WSN中存在测距误差的无锚点分布式自定位方法

无线传感器网络中,采用RSSI方法进行自定位时,测距误差会影响定位精度。提出了一种分布式的无锚点定位方法,在对测距误差进行正确估计的基础上,求得各节点的相对位置。首先将测距误差定义为一个目标函数,使用最速下降法来分布式地求解全局非线性优化问题,以使这个目标函数最小化,然后利用节点间的估计距离与实际测量距离的偏差值来修正节点的估计坐标。仿真实验对各种影响参数进行了评估,结果证明:在无锚节点且距离测量值存在误差的情况下,满足一定的节点连通度时,能够提高节点定位精度。     

分布式流处理系统中基于位置感知的操作共享优化算法

针对流数据规模大、 基本数据处理操作有重叠等特点, 提出一种基于位置感知的操作共享优化算法. 假设操作预先分配了计算节点资源, 在保证流处理实时性和动态性的基础上, 利用多个流数据作业间拓扑结构和操作功能的相似性, 基于DAG图匹配方法建立操作共享备选集; 以输出带宽为约束条件, 建立一个操作共享收益优化
问题模型, 解决了流处理过程中传统操作共享方法对集群的输出带宽影响考虑不充分的问题. 仿真实验结果表明, 该方法较原有算法更充分地考虑了计算节点制约因素, 并提高了共享收益, 从而可有效地节省系统计算资源.     

基于筛选机制的L1核学习机分布式训练方法

为降低无线传感器网络中核学习机训练时的数据通信代价和节点计算代价,研究了基于筛选机制的L1正则化核学习机分布式训练方法。提出了一种节点局部训练样本筛选机制,各节点利用筛选出的训练样本,在节点模型对本地训练样本的预测值与邻居节点间局部最优模型对本地训练样本预测值相一致的约束下,利用增广拉格朗日乘子法求解L1正则化核学习机分布式优化问题,利用交替方向乘子法求解节点本地的L1正则化核学习机的稀疏模型;仅依靠相邻节点间传输稀疏模型的协作方式,进一步优化节点局部模型,直至各节点模型收敛。基于此方法,提出了基于筛选机制的L1正则化核最小平方误差学习机的分布式训练算法。仿真实验验证了该算法在模型预测正确率、模型稀疏率、数据传输量和参与模型训练样本量上的有效性和优势。     

一种分布式动态负载均衡调度算法

目前计算机应用服务系统经常采用集群系统,负载均衡调度是集群系统的关键.在通用负载均衡调度算法的基础上,提出一种分布式动态负载均衡调度算法.该算法动态收集、统计和分析服务器的信息,以此为根据完成服务器负载均衡的任务,能够实现集群正常调度.在此基础上,采取分布式调度的策略,提高负载均衡调度的效率、性能,以使其对业务系统整体性能的影响最小.     

Distributed sampling measurement method of network traffic in high-speed IPv6 networks

With the advent of large-scale and high-speed IPv6 network technology, an effective multi-point traffic sampling is becoming a necessity. A distributed multi-point traffic sampling method that provides an accurate and efficient solution to measure IPv6 traffic is proposed. The proposed method is to sample IPv6 traffic based on the analysis of bit randomness of each byte in the packet header. It offers a way to consistently select the same subset of packets at each measurement point, which satisfies the requirement of the distributed multi-point measurement. Finally, using real IPv6 traffic traces, the conclusion that the sampled traffic data have a good uniformity that satisfies the requirement of sampling randomness and can correctly reect the packet size distribution of full packet trace is proved.     

网络协同跟踪下广义分布式航迹关联方法

针对协同网络下的多目标跟踪问题,提出了一种广义分布式航迹关联算法。首先对序贯航迹关联准则进行分析,构造了广义分布式航迹全配对似然函数以及航迹关联统计量;在此基础上,建立广义航迹关联的数学模型,从而将分布式航迹关联转化为多维分配问题;然后利用改进免疫算法来寻求最理想的航迹关联。在航迹关联过程中,先利用chi方分布的假设检验来排除明显不相关的关联组合,再通过计算免疫抗体的适应值来确定多节点航迹间的关联关系;最后利用航迹关联评价指标对所提出的方法进行评估。仿真结果显示,该方法在密集目标环境下具有较好的关联稳定性,与序贯航迹关联方法相比,关联效果得到明显改善。     

无人飞行器Ad Hoc网络仿真研究

针对无人飞行器Ad Hoc网络仿真研究中的不足,提出了一种基于多分辨率建模的分布交互式仿真方法,利用元建模技术拟合高分辨率模型的输入/输出关系,对得到的元模型族进行适当裁剪和组合构造低分辨率模型,满足了多分辨率模型间的行为层次一致性。采用HLA高层体系结构,以KD-RTI为运行支撑环境实现了仿真原型系统。在想定场景下进行了无人飞行器Ad Hoc网络性能优化,实验结果表明,多分辨率建模提高了仿真效率,满足仿真优化应用的需求。     

具有瞬时耦合及通讯时滞的调和振子同步动力学

针对具有局部瞬时耦合及通讯延时的调和振子动力网络系统,给出了一种分布式同步算法。分别在无向固定拓扑和切换拓扑两种情形下给出了同步态的解析表达式,以及耦合系统的解析解,并给出了一些一般而简单的同步化准则。结果表明网络化的调和振子在比较弱的瞬时网络连通条件下,可以达到同步状态。数值模拟表明所给理论结果的正确性和有效性。     

基于人工鱼群算法的微电网分布式潮流控制器参数设计

分布式潮流控制器(distributed power flow controller,DPFC)功能强大,能够有选择性地控制所有影响输电线路潮流的参数,其串并联解耦结构解决了统一潮流控制器(unified power flow controller,UPFC)在微电网潮流控制中的不足。DPFC的控制能力依赖自身控制器的控制性能,为了实现其对辐射型微电网多条线路潮流的快速平稳控制,在模糊变间距自调整控制的基础上,引入人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm,AFSA),对串并联模糊控制器的量化因子和比例因子寻优,进而优化模糊控制规则,提高系统的响应速度。运用MATLAB/SIMULINK仿真平台建立了仿真模型,对所提控制策略进行了仿真验证,并与传统的比例-积分(proportional-intergral,PI)控制进行了对比。结果表明,采用AFSA模糊优化的DPFC能够快速跟踪潮流变化,维持公共连接点(common connection point,PCC)处母线电压保持恒定,响应速度快,超调量小,控制精度高。     

分布式网络环境下集成防火墙和入侵检测系统的安全模型

分析防火墙和入侵检测系统(IDS)的安全性弱点,提出一种分布式网络环境下集成防火墙和入侵检测系统的安全模型,研究实现此模型的通信机制建立、单点失效避免、生成规则使用等关键技术．