多跳筛选无线传感器网络决策融合

为了在保证传感器工作效果的同时控制系统能耗,在资源受限的无线传感器网络决策融合系统中同时引入传感器信息的多跳传输方式和筛选传输策略。在瑞利分布信道模型下,推导出该系统的最优融合规则。但该规则需要信道的实时状态信息,实用性差。为此提出基于信道统计分布信息的次优似然比融合规则,并给出了小信道信噪比情况下的简化形式。理论分析和仿真表明,次优规则性能损失较小,运算量更低,信息需要更少,符合资源受限系统的要求;同时使用筛选策略,降低了系统的传输能耗。     

基于接收方信用量调整的TCP新算法

传输控制协议(transport control protocol, TCP)发送窗口的大小由拥塞窗口和接收方确认窗口中较小的值来确定。在高速网络中,通过合理地增加拥塞窗口,可以提高TCP的性能。然而,一个相对较小的接收方确认窗口将限制发送窗口的增加,如果根据TCP接收方的数据变化率恰当地增加接收方确认窗口赋予发送方的信用量,就能减少这种限制。提出一种增强的TCP算法,命名为接收方信用量调整传输控制协议（receiver credit adjustment transport control protocol, RCA-TCP）,该算法根据TCP接收方缓冲区的动态数据变化率和TCP连接的最小往返时间之间的乘积的估计值来获得信用量增量。在ns-2(network simulator, version 2)下仿真表明,该算法能获得更好的性能。     

地面站数传系统的RBFNN模型及算法

针对难以建立精确数学模型的地面站数传系统,提出改进梯度迭代学习的径向基神经网络建模方法。改进梯度学习算法通过训练样本相关性矩阵的主成分分析确定网络隐含层初始节点数;改进迭代过程中网络参数的梯度信息计算方式,加快了迭代收敛速度;并增加结构调整过程,实现对网络规模的精简。通过采集地面站数传系统输入-输出数据,将改进梯度学习算法应用于网络离线训练,并给出具体实现步骤。地面站数传资源配置优化实例验证了模型具有较高泛化能力,且算法稳定性较佳。     

BBS虚拟社区的演化规律探索及仿真

结合复杂网络理论对BBS中虚拟社区网络的演化规律进行了研究.首先,通过BBS版块的数据信息构建有向虚拟社区网络,研究了网络拓扑结构特性的演化,包括新增结点数和边数、度分布的幂指数、网络结构熵等随时间变化的规律,发现网络从"有序"到"无序"再到"稳定有序"的变化过程,并且在此类社区网络中存在富人俱乐部现象.然后,基于BBS版块虚拟社区的演化规律,提出了一种虚拟社区网络构造模型.该模型方法的仿真结果与真实虚拟社区网络演化特性相符,在一定程度上能解释虚拟社区的演化规律,具有很强的实际意义.     

复杂网络与社会网络研究范式的比较

从研究范式方面对复杂网络与社会网络研究进行比较.认为发生学视角的时间维度的分析与知识论域视觉的空间维度的分析相结合,可以提供历史与全面地认识事物的可能.首先分别从发生学及知识论域体系的视角,在比较中发现了复杂网络与社会网络研究范式的特点,然后以广州软件产业CEO社会网络与竞争关系复杂网络的研究为例,对这些特点做了具体的说明,最后进一步通过该产业的企业衍生社会网络与竞争关系复杂网络的联系,得出社会网络是产业竞争关系复杂网络的基础的结论.     

基于岭回归径向基神经网络的MIMU误差建模

对MEMS（Micro Electro Mechanical systems微电子机械系统）IMU（Inertial Measurement Unit惯性测量单元）的随机漂移和误差进行建模和补偿是提高捷联惯导系统性能的主要方法之一。为了避免径向基（RBF）神经网络输出之间可能存在的复共线性,更加准确有效的对MIMU的输出误差建模,提出将岭回归径向基神经网络用于MIMU的误差建模中。通过与时间序列建模方法的仿真比较表明,在对MIMU误差补偿上所建立的岭回归RBF网络与四阶AR模型方法精度相当,比一阶AR模型精度高,而且无需对数据平稳性处理。

Abstract：

It is one of the main methods to improve the performance of Strap-down Inertial Navigation System for compensating the random drift and bias of MEMS （Micro Electro Mechanical systems） IMU （Inertial Measurement Unit）. In order to eliminate latent multicollinearity of radial basis function neuron network output layer and model the drift and bias of MIMU accurately,the radial basis function neuron network based on ridge regression method was proposed which was applied in modeling and compensating MIMU errors. The simulation shows,compared to the AR model,the precision of compensation of MIMU error using radial basis function neuron network based on ridge regression method is equal to the fourth order AR model,better than first order AR model,and no data stabilization processing.     

虚拟网络马拉松系统通信协议及关键技术研究

虽然分布式虚拟环境及其各种技术已发展成熟,但其在电子竞技领域的应用尚不多见。将分布式虚拟环境技术应用到电子竞技领域的＂虚拟网络马拉松＂系统中,描述了虚拟化电子竞技系统的特点和通信协议设计准则,讨论了相关的一些关键技术的实现,包括标准性、公平性、通信开销和自愈合性,在此基础上设计并实现了虚拟网络马拉松系统网络通信协议VNMCP。

Abstract：

Although technologies on Distributed Virtual Environment （DVE） have been well-developed in recent years,they are rarely applied to E-Sports systems. DVE technologies with the Virtual Networked Marathon System in the E-Sports area were integrated. The characters of E-Sports and design principles of E-Sports communication protocols were described,and the implementation of some key technologies was discussed,including standardization,fairness,overhead and self-healingness. The Virtual Networked Marathon Communication Protocol （VNMCP） was proposed and implemented.     

基于博弈论组网多机动目标协同跟踪技术研究

在卫星多目标跟踪的背景下,针对传感器网络的协同问题,首次建立了完整的基于移动动态联盟的多目标协同跟踪模型,并针对协同过程中的移动动态联盟形成问题,提出了基于博弈论的联盟形成算法。该协同模型在跟踪多目标时利用移动动态联盟来交换并协调节点间的信息,使节点的行为一致,具有分布式和自组织的特点。仿真实验验证了该协同模型应用在传感器网络多目标跟踪中的有效性。

Abstract：

As to the collaborative technique in sensor network,an integrated multi-target collaborative tracking model was constructed based on mobile dynamic coalition under the background of multi-satellite tracking.Then as to the mobile dynamic coalition formation,a coalition formation method was proposed based on game theory.Using mobile dynamic coalition,this collaborative model exchanged and coordinated the information of nodes to accord their action.So it is distributive and self-organizing.Simulation results validate the effectiveness of collaborative model in sensor network tracking multi-target.     

RLINK：一种真实的无线传感器网络链路仿真模型

在网络仿真中,链路模型的精确性对仿真结果的真实性有着重要影响。基于在无线传感器网络实验中观察到的链路的核心特殊性质——不等向连通性,提出了一个真实的链路仿真模型RLINK.通过对不等向连通性的三个因素进行分析建模,即由遮蔽效应引起的路径衰减的差异、节点硬件的校准差异和天线的方向性差异,该模型实现了无线传感器网络链路的精确模拟。以链路不对称性的累积分布和算数平均值为指标,对比实验和仿真中获得的有关链路特性的统计数据,两者的一致性验证了RLINK的精确性。

Abstract：

In network simulation,the accuracy of the link model has significant impacts on the credibility of the simulation results.Based on the core feature of links obtained from the recent empirical studies,a realistic link model,named RLINK,was proposed for a more credible simulation of wireless sensor networks （WSNs）.RLINK captured the essential non-isotropic feature of the wireless links in WSNs by modeling three main causes： variance of path loss due to shadowing effect,difference in hardware calibration and radio directionality.The accuracy of RLINK model was verified by the high agreement of the statistical results obtained from simulations with those obtained from experiments,in terms of cumulative distribution of link asymmetry and arithmetic average of link asymmetry.     

载波跟踪算法综述

随着GPS软件接收机技术的飞速发展,作为其关键技术之一的载波跟踪算法也取得了长足进展。基于一种典型载波跟踪环的结构,将载波跟踪算法归类为纯载波跟踪算法和有外部辅助载波跟踪算法两大类。其中纯载波跟踪算法的关键技术主要有:环路鉴别算法,环路滤波器的优化设计,基于锁相环和锁频环的混合载波跟踪环的设计,智能降噪技术、智能控制技术、智能估计算法和自适应算法的引入等;外部辅助的载波跟踪算法主要存在于各类组合导航系统中,最典型的就是紧耦合或超紧致耦合组合导航系统中利用惯导测量信息对载波跟踪进行辅助。分析了上述各种技术研究的侧重点及工作原理,总结了各种研究侧重点的特点及优缺点,指出了载波跟踪算法的发展方向。