机会网络中基于节点效用和能量的路由算法

在不具备完整传输路径的机会网络中,为进一步提高投递率和传输速度,一般使用效用和冗余混合的路由机制,但该机制仍存在较高网络开销以及高效用节点能量消耗过快等问题。基于上述情况,提出了一种基于节点效用和能量的路由方案,考虑到节点关系的自身差异性和动态变化性对路由的影响,充分利用节点的社会关系计算节点效用,并综合节点的剩余能量判断节点的转发能力,实现在多备份路由中进一步降低网络开销和均衡节点能量消耗的目标。最后,通过仿真实验与其他算法进行对比,实验结果表明,提出的路由方案在获得较优投递率和传输延时的同时,在网络开销和能量均衡性两方面有较大的改善。     

基于隐含边界描述的连续体拓扑优化

基于隐含边界描述的水平集方程推动几何边界,结合形状导数、拓扑导数等工具,实现了柔性目标函数的连续体结构拓扑优化设计.进一步通过引入Von Mises应力作为产生新拓扑结构的策略,给出了单独使用Von Mises应力开孔的算例.算例结果表明,基于隐含边界描述的连续体拓扑优化设计方法,它具有独特的处理拓扑变化能力及消除拓扑优化结果对网格和初始拓扑结构猜测的依赖性.这一类方法具有优秀的高维设计拓展能力,在工程实际和多材料设计等方面具有很好的应用前景.     

基于超限快速决策树的无线多媒体传感器网络路由优化方法

为优化无线多媒体传感器网络路由,降低路由优化过程中能量消耗,提出基于超限快速决策树的无线多媒体传感器网络路由优化方法。首先,构建无线多媒体传感器网络路由模型,确定变量参数;然后,采用随机森林递归特征消除算法从变量参数中选取关键变量,构建路由多目标优化模型。最后,以关键变量为超限快速学习机输入值,通过学习机训练输出路由优化结果,完成网络路由优化。研究结果表明,该方法数据传输速率最优,且有效提升节点能耗均衡度。     

一种改进的负载感知的Ad hoc路由协议

对AODV协议进行修改,提出了一种简单有效的路由协议LA-AODV,每个节点根据本地链路层的负荷,决定拒绝或接受收到的路由请求,以避免拥塞,使得网络的负荷能更加均匀地分布.仿真结果表明,改进后的协议优于AODV协议,从而能改善网络的整体性能.     

非线性滤波技术在地震信号处理中的应用

地震序列是具有线形纹理特征的图像.早期的去噪方法多是线性的,会产生一些副作用.目前一些处理软件使用中值滤波方法,但当同相轴有倾角时就不适应了.本文根据线形纹理图像的特征,采用一致增强性扩散算法,它以扩散张量作为扩散系数,是一种各向异性扩散,能较好的保护边缘纹理信息,并针对同相轴的弱边界问题提出二阶导数处理法,它能使断裂的同相轴变得连续,更有利于解释.经计算,一致增强扩散比中值滤波信噪比有所提高,同时,同相轴更为连续,纹理更加清晰.     

湘桂黔地区侗族乡村聚落边界形态特征分析

选取湘桂黔地区25个侗族乡村聚落作为研究样本,在图底分析法的基础上,基于长宽比、形状指数、分维数量化指标探讨侗族乡村聚落边界的形态特征、破碎程度。结果发现：样本聚落形态呈现团状、带状、带状倾向的团状3种类型,其中团状聚落有10个,带状聚落有10个,带状倾向的团状聚落有5个,聚落形态的形成主要受自然环境、人为因素影响;聚落边界图形呈现出简单平滑和破碎复杂2种状态,其形成受自然环境、宗族理念以及聚落形态特征的影响。研究结果可为侗族乡村聚落保护与发展提供参考。     

网络多链路出口路由优化调度方法的改进分析

对网络多链路出口路由进行优化调度的过程中,传统的路由调度方法只分析了网络拓扑结构,容易出现链路拥塞的情况,忽略了网络流量特征,增加了队列长度与通讯时间,调度效果不佳。提出基于N元非合作模型的网络多链路出口路由优化调度方法,依据路由表空间串行流量调度的状态,对多链路网络的抽象拓扑进行设计,获得多链路网络流量能否经过链路的判断,通过非合作性理论在单控制节点中从多选择域中获取渐进次优解,使得路由数据流从单控制节点映射至多链路出口时可以保持各链路上的流量均衡。引入链路因数对各链路上路由映射的量进行管理,完成对路由调度的改进分析。实验结果表明,所提方法不仅具有很高的调度效率,而且调度均衡性和资源利用率较优。     

腔镜热变形对高斯镜平凹腔激光场模式的影响

用边界元素法把具有高斯反射镜的平凹腔的衍射积分方程转化为有限阶的矩阵方程,并计算了具有高斯反射镜的平凹腔当平面输出镜发生呈高斯分布的镜面变形时谐振腔基模的场强、相位分布和本征值．结果表明,当变形量较小时,高斯镜平凹腔基模光场半径随腔镜变形量的增大而增大,但不发生畸变,远场分布基本上不受影响,本征值下降甚微,这有效地保持了激光束的质量和功率输出,并利于增益介质的利用．仅当变形量较大,如当中心变形量达到1．2λ以上时,光场分布才发生畸变,远场光斑聚焦特性和中心强度下降,基模冬征值也随变形量的增加大幅下降．     

基于量子遗传算法的多约束QoS路由算法

提出了一种基于量子遗传算法解决多约束QoS路由问题的算法，详细讨论了该算法用于解决包含带宽、延时、包丢失率和最小花费等约束条件在内的多约束QoS路由问题，给出了算法实现的方法和具体流程．实验结果表明，与其他2种算法相比，该算法不但能满足QoS约束要求，同时可以均衡链路负载，很好地优化网络资源．