移动水下传感器网络动态TDMA协议

介质访问控制(MAC)问题是水下传感器网络(UWSN)研究的热点问题之一,其协议设计的主要挑战是水下网络的信号传播延迟太高带来冲突的“时空不确定性”现象—来自不同站点的帧是否冲突不仅取决于他们的发送时间,还取决于这两个站点的位置.因此总结了水下MAC协议的最新研究成果,提出了一个基于位图协议的动态水下TDMA协议,适用于节点能够局部运动的动态水下网络.该协议利用水下特殊的“时空不确定性”现象减少信道空闲,提高能量效率和传输效率.最后,通过仿真实验验证了协议的可用性和效率.     

改进的ECC算法在网络信息安全中的研究

目前网络信息安全遭受许多网络威胁,现有的加密算法已经无法满足网络信息安全的需求。提出了一种基于网络信息安全的改进ECC算法,该算法基于原有的ECC算法,对其进行点积运算的优化和平方剩余判定的优化,并对私钥更新变换进行了优化,以提高原有ECC算法的运算效率和安全性能。实验表明,基于网络信息安全的改进ECC算法在安全性能上比常用的RSA算法以及原有的ECC算法都有显著提高,该方案切实有效。     

基于角色的访问控制在校园网中的应用研究

介绍了基于角色的访问控制模型,给出了校园网内部访问控制的一种设计方法.     

新型计算模型——云计算及其进展

文中介绍了云计算的定义、基本概念及原理,对其主要特点和关键技术作了详细介绍,探讨了云计算的应用领域、前景及热点问题,并通过与传统超级计算机的比较,指出了云计算的优势,同时对云计算的发展可能会引起的问题及其解决方案进行了探讨,最后对云计算未来的发展趋势进行了展望。通过对云计算的研究,让人们更好的理解云计算可能给工作和生活方式带来的改变。     

经验模态分解在称重检测中的应用研究

针对目前装载车称重系统存在误差较大的现状,设计了基于经验模态分解方法的动态称重检测方法。在分析称重信号采集工作原理的基础上,建立采集信号的数学模型。同时将信号进行经验模态分解,对归一化的本征模态则采用Bayes Shrink法进行有效去噪处理。试验结果表明,当装载车车速较快和较慢时,该方法均能有效抑制噪声,使处理后的信号平稳。     

一种多蚁群聚类组合算法研究及其应用

首先对一种单蚁群聚类算法作了改进,然后模仿多蚁群的协作性能,将运动速度各异的多个蚁群独立且并行地进行聚类分析,并将其聚类结果组合为超图,然后再用蚁群算法对超图进行二次划分,并得到了4个数据库的测试结果.     

人机交互领域中Fitts’定律研究

本文综合国内外研究人员利用Fitts’定律进行人机交互界面研究的成果,首先介绍了Fitts’定律是如何提出的;然后,以界面维度为线索,详细介绍了Fitts’定律在人机交互界面研究中的发展与应用;最后,讨论了Fitts’定律在人机交互领域中应用研究的局限性及发展前景。     

基于日志的TOPPERS/ASP软件测试方法

嵌入式实时操作系统（Real Time Operating System,RTOS）同通用操作系统有很大的联系,但区别也很明显.因此对RTOS的评价要从很多角度进行,对RTOS测评方法也多种多样.通过对实时嵌入式系统和基于μITRON4.0标准的操作系统TOPPERS/ASP等的研究,深入分析RTOS的执行流程和TOPPERS/ASP系统完备的日志系统功能,并采用TOPPERS/ASP完善的日志log功能对TOPPERS/ASP的几个因素进行分析测试,对实时嵌入式系统的测试新方式做出一些有益的探索.     

基于多面体质心算法的水下传感器网络定位

为了克服基于测距的水下定位算法以及距离无关的水下定位算法定位精度的不足,通过网络密度自适应、迭代定位和重定位、周期性更新和预测等优化措施,提出了一种距离无关的多面体质心算法,并利用仿真实验证明了多面体质心算法的定位性能明显优于ALS算法,它能够大幅度提高定位精确度,并降低定位成本。最后指出了未来水下定位算法研究应注意的问题和发展趋势。     

网络流量预测的组合方法研究

网络流量是一种典型的时间序列数据,具有很强的滞后性和后效性。针对当前滞后阶数确定方法存在局部最优,耗时长等缺陷,提出一种网络流量组合预测方法(GS-GA-LSSVM)。首先采用地统计学(GS)快速确定网络流量的最优滞后阶数,然后根据滞后阶数对网络流量进行重构,最后采用遗传算法(GA)优化最小二乘支持向量机LSSVM(least square support vector machine)对网络流量进行建模预测。仿真结果表明,GS-GA-LSSVM对网络流量的预测精度优于参比模型,更能反映网络流量复杂的动态变化规律。