过拓扑复制将参考点布置成混沌三角形形状来提升定位系统性能;其次,针对传统参考点选择算法存在的不足,提出一种基于斜率偏差的参考点动态选择算法;最后在上述结论基础上对传统二阶段定位算法进行了改进,提出了混沌三角形定位算法.仿真实验表明混沌三角形定位算法能更好地满足对普适终端实时定位需求,且具有较高的定位性能.     

基于WSNs的模糊三角形定位模型研究

针对现有range-based定位模型与range-free定位模型存在的问题——定位精度低、定位延迟大、复杂度高和节点密度大等特点,提出了一种基于模糊识别的非测距定位模型.该模型首先在定位空间内设置若干个样本点,然后将无线传感器网络的信号强度与模糊数学的思想相结合,通过计算未知点与各个样本点的贴近度来获取该点的位置信息,该方法简化了坐标求解.最后借助几何解析与NS-2仿真手段对该模型进行了验证,结果表明模糊三角形定位模型具有较高的性能.     

基于LQI量度的无线链路质量评估模型

链路质量评估对无线传感器网络的上层协议设计至关重要.在对大量采样值进行统计分析的基础上,提出了一个基于高斯分布的链路评估模型,该评估模型能够通过节点感知到的LQI值推断出节点之间的链路质量状况.模型验证表明,该研究具有扩展性,所建立的链路模型既可为无线传感器网络的实际应用提供依据,又可为上层协议的仿真研究提供有价值的参考.     

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SDN的工业物联网组播通信框架研究

工业物联网需要提供实时、可扩展的组播通信服务.这要求网络要在给定的时延上界内将数据传递给接收者,同时要能够最大化所承载的应用数.在现有的组播树算法中,单源树算法只关注实时性,共享树算法只关注可扩展性,同时兼顾两者的算法仍有待进一步研究.基于SDN技术,提出了一个面向工业物联网的实时、可扩展的组播通信框架,并为其设计了一个组播树算法——k-DCMO.k-DCMO算法为每个会话构建一棵时延有界开销最小的共享树,能够在保证会话实时性的同时,提升组播的可扩展性.结果表明,k-DCMO算法能够提供共享树算法所不能提供的实时性支持,并且能够获得比单源树算法更好的可扩展性.在实验拓扑中,其开销仅为后者的6.2%.     

基于心电与脉搏波的血压检测算法的改进

针对基于心电和脉搏波的无创连续血压检测方法中特征点提取算法的计算量大的问题,提出了一种改进的提取特征点的差分算法,改进后算法的效率和特征点检测的精准度都得到了很大的提高.通过对采样数据进行相关性分析和回归分析,可以看到脉搏波传播时间与收缩压有强相关性,而与舒张压成中度相关.实验结果表明,利用改进后的特征点提取算法能够较准确地计算出脉搏波传播时间,进而计算出个体的收缩压,并且能够很好地满足AAMI国际标准对无创血压检测误差的要求.     

基于时空影响域地震加权网络的研究

为了研究地震活动的时空复杂性,在时空影响域地震网络的基础上,考虑地震活动之间相互影响程度的差异性,提出了一种地震加权网络的构造方法.使用1984~2014年加州地震数据构造了地震加权网络,研究其基本性质以及网络节点的连接性质来揭示地震活动的内在联系.分析结果表明:地震加权网络的点权分布及边权分布均具有幂律分布特征;网络节点的点权与度关系表明,相对于大地震,中强地震对网络性质的影响也同样较强;研究地震网络的平均近邻度和聚集系数,发现强震地区之间可能更容易发生强连接.研究结果表明,基于时空影响域的地震加权网络可以更好揭示无权网络无法发现的地震系统的内在联系.