Mbius立方体互连网络上的圈嵌入算法

图嵌入技术是研究多处理器互连网络模拟其它网络的能力的重要技术．文中讨论了近年提出的一类互连网络——Ｍｏｂｉｕｓ立方体上的圈嵌入性质．Ｍｏｂｉｕｓ立方体是超立方体的变型，它们具有一些比超立方体更优越的性质，如ｎ维Ｍｏｂｉｕｓ立方体Ｍｎ的直径大约是ｎ维超立方体的一半，其期望距离大约是ｎ维超立方体的２３等．文中证明了Ｍｏｂｉｕｓ立方体另一个比超方体优越的性质，即任一长度为ｌ（４≤ｌ≤２ｎ）的圈能以扩张ｌ嵌入ｎ维Ｍｏｂｉｕｓ立方体Ｍｎ（ｎ≥２），并给出了构造过程，从而也证明Ｍｎ对环网络的模拟能力比超立方体的高（超立方体不含奇长圈）．     

Moebius立方体互连网络上的圈嵌入算法

图嵌入技术是研究多处理互连网络模拟其它网络的能力的重要技术，文中讨论了近年提出的一类互连网络－Ｍｏｕｂｉｕｓ立体体上的圈嵌入性质，Ｍｏｕｂｉｕｓ立方体是超立方体的变型，它们具有一些比超立文体更优越的性质，如ｎ维Ｍｏｅｂｉｕｓ立体体Ｍｎ的直径大约是ｎ维超立体的一半，其期望距离大约是ｎ维超立方体的２／３等，文中证明了Ｍｏｅｂｉｕｓ立方体另一个比超方体优越的性质，即任一长度为ｌ（４≤ｌ≤２＾ｎ）的圈能以     

LHL-立方体互连网络及其性质

并行计算系统一直是计算机科学中的重要研究领域,其互连网络的拓扑性质对整个网络的性能起着非常重要的作用.目前已经提出多种互连网络,其中超立方体具有对数级的直径、高连通度、对称性等很好的性质,故被用作多种并行机的处理器连接的拓扑结构.然而,超立方体并非所有性质都是最优的互连网络,且超立方体的许多变型结构具有许多比超立方体更好的性质,其中已经证明了局部扭立方体在直径、Hamilton连通性等方面都优于超立方体.给出在超立方体与局部扭立方体的顶点间的一种连接方式--超连接,从而得到一种称为LHL-立方体的新型网络,并对这种网络的以下性质进行了研究:顶点连通度、边连通度、Hamilton连通性、直径.研究结果表明,一个n维LHL-立方体是一个具有2n个顶点和n2n-1条边的n-正则图,n维LHL-立方体的顶点连通度和边连通度均为n,且是Hamilton连通的,直径上界为[n/2 ]+3.     

基于移动代理的结构化P2P网络模型

为了符合实际P2P网络中的节点异质性的情形并支持语义查询,在分析自组织网络模型和双层结构化P2P网络模型以后,提出了一种基于移动代理的结构化P2P网络模型AS-P2P.理论分析和模拟实验结果表明,在加入了移动代理转移资源索引和使用双层结构化P2P网络区别节点能力以后,AS-P2P更加适应动态网络,并具有平均查找长度短,超级节点上负载均衡和资源索引分类等优点.     

BC互连网络及其性质

提出一种称为一一对应连接（BC）图的互连网络族，使其包含超立方体、交叉立方体和Mobius立方体作为基具子集，同时又使其具有与超立方体、交叉立立体和Mobius立方体相同的对数级的直径和顶点度数、最高连通（容错）度和相同的可诊断性等性质，从而使对超立方体及与其结构相似的大量互连网络的某些性质的研究合而为一，证明了BC互连网络族中包含一类Hamilton连通图并给出了BC互连网族中的图的直径的一个猜想。     

一种新型的WSN冗余覆盖与节能路由算法

针对无线传感器网络的冗余覆盖问题,在K-覆盖判定算法和部分冗余覆盖算法基础上,提出一种可调冗余覆盖算法。该算法遵循覆盖最大化原则,能降低网络能耗。在可调冗余覆盖算法处理后的高效网络中,给出结合最短路径和最小生成树的最短路径树算法,在网络中构建若干棵以Sink节点为根的最短路径树,进一步降低网络能耗。仿真结果表明,在随机部署网络中,当规定网络覆盖冗余度为2时,2种算法平均可降低能耗20.27%左右。     

超级交叉立方体互连网络及其拓扑性质

交叉立方体是近年提出的超立方体的一种变种。由于它的许多优越性质（如直径、嵌入性等）,在并行处理领域越来越受到人们的重视。然而,像超立方体一样,它也有一个缺点,即要使交叉立方体升级,就必须成倍地增加其顶点个数。为了解决这一问题,本文将顶点个数的２的次幂的交叉立方体推广到具有任意个顶点的互连网络,提出了超级交叉立方体的定义,并证明它保持了交叉立方体在高速通度、对数级的直径和顶点度数等方面的优良性质,从     

超有Moebius立方体———一类最优容错的小直径互连网络

文中将具有２＾ｎ个顶点的Ｍｏｅｂｉｕｓ立方体的拓扑结构加以改变,得到了包含任意个顶点的互连网络－－超级Ｍｏｅｂｉｕｓ立方体,并证明它保持了Ｍｏｅｂｉｕｓ立方本的高连通度、对数级的直径和顶点度数等优良性质,并且当顶点个数Ｎ＝２＾ｎ＋２＾ｎ－１时,０－型超级Ｍｏｅｂｉｕｓ立方体是一个（ｎ＋１）－正则图;更进一步地,由于它包含任意一个顶点,所以其升级只需增加任意个顶点,从而克服了Ｍｏｅｂｉｕｓ立方体的升     

基于伸展树的无线传感器网络事件区域检测

本文提出一种基于伸展树的事件区域容错检测算法,该算法在构成的分布式融合树上实施,由多元回归方程对事件发生的可能性进行评估,利用被检测事件的时空相关性,使得在缺少传感节点的区域,Sink节点也可以获得事件发生的状态信息.理论分析及仿真结果表明,即使节点发生故障的概率较高,提出的检测算法也能获得较高的精度和较小的误判率,表明在事件区域容错检测中应用该方法是可行的.     

基于融合树的事件区域检测容错算法

针对无线传感器网络的事件区域检测问题,提出了一种基于融合树的事件区域检测容错算法.该算法首先构建分布式融合树,每个节点报告自己的感知数据到最邻近的树节点,树节点执行多元线性回归,对单个或多个同时发生的事件进行检测,获得事件区域检测的估计值,同时融合冗余信息,降低数据传输量.仿真结果表明,该算法具有较高的检测精度,可改善发生在事件区域边界节点的检测质量.