基于主动配置机制的高速切换HMIPv6策略

在HMIPv6中引入移动锚点,很大程度降低了切换延迟.然而移动锚点不仅要绑定更新从移动节点传送来的数据包,还要通过隧道的方式传出和传入数据,通信量的增加和节点的快速移动会使得MAP严重负荷.提出了三层HMIPv6结构和改进的MAP选择算法,依照移动速度移动节点选择不同层次的MAP.并通过主动配置暂存器机制,解决了TCP丢包和序号错乱问题.模拟仿真证明了该方案的优越性.     

基于HMIPv6的民用航空移动网络设计及实现

当一个移动节点(MN)或移动路由器(MR)移动到另一个移动网络,并通过另一个MR提供接入时,这样的情况称为嵌套移动网络,这样的嵌套可以有很多层。一个典型的例子是携带笔记本电脑的乘客登上一架通过MR提供移动网络服务的航班,并通过该MR访问互联网或公司的内部网络。在这种情况下,移动节点和通信节点之间的数据包的传送路径将到达每个节点的HA(家乡代理)处,因此其路径将比基本的MIP(移动IP)长得多,现有路由优化方法不能解决这个问题,因为可以旁路MN的HA,但是却无法跳过MR的HA。本文通过在民航移动网络的设计中应用HMIP(层次移动IP)思想,并对其进行一定的改进来解决上面的这些问题,提高网络的运行效率。     

HMIPv6的LT-TMAP快速切换方案

分层移动IPv6(HMIPv6)作为移动IPv6的一种改进技术用于解决宏移动和微移动之间的切换管理问题。针对移动锚点(MAP)的选取不合理造成移动节点服务时延增加、MAP负载过于集中等问题,提出HMIPv6的授权给临时移动锚点(LT-TMAP)快速切换方案,在理论上描述该实现过程。仿真结果表明该方案能够更有效地利用网络的MAP资源,具有更好的实时性,提高了切换效率。     

基于F-HMIPv6的MAP自适应选择算法

移动IPv6提供了移动节点在不同子网中漫游通信的能力,同时为了缩短切换延迟和减少丢包率,层次化移动IPv6模型、快速切换机制及F-HMIPv6相继被提出.在层次化移动IPv6模型和F-HMIPv6中引入了MAP来缩短绑定更新延迟,但目前还没有较完善的MAP选择算法被提出.提出了一种自适应的MAP选择算法,该算法能根据移动节点的移动特点来选择合适的MAP.     

改进型基于MPLS的HMIPv6的快速切换

针对现有的多协议标签交换(MPLS)和层次移动IPv6(HMIPv6)融合的方案仍然存在时延大、丢包率高等问题,提出了一种改进的基于MPLS的HMIPv6方案。本方案通过将多播技术应用于移动锚点(MAP),并且在切换完成之前提前完成新链路上标签交换路径(LSP)的建设,实现了移动节点(MN)移交切换时延的最小化,使得在切换过程中大大降低服务中断现象,最大限度地保证新链路建立完成之前数据包不被丢失。最后通过NS-2仿真与比较,结果表明本方案跟现有方案相比能够大大减少移动过程中的丢包率和传输时延,提高移动IP     

基于HMIPv6的域间无缝切换方案

在利用移动IPv6协议进行节点的移动性管理过程中,切换问题是影响管理性能的最关键因素之一.因此,需对移动IPv6切换性能进行优化,HMIPv6正是对移动IPv6进行优化的一种协议.但在HMIPv6协议中还存在域间切换问题,在分析了域间切换问题产生的基础之上,给出了主要解决的思路,并提出了基于提前绑定更新选项的HMIPv6域间无缝切换方案--S-EBUO,以优化移动IPv6切换延迟和分组发送延迟,最后利用NS-2网络模拟器仿真实验证明了方案的可行性和优越性.     

基于快速DAD的动态HMIPv6模型研究

针对现有层次化移动IPv6协议模型所呈现的不足,如移动锚节点负载过重、转交地址配置时延过大等问题,通过快速DAD机制,提出了一种新型的动态HMIPv6协议模型.     

分级移动IPv6中一种新的自适应MAP选择算法*

分级移动IPv6中存在单点故障和负荷集中问题。提出一种基于分布式MAP结构的自适应MAP选择算法,综合考虑移动节点的当前速度、会话到达率、MAP负荷及距离等因素,以MN注册后将产生的移动性管理信令开销最小为依据进行选择。仿真结果表明,自适应MAP选择算法能够根据移动节点和网络的当前特性优化地选择不同的MAP进行注册,使移动性管理信令开销最小,具有较好的负荷分担效果,并一定程度上增强了分级结构的鲁棒性。与最远/近MAP选择方案相比,自适应MAP选择算法能够提高网络的吞吐量及减少平均切换时延。     

一种对阶层式移动IPv6(HMIPv6)的优化方案

本文在阶层式移动IPv6框架的基础上提出了一种新方案.引入候选接入路由器信息发现（CARID）机制,从移动检测、配置新链路地址两个环节缩短转交延时.同时,引入候选移动锚点信息发现（CMAPID）机制,加快移动锚节点（MAP）发现,提高移动节点在MAP域间移动时的绑定更新速度.该方案提高了移动IPv6对语音等实时通信的支持能力,实现了对移动IPv6的优化.     

HMIPv6中的自适应MAP选择算法

HMIPv6是一种有效的微移动管理协议。当移动节点进入一个域时,它会选择一个MAP进行注册。针对HMIPv6的特点,提出了一种支持负载分担的MAP选择算法。该算法利用MAP的优先级值来表征其负载情况,并根据MAP负载的变化,动态调整其优先级值。此外,还将速度因素引入了MAP协议开销的计算。模拟结果表明,该算法实现简单,开销管理和负载分担效果好。     

基于移动锚节点与多级通信的三维传感器网络节点自定位算法研究

在基于移动锚节点的三维传感器网络节点自定位算法SNLSFA(Sensor Node Localization Scheme based on Flying Anchors)的基础上,提出了一种新的基于移动锚节点与多级通信的三维传感器网络节点自定位算法SNLSFAMC(Sensor Node Localization Scheme based on Flying Anchors and Multi-level Communication)。首先由移动锚节点提供3个或4个辅助定位点,再由辅助定位点得到两条非平行线段,然后过线段中点分别做垂直于线段的平面,经两平面相交后得到一条经过待定位节点的直线,最后利用辅助定位点与待定位节点之间的距离作为通信半径即可得到待定位节点的位置。仿真结果表明,与SNLSFA相比,在相同锚节点数量下,SNLSFAMC提高了定位精度,且在相同定位精度下,SNLSFAMC降低了对锚节点数量的需求,提高了算法的响应时间。     

一种面向工业无线网络的聚合点选择算法

提出了一种面向工业无线网络的基于数据收集成本优化的聚合点选择算法（Optimal Aggregation Point Selection algorithm,OAPS）,该算法把网络的聚合点选择问题归结为图论中的选址问题．问题的解可以使 聚合点的选择适应网络结构的动态变化,大大降低了数据收集成本并使传输更可靠．仿真分析表明,与无聚 合的数据收集方法相比,OAPS 可以使数据收集成本降低50%．     

一种基于置信度的代表点选择算法

代表点选择是实现缩减数据集规模的有效途径,可以提高分类的准确率和执行效率.为此,通过引入分类置信度熵的概念,提出适应度评价函数,用于评估代表点的选择效果,以此找到最优的代表点集.该方法可与其他代表点选择方法结合,得到性能更优的代表点选择方法.与多个经典代表点选择方法进行实验比较,结果表明基于置信度的代表点选择方法在分类准确率和数据降低率上有一定优势.     

基于Rollout算法的模拟电路测点选择

针对模拟电路的测点选择问题,对整数编码故障字典进行了研究.分析了基于信息熵算法的测点选择算法,并采用Rollout算法对信息熵算法进行优化,建立了一种新的测点选择算法,给出了新算法的详细计算过程和计算效果.试验结果表明,新算法的计算效果优于信息熵算法,且随着故障字典复杂度的增加,优势更加明显.     

基于佳点集遗传算法的支持向量机的参数选择

支持向量机(Suppoft Vector Machine,SVM)的参数选择一直缺乏很完善的方法,很大程度上限制了它的应用.为了获得较好的SVM参数,提出了基于佳点集遗传算法的参数选择方法,利用佳点集遗传算法对遗传算法中的交叉操作进行了重新设计,减少了遗传算法的收敛时间并且提高了遗传算法的精度,从而确保了SVM参数选择的准确性.通过数值实验表明由该方法所得的支持向量机可以在一定程度上自动地选择参数,具有一定的推广意义.     

基于克隆选择算法的光伏最大功率点跟踪控制

研究太阳能电池提高光电转换率问题,由于光伏发电系统中最大功率点难以实时跟踪,使光伏阵列输出功率达不到要求。为此提出采用克隆选择算法进行优化控制。根据光伏电池等效电路模型在SIMULINK中建立仿真模型进行特性分析,并编写克隆选择算法。通过在算法进化过程中合理地选取种群规模、克隆规模和变异率等参数,从而保证算法以最佳的搜索轨迹达到最优解。通过对算法有效性的验证,仿真结果表明:在温度、光强变化情况下,能实时跟踪到最大功率点,提高系统的鲁棒性和发电效率。     

基于RGM算法的锚节点布点算法

目前所有的定位算法都将研究的重点放在如何提高定位精度上面却很少研究如何布置锚节点,只是在算法中随意的选取满足条件的锚节点,然而算法并没有明确的对锚节点的布置提出要求,所以想要随时都能获取合适的锚节点只能随机布置大量的锚节点.然而大量的增加锚节点的数量势必极大地提高系统的成本并且在实际的布置操作中也是不现实的.针对以上问题,文章在RGM算法的基础上提出一种优化布点的算法.算法通过细致的分析每组定位单元在定位区域的覆盖情况,在满足定位精度条件的基础上计算出每一个锚节点的布置坐标并对锚节点的数量进行精简.仿真实验表明,按照该算法来布置锚节点不会降低定位精度.     

基于锚点词对的双语词对齐算法

双语词对齐是指在源、译文中找到词汇级的对译关系，是自然语言处理领域一个非常有用而又比较困难的研究课题．其中涉及词法、语法、语义以及英汉语言问的固有差异和翻译习惯等诸多问题．文章在词法分析的基础上，利用有限的语言资源（主要只使用了一部双语词典），采取多级匹配和消歧策略，将词对齐问题转化为迭代求解锚点词对的过程，使得词对齐既有较高的准确率又有较高的召回率．经过对真实语料的测试，词对齐准确率达93．0％，召回率迭77．3％．F值达84．2％．基本上满足了有关应用的实际要采．     

基于复杂网络的智能变电站网络测量点选取算法研究

智能变电站的网络异常会影响整个智能电网的安全,因此智能变电站的网络测量成为认识网络规律、了解网络行为的前提工作。网站测量的首要问题是如何合理地选取网络测量点,提高网络测量的准确性,为网络预警提供准确数据。针对智能变电站网络测量点选取是一个综合技术,安全,经济等因素的课题。文章主要是针对智能变电站网络提出一种基于节点接近度及关键度评估方法选择网络测量点的算法,通过对智能变电站的关键节点进行监控,能够更快地发现网络的问题,并以湖北省220kV智能变电站网络为例进行分析,为智能变电站建设中网络测点规划提供参考。     

结合多信号模型与遗传算法的板级电路测点选取方法

针对传统的电路板测点选取方法需要的输入信息多、工作繁琐、效率低及难以得到全局最优解等问题,提出了一种基于多信号模型与遗传算法相结合的优化方法。首先,通过建立板级电路的多信号流系统模型,获取测点与对应板级电路组成单元的相关性矩阵,并对其进行进一步分析,得出测点组合的测试能力参数。在测点选取数量不大于给定值的情况下,选取测试能力参数作为遗传算法的适应度函数并进行优化搜索,以确定测点的优化选取方案。结合Multisim仿真软件进行低通有源滤波电路系统的故障模拟实验,仿真结果表明,基于多信号模型与遗传算法选取的板级电路测点组合对低通有源滤波电路中的绝大部分故障都有良好的检测和隔离能力,取得了良好的效果,同时该方法也适用于多种其他电路。