计算机之间的无线数据传输

采用了最新的长波收发模块T630／T631进行计算机之间的串行数据通信，具有抗干扰性能好，穿透能力强，传输距离远等特点，尤其适合不同房间计算机之间的短距离数据通信。     

IEEE802.11 MAC层协议栈的均衡多线程实现方法

IEEE802.11标准中的媒体接入控制层(MAC)协议栈由包含22个子模块的有限状态机组成.在嵌入式系统的基础上实现802.11MAC层协议栈时,可以有多线程和单线程的设计方法,但它们都难以达到效率均衡的效果.这里提出的均衡多线程的设计方法,兼顾了系统效率和可实现性的要求,获得了良好的效果.仿真实验结果验证了此方法的高效性.     

GPRS数传产品快速构建的研究与探讨

针对国内GPRS数据传输业务的滞后现状，提出了基于无线通信模块快速构建GPRS无线数据传输产品的方案和方法，使产品在短期内迅速走向市场。     

移动社交网络中的无线资源分配算法研究

随着移动用户数量的不断增加以及移动网络规模的发展,移动社交网络越来越受到人们的青睐,在社交网络中,社交网络用户可以使用移动设备相互交换和共享内容,但如何在移动社交数据传输过程中根据用户的需求为其分配最佳的无线资源,并确保资源的安全性和保密性成为了一个新的挑战.研究移动社交网络中的无线资源分配问题,资源分配包含无线资源分配和保密性资源分配,提出一种基于梯度的迭代算法来求解社交用户所需要的最佳无线资源和保密性资源.仿真结果分析表明,根据所提算法可以得出在保密性资源能量效率方面比随机分配方案提高8％左右,同时在无线资源利用率方面也有显著提升.     

立即可解网络编码应用于无线网络重传中的时延分析

立即可解网络编码(instantly decodable network coding,IDNC)分为狭义立即可解网络编码(strict IDNC,S-IDNC)和广义立即可解网络编码(generalized IDNC,G-IDNC).分析了S-IDNC和G-IDNC的特点,并对这2种思想应用于重传的时延性能做了对比分析.以最小化解码时延为目标提出基于S-IDNC和基于G-IDNC权重顶点搜索算法,实验对比分析了所提算法和已有典型算法性能,验证了所提算法的有效性,并归纳了S-IDNC和G-IDNC的时延特征差异.实验结果表明,基于S-IDNC的重传算法使得信宿节点的时延大小分布较为聚集,而基于G-IDNC的重传算法时延大小分布更为分散,G-IDNC时延均值优于S-IDNC,而S-IDNC系统完成时延优于G-IDNC.     

改进的核极限学习机定位算法

针对神经网络无线定位方法,存在训练耗时长,定位结果易受噪声干扰的问题,提出了一种改进的核极限学习机无线定位算法。采取在同一位置进行多次测量的方法得到训练数据;把同一位置测得的数据划分为一个样本子空间并提取样本子空间的特征,以样本子空间的特征代替原来的训练数据;利用矩阵近似及矩阵扩展的相关理论改进核极限学习机算法;将处理过的训练数据利用改进的核极限学习机进行训练,得到定位预测模型。仿真结果表明,在相同数据集下,改进的核极限学习机训练用时短、定位速度快;在相同噪声干扰情况下,此算法定位预测误差小。经验证,该算法不但能提高网络的训练速度、定位速度,还能有效地降低噪声的干扰,提高定位精度。     

基于EBS的无线传感器网络密钥管理方法研究

针对现有无线传感网络(wireless sensor networks, WSN)群组通信中网络环境复杂、资源占用率高以及共谋攻击等问题,提出一种融合三元多项式和EBS(exclusion basis system)管理机制的动态密钥管理方法。通过分析现有方法的不足,从WSN系统模型和EBS密钥管理2个方面对其进行改进,针对WSN系统模型引入层次式拓扑结构,有效解决簇头节点存在的单点失效问题,在此基础上,根据EBS群组密钥管理方法,引入三元多项式算法对EBS管理机制的参数进行优化。仿真结果表明,改进方法与局域化组合密钥管理(localized key management, LOCK)方法相比,改进后的EBS方法可以减少传感器节点的密钥存储量,增加网络共谋链的长度以及提高WSN的网络抗毁性。     

基于粒子群优化算法的井下目标定位方法

针对矿井结构复杂,井下未知节点定位存在信标节点布置冗余、定位精度低等问题,提出了一种基于粒子群优化算法的井下目标定位方法。根据矿井环境特点区块化布置信标节点,通过引入线性递减权重的粒子群算法对未知节点与信标节点的测量距离和估计距离的误差进行优化,降低定位误差。与四边测量法、加权最小二乘法和RSSI加权质心算法进行Matlab仿真对比实验。仿真结果显示:信标节点为5个,节点总数为15时,平均定位误差为0.877 m。高斯白噪声标准差取值范围从5递增到20,平均定位误差由1.21 m增长到4.65 m,增长幅度最小,抗噪性最好。信标节点密度由10%增加到40%,平均定位误差从2.82 m下降到0.76 m,定位精度明显好于其他三种算法,稳定性好于RSSI加权质心算法。定位精度更高,抗噪性更好,可靠稳定,在井下巷道环境中适应性更强。     

贝叶斯预测蜂群算法在无线传感器网络优化中的应用

针对无线传感器网络(WSN,wireless sensor network)节点分布不合理,存在较多的监测盲区等不足,提出了利用贝叶斯预测人工蜂群算法(BPABC,Bayesian predictive artificial bee colony algorithm)制定节点分布方案。BPABC算法借鉴贝叶斯预测算法的思想对蜂群算法中各蜜源存在最优解的概率进行预测,并以此为依据指导跟随蜂寻优工作。采用BPABC算法对WSN中的节点分布进行优化,与人工蜂群算法、全局人工蜂群算法制定的优化方案进行比较。结果表明,BPABC在平均覆盖率、最差覆盖率等方面均优于其他两种算法,并且BPABC算法在迭代收敛速度方面也有明显的优势。为了进一步验证改进算法的实用性,采用BPABC制定不同监测区域的WSN节点分布方案。WSN的覆盖率均在97%左右,并且标准差不超过0.005%。由此可见,基于BPABC的WSN节点分布优化方案具有较高的覆盖率、良好的适应性和稳定性。     

基于视觉相关性的无线多媒体传感器网络节能策略

针对资源受限的纯相机无线多媒体传感器网络的能量消耗问题,改进了视觉相关性算法,并提出了一种新颖的基于视觉相关性的完全分布式节能策略.首先,根据视觉相关性系数算法计算相机的视觉相关性系数向量;其次,利用视觉相关性系数向量得到相机的竞争筹码并以此确定相机的角色;然后,运行两个并行且相互交互的操作:簇头相机根据簇头权重向量确定下一跳并完成路由建立;非簇头相机计算亲密度向量并且得到自己的簇ID.最后,实验结果表明本文提出的节能策略能有效地延长资源受限无线多媒体传感器网络的生命周期.