低能耗自适应分簇的面向数据融合的路由协议

为降低簇头节点的能耗和均衡网络的整体能耗,基于低能耗自适应分簇(LEACH)协议提出一
种面向数据融合的路由协议. 在该协议中,簇头在簇内数据融合的过程中根据成员节点的位
置信息估计感知到相同事件的邻居簇;然后数据在这些簇头间进行多跳的数据融合后传递给基
站. 仿真结果表明,该协议能有效延长网络的生命期.     

基于认知的异构无线网络信道借用策略

为解决频谱资源日益紧张的问题,基于IEEE802 11无线局域网（WLAN）和时分同步码分
多址(TD-SCDMA)技术构建的异构网络模型,考虑了异构无线网络下信道借用的条件,
提出了一种新的基于预测的信道垂直借用方案及其算法. 该算法在借鉴信道水平借用策略的基础上,引入信道预留机制并增加了信道借用预测算法. 仿真结果表明,该方案可有效降低呼叫
阻塞率,改善系统性能.     

无线传感器网络下中继辅助的分布式估计策略

与传统的星形拓扑结构下无中继辅助估计策略相比,新颖的中继辅助分布式参数估计(RADE)
策略能利用中继节点协作传输,提高系统估计性能,对传输能量和处理能力受限的无线传感
器网络有极大帮助. 根据中继节点的信号处理方式,分为放大转发(AF)和估计转发(EF)2种
中继辅助分布式估计策略. 通过凸优化算法得到上述2种估计策略的闭式解. 仿真结果表明
,此策略能在不额外占用带宽的情况下提供更好的估计性能.     

适合多源组播的改进型ODMRP

为解决按需组播路由协议（ODMRP）在多源组播应用时开销较大的问题,提出一种仅由转
发节点和后备节点参与的改进型路由维护机制. 该机制借鉴后备路径的概念,利用无线信道
的广播特性和ODMRP周期维护的特点,限制了路由维护时的分组泛洪范围. 仿真结果表明,
该机制尤其适合于群组中组播源个数较多以及接收成员个数与网络规模之比较小的情况,能
有效减少控制分组发送次数,显著提高多源组播发送的分组递交率(PDR).     

分簇结构MANET网络中成簇算法的研究

为了提高分层结构MANET网络体系的稳定性,减少计算和通信开销,提出一种改进的加权成簇算法.该算法综合考虑节点的能量和移动性等因素,采用节点平均相对速度作为权值的重要参数,以增强簇结构的稳定性和适应性, 降低分簇结构的维护开销,提高网络运行的效率.仿真实验测试证明了这种方法的有效性.     

交叉皮层模型及其在图像处理中的应用

深入分析了交叉皮层模型 (ICM)的性能参数、基本特性和工作原理,得出无耦合时的
内部活动项累加式、点火时刻表达式和点火周期等,总结出ICM模型表现的变阈值特性、非
线性脉冲调制特性、同步脉冲发放现象、捕获特性、动态脉冲发放现象、自动波特性和综合
时空特性. 在此研究基础上提出自动图像分割算法和自动边缘提取算法以及用ICM与正交
变换结合进行特征提取的算法,并采用ICM与数学形态学和中值滤波相结合的方法去除脉冲
噪声. 计算机仿真结果表明,提出的算法均能取得较好的结果,而且由于ICM结构简单,易
于实现,运算速度也较快.     

一种多用户MIMO/OFDMA系统的资源分配和调度方案

针对下行多用户多入多出／正交频分复用系统,提出了一种适合多业务类型的资源分配和调
度算法. 综合考虑了不同业务类型的服务质量需求,根据用户的信道条件、吞吐量和队列状
态确定调度优先级;结合用户信道的空间相关性进行用户选择、功率分配和比特加载. 通过
充分利用空、时、频多用户分集增益,在保证实时业务最小时延要求和非实时业务最小速率
要求的同时,最大化系统的吞吐量. 仿真结果说明,所提算法在系统吞吐量、丢包率及最
小速率满足率方面得到了改善.     

高端路由器CIDR表非关键字索引的B-Tree机制

不分类的互联网协议(IP)地址方式无类别域间路由(CIDR)可以解决高端路由器中路由匹配延
迟问题. 通过对CIDR表深入分析,在参考数据库的非关键字索引方法和分割索引算法的基础
上,提出了一种满足CIDR表要求的非关键字索引的B Tree算法. 该算法首先对CIDR表的全
部前缀地址集合进行分割索引,分割后,CIDR表被改变成一种B Tree索引结构;然后按照I
P地址的非关键字对CIDR表进行快速查找. 仿真结果表明,本文算法更好地满足了快速查找I
P地址的需求.     

一种双层结构的分簇算法在VANET中的应用

为了解决车辆自组织网络中信息传递质量较差的问题,提出了一种基于权重的本地通信质量保证分簇算法,将分簇后的车辆节点划分为自组织层和对等层两层,自组织层节点使用车间通信方式进行通信,对等层节点利用3G、LTE等更可靠的传统通信方式进行通信。该算法对经典的权重分簇算法进行改进,以本地最优化代替全局最优化,引入保障通信质量最大可接受通信距离的概念,并提出了新的簇结构维护策略。仿真实验结果表明,与经典的权重分簇算法相比,该算法具有更高的簇结构稳定性和更高的分组投递率以及更低的开销。     

OFDMA中继蜂窝系统的接入控制策略

针对正交频分多址（OFDMA）2跳中继蜂窝系统,提出几种改进的用户接入中继的控制策略.
采用启发式算法,以已接入用户的业务质量（QoS）指标、中继负载大小为约束条件,综合
考虑用户对中继的选择、用户间竞争接入等情况,最大化每个中继上可减少使用的子载波数
,从而有效提高资源利用率和系统容量. 仿真结果验证了改进策略能进一步提高系统容量.     

基于MANET的分簇算法研究

分簇是一种能将节点分成逻辑上独立的组的机制,在MANET中应用分簇算法得到的分级式结构能提高网络的总体性能.介绍了分簇算法的构成和度量分簇算法性能优劣的标准,并对几类典型的分簇算法进行了分析和比较,最后指出了其中存在的问题.     

基于分层移动IPv6的移动组播路由算法

基于分层移动IPv6的体系结构,提出了一种用于解决组播信宿移动的路由算法. 结果表明,通过使用分层结构、本地隧道和域内组播,新算法具有最优的组播树重构率、次优的组播服务中断延迟、目的地传输花费和网络传输总花费,具有很好的应用前景.     

基于层次聚类和人工免疫的无监督结构故障分类算法

目的利用层次聚类与人工免疫模式识别相结合的方法解决无监督结构健康监测中对结构故障识别和分类的问题.方法通过凝聚型层次聚类实现样本数据的分类,通过模仿生物免疫识别和学习机理来训练记忆细胞集合,进而实现对结构故障的识别与分类.结果在benchmark结构模型上的仿真实验测试结果表明在抗原样本数据中采用凝聚型层次聚类和方法能够成功地确定抗原样本数据的模式数目,继而采用人工免疫模式识别算法对实测数据进行模式识别与分类,分类成功率为81%.结论基于层次聚类和人工免疫的无监督结构故障检测与分类算法通过免疫学习和进化产生高质量的记忆细胞,从而有效地识别结构故障模式.     

Energy Optimization Oriented Three-Way Clustering Algorithm for Cloud Tasks

Cloud computing has developed as an important information technology paradigm which can provide on-demand services.Meanwhile,its energy consumption problem has attracted a growing attention both from academic and industrial communities.In this paper,from the perspective of cloud tasks,the relationship between cloud tasks and cloud platform energy consumption is established and analyzed on the basis of the multidimensional attributes of cloud tasks.Furthermore,a three-way clustering algorithm of cloud tasks is proposed for saving energy.In the algorithm,first,the cloud tasks are classified into three categories according to the content properties of the cloud tasks and resources respectively.Next,cloud tasks and cloud resources are clustered according to their computation characteristics (e.g.computation-intensive,data-intensive).Subsequently,greedy scheduling is performed.The simulation results show that the proposed algorithm can significantly reduce the energy cost and improve resources utilization,compared with the general greedy scheduling algorithm.     

ZigBee网状网络路由协议的可扩展性研究

现存的ZigBee网状网络采用Ad Hoc按需矢量路由算法AODV。AODV是在洪泛的基础上来确定路由的,随着节点的增多,网络性能便会下降,网络的扩展便受到限制。在该文中提出一个有助予提高网络扩展性的基于簇的ZigBee网状网络路由协议ZiCL,它是在ZigBee网状网络分级地址结构的基础上,将网络划分成簇,分别给每个簇分配一个簇标。在路由发现时,基于簇标来查找目的节点,减少路由发现程序。仿真结果显示,ZiCL降低了路由开销从而提高了网络扩展性。     

基于进化思想的聚类算法及其类簇融合算法

针对K均值聚类算法对类簇数目预先不可知及无法处理非凸形分布数据集的缺陷,提出基于进化思想的聚类算法及其类簇融合算法．该算法将K均值聚类算法嵌入进化聚类算法框架中,通过调整距离倍参,将数据逐渐划分,在此过程中自动确定类簇数目,提出基于最近距离的中间圆密度簇融合算法和基于代表类的中间圆密度簇融合算法,将相似度大的类簇进行融合,使得k值逐渐趋向真实值．实验表明,该方法具有良好的实用性．     

一种新的分级混合聚类法

为了克服模糊聚类算法的不足．提出了一种新的分级混合聚法，利用自组织神经网络对数据初步进行特征提取．再利用基于熵的聚类算法进行聚类。从而既提高了聚类过程的效率，又保证了聚类结果的有效性．     

高效的彩色图像塔形模糊聚类分割方法

这里提出了一种高效的基于模糊c均值(FCM)聚类的彩色图像分割方法,它利用塔形数据结构对彩色图像进行多层分割。通过对一个彩色图像的分割处理,结果表明,文中所用方法的计算时间仅是用FCM聚类算法而不用塔形进行分割下所需计算时间的十三分之一。