集中式多跳调度系统性能建模与协议参数优化

现有集中式多跳网络研究对其性能的建模分析较少考虑协议参数的影响,使实际场景中的协议设计缺乏理论依据。针对这一问题,充分考虑网络参数、业务参数、协议参数的影响,建立了集中式多跳网络调度时延模型和有效吞吐量模型。该模型和数值仿真结果揭示了网络节点个数、网络总带宽、业务流数目、平均跳数、控制时隙比例、最大可预约时隙个数等参数对系统性能的影响。最后给出了特定网络场景和业务需求条件下的控制时隙比例和最大可预约时隙个数等协议参数的优化策略。     

基于时分多址网络中的双信道预约MAC协议

为了解决多跳移动网络中的隐藏终端和暴露终端问题,提高并行数据分组发送机会,本文基于时分多址（TDMA）提出了双信道预约（DCR）媒质接入控制协议（MAC）．它通过合理调节预约信道（RCH）和业务信道（TCH）的数据速率、保证RCH的预约时隙与TCH的数据分组传输时隙的长度相等,实现了竞争预约接入与数据分组传输并行进行、互不干扰的目的．同时,还使RCH和TCH上的分组发送达到最佳业务平衡,避免了信道资源浪费．另外,所提出的预约时隙和竞争微时隙双重预约机制也极大地提高了信道的接入和利用效率．仿真结果表明,在总数据速率相同条件下,DCR协议的网络多址性能都明显优于IEEE802．11分布式协调功能（DCF）协议．     

MIMO链路ad hoc网络中一种新的MAC协议

针对支持MIMO的并行RTS处理(PRP)MAC中分组的冲突导致网络通过量减小的问题,提出了基于五阶段预约的改进MAC协议(FPR-PRP MAC).该协议采用同步的时间结构,通过五阶段预约使网络节点获得传输时隙号.在信息时隙,根据预约的结果,一部分节点可以优先发送RTS分组,其他节点再通过竞争发送RTS分组.接收节点根据收到的全部RTS决定允许各发送节点使用的数据流数目,并将此允许值携带在CTS中回复给发送节点.FPR-PRP MAC将预约与竞争相结合的机制减少了网络中RTS冲突,同步的时间结构消除了控制分组和数据分组的冲突,因此可以有效地改善网络性能.仿真结果表明,在网络比较繁忙的情况下,与PRP MAC相比,FPR-PRP MAC可以大幅增加网络中流控方式发送的分组数,并提高网络的通过量.     

UPMA协议在多跳分布式无线网络中的性能研究

基于有效竞争预约接入、无冲突轮询传输的思想改进了UPMA（User-dependent Perfect-scheduling Multiple Access)协议。改进后的UPMA协议支持节点移动性和多跳网络结构，能够保证发送节点快速接入信道，从而大大提高信道的使用效率。用仿真方法研究了多跳分布式无线网络中采用该协议时的网络性能。结果表明，改进的UPMA协议可以提供较高的通过量、较低的平均分组时延和较小的平均分组丢失率。     

基于轮换簇头的多跳对等蓝牙Ad Hoc网络形成协议

蓝牙是一种新型无线通信技术,它在物理层上采用跳频方式,能够使便携设备组成短距离无线自组织网络.但是节点地位不对等性制约着蓝牙技术在Ad Hoc网络中的应用.在研究现有网络形成协议基础上,提出基于轮换簇头思想,利用蓝牙规范中角色转换协议,分时轮换簇头,使每个节点地位完全对等,以克服蓝牙Ad Hoc网络的不对等性。同时,控制节点度数,引入一跳网桥,有效减少了数据转发跳数.详细描述了拓扑构建,微微网形成,微微网互连以及对等网络形成的规则.使用该规则可以不需所有蓝牙节点处于相互传输距离内而形成连通的多跳对等网络.通过对200个节点的仿真,结果表明该协议能够快速形成连通网络,且数据转发次数较少.     

MANETs网络中的一种分布式同步预约多址接入协议

提出了一种MANETs网络中的多址接入控制协议——分布式同步预约多址接入协议（DSRP），解决了隐藏终端和暴露终端问题，并且为实时业务的QoS要求提供了保障．协议以时分多址为基础，给不同类型的业务分配不同的优先级，采用不同的机制对空闲时隙进行竞争及预约．在已预约的时隙中采用发送数据前的预约确认机制，避免了入侵终端问题．在全连通网络中分析了DSRP协议的吞吐量和分组平均丢弃率，并且对协议进行了仿真，结果表明该协议能够达到传输实时业务的要求，适用于MANETs网络．     

多跳Ad Hoc网络中支持MIMO的广播传输调度算法

针对当前支持MIMO的多址协议仅支持点对点传输，提出多跳Ad Hoe网络中支持MIMO的广播传输时分多址接入协议。其核心算法是保证每个节点无冲突传输广播业务且保证最小帧长的时隙调度算法．充分利用了MIMO系统并行数据流传输的特性。该特性可使发生传输冲突的节点集从两跳范围内的邻节点减小到一跳范围内的邻节点．从而提高网络容量．结果表明该协议可极大地提高网络容量和减小平均分组时廷．     

一种无线传感器网络低延时信道接入协议

针对无线传感器网络S-MAC协议中的延时问题,提出并设计了一种新型的MAC协议——LD-MAC协议。该协议采用提前预约多跳传输节点的方法,实现数据分组的快速转发,减少数据分组在网络中的延时,在一定程度上解决了节点早睡的发生。同时由于数据分组的快速转发,减少了节点的能耗。仿真实验表明：LD-MAC协议能够较好地降低能量消耗和数据传输延时。     

高性能水下传感器网络多信道MAC协议

为解决水下无线传感器网络中由于水声信号传播的时-空不确定性引起的空间公平性问题,并有效实现多信道通信,提出了一种基于单收发器的水下多信道MAC协议,即SFM-MAC。该协议利用水下定位信息进行时空信息转换,避免全网同步;通过RTS/CA/CL/CTS握手机制避免多信道隐蔽终端问题,并实现公平接入。采用马尔科夫链构建了控制信道的预约模型,理论分析并计算了考虑预约碰撞条件下的多信道MAC协议的理论吞吐量。仿真实验表明:SFM-MAC的网络公平性指数较传统RTS/CTS类协议提高15%;在2个业务场景下,网络有效吞吐量较单信道水下MAC协议SFAMA和多信道水下MAC协议UMMAC分别提高60%~70%及12%~15%,证明SFM-MAC可以有效提高网络公平性与网络吞吐量。     

可多跳预约信道的无线传感器网络MAC协议——CRMAC

针对无线传感器网络的特点,提出低能耗低延时的无线传感器网络MAC协议--CRMAC.该协议将节点工作时间分离为信道预约时间和数据发送时间.在信道预约时间里,有数据发送的节点发送预定信道帧通知多跳的转发节点,确定节点的数据发送时间框架.在数据传送时间里,只有需要发送或接收数据的节点被唤醒,而其它节点保持睡眠状态.     

面向网格计算的按需入侵检测模型

为了解决分布式入侵检测系统缺乏动态组织敏捷性的问题，提出了适应数据网格的按需入侵检测模型.该模型针对网格计算的动态共享性与多域集成性的特点，基于全局检测服务将入侵检测系统分为安全评估模型、工作流编程服务、数据网格环境与检测资源服务四个部分.通过系统级与节点级重构相结合的方式，保证入侵检测系统全局检测服务失败时，能从节点处获得检测服务支持.研究结果表明，与Snort入侵检测系统相比，在局域网(LAN)和广域网(WAN)的实验条件下，基于该模型的分析引擎Higen的检测时间更少，消耗用户时间更少，提高了网格计算环境下协同检测的敏捷性.     

一种基于调节因子的动态自组织映射网络流量分类方法

针对当前自组织映射网络在流量分类中存在的不足,提出一种新的动态增长自组织映射模型DS GSOM用于流量分类。该方法采用灵活可控的网络结构,引入调节因子EF来控制网络生长,可以按需要方便地在任意合适位置生成新结点,实现层次聚类,所生成的网络结点数目远远低于传统的SOFM方法,训练周期短,算法执行效率明显高于SOM和GSOM。实验分析结果表明该分类方法准确率和召回率明显优于自组织映射网络的其它流量分类方法。     

一种新的分级混合聚类法

为了克服模糊聚类算法的不足．提出了一种新的分级混合聚法，利用自组织神经网络对数据初步进行特征提取．再利用基于熵的聚类算法进行聚类。从而既提高了聚类过程的效率，又保证了聚类结果的有效性．     

使用神经网络的软件工程成本模型

研究和论证了用神经网络（ＮＮ）技术开发软件工程成本模型的可能性。ＮＮ模型具有一些优越的重要特性，我们论证了ＮＮ模型的高效率在于：学习时间、动力模型以及比传统软件工程技术要求较少的假定。此外，ＳＯＮＮ算法给出了网络模型的代数描述。该网络模型能帮助研究去确定研究过程中的重要因素。     

基于移动Ad Hoc网络的OLSR路由改进协议

提出了一种改进的OLSR路由协议,改进后的协议能根据本地网络拓扑结构自适应改变HELLO消息和TC消息的发送频率.仿真结果表明,改进后的协议在网络吞吐量和数据传送成功率等性能上有明显提高.     

一种自适应的多跳蜂窝网络模型

提出了一种自适应的多跳蜂窝网络模型，通过动态的网络模式切换机制，终端可以根据网络状态在蜂窝和多跳两种网络模式间切换。该模型结合了蜂窝和多跳网络的优点，可以有效地提升无线数据网络的传输性能。仿真结果表明，该模型在增加了网络吞吐量、减少功耗的同时还具有较好的公平性。     

基于ANN-NURBS的散乱数据点自由曲面重构

探讨了曲面三维密集散乱点数据的几何建模方法。按照先压缩后拟合的两步方法重构策略，实施基于ANN-NURBS的散乱点自由曲面重构。提出了基于人工神经网络(ANN)的散乱数据点的拓扑矩形网格重建方法并建立了神经网络模型。该模型利用神经元对曲面散乱点的学习和训练来模拟曲面上的点与点之间的内在关系，结点连接权矢量集作为对散乱点集的工程近似化并重构曲面样本点的内在拓扑关系。算例表明，该方法可实现三维密集散乱点数据自组织压缩，生成期望疏密程度和精度的矩形拓扑网格，并可有效保持原数据点集的拓扑特征，从而实现了基于NURBS的大规模散乱数据点的精确曲面重构。     

协作多跳水声网络能量最小路径研究

研究在给定接收信噪比条件下协作多跳水声网络能量最小路径问题.考虑一个二维协作多跳网络模型,源节点和目的节点通过任意分布的中继节点及其附近的协作节点进行数据通信.建立了该网络的能量模型,并通过最优频率-距离关系的近似表达简化能量模型;在此基础上分析了可变发送功率模式下的能量最小路径,对节点间距和协作节点数量进行联合优化,从理论上证明了当各中继节点选取相同数量的协作节点,且中继节点按直线等距路径分布时网络总能耗最小,并给出了直线等距网络最优节点间距和最优协作节点数量的求解方法.仿真结果验证了该理论的正确性.     

基于神经网络与遗传算法的纹理图像分割

运用两维自动回归模型、分形维数、均值和方差从每一小区域的数据中抽取纹理特征，把纹理特征作为自组织特征映射神经网络的输入层进行训练确定最优的纹理区域分割数，最后运用遗传算法优化图像分割。实验结果证明神经网络和遗传算法相结合能有效地分割纹理图像。     

用CPN网络实现的自学习模糊控制器

采用计数传播网络（CPN）作为框架,结合一种简单的模糊控制算法（SFCA）,实现模糊神经元控制。这种方法有能力自组织、自学习控制过程所需的控制知识,控制规则库初始为空,逐渐地被自构造,来满足预先设定的性能要求。方法能实现任意维控制规则库的自学习。仿真研究体现了系统的适应能力、学习能力和推理能力。