基于Zigbee无线网络的温室环境监测系统的设计与实现

温室技术的发展已成为衡量现代农业发展水平的重要标志之一,对温室环境数据进行无线监测是实现温室作物产业化、智能化和自动化的趋势。本文设计的温室环境监测系统以多传感器技术为支撑,底层采用Zigbee无线传感网络采集并发送环境数据,同时利用GPRS网络传输底层数据,实现了对温室环境的远程监测。文中简述温室环境监测系统设计的总体思路和架构,主要讨论温室环境监测系统软硬件的设计并给出了相应的设计思路和方案。测试结果表明,该系统满足温室环境监测需求,实现了区域化数据监测,有较广泛的应用前景和实用价值。     

校园网络中P2P技术应用探究

通过对P2P技术的分析及其在校园网中应用,提出了在校园网中利用P2P技术可以改进校园内部网络.     

混合式实时交通信息的VANETs的地理路由

由于车载网(VANETs)节点的快速移动以及动态的拓扑结构,传统的无线自组织路由协议难于直接应用于VANETs。许多路由协议利用交通信息作为决策最优路径的参数,但是,目前收集实时交通信息的机制效率不高。为此,提出混合式的交通信息的路由协议HTAR。混合式的交通信息包含节点密度以及网络流量负载。大多数路由协议都忽略了网络流量负载信息,在高负载网络流量时,这将导致路由性能剧速下降。在HTAR中,位于交叉路口的节点根据采集实时的交通信息选择路径,该路径由一系列的交叉路口组成。两交叉路口间的路径采用地理转发策略,通过选择节点转发数据。仿真结果表明,与传统的地理位置路由协议相比,所提出的HTAR方案的数据传输率、网络吞吐量性能均有较大的提高。     

一种改进的粒子群优化算法及其仿真

粒子群优化算法（particle swarm optimization，PSO）是一种新兴的优化技术，其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO算法具有简单、易实现、可调参数少等特点，在很多领域得到了广泛应用。但PSO算法存在早熟收敛问题。为了克服粒子群优化算法的早熟收敛问题，提出了一种旨在保持种群多样性的改进PSO（IPSO）算法，以提高PSO算法摆脱局部极小点的能力。通过对3种Benchmark函数的测试，结果表明IPSO算法不仅具有较快的收敛速度、有效的全局收敛性能，而且还具有良好的稳定性。     

一种改进的粒子群优化算法及其仿真

粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO算法具有简单、易实现、可调参数少等特点,在很多领域得到了广泛应用。但PSO算法存在早熟收敛问题。为了克服粒子群优化算法的早熟收敛问题,提出了一种旨在保持种群多样性的改进PSO(IPSO)算法,以提高PSO算法摆脱局部极小点的能力。通过对3种Benchmark函数的测试,结果表明IPSO算法不仅具有较快的收敛速度、有效的全局收敛性能,而且还具有良好的稳定性。