车载自组织网络中的最小延时链路调度算法

为降低车载自组织网络中的信息传输延时,提高信息接收的及时性,构建车载网络中信息传输延时最小化数学模型。通过比较不同传输模式(包括直接传输、协作传输和多跳传输)下链路的信息传输延时大小,提出一种梯度投影算法解决多路径路由中信息传输延时最小化问题。源节点可通过此算法选择延时最小的传输方式,将信息逐级发送至目的节点。仿真结果表明,梯度投影算法具有较好的收敛性及较强的实用性。     

移动自组织网络中可变速率自适应同步捕获

基于多进制正交扩频通信的原理，提出一种同步信道辅助的多进制正交码扩频系统设计方案．通过传输两个逻辑信道，分别实现快速同步捕获和高速信息传输．即传输多进制正交码扩频的数据信息同时，传输一路同步和控制逻辑信道，来建立接收端的载波和码元同步．采用具有尖锐单峰特性自相关函数的巴克（Barker）码做同步码组，且利用巴克码的不同组合传递数据速率信息．依据匹配滤波器的算法原理，实现快速同步捕获．并据移动通信信道的特点，提出了自适应门限的思想，设计实现了适合于移动自组织网络指标要求的应用系统，证实了方案的有效性．     

自主移动机器人的自定位问题研究

为解决仅仅利用视觉系统或者声纳系统得到的信息进行机器人自定位时存在较大的误差的问题,提出了一种极坐标系下进行自定位的方法.在极坐标系下,通过简单的几何算法获得视觉距离和角度、码盘距离和角度及声纳距离和角度,然后运用模糊数学的方法再对其信息融合,即将机器人视觉信息,驱动码盘信息和声纳信息等进行有效的融合,得到了理想的距离和角度信息,从而提高机器人的自定位精度.实验结果表明:在4 m范围内,其定位误差低于1.5%.该研究为多机器人定位提供了参考依据.     

基于鱼群优化的车载自组织网络路由算法

该文提出了一种基于鱼群优化且适用于城市道路环境的车载自组织网络路由算法。针对车载自组织网络中车辆的高速移动导致网络状态和拓扑频繁变化的特点,利用鱼群优化模型辅助搜索,及时为车辆找到新的最优中继节点,以保障网络中消息传输的性能。该文提出的鱼群路由优化算法(fish?swarm?routing, FSR) ,具有收敛速度快、效率高等优点。实验结果表明,相较于已有的车载自组织网络路由算法,该算法具有更低的传输时延和更高的传输成功率。     

基于自组织特征映射神经网络的矢量量化及其在图像压缩中的应用

对图像和语音等信息的压缩、传输及保存，压缩是极为重要的一环，矢量量化的压缩算法是广泛应用的一种方法。介绍了基于自组织特征映射神经网络的K—means矢量量化前置法和后置法两种复合算法，并将其应用于图像压缩的问题，从数值仿真的结果看，K-means前置法较其他算法表现出良好的效果。     

基于神经网络的自学习模糊控制

将神经网络与模糊控制相结合，提出了一种基于神经网络实现自学习模糊控制的方法，并给出了神经网络训练、控制器离线自学习、控制器在线自学习的相应算法，利用该方法，可以实现控制器的离线自学习和在线自学习，从而在控制对象发生变化时，通过控制器自学习改善系统的控制性能，仿真结果表明了该方法的有效性。     

基于自组织的网上答疑系统的设计

针对当前网上答疑系统存在的一些问题,提出了一种基于自组织理论的自组织网上答疑系统的设计方法,阐述了系统的理论基础、系统功能和特征．给出了系统设计流程及具体的设计过程．经实际应用表明,系统具有较好的答疑效果和较高的答疑质量．     

智能天线辅助的WSN节点自定位算法

位置信息是无线传感器网络（WSN）中的一种关键基础信息.在节点部署范围较大、节点密度较小的环境中,很多定位算法在定位精度或成本上不理想.为此,提出一种利用智能天线方向性的节点自定位算法.该算法包含两类节点：一是配备智能天线、全向天线和全球定位系统（GPS）的中心节点;二是配备高频率时钟,可支持基于到达时间（TOA）测距的网络节点.在定位过程中,中心节点发送有方向性的定位信号,网络节点借助定位信号判断自身相对于中心节点的角度,并结合TOA测距信息,确定自身位置.通过该方法,节点以较小的运算量得到较精确的定位结果,且网络中只有中心节点功能较强,因此系统总体成本低.分析和仿真结果表明,该方法能以较小的运算量和较低的成本提供较高的定位精度.     

无航向基准时数字磁罗盘的自差校正

本文提出了适合于无外部航向基准时数字磁罗盘的自差校正方法。通过分析自差产生的原因以及硬铁和软铁磁力对自差的不同影响,把自差的形成过程假设为从圆到椭圆的变化过程（椭圆假设）,其逆过程就是自差补偿的过程。研究了基于椭圆假设求解自差系数算法和自差补偿方法。该方法使数字磁罗盘容易地实现了自动自差补偿和自动校准,扩展了现有的磁罗盘自差校正方法。     

用于IT系统自修复的功能点切片模型

针对缺乏以数据为基础的分析模型和信息以非结构化形式存储的复杂IT系统中的软件自修复问题,提出了一个基于过程模型的功能点切片模型(FPSM).该模型在功能点分析5类组件的基础上,建立组件间的各种依赖关系,形成系统功能点依赖图,再应用功能点切片的方法,实现组件间的自动化关联分析,以支持软件系统运行阶段功能异常的自修复.模型实现了异常原因定位、变更影响分析以及解决方案匹配的自动化.实验结果表明,功能点切片模型和基于模型的切片器工具由于对系统组件进行了有效的定义和关联,能有效地降低异常事务的风险指标,并能够减小系统故障的发生频率．     

基于决策树与脉冲神经膜系统的输电网故障诊断方法

为有效处理电网故障诊断过程的不确定和不完备信息,提出一种基于决策树与模糊推理脉冲神经膜系统的输电网故障诊断方法:首先采用权重网络分割法将电网分割为若干小型子网,再利用决策树算法对原始故障决策表进行训练,并约减故障信息,提取输电网故障产生式规则;然后利用模糊推理脉冲神经膜系统的强大知识并行推理和模糊信息处理能力,建立基于 FRSNPS 的故障诊断模型,实现输电网故障诊断;最后,以 IEEE14 节点标准系统为对象进行仿真实验和分析。实验结果表明,该方法在单类型和多类型故障信息丢失时,依然能够诊断出正确故障元件。     

基于神经网络算法的网络安全评价模型

为了准确地评价复杂网络的信息安全水平,设计了一个具有网络安全评价功能的GABP算法评价模型.该模型通过引入德尔菲法等方法,建立了科学的评价指标体系.基于这一体系,通过修改BP算法和遗传算法的若干步骤,选取适当的目标函数,并对算法的流程进行精确控制,最终得到了一个具备这两种算法优点的GABP评价算法.该评价算法的仿真结果表明,只需输入复杂网络的信息安全监测数据,算法就可以准确评价出该网络的信息安全水平.     

基于模体的汽车行业站点网络复杂性测度

为了研究大规模网络结构复杂性测度方法,并针对汽车行业站点网络布局与结构功能优化提出对策,基于万维网页面链接数据,构建汽车行业站点网络拓扑结构图.借助VOSviewer聚类算法及Gephi检测并划分网络社团结构,解析基于主题搜索的汽车行业站点内容分类体系及功能结构,并利用Pajek验证各内容社团结构的小世界性,基于Rand-ESU算法检测各社团的模体结构,提出基于模体的网络结构熵算法测度各社团的复杂性.最后,得出汽车行业站点网络社区中模体结构具有同构性,导致社区结构的信息传播功能具有相似性,模体规模与模体信息传播途径多样化对网络结构复杂性影响的显著性较高.     

基于LEACH协议的簇头辅助路由算法

为了平衡无线传感器网络的负载,延长网络生存时间,针对大规模无线传感器网络场景,对低能量自适应分簇分层协议进行改进,提出一种簇头辅助路由算法。新算法采用控制信息与数据信息分离的思想,由簇头实现控制信息处理的功能,由簇内聚合节点和簇间转发节点实现数据的融合、转发功能。仿真结果显示,在大规模无线传感器网络场景下,该算法比低能量自适应分簇分层协议的网络寿命和数据接收总量均有明显提高。     

基于小波神经网络的信息系统综合评价模型

针对信息系统的特点和小波基具有很强的自适应性和函数变化能力,提出了一种基于小波神经网络的信息系统综合评价模型,并在最小均方能量准则下,采用相应的共轭梯度学习算法求解小波函数的尺度和时延参数,以及小波网络的权值。仿真实验表明该算法用于信息系统综合评价的有效性与准确性,为信息系统的评价研究提供一条新的途径。     

Analysis of Traffic Parameter Estimation and Its Impacts on Wireless Channel

Wide band or broadband access was paid much attention with the development of radio transmission technique. The wireless access control procedure play an important role in this type of system and efficiency of control algorithm has a great impact on throughput of channel resource. Based on wide band network control model and the characteristics of radio channel, this paper proposed a channel traffic estimation method and then performed a dynamic parameter control procedure and give detail analysis on estimation error and its impact on channel throughput and delay performance. Computation and simulation of system performance show a positive solntion on system design.     

网络控制系统的动态权重变采样周期调度算法

为提高网络控制系统的性能,提出一种用于网络控制系统的动态权重变采样周期调度算法.首先,通过二次平方根映射函数,根据控制回路数据传输误差对各个控制回路赋予不同的动态权重;然后,根据当前网络运行状况,通过比例控制预测新的网络利用率,同时利用最小二乘支持向量机算法预测各回路数据包传输时间;最后,在网络带宽资源受限的情况下,利用回路动态权重、网络利用率预测值并结合控制回路数据包传输时间,动态的调整回路的采样周期,使得网络控制系统的性能得到优化.仿真实验表明,提出的变采样周期调度算法能够使得网络利用率收敛到设定值,减少了控制回路的数据传输时延,提高了系统的输出响应与控制性能.     

合作博弈下无线传感器网络功率控制策略

无线传感器网络在动态变化的信道和干扰环境工作时,为获得较高的信干噪比,节点会提高发射功率,致使节点间的干扰不断增大,为抵消其带来的消极影响,节点将继续增加发射功率,这将导致网络环境逐渐恶化,同时过多浪费节点能量.针对以上问题,本文提出一种合作博弈下无线传感器网络功率控制策略,为使节点能够更加精准的根据周围环境信息动态调节发射功率,算法引入节点间距离作为干扰权重因子以修正有效干扰模型,进而改进信干噪比模型;基于合作博弈理论将节点信息传输速率和自身剩余能量整合,建立合作博弈下的效用函数,在对不同效用权重因子下的归一化信息传输速率、发射功率方差值、信干噪比和网络效用4种结果进行综合权衡后,得出适当的效用权重因子值,并证明效用函数存在纳什均衡解,通过算法多次迭代后得出使网络效用达到最高时的节点最优发射功率.仿真结果表明,本文算法得出的最优发射功率方差小,算法收敛速度快,网络在节点较低发射功率时即可获得较高的信干噪比,网络生存周期得以延长,实现更高的网络效用.     

基于博弈的机坪感知网络机会传输控制方法

在机坪感知网络场景下,针对不连通网络消息机会传输过程中投递率低和网络开销大的问题,提出一种基于博弈的机坪感知机会传输控制方法（OTCM）.首先结合场景特性建立首传节点博弈模型,实现消息传输排序,解决传输优先级的问题;而后提出了一种融合多维拓扑节点属性的博弈规则体系和函数,实现消息传输环境的优化及传输过程的可靠性;同时根据博弈体系中的效用函数保证拓扑在新机会节点融入后的自适应更新,维持其传输性能的最优状态.利用机会网络仿真器建立国内某机坪场景,仿真结果表明,OTCM算法相较于其他机会路由策略,平均投递率可达52.50%,平均传输时延降低至1 773 s,基本达到了研究目标的要求.     

多径编码方法在网间互联技术中的应用

将多径编码方法引入网间互联技术,提出一种新的信源编码转换方法,实现了在无信道传输误码的影响下多次转接无误差积累。设计实现了１６ｋｂｐｓＣＶＳＤ与３２ｋｂｐｓＣＶＳＤ全数字多径转换算法,模拟结果表明,该算法是正确、有效和可行的。这一方法的提出,保证了网间互联信源编码转换质量,提高了信息利用率及延伸了信息传输距离,对我国通信网建设有重要意义。