蚁群算法在QoS网络路由中的应用

采用蚁群算法求解包含延迟、延迟抖动、带宽、丢包率和最小花费等约束条件在内的QoS单播路由问题。实验仿真表明该算法能快速有效地求得路由最优解。     

基于Parlay API的NGN业务生成环境的研究

下一代网络(NGN)将融合无线电话网和固定电话网,同时融合电路交换、包交换等各种交换方式,在NGN下可以快速有效地开发和部署电信新业务,是目前的研究热点.文中论述了Parlay API的体系结构和应用程序编程接口,在此基础上提出了基于Parlay API的NGN业务生成环境(SCE)的设计方案.该方案弥补了现有SCE在"厂商无关性"和"平台兼容性"方面存在的缺陷,使业务开发商能迅速高效地开发出个性化的电信业务.     

无线传感器网络TBCCA树形分簇算法

针对当前无线传感器网络分簇和拓扑控制算法中存在的问题,例如能耗过大、负载不均、计算复杂性高和存在额外开销等,提出了一种新型的TBCCA(tree-based clustering construction algorithm)分簇算法.该算法基于正三角形簇树结构,并利用RSSI(received signal strength indicator)值控制簇半径,从而产生3类集合--Near集、Common集和Medium集,及其相应的选择策略.其后,根据树的度数和结构,设计了簇树的建立算法.性能分析和实验仿真表明,相对于现有的几种算法,例如TopDisc和DLMST等,TBCCA算法具有较低的计算复杂性;与Leach协议和HEED协议相比,该算法能在保证较高连通性与覆盖率的同时,有效节约能量,均衡负载,延长网络的生命周期.     

编程能力的培养与提高

针对学生编程能力培养的问题进行了研究。现有的培养体系存在着目标偏差、模式落后、资源不足和后续不继等问题。论文将编程类课程作为一个课程群,从课程群的总体来综合考虑学生的编程能力培养,采取了一系列的措施,一方面调整了教学目标与模式,丰富了教学资源,另一方面加强了对学生的引导与组织,突出了培养的持续性。实践表明,这些改革措施取得了较好的效果。     

基于NS-2的航空器通信仿真模块的设计与实现

网络仿真器NS-2在空间通信网络研究中得到越来越多的应用.深入分析了NS-2中卫星网络结点和卫星链路仿真模块的特性.在分析卫星网络基本仿真原理和方法的基础上,以航空器通信仿真为例,给出了NS-2核心仿真模块的扩展方法,实现了航空器通信仿真模块.仿真实验研究分析了航空器的飞行对航空器与卫星之问链路切换特性的影响,证明了航空器通信仿真模块扩展方法的可行性和有效性.     

一种改进的蚁群挖掘算法

对数据挖掘中的分类问题进行了研究.Ant-Miner算法使用蚁群算法来解决分类问题,取得了一定的效果,但存在运行时间较长和分类不够精确等缺陷.从状态转移规则、启发式函数和信息素更新策略等三个方面对Ant-Miner算法进行了改进,提出了一种新的蚁群挖掘算法ACMA.仿真结果表明,ACMA算法比Ant-Miner算法分类的准确性高,性能也更优越.     

物联网环境下智能插座的设计

实时反馈机制被普遍认为是一种有效的节能方式,同时物联网技术使这种方式变得更为舒适便捷.提出在物联网环境下使用智能插座来实现电能的实时反馈.详细介绍了构成智能插座的电源模块、电能传感模块、电器通断模块、存储模块、处理器和无线通信模块的设计.此外还对电源模块、无线通信模块、电能传感模块、以及实际的节能效果方面进行了测试验证.     

基于微粒群优化的有向传感器网络覆盖增强算法

覆盖作为无线传感器网络监测中的基础问题反映了无线传感器网络的感知服务质量.在分析节点主感知方向可调模型的基础上,提出了一种微粒群优化的有向传感器网络覆盖增强算法.该算法针对节点主感知方向设计微粒适应值函数和种群进化策略, 以区域覆盖率为优化目标,通过微粒群优化有效调整传感器节点的主感知方向,从而达到有向传感器网络的覆盖增强.实验验证了算法的有效性.     

面向无线多媒体传感器网络的移动Sink路径规划

对无线多媒体传感器网络中的数据采集问题进行了研究.现有的数据采集方式多采用静态Sink的方式,容易导致热区问题,并且受到网络连通性的限制,通信开销也较大.移动Sink可以部分避免这些问题.但是如果Sink的路径规划不合理,反而会加剧上述问题.对此进行了研究,并提出了一种移动Sink数据采集协议DCPD.DCPD首先根据节点的分布选取一批采集点,并使用量子遗传算法计算出经过这些点的最短回路,Sink即以此作为运动路线,沿着它进行数据采集.理论分析和仿真实验表明,DCPD不仅工作效率更高,采集的数据量也更多.     

无线传感器网络中基于多属性决策的数据转发算法

如何在严格的能量约束下均衡传感器节点能耗、延长网络生存时间是无线传感器网络数据转发研究中的一个难题.利用多属性决策理论提出了一种基于多属性决策的数据转发(multiple attribute decision making based data forwarding, MadmDF)算法来解决该问题.MadmDF算法综合评价备选数据转发节点的属性信息,从中选择最优邻居节点进行数据转发,使网络数据流量得到了合理的分配,从而均衡了网络能耗,延长了网络生存时间.仿真结果表明该算法与同类数据转发算法相比具有一定优越性.