基于唤醒的WSN的MAC协议改进与实现

为节约节点能耗,获得更长的生命期,很多无线传感网络的MAC层协议引入了周期睡眠方式。在节点周期睡眠时,如何实现节点间的通信是研究的焦点。基于睡眠唤醒机制的异步MAC协议是解决方法之一,其在低负载时具有较好的节能效果。在此类MAC协议基础上,针对数据汇聚型应用场合进行改进。通过分析和实验表明,该改进既降低了能耗,又改善了延时性能。     

无线传感器网络GAF算法的性能分析与仿真

GAF算法是现阶段提出的一种以地理位置为依据的路由算法,但没有描述具体的底层通信协议.按照GAF算法的思想,结合AODV,DSDV,DSR三种路由协议作为底层协议,比较其性能优势.仿真时利用了NS2网络仿真软件,选取包传送概率和网络总能耗两个指标对引入GAF算法后的三种新协议与三种传统协议进行性能评估,并通过改变节点密度和单元格数量等参数分析比较了这两个参数对六种协议的性能影响,仿真结果表明GAF算法在节能方面优势明显.     

基于备用节点的无线传感器网络LEACH协议的改进

无线传感器网络中路由协议最重要的设计目标是延长网络生存时间.基于已有的LEACH协议,融入了负载平衡和备用节点的思想,让备用节点尽量处于睡眠状态,对LEACH协议进行了改进.分析与仿真结果表明,当节点密度较大时,改进协议保证了簇的规模在整个网络中合理均匀的分布,并可显著地延长网络生存时间.     

基于ZigBee的低功耗无线传感器网络改进协议

如何降低无线传感器网络(WSNs)节点的能耗来延长网络寿命是非常重要的,无线网路的性能主要取决于MAC协议,若要降低节点能耗,合理的设计与改进MAC协议就成为一个关键性问题.主要介绍了无线传感器网络中的ZigBee技术发展与应用,针对相关能耗问题,将延迟测量时间同步(DMTS)算法融入到ZigBee网络中,同时引入了基于S-MAC协议机制的周期性侦听/睡眠、碰撞避免等措施对协议进行改进,通过仿真与基本协议进行比较.仿真结果表明:改进的协议能够有效降低网络节点能耗.     

无线传感器网络基于相交圆结构的改进GAF算法

针对GAF算法的不足,提出一种基于相交圆结构的改进GAF算法。采用相交圆结构模型进行单元格划分,增大每个单元格的面积及节点单跳覆盖范围,在相交圆的重叠区域中进行中转节点的选择,实现簇头间的多跳路由;在簇头选择阶段,根据节点吞吐率等条件定义的簇头选择函数来选择簇头。仿真结果表明,改进GAF算法能有效节约能耗,延长网络生存期。     

多个无线传感器网络中节能MAC协议设计

在无线传感器网络中,媒体访问控制(MAC)层协议影响着整个网络的性能。根据无线传感器网络对节点能耗和时延的要求,本文提出了一种基于跨层设计的节能MAC协议。利用物理层、MAC层和路由层之间的信息交互,在保证可靠通信的基础上,实现在一个监听/睡眠周期内数据多跳传输,缩短数据传输时延,并且有效控制网络数据传输的冗余度,降低冗余节点能量消耗。性能分析和仿真结果表明,节能MAC协议能够有效地降低网络时延并且减少节点能耗。     

一种基于蜂窝结构的改进GAF算法

能量问题是无线传感器网络协议设计过程中的核心问题,针对该特点在传统GAF算法基础上提出了基于蜂窝结构的改进GAF算法.该算法提出以蜂窝结构虚拟划分单元格,增加单元格边长,扩大单元格面积,将单元格重叠区域中的节点作为骨干网中转节点来实现簇间的多跳通信.通过理论计算和仿真实验对算法进行了性能分析和验证,仿真结果表明该算法能有效地降低节点平均能量消耗,延长传感器网络生命期.     

基于最优簇首数划分单元格的改进GAF算法

为构造良好的拓扑结构, 降低节点能耗, 延长网络生存期, 对传统的GAF算法进行了改进。改进算法中考虑到连通度和最优簇首数的问题, 提出了新的虚拟单元格划分方法。在簇首选择阶段, 不仅考虑到节点剩余能量及节点距基站的距离, 还考虑到节点吞吐率的问题, 并通过定义簇首选择函数来进行簇首选择。仿真结果显示, 改进的GAF算法有效地节省了节点能耗, 延长了网络生存期。该算法的各项性能均优于传统的GAF算法。     

基于能量高效的无线传感器网络LEACH协议改进

针对无线传感器网络节能问题,详细分析了经典分簇协议——LEACH,在其基础上针对LEACH的不足进行改进,提出了一种能量高效的分簇路由协议。该协议在簇头选举的算法中纳入节点剩余能量作为参数,提出各簇独立进行的簇头轮换机制,控制簇头在簇中的分布和各簇成员节点数目,并采用基于阈值的单跳与多跳相结合的簇间通信方式。仿真结果表明,改进后的协议较LEACH能够有效节约节点能量,均衡网络各节点消耗,显著延长了网络生存周期。     

传感器网络中一种基于两阶段睡眠调度的目标跟踪协议

移动目标跟踪是传感器网络的一个重要应用.网络中传感器节点协作发现日标并将对目标的感知信息反馈给用户.为了有效地减少网络能耗和提高跟踪质量,文中提出一种基于两阶段睡眠调度的目标跟踪协议.该协议将整个跟踪过程划分成两个阶段,根据各阶段对节点密度要求的不同,分别采用不同的睡眠调度机制.文中进一步对所提出协议进行优化,在保证跟踪质量的同时最小化系统能耗.最后用36个传感器结点验证了所提出协议的有效性.     

一种能量均衡的无线传感器网络迭代路由算法

针对Dijkstra算法在GAF协议下导致“热区”负载分布不均的问题,提出一种基于Dijkstra算法的能量均衡迭代路由算法（IRBE）。算法根据“热区”各网格的剩余能量,生成一个理想负载量表,并通过迭代路由算法优化路由,实现实际负载表与理想负载表的趋同。分析和仿真结果表明,改进后的算法有效均衡了“热区”节点间的剩余能量,相较于GAF-Dijkstra算法（GAF-D）,一定程度上延长了网络寿命。     

ALOHA标签防碰撞算法综述

ALOHA防碰撞算法是无线射频识别技术RFID（Radio Frequency Identification）中一种重要的标签防碰撞算法,该算法设计简单,容易实现,但系统吞吐率较低。其算法不断被研究改进,针对ALOHA算法及其改进算法加以详细的总结,对现在的研究方法加以理论推导、实验模拟,其中对动态帧时隙ALOHA（DFSA）算法中关键环节标签估计算法进行详细归纳。最后结合如今现状提出下一步研究方向。     

改进的RVM在肺结节检测中的研究与应用

在模式识别问题中,相关向量机（RVM）作为一种新的机器学习方法备受关注,近年来,多核RVM方法的提出使得RVM得到更广泛的应用。多核RVM模型中核参数的取值及不同核函数组合权重系数的取值对模型分类性能至关重要,然而在实际应用中其值却多由经验值给定而非定量分析计算得到。为此,对基于粒子群算法（PSO）及基于二阶锥规划（SOCP）的多核RVM参数优化模型进行研究,构造合理的核函数组合,并给出快速求解方法。最后将该方法应用到肺结节检测中,采用公共数据集LIDC中的肺部CT图像,通过图像处理模块,提取候选结节的特征信息,利用改进的多核RVM模型对肺结节进行分类验证。实验结果表明,与基于PSO的多核RVM模型相比,基于PSO与SOCP相结合的多核RVM模型不仅提高了运算效率而且取得了更好的分类性能。     

基于粒子群优化粒子滤波的电容剩余寿命预测

在电路系统中,电解质电容的故障与否对电路的健康状态有着很大的影响。提出应用一种粒子群优化粒子滤波算法对电解质电容进行状态估计以及剩余寿命的预测。该算法使用NASA已公布的电容数据集,建立一种指数结合多项式的经验退化模型,用粒子群优化算法优化粒子滤波算法中的序贯重采样环节,改善粒子滤波中的粒子贫化问题,实现更准确的电解质电容剩余寿命预测。     

基于Bark子波变换的MFCC特征提取

为提高低信噪比环境下语音的鲁棒性,提出一种改进的Mel频率倒谱系数(MFCC)特征提取方法。在传统MFCC特征提取的基础上,引入更适应人耳听觉系统的Bark子波变换,在快速傅里叶变换之前对语音进行预处理,并在MFCC提取方法中代替离散余弦变换;在语音预处理阶段,利用改进的Lanczos窗函数抑制旁瓣以提高语音鲁棒性。实验表明,与传统MFCC方法相比,在噪声环境下,改进方法具有更高的说话人识别率。     

基于语音和视频图像的多模态情感识别研究

情感识别依靠分析生理信号、行为特征等分析情感类别,是人工智能重要研究领域之一。为提高情感识别的准确性和实时性,提出基于语音与视频图像的多模态情感识别方法。视频图像模态基于局部二值直方图法（LBPH）+稀疏自动编码器（SAE）+改进卷积神经网络（CNN）实现;语音模态基于改进深度受限波尔兹曼机（DBM）和改进长短时间记忆网络（LSTM）实现;使用SAE获得更多图像的细节特征,用DBM获得声音特征的深层表达;使用反向传播算法（BP）优化DBM和LSTM的非线性映射能力,使用全局均值池化（GAP）提升CNN和LSTM的响应速度并防止过拟合。单模态识别后,两个模态的识别结果基于权值准则在决策层融合,给出所属情感分类及概率。实验结果表明,融合识别策略提升了识别准确率,在中文自然视听情感数据库（cheavd）2.0的测试集达到74.9%的识别率,且可以对使用者的情感进行实时分析。     

Vague集理论及其在国画类别区分中的应用

为解决Vague值（集）的相似度量问题,提出一种公理化意义下全面综合的度量方法。通过对现有Vague集相似度量的功能进行分析对比,获得在相似度量公理化下的扩展形式,并结合模糊熵理论,综合Vague值（集）相对熵的公理化思想,研究Vague值（集）相似度量与相对熵的关系,给出带参数的计算方法。分析结果证明,将该方法应用于国画类别的区分识别中,能获得较好的分类结果。     

水平集方法中符号距离函数的快速生成

准确快速地计算任意闭合曲线的符号距离函数,是提高水平集方法的效率和稳定性的至关重要的一步。改进了基于快速步进法标记任意闭合曲线内外部的方法,优化了基于源点映射扫描方法生成距离函数值的方法。实验证明方法准确有效,进一步提高了水平集方法中符号距离函数的生成速度。     

PowerVM虚拟环境下网络高可用性方案的改进

高可用性是虚拟化环境中的一个重要目标,文章介绍了PowerVM虚拟环境下实现网络高可用的两种方式,网卡备份方式和SEA接管方式。详细讲解了这两种方法的实现方式,比较了其优缺点并分析了它们的适用环境。针对这两种方式存在的不足,本文提出了改进的SEA接管方式,在实现对客户系统透明的同时兼顾了带宽利用率。     

基于TS-GA的LS-SVM参数优选?

将禁忌搜索和遗传算法相结合,提出一种改进的最小二乘支持向量机(LS-SVM)参数优选方法。利用自适应遗传算法进行全局搜 索,使用禁忌搜索进行局部寻优,由此提高求解速度和解的精度。采用某冶炼厂净化工段的现场数据建立模型进行仿真实验,结果表明,该方法能使LS-SVM模型具有较好的泛化能力,模型精度满足工艺要求。