传感器网络推拉混合模式代码传输方法

代码传输是实现无线传感器网络应用重构的关键技术.首先研究传感器网络环境自适应应用重构(EAAR)模型的两种代码传输模式-拉模式和推模式,并结合两种模式的特点提出一种适用于分簇传感器网络的能量有效代码传输模式-基于簇的混合代码传输(Cluster-based Hybrid Code Transmission, CHCT).在该模式下,簇头节点采用拉方式从基站获取代码,簇内节点采用推方式进行代码传输.仿真实验验证了方法的有效性并讨论了影响CHCT性能的主要参数.     

一个应用于经济领域的基于知识的可灵活配置的智能蒙特卡洛仿真框架

电子商务的发展,促进了经济贸易的全球化、自由化,加剧了市场的竞争与波动,使得经济模型的适应性受到极大的限制.而经济模型是分析和预测经济发展的基础,为了改善这种限制,我们结合XML与知识技术,建立了一个可配置的智能模型仿真框架.我们也把随机数据库融入该框架中,从而实现了可配置的蒙特卡洛仿真.这样,我们极大地提高了经济模型的适应性、扩展性以及智能性.这种框架可以适用于任何能够运行完全参数化模型的仿真引擎.另外,我们还给出了5种分析仿真结果的方法,以帮助研究人员更好的分析、判断与预测.     

基于复杂网络的指挥控制信息协同模型研究

网络化作战的时代特征迫切需要新的仿真模型和评价方法,以预测信息优势对作战效果的影响。在描述网络化指挥控制活动特点的基础之上,从复杂网络角度出发建立起指挥控制信息协同模型,并就不同规则演化下的网络特征变化进行了定量分析,从而为评估信息协同对作战效果的影响提供了新的研究思路和方法。     

多速率敏感无线多跳网中最小化延迟多播路由

针对物理层提供的多速率传输特性,研究了最小化多播延迟的问题。其主要思想是上游节点将对数据包的一次低传输速率广播换成若干次传输速率不同的广播,达到最小化多播延迟的目标。首先将该问题模型化为一个最优化问题,然后提出了一个分布式最小化延迟的多播路由DMDMR算法,并且证明了该算法能够取得最优值。大量模拟实验结果表明,与上游节点对数据包只进行一次广播的经典技术相比,DMDMR算法可降低多播延迟17%以上。     

Virtual reality mobility model for wireless ad hoc networks

For wireless ad hoc networks simulation, node＇s mobility pattern and traffic pattern are two key elements. A new simulation model is presented based on the virtual reality collision detection algorithm in obstacle environment, and the model uses the path planning method to avoid obstacles and to compute the node＇s moving path. Obstacles also affect node＇s signal propagation. Considering these factors, this study implements the mobility model for wireless ad hoc networks. Simulation results show that the model has a significant impact on the performance of protocols.     

网络化制造环境下生产动态调度仿真与分析

针对网络化制造环境下生产系统特点,构建异地生产协同调度框架.基于调度框架进行动态仿真计算:应用模糊理论对生产时间分布概率进行判断,确定企业内部生产调度评测参数;使用Hopfield神经网络综合决策,求出企业外协生产与内部调度之间的可行解.将调度框架应用在实际生产调度问题中,对仿真计算结果继续综合优化,能够得到好的可行调度方案.     

异构无线分组网络中的接入选择机制

传统多接入选择(Multi-Radio Access Selection)方法只针对话音业务,在设计中仅仅考虑已接入用户数及系统容量,由于未将"分组级"信息考虑在内而不适用于无线分组网络。提出了一种新的异构无线分组网络中的接入选择算法,分组业务在多接入选择时考虑了实时、非实时的不同QoS要求和链路自适应机制(链路层重传及自适应调制编码);用户接入后,在保证其QoS的基础上,同时达到不同网络间负载均衡的目的。基于OPNET Modeler的动态仿真对算法性能进行了仿真评估,并与传统的最小用户数和最小路径损耗多接入选择方法在保证业务QoS和负载均衡性能方面进行了比较。     

New results on the robust stability analysis of neural networks with discrete and distributed time delays

Delay-dependent robust stability of cellular neural networks with time-varying discrete and distributed time-varying delays is considered. Based on Lyapunov stability theory and the linear matrix inequality （LMIs） technique, delay-dependent stability criteria are derived in terms of LMIs avoiding bounding certain cross terms, which often leads to conservatism. The effectiveness of the proposed stability criteria and the improvement over the existing results are illustrated in the numerical examples.     

传感器网络中基于最小覆盖重叠的移动部署

为了优化随机部署的传感器网络的覆盖率,提出了基于最小覆盖重叠(MCO,Minimum Coverage Overlap)的分布式移动部署算法.算法执行时,每个节点根据获得的邻居节点位置信息,计算节点覆盖圆周上覆盖重叠的分布情况,并沿着最大程度减小覆盖重叠的方向移动.通过算法的迭代运行,使网络覆盖重叠程度尽量减小,从而最大限度的优化了网络的覆盖率.仿真结果表明,与基于Voronoi图的算法相比,MCO算法在覆盖率、移动效率、移动距离和部署时间等方面具有更高的性能.     

复杂网络确定性模型研究的最新进展

复杂网络的确定性模型在复杂网络建模领域起着不可或缺的作用。按照复杂网络经典模型发展的先后次序,依次对随机图、小世界网络、无标度网络以及加权网络确定性模型的研究现状进行较全面的综述,重点介绍了相关模型的构造及其主要性质,并对复杂网络确定性模型未来的部分发展方向进行了展望。