基于多反应节点下WSANs路由协议研究

针对多个反应节点环境中现有无线传感器网络路由协议不能完全满足无线传感反应网络（WSANs）对能耗和实时性需求的问题,利用J-Sim对WSANs的仿真功能,设计并实现适应单反应节点选择模式的WSANs路由协议BHOER,给出仿真数据及性能分析,实验结果表明,BHOER较好地满足WSANs的应用需求。     

无线传感器/执行器网络中能量有效的实时分簇路由协议

无线传感器/执行器网络(WSANs)主要应用于自动控制领域,实时性问题是其面临的首要挑战.根据实际环境中的节点部署情况,建立了系统模型;研究了分簇策略与功率控制技术对于自组织网络实时性的影响,提出了一种可适用于WSANs的能量有效的实时分簇路由协议--RECRP协议.该协议采用二级成簇策略使网络中的各类节点稳定分簇.分簇后的各类节点具有不同发射功率,利用执行器节点的强大通信能力有效降低网络延时.采用能量有效性算法使网络中的传感器节点轮换担任簇首,从而使网络能量均匀消耗,延长网络的生存时间.实验结果证明,在WSANs中RECRP协议可使网络稳定分簇,并且在网络的实时性与能量有效性方面与现有典型路由协议相比具有更优越的性能.     

基于节点流量及路径评估网络节点重要性的优化算法

如何合理有效地评估通信网络中各节点的重要性,对整个网络的设计至关重要．在以往相关理论研究的基础上,提出了一种基于网络传输流量和网络节点问两两最短距离的新算法一DFC算法（Combinationoftransmissionflowandshoaet path distance）．该算法从每个节点在通信网络中所占的通信流量,及节点失效后两两间最短距离的变化出发,来反映该节点对整个通信网络的重要程度．通过实验仿真,并与目前最通用有效的节点删除法相比,证明该方法具有更高的精确性,是一种有效的方法．     

动态无线传感器反应网络事件驱动定位算法

动态无线传感器反应网络（WSANs）是传统无线传感器网络（WSNs）的衍生物,是由大量资源受限的传感器节点和少量资源不受限的反应节点组成的动态网络,采用无线通信的方式进行通信,具有很强的实用性和应用前景。在充分分析动态WSNs特点的基础上,提出了一种基于接收信号强度指示（RSSI）测距的分布式事件驱动定位算法,并利用OPNET网络仿真软件对所设计的算法进行了仿真验证,结果表明：所设计算法具有较高的定位精度和能效性。     

无线感知执行网的智能协作机制研究

针对无线感知执行网中的节点协作问题,提出了多目标智能协作策略。在感知节点不完全连通的WSANs中,设计局部感知节点成簇算法,实现感知节点间的通信协作;以网络能耗均衡和信息传输时延为目标,应用离散多目标自由搜索算法对WSANs进行实时路径规划,实现簇头节点和执行节点间的协作,并通过路径惩罚策略和路径均衡策略,保证寻优结果的有效性、均衡执行节点之间的能耗。仿真实验表明:无线感知执行网智能协作机制能有效地选择多执行节点路径,实现网络协作的实时需求与能量消耗之间的平衡。     

传感反应网络中单反应节点任务分配问题的研究

无线传感反应网络由大量资源受限的传感节点和少量资源丰富的反应节点通过无线通信自主形成的。其中,传感节点负责收集外界的事件信息,而反应节点依据传感节点探测到的信息做出决策,并对外界做出响应。本文主要研究WSANs中单反应节点任务分配的问题,并提出集中式和分布式两种算法,最后用J-Sim评估两种算法的性能。     

基三分层网络中一种基于查表的确定路由算法

路由算法对互连网络的通信性能和并行系统性能的发挥起着重要作用。针对基三分层互连网络，提出一种基于查表的使消息沿两节点间近似最短路径传递的分布式确定路由算法TDRA。该算法充分利用基三分层互连网络的层次特性，其路由表中仅保存各节点的同族节点和部分组的路由信息，路由表所占存储空间小，路由效率高。     

基于分布式聚类的有向传感器网络移动目标跟踪算法研究

针对有向传感器网络DSN（Directional Sensor Networks）中,传感器节点部署数量对目标跟踪精度、网络寿命和能效问题的影响方面,提出了一个分布式聚类算法,该算法在优化活跃传感器和节点的直接通信过程中,由分布式集群来负责协调成员间的节点,通过传输给Sink的定位信息及从多个节点聚集的传感数据来准确定位目标的位置。基于该理论的目标跟踪机制,提高了目标跟踪精度、增加了网络寿命和网络剩余能量。并进行了仿真验证,结果表明该方法能实现更高的跟踪性能。     

机会网络多跳节点最小传输延迟算法设计

机会网络无链路性和节点移动性的特点,为节点之间信息传递提供了便利。但是,随着信息传递次数的增加,节 点与它的邻居之间传输延迟也会增加,使得网络信息传递的性能下降。为了解决节点之间多跳产生的延迟问题,本文通过对 节点到它的下一跳的邻居节点的历史传输时间进行时间标记,建立局部最小传输延迟算法（ Minimum Transmission Delay Algorithm）。通过该算法得到网络中多跳最小延迟路径。仿真结果表明,该算法与传统算法比较,减小了节点之间的传输延 迟,提高了网络性能。     

基于右手法则的网络割点判定算法

分析了网络割点的分布式判定算法中的主动探测法和被动探测法,提出了基于右手法则的网络边界探测算法以及基于该算法的网络割点判定算法,并给出了算法的正确性证明。分析表明,上述算法涉及的节点较少,能有效降低通信开销,有利于提高网络的稳定性。     

On the reliability of large-scale distributed systems – A topological view

In large-scale, self-organized distributed systems, such as peer-to-peer (P2P) overlays and wireless sensor networks (WSN), a small proportion of the nodes are likely to be more critical to the system’s reliability than others. This paper focuses on detecting cut vertices so that we can either neutralize or protect these critical nodes. Detection of cut vertices is trivial if the global knowledge of the whole system is known but it is very challenging when the global knowledge is not available. In this paper, we propose a completely distributed scheme where every single node can determine whether it is a cut vertex or not. In addition, our design can also confine the detection overhead to a constant instead of being proportional to the size of a network. The correctness of this algorithm is theoretically proved and the key performance gains are measured and verified through trace-driven simulations.     

基于时空融合图网络学习的视频异常事件检测

视频中异常事件所体现的时空特征存在着较强的相关关系.针对视频异常事件发生的时空特征相关性而影响检测性能问题,提出了基于时空融合图网络学习的视频异常事件检测方法,该方法针对视频片段的特征分别构建空间相似图和时间连续图,将各片段对应为图中的节点,考虑各节点特征与其他节点特征的Top-k相似性动态形成边的权重,构成空间相似图;考虑各节点的m个时间段内的连续性形成边的权重,构成时间连续图.将空间相似图和时间连续图进行自适应加权融合形成时空融合图卷积网络,并学习生成视频特征.在排序损失中加入图的稀疏项约束降低图模型的过平滑效应并提升检测性能.在UCF-Crime和ShanghaiTech等视频异常事件数据集上进行了实验,以接收者操作曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)以及曲线下面积(area under curve,AUC)值作为性能度量指标.在UCF-Crime数据集下,提出的方法在AUC上达到80.76%,比基准线高5.35%;在ShanghaiTech数据集中,AUC达到89.88%,比同类最好的方法高5.44%.实验结果表明:所提出的方法可有效提高视频异常事件检测的性能.     

最小顶点覆盖快速降阶算法

通过定义判别函数来判别顶点覆盖作用的优劣,得出一个把顶点加入到最小顶点覆盖集的一般化规则,并得出该规则在多种具体情况下的应用定理,在此基础上给出了一个快速降阶算法,该算法能确定某些顶点应该在最小顶点覆盖中,某些顶点不应该在最小顶点覆盖中,达到降低原问题的规模和求解难度的目的.该算法既可以单独使用,又可以与算法结合来达到更好的结果,文中还给出了应用实例及其分析.     

基于机器视觉的维氏硬度自动测量方法

提出一种自动分析维氏硬度压痕的显微放大图像的方法来测量硬度,克服了以往方法中将压痕边缘当做直线来拟合所带来的测量误差。压痕边缘有一定程度弯曲,用直线来拟合边缘会引入较大误差。考虑到压痕边缘在顶点附近的区域内高度近似为直线,提出了先寻找顶点所在区域,再逐步缩小寻找范围在各区域内寻找其精确位置的方法。在VC＋＋平台上实现了对维氏硬度压痕图进行自动分析和自动计算。实验表明,该方法的测量结果与标称值十分接近,测量重复性好。     

A computational approach for corner and vertex detection

Corners and vertexes are strong and useful features in computer vision for scene analysis, stereo matching, and motion analysis. Here, we deal with the development of a computational approach to these important features. We consider first a corner model and study analytically its behavior once it has been smoothed using the well-known Gaussian filter. This allows us to clarify the behavior of some well-knowncornerness measure based approaches used to detect these points of interest. Most of these classical approaches appear to detect points that do not correspond to the exact position of the corner. A new scale-space based approach that combines useful properties from the Laplacian and Beaudet's measure (Beaudet 1978) is then proposed in order to correct and detect exactly the corner position. An extension of this approach is then developed to solve the problem of trihedral vertex characterization and detection. In particular, it is shown that a trihedral vertex has two elliptic maxima on extremal contrast surfaces if the contrast is sufficient, and this allows us to classify trihedral vertexes in 2 classes: vertex, and vertex as corner. The corner-detection approach developed is applied to accurately detect trihedral vertexes using an additional test in order to make a distinction between trihedral vertexes and corners. Many experiments have been carried out using noisy synthetic data and real images containing corners and vertexes. Most of the promising results obtained are used to illustrate the experimental section of this paper.     

用顶点着色问题的贪婪算法解决排课问题

顶点着色的贪婪算法中＂按给定的顺序、满足一定的条件依次对顶点着色过程＂可视为＂按给定的顺序、满足一定的条件依次将顶点放入不同（颜色）的盒子中的过程＂,受此启发,设计相应的排课算法,首先提出＂数量约束＂的概念,给出该问题的具体需满足数量约束的项;然后将总表中的每条记录看成一个＂顶点＂,将一张课表中每一个具体的表格视为不同（颜色）的＂盒子＂,设计相应的启发式规则;最后把排课的过程巧妙的变成把每个＂顶点＂按相应的规则、在满足＂数量约束＂的要求的前提下放入上述＂盒子＂中的过程。     

基于环链的多面体剖分快速算法研究

利用环链提出了一种对任意多面体不添加顶点的凸剖分快速方法 ,它对多面体的剖分个数接近最少 .该方法首先从多面体的棱和对角棱所构成的所有环中 ,以最小周长选取一个最好的环 ,然后利用这个环的各个边所形成的一系列面 ,对多面体进行一次剖分 .实验证明 ,这种方法可找到对多面体不添加顶点剖分的最好剖分面 ,使剖分的次数接近最少 ,具有较好的实用价值和广泛的应用前景 .     

虚拟现实场景中基于八叉树的网格简化方法

在基于顶点聚类的网格简化算法中,通常对网格模型进行八叉剖分来建立一棵顶点树以表示整个网格模型的数据结构;但顶点在空间上分布的不均匀导致了顶点树的不平衡,增加了顶点树的深度。针对上述问题,论文提出了基于紧凑八叉树的剖分方法。该方法在虚拟现实场景中表现了较好的效果。     

图同构中的一类顶点细分方法

提出一种顶点细分方法.基于顶点之间具有一定长度的路径数等信息,定义了一类顶点不变函数.将该方法与已有的一些顶点细分方法进行了比较.分析表明,基于路径数的顶点不变函数的细分效果,至少不差于基于顶点的度、距离等方法;而一些实例则表明前者要优于后者.基于路径数的顶点分类方法可以有效地用于图同构算法,能够降低所需比较的顶点数,达到快速搜索的效果.     

辐射路匹配:从门级到功能模块级的子电路提取算法

提出一种基于子图同构的高性能辐射路匹配算法，以满足反向分析中逻辑综合的需要．通过单个顶点的相似度特征，将子图同构问题转化为顶点之间的匹配问题．在算法运行过程中，通过不断地删除搜索空间中的非匹配顶点，大大地降低了算法的时空复杂度．理论分析和实验结果表明，该算法的时空复杂度与目标电路的逻辑门数和功能模块电路的逻辑门数均为线性关系．