无线传感器网络多路径路由协议研究进展*

在研究目前存在的多径路由协议特点及核心路由机制基础上,总结了多路径路由协议的特征,并对不同的多路径路由相关项进行了比较。最后指出了多路径路由的研究思路以及未来的发展趋势。     

一种跨层协助的Ad hoc无线网络广播策略

在Ad hoc无线网络中，对全网范围进行广播有着广泛的应用。而Ad hoc网络节点资源、网络资源严重受限，广播引起的广播风暴问题加剧了资源的消耗。本文提出一种跨层协助的广播策略，该策略利用一跳邻节点的信息和物理层、数据链路层的信息统一在MAC设置退避时间，并根据发送节点密度自适应调整退避的时间，减少转播冗余、冲突发生的概率和延迟，确保了广播的可达性。仿真结果也表明提高了广播的效率。     

无线传感器网络CDPMR路由算法研究

在无线传感器网络路由协议中,分簇路由具有扩展性强、数据融合简单、能量利用高效等特点。基于一些分簇算法和多路径路由算法,提出基于簇指挥路径的多路径路由算法（CDPMR）。仿真结果表明,与其他路由算法相比,CDPMR扩展性好,控制负载低,网络拓扑稳定,能减少网络重构开销带来的通信代价,有利于均衡网络能量消耗,延长网络生命周期。     

Ad hoc 网络能量均衡的跨层多径路由算法

提出了一种无线ad hoc 网络能量均衡的跨层多径路由算法EBCLMRA（energy balanced cross-layer multi-path routing algorithm）．EBCLMRA 算法利用网络节点的跨层信息,选择多条节点不相交的多径路由,路由上 的发射节点根据其与接收节点间的距离,自适应选择发射功率,使得信号能恰好传到下一跳节点．该算法能均衡网 络节点的能量消耗,减轻节点的拥塞,延长无线ad hoc 网络的生存时间．仿真结果也显示该算法与SMR、AOMDV 等多径路由算法相比,在延长网络生存时间、降低网络平均延迟、提高吞吐量方面,均有更好的表现．     

基于TinyOS的微型无线感知网技术研究

具有感知能力、计算能力和通信能力的微型无线感知网，能够协同地监测、感知和采集各种环境或监测对象的信息，开始在世界范围内出现。本文在介绍微型无线感知网基本概念和原理的基础上，论述基于TinyOS的感知网系统主要组成，然后讨论微型无线感知网中多跳路由协议及其具体应用，最后对TinyOS的感知网的感知数据进行处理。本文的研究和实现对于超微型无线感知网应用具有很好的应用价值。     

一种基于多重共线性的三维DV-Hop定位算法

针对多边测距法的不足,考虑定位算法所应用的现实环境,在典型DV-Hop算法的基础上,提出了一种改进的三维定位算法。该算法除了将DV-Hop定位算法从二维空间移植到三维空间以外,着重考虑了信标节点拓扑关系和跳数对定位精度的影响,提出一种基于多重共线性的三维DV-Hop定位算法MCB3D DV-Hop。该算法通过设置跳数阂值与多重共线性阂值两个阂值参数,挑选网络中好的信标节点组进行位置估计。理论分析和仿真实验结果表明了算法有较高的定位精度和稳定性。     

没食子酸丙酯的合成研究

本文以没食子酸和丙醇为原料合成了抗氧化剂没食子酸丙酯。最佳反应条件是：没食子酸和丙醇的摩尔比为4．6：1（mol/mol），用乙酸丙酯为溶剂，催化剂浓硫酸的用量为5ml，反应时间6h，产品收率80．8％。     

相转移催化法合成3,4,5—三甲氧基苯甲酸甲酯

3,4,5—三甲氧基苯甲酸甲酯是生产甲氧苄氨嘧啶(TMP)及许多其它药物的中间体。其经典的合成方法是以没食子酸为原料,首先进行醚化制得3,4,5—三甲氧基苯甲酸,然后再进行酯化而得。     

遗传算法-模糊径向基神经网络模型预测自润滑镀层耐磨性

针对传统神经网络模型存在的缺陷,引入遗传算法和模糊运算建立遗传算法-模糊径向基神经网络模型(GA-FRBFNNM),介绍了模型结构和仿真思路.以自润滑镀层耐磨性为研究主题开展正交实验,在正交实验结果中任取10组数据作为训练样本用于模型训练,其余6组数据作为测试样本用于模型性能测试.结果表明:GA-FRBFNNM的预测值更接近于真实值,其预测精度明显高于相同结构的径向基神经网络模型,验证了该模型是有效的,能够更准确预测自润滑镀层耐磨性.主要归因于引入模糊运算使得径向基神经网络全部节点都具备特定意义,另外引入遗传算法优化了训练算法,避免了模型陷入局部极小点等问题,使得模型性能得到有效提升.