基于物联网的通信信息监测系统优化设计

为提高通信信息监测能力,本文提出基于物联网的通信信息监测系统优化设计方法。构建通信信息监测的物联网组网分布模型,采用自适应轮换调度方法,对通信信息监测的物联网节点进行优化部署和自适应定位,根据通信信息监测的输出统计特征量,进行路由转发控制协议设计,选择无线通信网络作为通信信息监测系统的网络模块,并结合传输链路均衡配置方法,对通信信息监测数据进行收发和通信路由设计。同时,基于ZigBee协议构建通信信息监测的物联网模型,在嵌入式环境下,实现通信信息监测系统的硬件开发设计。为验证本文方法的有效性及可行性,对物联网环境下的通信信息监测系统进行仿真实验。仿真结果表明,本系统总体稳定性较好,通信信息处理效果好,时间开销少,输出结果准确可靠,对信息监测的实时性较好。该研究对通信信息的远程监测具有重要意义。     

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。     

基于组合赋权和TOPSIS的配电网CPS系统脆弱性评估

随着新一代信息通信技术在配电网的广泛应用，配电网已经逐渐演变为信息与物理空间深度耦合的配电网信息物理系统。本文针对目前配电网如何对其脆弱性进行综合、有效的评价以及如何充分发掘配电网CPS系统的薄弱节点两个问题展开研究。首先，基于相依网络理论建立了配电网CPS系统以及“部分一对一”相依网络模型，并综合考虑到配电网实际运行拓扑结构特点与业务特征，构建了节点脆弱性评价多指标融合模型，避免了单一指标在耦合网络中度量节点脆弱性的缺陷；其次，运用模糊层次分析法与熵值法分别从主观与客观的角度对指标赋权，基于最小鉴别信息原理完成对脆弱性指标的综合赋权；最后，运用TOPSIS算法对节点脆弱性进行量化计算与排序，并基于依存耦合度矩阵完成对系统节点的综合性评估。采用IEEE14节点配电系统构建了耦合网络仿真模型，仿真结果验证了所提方法的有效性与可行性。     

无人机中继广播通信系统航迹优化方法

为了提高固定翼无人机中继广播通信系统链路传输的连通性,提出中继无人机航迹优化方法．首先分析了无人机中继广播通信系统单用户节点的中断概率近似计算公式,并以此为基础推导出了服务区域内所有用户节点平均中断概率的近似计算公式; 然后基于服务区域内用户节点平均中断概率最小化准则提出了中继无人机的航迹优化方法,并进一步给出了最优航迹下单个用户节点的精确中断概率计算公式;最后通过计算机仿真验证了所提出方法的有效性．     

协作通信中的中继节点选取和功率分配联合优化

为了优化协作通信系统的性能,提出了一种基于信道容量增益的中继节点选取策略,并在此基础上提出了源节点和中继节点最优功率分配算法。通过采用凸优化的算法,功率在源节点和中继节点间得到了合理的分配。理论分析和仿真验证表明,所提算法能以较低的复杂度显著提高系统性能和功率效率,因而可以有效地用于基于中继传输的协作通信中。     

基于复杂网络的混沌同步及其在保密通信中的应用

以复杂网络为背景,根据Lyapunov稳定性理论,研究了全局耦合网络的渐近同步,提出了一种全局混沌同步方案,并在同步的基础上研究了节点之间的保密通信,用混沌遮掩的方法将该同步方案应用于保密通信,将有用的信息信号调控到混沌系统的状态变量中,与混沌信号一起传送到接收端,发送系统和接收系统同步以后,在接收端恢复出信息信号。最后以Chen系统为节点进行数值仿真,验证了结论的可靠性。     

基于车间通信的车辆编队控制方法设计

传统的跟随领航者编队控制器在实际情况中难以准确获得领航车辆运动状态,并且其内部参数可能受到外部干扰的影响而具有不确定性。对此本文设计了基于自适应控制理论中变量估计方法的反馈线性控制器,提出了基于车间通信技术的控制器改进方法。首先,通过变量估计方法提高了控制器参数中的相对距离的精确度;然后,通过车间通信技术保证了接收到的领航车辆运动信息的准确性;最后,在VS2010和Simulink环境下进行了联合仿真实验,验证了算法的有效性。结果表明:基于车间通信技术和自适应原理的跟随领航者编队控制方法能有效完成编队任务,误差较小且收敛,为智能网联汽车的发展提供了一定应用价值。     

WSNs中基于协作通信的分簇路由算法研究

针对无线传感器网络数据信息传输可靠性,提出一种无线传感器网络中基于协作通信的分簇路由算法。该算法主要对分簇、簇间路由和簇内路由三个阶段进行了设计,依据信噪比寻找满足网络数据传输可靠性的最佳路由,实现源节点和目的节点之间的协作通信。仿真结果表明,无线传感器网络中基于协作通信的分簇路由算法能够有效地优化网络路径,提高频谱利用率,增强数据信息传输的可靠性。     

基于定向扩散的无线传感器网络拥塞控制方法

为了缓解无线传感器网络中多对一通信方式出现的拥塞问题,提出了一种基于定向扩散路由协议的拥塞控制方法.在该方法中,转发节点根据本地的拥塞信息调整速率;sink节点周期地检测网络中的拥塞状态并将拥塞信息通过逐跳的方式反馈到源节点,而源节点根据接收到的反馈信息调节速率.仿真实验表明,该算法能有效地缓解网络中出现的拥塞,保证数...     

混合动力汽车仿真通信系统

建立一个离线仿真实验环境,仿真混合动力汽车多能源动力总成实验台架的CAN局域网络通讯,在各个网络节点之间传输信息。仿真系统实现了CAN总线协议与J1939总线协议之间的信息转换。由3台计算机模拟总成控制器与各部件ECU之间的信息传送,可动态调整通信参数,实时分析报文内容。仿真系统已用于测试混合动力汽车电机控制器的通信性能。测试结果表明:仿真系统性能稳定,显示直观,分析准确,为混合动力汽车CAN网络通讯提供了技术支持和解决方案。     

公路车辆智能卡口监测系统的设计与实现

设计了一种智能交通卡口监测系统。该系统采用精确的地埋感应线圈技术来检测车辆的存在和交通参数,将GIS地理信息平台、数据采集、图像处理技术、通信技术与分析技术等融合一体,以实现对公路车辆的智能管理。     

城市交通流诱导系统与交通控制系统集成中的信息处理

分析了诱导和控制集成下的实时交通信息采集和信息传输过程,描述了城市交通流诱导系统与交通控制系统集成中的信息处理理论模型,建议采用基于出行者出行行为的动态交通分配模型,并在此基础上给出了全局最优路径的动态交通分配模型。此外还提出系统集成中的网络通信采用计算机支持的协同网络,并给出了一种基于Multicast通信的数据通信方式。     

基于IPv6的智能交通信息采集与处理方法

分析了现有主要的交通信息采集方法及其不足,设计了一种基于IPv6的智能交通系统(ITS)框架及利用C语言评议实现的信息采集与处理方法。结合交通仿真软件VISSIM生成的交通数据,该方法实现了车辆、道路、人和建筑的智能匹配,可以实时跟踪微观车辆,也可以进行区域交通状态的实时判别,为交通的智能管理与控制提供了数据支持。     

基于车流量的智能交通控制系统设计

设计了一种交通灯与车流量信息相匹配的智能交通控制系统,主要包括交通灯控制模块、无线数据通信单元、红外车流量检测电路、红绿灯显示电路、车距检测电路、LCD液晶显示以及电源转换电路等模块.测试结果显示,电路各个功能模块运行稳定,能够根据检测到的车流量信息实时调整交通灯时长,同时车流信息能通过无线模块实时发送给移动车辆,从而有助于引导车辆分流,对缓解交通拥堵,提高交通安全性具有良好的应用价值.     

基于云流量混淆的Tor匿名通信识别方法

针对采用云流量混淆Meek机制的Tor匿名通信流量与其他普通云流量难于区分识别的问题,提出了基于流静态特征的Tor匿名通信识别方法和基于支持向量机SVM分类算法的Tor匿名通信识别方法。本文首先从连接特征分析、数据包静态特征分析以及数据流动态特征分析出发,通过对大量Tor-Meek通信流量以及非Tor-Meek通信流量的对比实验研究,确定了7个具有特异性和较强区分度的Tor-Meek通信流量的静态和动态流量征,然后在此基础之上提出了基于特征匹配算法的Tor-Meek匿名通信识别方法,该方法能够快速识别Tor-Meek通信流量,对于包含大于200个包的流识别准确率大于90%。为了进一步适应Tor的版本变化带来的特征改变,基于Meek流分片机制的数据流统计特征分析,分别从长度及个数、长度方差、长度熵、接收发送序列等4个方面,提出了识别Tor-Meek流的16种Tor-Meek流量统计特征,采用SVM分类算法对Tor-Meek流量进行识别,通过系统的实验研究不同特征组合、不同算法参数选择的算法识别准确率和召回率,筛选出最优的特征组合和参数。在实验室环境中搭建实验数据采集平台并采集Tor-Meek通信和其他通信数据进行实验,该算法对长度大于40个包Tor-Meek流的识别准确率大于97%,召回率大于99%,且具有较高的识别效率。实验结果表明,采用特征匹配可以实现对云流量混淆Tor匿名通信的快速识别,而基于流分片统计特征的分类算法对不同Tor通信软件版本的变化具有更高的稳定性和识别准确率。     

Analysis of opposing left-turn conflicts based on traffic conflict technology

The relationship between the opposing left-turn conflict and the traffic participants was analyzed in this study. Based on the traffic conflict technology, the image data were collected in a real traffic situation. The relationship was investigated under two different conditions. The number of opposing left-turn conflicts was positively correlated with the number of left-turn vehicles while the ratio of left-turn vehicles to opposing vehicles was less than 1, and showed a positive correlation with the number of opposing-through vehicles when the ratio of left-turn vehicles to opposing vehicles was more than 1. In other words, the opposing left-turn risk was positively correlated with the number of the minor traffic participants, which had a negative effect on the whole traffic system operation.     

基于RFID技术和FOA-GRNN理论的高速公路道路关闭交通事件对车辆影响的判断模型

为弥补基于传统交通信息采集技术的高速公路交通事件检测算法仅能判断交通事件发生与否而无法判断车辆个体是否受到交通事件影响的不足,作者提出了一种基于RFID和FOA-GRNN的高速公路交通事件对车辆影响的判断模型。该模型使用RFID获取关键交通信息,利用广义回归神经网络对交通信息进行归类,应用果蝇优化算法获取广义回归神经网络的最佳平滑参数值。用VISSIM进行了仿真,对模型进行了验证,结果表明该判断模型具有检测率高、误警率低的特点,能迅速判断出受到交通事件影响的车辆,为交通疏导工作提供支持。     

Effects of real-time traffic information systems on traffic performance under different network structures

The effects of real-time traffic information system (RTTIS) on traffic performance under parallel, grid and ring networks were investigated. The simulation results show that the effects of the proportion of RTTIS usage depend on the road network structures. For traffic on a parallel network, the performance of groups with and without RTTIS level is improved when the proportion of vehicles using RTTIS is greater than 0 and less than 30%, and a proportion of RTTIS usage higher than 90% would actually deteriorate the performance. For both grid and ring networks, a higher proportion of RTTIS usage always improves the performance of groups with and without RTTIS. For all three network structures, vehicles without RTTIS benefit from some proportion of RTTIS usage in a system.     

面向交通拥堵的车辆鲁棒检测及分车道到达累计曲线估计

针对大交通量拥堵情况下现有视频车辆检测技术不能有效处理车辆相互遮挡而导致的大量漏检问题,提出了一种面向交通拥堵的车辆鲁棒检测及分车道到达累计曲线估计方法.首先,完成非拥堵区域的检测,避免针对交通拥堵停驶车辆进行复杂遮挡处理及检测的工作;然后,基于假设生成和验证框架,融合Ada Boost分类器与车底阴影检测结果,得到车辆鲁棒检测结果;最后,使用投影畸变车辆稳定特征将车辆位置划归特定的车道,准确估计分车道车辆到达累计曲线,实现针对交通检测断面分车道详细交通参数的有效分析.实验结果表明:该方法能够在高峰时段的交通拥堵状态下实时进行车辆鲁棒检测并准确地获取交通参数,有效避免针对车辆遮挡的复杂处理过程,对解决车辆到达率和车头时距调查成本高、工作量大、不确定因素多等问题具有实际的意义.     

基于悉尼协调自适应交通控制系统线圈数据的交通事件自动检测算法

为了克服目前悉尼自适应交通控制系统(Sydney coordinated traffic system,SCATS)获取的动态交通数据仅用于交通信号控制的局限性,从信息共享的角度,将SCATS中感应线圈获取的动态交通数据应用于交通事件自动检测。在详细分析了SCATS中感应线圈获取的交通数据特性的基础上,设计了一种新的交通事件自动检测算法,并采用实测数据进行了验证和对比分析。结果表明,所设计的新算法在检测率、误警率方面均优于经典的对比算法,可为改善SCATS覆盖道路在交通信号控制、交通信息引导和交通指挥等方面的协调性提供技术支持。