FlexRay网络静态段参数设计优化

FlexRay网络具有带宽高、确定性和可靠性等优势,能够很好地满足未来汽车线控技术发展需要.其消息和网络参数配置对FlexRay网络带宽利用率有重要影响.以静态段带宽利用率和静态段帧ID(FID)数目为约束条件,提出基于信号优先级的封装方法和基于两步的网络参数设计方法.实例验证该方法的有效性,FlexRay网络带宽利用率提高明显.     

面向FlexRay-CAN异构网络的帧封装研究

FlexRay-CAN互连的异构网络是当前汽车网络的一个研究热点,本文旨在提高FlexRay-CAN异构网络的带宽利用率,对帧的封装算法进行研究.现有的帧封装算法主要面向单独的CAN或FlexRay网络,对具有FlexRay-CAN网关的异构网络的研究较少.本文对FlexRay-CAN网络中的网关信号进行实时性分析,建立了实时性约束模型,最终提出一种面向FlexRay-CAN异构网络的帧封装算法FCFP.文中最后对FCFP算法进行性能评估,实验结果表明该算法在满足实时性的条件下能够有效的提高网络的带宽利用率.     

基于CAN总线的实时DSP应用算法

根据控制局域网络（CAN）的特点及应用要求,提出一种新的动态调度协议（DSP）,通过动态选择时间间隙调度信息,同时考虑实时数据的重传机制,并在此基础上介绍基于CAN总线的实时DSP应用算法,该算法不仅能满足CAN网络中实时应用系统的性能要求,还能充分利用CAN网络带宽。实验结果表明,该算法降低了传输请求程序的平均信号延迟,同时提高了网络利用率。     

车联网D2D通信中最大化频谱资源利用率分配算法

无线通信技术快速发展,终端设备不断增多,为缓解这一现象,提升系统网络容量,针对车联网蜂窝D2D(device to device)通信资源分配问题,提出了一种最大化频谱资源利用率分配算法.该算法以最大化频谱资源利用率为优化目标,在满足车联网通信的基本服务质量(quality of service,QoS)下,通过V2V(vehicle to vehi-cle)和V2P(vehicle to people)共享信道资源来提高频谱资源利用率.首先利用信道状态信息定义的链路增益因子为终端用户找到潜在的通信链路集合;然后证明终端用户复用链路资源时功率分配问题为一个凸优化问题,利用凸优化理论求得最优传输功率;随后求解最优的信道匹配问题,此问题为多对一的加权匹配问题,为降低算法复杂度用KM(Kuhn Munkres)算法来求解.仿真结果表明,所提算法较其他算法能够有效地提升系统吞吐量、提高频谱资源利用率、提升网络性能,优化车联网通信资源分配问题.     

基于车辆移动相似性的VANETs簇群算法

车辆的快速移动给车联网的数据传输提出了挑战.簇群技术是解决数据传输问题的有效策略.为此,提出基于车辆移动相似性的簇群(Compatibility of Vehicle Mobility-based Clustering,CVMC)算法.CVMC算法依据车辆在道路行驶中的移动相似性构建簇群,提高簇的稳定性.CVMC算法先...     

基于CAN总线的网络通信信道的建模与研究

随着汽车网络的快速发展对数据速率的要求越来越高,针对传统车载CAN通信系统,由于其信道带宽的限制不能满足快速数据传输速率的要求,为了解决其带宽的限制,提高数据传输速率,提出了采用通频带设计系统,通过使用传输矩阵和端口网络级联的方式,在总线型结构模式下对CAN通信系统通频带进行建模研究,同时对该系统在最差情况下最大总线线路长度和节点数进行分析与研究,最终实验验证了模型的正确性,从而为实际信道响应的测量节省了大量的时间,不仅能实现对CAN通信性能进行评估,而且能实现优化CAN总线网络的设计.     

基于效用函数的无源光网络动态带宽分配算法

为解决无源光网络由于传播距离较远而导致传播时延较长、信道利用率较低的问题，提出一种基于效用函数的无源光网络动态带宽分配算法。在无源光网络上行数据传输方向上，凭借光线路终端规律性地轮询各光分配网，获取上行带宽的请求信息。在无源光网络下行数据传输方向上，光线路终端把光网络的下行业务分组装入帧，并以广播的形式进行数据传输，结合此特点，利用带宽分配与微观经济学之间的相似度。以传输功率和传输信号增益，建立基于效用函数的分配问题优化模型，并通过路由器矩阵及其逆矩阵对该问题模型进行求解，得出各链路的最优传输速率，实现无源光网络动态带宽分配。实验结果表明，所提算法的信道利用率较高且时延抖动较低，能够有效提升网络动态实时性。     

基于802.15.4的无线传感器网络查询质量优化算法

在簇形结构的无线传感器网络中,针对基本单元簇,在IEEE 802.15.4协议的MAC层讨论查询质量的优化问题。建立了以查询质量为目标,带宽限制为约束条件的优化模型,并提出了动态规划法和查询质量因子动态更新算法相结合的动态查询质量保证算法。仿真实验表明,该方法能提高IEEE 802.15.4的实时带宽利用率,减少查询响应时间,并能根据不同的查询质量要求提供相应的服务。     

FlexRay静态段消息调度优化研究

为提高FlexRay网络的静态段带宽利用率,对基于时隙复用的FlexRay静态段进行优化研究。将传输的信号编码成消息帧,把编码问题转换为数学意义上的带约束装箱问题,将发送周期呈倍数关系的信号封装成一个消息帧,并运用BFD算法求解。之后基于封装的消息帧,提出一种调度方法使静态段带宽利用率最大化和帧ID数目最小化。最后在FlexRay底盘综合控制系统上验证该方法。结果证明,该算法使带宽利用率提升了18.7%,将每个通信周期内所占的FID个数降低了90.47%,并且把循环周期内静态时隙利用率提升了41.52%。     

基于三维空气质量监测系统的非均匀分簇算法

空气质量监测是环境保护工作的重要组成部分,无线传感器网络技术在空气环境自动监测中的应用已成为人们关注的热点。由于无线传感器网络具有能量有限、传感器无法充电等特点,根据特定环境设计分簇路由算法是延长监控系统寿命的关键。针对空气质量监测系统中传感器节点能量利用率低且消耗不均的问题,文中提出一种基于改进差分非均匀分簇路由算法。该算法采用差分进化算法对簇首的选择进行优化;通过计算大小不一的成簇半径实现非均匀分簇目的;不再以轮为单位频繁选簇,而是根据选簇频率和节点编号更换簇首节点。仿真结果表明：网络运转前300轮生存时间内中,提出算法簇首节点通信范围内覆盖不到的孤立节点个数大量减少,节点利用率高于LEACH 83%,比EEUC也提高了60%,采集信息的区域范围更广;提出算法显著延长了第一个节点的死亡时间,整个网络生命周期和LEACH、EEUC相比分别提高了约55.6%和14.8%。     

Security-aware Signal Packing Algorithm for CAN-based Automotive Cyber-physical Systems

Network and software integration pose severe challenges in cyber-security for controller area network (CAN)-based automotive cyber-physical system (ACPS), therefore we employ message authentication code (MAC) to defend CAN against masquerade attack, but the consequent bandwidth overhead makes it a necessity to find the tradeoff among security, real-time and bandwidth utilization for signal packing problem (SPP) of CAN. A mixed-security signal model is firstly proposed to formally describe the properties and requirements on security and real-time for signals, and then a mixed-integer linear programming (MILP) formulation of SPP security-aware signal packing (SASP) is implemented to solve the tradeoff problem, where the bandwidth utilization is improved and the requirements in both security and real-time are met. Experiments based on both society of automotive engineers (SAE) standard signal set and simulated signal set showed the effectiveness of SASP by comparing with the state-of-the-art algorithm.      

基于二分图的两级动态异构网络选择方案

通信技术的发展,使多种接入技术并存的异构网络成为未来通信网络的发展趋势,随着用户业务QoS需求的提高和传输带宽的增加,现有的网络选择算法已经不能满足用户高质量的通信需求。针对异构无线网络频谱资源日益紧缺的问题,提出了由用户端和网络端共同参与的两级动态网络选择方案。该方案包括灰度关联分析法和二分图联合优化匹配算法,通过用户端和网络端的共同决策,算法在有效满足移动用户业务服务质量需求的前提下,优化了系统吞吐量,均衡了网络负载。仿真实验表明,相对传统算法,该方案极大地提高了异构网络频谱资源利用率并降低了用户在无线网络间的切换概率,实现了用户需求和网络资源的合理配置。     

基于遗传算法的SDN网络装箱问题研究

随着网络规模愈加庞大和复杂,运营商正处于逐渐从传统IP网络向SDN网络架构发展阶段。论文以SDN架构下的网络为研究对象,建立以最大带宽利用率最小化和新增业务后全局网络扰动最小为目标的网络模型,提出基于改进的遗传算法对复杂网络环境下的装箱问题进行求解。利用Java编写并模拟仿真当前运营商主流网络场景IPRAN,分析遗传算法和其他启发式算法,如粒子群,模拟退火算法在装箱问题的优化效果,验证所提出的改进遗传算法对于解决网络装箱问题的有效性。     

基于链路带宽利用率的路由选择算法

为避免网络拥塞,针对现有路由调整算法没有考虑网络流量均衡分布和用户使用感知的问题,提出一种路由选择算法。在保证网络时延,不影响用户服务质量的前提下,选择带宽利用率最小的路径,最大限度实现负载均衡。为尽可能反映实际情况,实验采用真实的Abilene2网络拓扑,结果表明:该算法能有效缓解网络拥塞,网络可利用率提高超过50%。与现有算法相比,该算法能同时满足带宽利用率和网络时延两方面要求。此外,通过调整参数值可以满足实际网络中不同业务的要求。     

认知无线电网络组播路由算法和协议综述

认知无线电网络（CRN）在实现更好的无线带宽利用率和提高无线应用质量方面发挥着至关重要的作用。由于认知用户可用频谱机会的动态特性,认知无线电网络中的组播是一个具有挑战性的问题。研究者们已经提出了多种在认知无线电网络中进行有效组播的方案,包括基于优化理论、网络编码、机器学习、博弈论的方案等。总结了解决组播问题有效的算法和技术,并对已有的无线电网络中的组播协议进行了全面的综述,最后给出了未来的研究方向。     

基于启发式动态分解算法的矩形件优化排样

针对二维矩形件优化排样问题,提出了一种启发式动态分解算法,其可扩展用于三维及多容器全局排样求解。根据排放矩形件对容器进行正交动态分解,计算放置耦合度选择最佳子容器,通过干涉关系实现所有容器状态更新,实现大规模复杂排样问题的快速高效求解。对国际上公认Bench-mark多个问题例的计算结果表明,所提算法与同类算法相比优势明显,布局利用率提高达9.4%,计算效率提升达95.7%,并且已在商业化排样软件AutoCUT中应用,应用前景良好。     

基于仿生学的优化算法及其在信号处理中的应用

仿生学优化算法是一类模仿生物行为和自然界现象的仿生算法,其目的是求解优化问题的全局最优解。本文首先介绍了各种仿生学优化算法的起源和基本原理,主要包括蚁群优化算法、粒子群优化算法、细菌觅食优化算法、蜂群优化算法、鱼群优化算法、萤火虫群优化算法、狼群优化算法、蝙蝠算法、鸡群优化算法、进化算法、免疫算法、克隆选择算法和小世界网络等。然后总结了仿生优化算法的研究现状,并给出了仿生优化算法在信号处理、图像处理、语音处理和通信网络等领域中的典型应用。最后,归纳了仿生学优化算法的特点,并对如何扩展其适用范围、探索新的仿生学优化算法提出了基本思路,对其发展进行了展望。     

CSNEO:协同服务器与网络能耗优化的VM映射算法

已有针对虚拟机映射问题的研究,主要以提高服务器资源及能耗效率为目标.综合考虑虚拟机映射过程中对服务器及网络设备能耗的影响,在对物理服务器、虚拟机资源及状态,虚拟机映射、网络通信矩阵等概念定义的基础上,对协同能耗优化及网络优化的虚拟机映射问题进行了建模.将问题抽象为多资源约束下的装箱问题与二次分配QAP问题,并设计了基于蚁群算法ACO与局部搜索算法2-exchange结合的虚拟机映射算法CSNEO来进行问题的求解.通过与MDBP-ACO、vector-VM等四种算法的对比实验结果表明:CSNEO算法一方面在满足多维资源约束的前提下,实现了更高的虚拟机映射效率;另一方面,相比只考虑网络优化的虚拟机放置算法,CSNEO在实现网络优化的同时具有更好的能耗效率.