可充电传感网中移动式能量补给及数据收集策略研究

可充电无线传感器网络是一种新型的无线传感网,它利用移动充电车在收集数据的同时给能量低的节点充电,可广泛应用于需要长期监测环境的应用中。但是,移动充电车如何在给定的延迟内完成数据收集,降低网络能耗并尽可能多地给低能量节点补充能量是一个具有挑战性的问题。因此提出一个新的算法RSEP(Root Selection with Energy Prediction)。首先,限定充电车的路径长度以保证延迟。然后,将路径上的低能量节点作为根节点,构造多棵数据收集树。若根节点能量可以保证其短期内不会死亡,则从树中寻找一条等于树的直径的路径。在该路径上选取网络中邻居最多的节点作为新的根节点,以改变树的结构来降低树高。树上的节点将它们的数据及能量信息沿着树传送到根节点。最后,移动充电车沿着充电路径为各个根节点充电时,就可以收集各个树上节点的数据及能量信息。此外,充电车收集到的能量信息会随着时间推移而“过时”,而能量信息是根节点选择时的重要参考因素。因此,充电车利用马尔科夫模型预测节点在下一轮数据收集开始时的能量,从而优化根节点的选择。仿真实验结果表明,与目前已有的算法相比,RSEP算法可以以较少的网络总能耗完成充电,并且每轮充电时间均较短。     

开发基于Web Services的多层分布式数据库

Web Services是新一代Internet分布式应用框架,代表了下一代网络计算和企业应用的必然趋势,它将业务处理与客户交互分离,有着巨大的应用需求和市场潜力.多层分布式数据库克服了传统应用系统诸多弊端,是目前企业应用的主流模式.将多层分布式数据库建立在Web Services之上,可以充分发挥两者的优势,满足开放、通用和安全的要求.因此基于Web Services的多层分布式数据库是适应企业网络应用的需求而出现的必然结果,代表了目前和未来网络和数据库相关技术研究和发展的必然趋势.     

多分支BP网络模型及其在车型分类中的应用

通过分析一般的BP网络在解决多模式识别问题时的缺陷,本文根据分而治之和模块化的思想提出了多分支BP网络的模型。多分支BP网络可将N种模式的识别问题转换为N个并行的两种模式识别问题。文章还研究了多分支BP网络模型在车型分类中的应用,并利用G107上的实测数据进行仿真,仿真结果表明,与一般的BP网络相比,多分支BP网络具有更好的分类性能,且显著地减少了训练时间。     

基于访问网格的沉浸式可视化协同设计系统的设计实现

为了处理协同设计中多个分布、异构的组织和个人的复杂数据交互,利用沉浸式可视化技术提供高质量的无间距协作。通过对访问网格进行分析,提出基于访问网格的沉浸式可视化协同设计系统框架,研究系统实现及通过网格服务进行任务智能分解的关键技术。系统实现表明,比传统基于Internet的协同设计系统具有更高的设计效率和更好的设计效果。     

基于DSP的车型检测器设计及其算法的研究

车型分类是高速公路自动收费和交通流量统计的重要依据,它是智能交通(ITS)的一个重要组成部分。本文针对车型检测器硬件结构和处理算法两方面提出一些具有创新性的设计方案,介绍了由LC振荡电路和TMS320F2812处理芯片构成的车型检测器的硬件结构,为克服LC振荡电路频率不稳定的固有缺陷提出了基频更新算法。并提出了利用一维数学形态滤波方法过滤实际应用中的噪声信号的方法,最后简单介绍了基于粗糙集BP神经网络车型分类算法。     

传感器网络中基于LT码的提高数据持续性方案

在环境恶劣且无固定Sink的无线传感器网络,节点为了避免意外死亡而丢失数据,需要能量有效地将数据分发到其他一部分节点上存储,以等待移动Sink进行采集.提出了一种新的基于Luby变换码(Luby transform codes)、简称LT码的数据持续性提高方案(LT-codes based scheme for improving data persistence,LTSIDP),其中LT码是一类纠删码.LTSIDP将数据的存储过程分为2个步骤:第1步,节点根据一段时间内接收数据包的情况估计网络中数据包的数量和节点的总数,进而计算出基于LT码存储数据所需要的参数;第2步,节点再根据获得的参数对接收到的数据进行存储.每一轮LTSIDP执行结束后,移动Sink可以在一定时间段内的任意时刻和任意地点进入网络,访问少量仍然存活的节点就能获得所有源数据.理论分析和实验表明,LTSIDP不仅能获得比已有算法更高的数据持续性,而且能量更有效.     

基于混合并行遗传算法的网格资源分配策略

网格是利用互联网或专用网络将地理上广泛分布的、异构的、动态的资源互联起来实现资源高度共享与集成，为用户提供高性能的计算、管理和服务等功能的一项新技术。但如何将网格这个复杂环境中的资源有效进行管理和调度，是一个NP难问题，同时也是网格技术发展的关键。启发式算法被证明是解决这类问题的有效算法，将两个启发式算法结合起来，充分发挥各自的优势，就能有效解决网格资源分配的问题。因此，利用混合并行遗传算法来解决网格资源分配是可行的。     

广域复杂流体系统中基于无线传感网的数据保存关键技术研究进展

流体系统包括城市供水管网、天然气供给管网等,是具有经济和社会价值的重要基础设施。它们具有分布地域广、结构复杂、规模庞大、难以检测等特点,在出现泄漏、污染等异常时难以快速发现和准确定位。随着传感器技术、通信技术、微机电技术等的发展,利用无线传感网来对系统进行监测成为研究热点。由于在流体系统中通信困难,数据被监测到后很难实时传送给用户,只能暂时保存在传感器节点(简称节点)上,等待适当的时刻再进行上传。但是,节点具有体积微小、易损坏、存储容量小、通信能力弱、能量有限等特点,如何可靠地存储大量的数据是一个难点问题。目前,已有部分工作对这个问题进行了研究。为了解该领域研究的进展,文中对相关工作进行了细致地分析、对比、归纳和总结,介绍了它们的优缺点,并对未来的研究方向进行了探讨。     

动态无线传感网中低延迟高可靠的数据查询机制

查询处理作为大规模无线传感器网络中智能服务的一个重要操作,可以根据用户需求对网络中的感知数据进行检索和回传.然而,部署在恶劣环境中的无线传感网络,节点容易遭受外力破坏,或者自身资源(能量、存储等)有限,可能会导致节点发生位移和故障,从而造成网络拓扑不断改变以及部分节点的感知数据失效.同时,由于节点感知数据容量大、传输带宽有限以及网络链路不可靠等情况,可能会造成网络通信时延大大增加.这些因素使得快速、可靠的数据查询处理成为无线传感网中一个难题.为了解决这个难题,提出一种动态网络中低延迟高可靠的数据查询机制.该机制是一种非聚合随机查询方式,通过将传感节点划分为源节点和查询节点来实现数据查询.首先,根据监测事件将网络划分为若干个子区域,每个子区域中的源节点相互协作,并按照时间顺序依次轮流监听该区域的事件信息;接着,源节点根据预估的平均节点故障概率,计算出一个合理的备份数量,并将源数据按照该数量存储到邻居节点中,以降低源数据的失效概率;然后,为了加快数据查询速度,源节点定期对源数据块进行编码压缩,并选取剩余能量和存储空间较小的多个邻居节点作为下一跳接收节点.这些接收节点基于局部区域中节点个数大小,决定是否接收存储该报文.重复上述过程,直至压缩数据均匀地分布在网络中.另一方面,查询节点接收到查询请求时,也使用负载均衡多路分发方式将查询请求传输到部分节点上.为了避免目标数据的冗余回传,当查询请求成功查询到目标数据时,目标节点先修改访问位,再选取与查询节点距离最近的邻居节点作为下一跳接收节点,迭代执行上述操作,直到用户获得所需要的事件信息.在以上过程中,为了节省节点能量,在保证高成功查询率的条件下,建立通信能耗最小化的优化模型,计算出最优的压缩数据副本数和查询消息副本数,之后,源节点和查询节点分别按照该数量进行副本数据分发.最后,理论分析和实验结果表明,与其它四种查询算法相比,提出的查询机制具有更高的查询成功率、更低的通信能耗和通信时延.     

移动低占空比无线传感网中数据收集的研究进展

移动低占空比无线传感网(Mobile Low-duty-cycle Wireless Sensor Networks,MLDC-WSN)是一种新型的传感器网络,它能克服传统无线传感网络(WSN)中仅考虑静态网络、网络能耗大等问题。但是,MLDC-WSN的新特性给数据收集应用带来了新的挑战,例如:移动性会导致网络拓扑结构不断改变,造成网络连通性不稳定;节点的苏醒时间短,造成通信延迟大。针对MLDC-WSN中数据收集的研究现状进行了分析和对比,分别从节点移动性管理、节点睡眠调度、数据收集协议等3个方面进行了综述。此外,还总结了该领域中待解决的重要科学问题,并对未来的研究方向进行了展望。