一种改进的WSN成簇算法

从保证无线传感器网络(WSN)感知覆盖性能角度出发,分析节点剩余能量、重叠感知覆盖率与簇头选择的关系,改进LEACH协议中簇头阈值选择前的信息采集过程,提出一种适用于高密度随机部署的WSN成簇算法。实验结果表明,该算法可有效保持网络感知覆盖率,从而延长网络寿命。     

基于贝叶斯网络的矿区工程事故成因分析

矿区工程形成影响因素较为复杂,现阶段并没有准确分析方法获得矿区工程事故成因分析方法,因此分析基于贝叶斯网络的矿区工程事故成因方法。构建可能导致矿区工程事故发生的故障树,统计矿区工程事故之中各个基础事件发生的概率,根据该概率重要程度描述矿区工程事故发生的概率;结合专家先验知识根据贝叶斯网络的基本原理,构建矿区工程事故成因的贝叶斯网络分析模型,将故障树的节点看作贝叶斯网结构的根节点,利用贝叶斯网络强大的推理功能,分析各影响因素导致矿区工程事故发生的概率,获得事故成因分析结果。针对实际案例开展研究后发现,管理因素及人为因素中的管理制度不完善以及人员操作违规,都是导致矿区工程事故的主要成因。     

TinyOS感知节点在智能电网输电环节的应用

以智能电网中输电环节的关键设备研制问题为目标,从技术实现手段——无线传感器网络操作系统TinyOS及节点设备,讨论了实现中涉及的网络拓扑、能量消耗优化、地址分配、调度机制的特性和应用考虑,给出了应用中的实现过程。     

采用八叉树和OSG分页结点的海量点云三维可视化

针对现有海量点云可视化方法存在索引构建时间长、内存占用大等问题,研究一种八叉树索引结合OSG分页结点的快速可视化方法,可在占用较小内存的基础上快速建立点云索引并实时调度。采用八叉树索引结构对海量点云进行数据组织,建立各层级的八叉树结点并以文件映射的方式分块保存,对结点文件重组织转换为支持OSG渲染引擎的多分辨率点云数据。采用基于OSG分页结点的实时调度技术,对海量点云进行高质量可视化。与目前两款主流的点云数据处理商业软件进行实验对比分析,结果表明所提方法具有索引建立速度快、内存占用小等优点,同时可视化交互更加流畅,适用于各种配置计算机下海量点云数据的调度管理与实时可视化。     

基于k核分解的网络嵌入

近年来,网络嵌入技术受到了广大研究者的关注。不过大多数网络嵌入算法并未考虑到处于相同层级结构的节点间的结构相似性,这些节点在网络中通常具有相同的重要性。因此,提出一种基于网络层级结构的网络嵌入算法,称为KCNE。KCNE算法使用网络节点间的层级结构信息来保持节点之间的结构相似性。该算法首先基于k核(k-core)分解方法将网络中的节点划分为不同的层级,并且使用定制的随机游走方法为每个节点生成游走序列,该序列可以有效捕获节点的一阶邻域及处于同层级中的高阶相似节点,随后将游走序列输入到Skip-gram模型中,使学习到的节点表示具有更好的区分性。基于多个真实数据集的实验结果表明,在链路预测和节点分类任务上,KCNE算法相比于8个基准算法中的次优算法性能提升最高分别约4%和5%。参数敏感性分析实验也表明了KCNE算法具有较好的鲁棒性。此外,该算法在运行效率方面均优于Role2Vec、RARE和GEMSEC算法。     

基于冗余节点休眠和分阶段唤醒策略的传感器网络三维覆盖控制方法

该文针对无线传感器网络中节点能量有限且密集布点时存在大量冗余节点的情况,提出了基于冗余节点休眠和分阶段唤醒策略的无线传感器网络3维覆盖控制方法。在3维待监测区域中随机配置大量传感器节点,达到高密度分布,使冗余节点处于休眠状态,等待活跃节点能量耗尽之后,分阶段唤醒休眠节点,直至整个传感器网络中所有节点的能量都耗尽为止。仿真结果表明,该方法提高了传感器网络的网络性能,且对相同的传感器节点数,分阶段唤醒策略优于不分阶段的唤醒策略,先使冗余节点休眠之后再唤醒方法的网络性能高于直接唤醒方法的网络性能。     

SEU加固存储单元中的多节点翻转

使用3D器件模拟了SEU加固单元的多节点翻转(multiple node upset,MNU)问题.结果表明瞬时悬空节点和电荷横向扩散是MNU的关键原因.对比了MNU和不同存储单元之间的MBU(multiple bit upset),发现它们之间的特点存在较大差异.最后讨论了避免MNU的方法.     

基于可分组设计的部分重复码研究

针对最小带宽再生情形下的有效修复问题,提出了一种新型部分重复(FR,fractional repetition)码设计。该设计由外部最大距离可分(MDS,maximum distance separable)码和内部重复码组成,称为GDDBFR(group divisible design based FR)码,可以达到随机访问模式下的系统存储容量,并且能够在很大范围内选择构造参数。理论分析指出,尽管GDDBFR码采用基于表格的修复方式,但通常具有大量的节点修复选择方案。此外,实验结果表明,与传统的RS(Reed-Solomon)码和再生码相比,GDDBFR码可以显著地减少失效修复时间。     

基于改进双系统协同进化算法的无线传感器网络节点定位

为进一步提高无线传感器网络(WSN)中节点的定位精度,提出了一种双系统协同进化(BCO)算法。改进算法利用粒子群优化(PSO)算法快速收敛的特性和混合蛙跳算法(SFLA)较高的寻优精度的特性,在较少的迭代次数内快速收敛且实现深度搜索达到较高的精度。仿真实验结果表明:在应用双系统协同进化算法对测试目标函数进行求解时,能非常接近最优解;同时将该算法应用到基于接收信号强度值(RSSI)测距的节点定位中,预测位置与实际位置的绝对误差在0.05 m范围内;相比基于RSSI的分步粒子群算法(IPSO-RSSI),其定位精度至少提高了10倍。     

箱形节点域外伸端板弱轴连接的滞回性能研究

提出了一种适用于H形柱的箱形节点域外伸端板弱轴连接,利用有限元软件ABAQUS对8个不同构造形式的端板连接进行了研究,分析了节点的破坏形式、弯矩 转角滞回曲线、承载能力及转动能力等。结果表明:8个不同构造形式的端板连接均为半刚性节点;在循环荷载作用下,箱形节点域端板连接节点的破坏均出现在端板上,而柱子节点域基本完好;当层间位移角为0.04 rad时,各节点的承载力均大于0.8倍钢梁全截面塑性弯矩;端板外伸加劲肋的设置使节点的极限承载力提高10%左右,但耗能能力却下降了4%,建议外伸端板不另设加劲肋;端板厚度为16 mm,即与蒙皮板厚度相差较小时,节点的承载能力、耗能能力较好;提升端板材性能提高节点承载能力,但端板材性提升过大反而会降低节点耗能能力,建议端板材性只提高1个等级。