基于行车参数信息的车联网网络分割解决方法

首先对车联网网络分割的判定方法、发生网络分割的可能性进行了分析。在分析的基础上,为了解决车联网中由于网络拓扑结构的动态变化引起的网络分割的问题,提出了一种基于行车参数信息的车联网网络分割解决方法。方法利用GPS定位装置提供的行车参数信息,对网络分割解决过程中目标节点的移动轨迹进行了预测并对目标节点位置进行修正。仿真结果表明该方法有效降低了网络端到端的延时,提高了网络分割修复成功率和分组转发成功率。     

风电机组状态监测系统节点路由修复算法

为了解决风电机组状态监测系统因节点失效而产生的路由可靠性降低问题,提出了基于父节点及兄弟节点替代的节点路由修复算法。当监测数据在传输过程中遇到失效节点时,待传输数据的节点通过查询并获取自己的父节点和兄弟节点信息,优先利用其有效父节点进行路由替代,当且仅当该节点所有父节点均失效时才启用其兄弟节点进行路由替代,重新进行数据传输,达到提高监测系统路由可靠性的目的。通过仿真分析可知,基于父节点及兄弟节点替代的路由修复算法可显著提高风电机组状态监测系统的数据传输成功率。     

面向用电信息采集的WSN非均匀分簇多跳路由算法

针对传统多跳路由协议的“热区”问题,提出一种面向用电信息采集的WSN非均匀分簇多跳路由算法。算法将网络分为虚拟块,并在簇头路由时考虑节点位置和剩余能量的影响,利用三角模融合算子对基于节点位置的隶属度函数和剩余能量隶属度函数进行融合判决,并根据最大隶属度原则选择父节点,优化路由选择。实验结果表明,改进后的算法显著延长了网络生存时间,同时具有更好的负载平衡程度。将该路由算法应用于用电信息采集系统中,能达到较好的性能。     

面向智能电网的无线传感器网络目标探测算法

文中提出一种结合压缩感知(CS)路由算法进行目标源定位的方法。该路由算法通过对网络节点进行分簇,将簇内节点的信息集中在簇头上。然后对无线传感器网络进行拓扑优化,并采用多跳路由策略完成簇头节点与汇聚节点间的通信。最后利用次梯度投影算法,从来自簇头的少量数据中恢复汇聚节点信号源,用于目标源信号的定位。采用一种自适应处理机制优化压缩感知算法的信号重构性能。仿真结果表明,算法能准确探测目标,减少计算量,并具有良好的重构性能。     

ODMA网络高效路由修复算法研究

ODMA(Opportunity Driven Multiple Access)是一种全IP式智能、交互式自组网技术,具备高速移动接入、智慧选径等特点。针对ODMA网络节点在高速移动中可能造成的通信断链,同时考虑到现有路由修复算法的局限性,文章以本地修复机制为基础,提出一种适用于ODMA网络的改进型AODV路由算法(OW-AODV)。该算法将修复过程尽可能限制在断链的"下二跳"范围内,同时进一步细化相关路由报文,并规定相应的处理策略。仿真结果表明,OW-AODV可在控制开销指标的同时,有效提高ODMA网络的数据投递率及路由修复效率。     

基于目标簇树的Zigbee路由算法研究

针对Cluster‐T ree路由算法效率低下以及AODVjr路由算法控制开销过高的问题,在邻居表的基础上,结合AODVjr的路由发现机制,本文提出一种基于目标簇树的路由算法,该算法将目的节点邻近的祖先节点和后裔节点视为源节点搜寻与目的节点间路由路径的重点搜索对象,其核心点在于判断下一跳,在路由寻找过程中存在两种情形,其一是在邻近节点中发现属于目标簇树的节点,其二是借助于改进型AODVjr算法进行判断选择。最终NS2仿真结果表明本文提出的路由算法相对于Cluster‐T ree路由算法减少了路由跳数,在控制开销上相比于 AODVjr路由算法则大大降低,该算法在这两个参数之间达到一种平衡。     

GRID路由协议的可扩展性分析

对GRID路由协议的可扩展性进行了理论分析,并利用OPNET仿真工具对不同节点数目和不同移动速度的网络进行仿真,通过仿真和理论分析可以得出GRID路由协议是一种可用于大规模网络的路由协议,该协议提高了整个网络传输路由拓扑的稳定性,但同时对各个节点的传输速率和交换能力提出了更高的要求.     

AODV路由协议断链修复的改进

Ad Hoc网络（MANETs）是一种没有固定路由器,所有节点自由移动,且都能以任意方式动态地与其他节点保持联系的新型网络,是移动通信和计算机网络的交叉。AODV是MANETs网络层的一种典型路由协议,针对其断链修复问题,已提出的改进拂议多是采用修复链路建立后出现的断链,因此,提出了一种改进协议,在链路建立之前即开始对出现的断链进行修复。与过去的改进协议相比,可以使断链修复的范围扩大,有效利用已经建立起来的逆向链路,从而节省了网络资源,缩短了链路建立时延。     

基于移动性预测的无线移动Mesh网路由协议

无线移动Mesh网络节点移动性和网络信道的抖动性会造成网络拓扑的变化及链路质量的不稳定等问题。节点间的链路生命期在一定程度上能够反映网络拓扑变化的强弱和路由的稳定度,通过建立移动参考模型、预测可持续通信距离,结合考虑链路度量长效性、短效性及移动性提出一种新度量方式,并提出一种更有效的路由协议LSM_AODV,该路由协议能够更加有效地适应无线Mesh网络路由场景。实验结果表明,与传统的AODV路由协议相比,基于位置预测和链路质量相结合的方法能够更好的地改善网络的性能,同时在时延和稳定性上提升10%~30%。     

基于萤火虫算法的无人机组网多径路由算法

针对无人机自组网节点能量有限、移动快、数据多造成网络 QoS 下降的问题,提出将改进的萤火虫算法融入到多径路由 中形成萤火虫多径路由算法(AOMDV-FMRA)。 首先为减小速度对路径稳定度的影响,在路由发现过程中引入边界评价因子以 适应拓扑变化,再根据路径上节点的负载信息,对反向路由进行选择。 最后将能量评价参数映射到萤火虫算法中对收集到的路 径能量信息进行处理,作为流量分配的依据。 实验结果表明,与 AODV、AOMDV 相比,在节点速度高、网络流量大的环境中,算 法在端到端时延、网络生存时间、投递成功率、路由开销方面,均有良好性能。     

Node Stability-Based Location Updating in Mobile Ad-Hoc Networks

In this paper, we consider the problem of location updating in mobile ad-hoc networks (MANETs). We propose a node stability-based location updating approach. In order to optimize the routing, most of the existing routing algorithms use some mechanism for determining a node's neighbors. This information is stored in a table called the neighbor table. The updating of the neighbor table is referred to as location updating. To evaluate our proposed algorithm, we simulated it and compared its performance with that of the performance of the conventional location updating algorithm, by considering different performance measures such as the number of collisions on the carrier, the number of acknowledgments received and the energy consumed. In our work, we obtained different types of results by varying different parameters such as the number of nodes and the terrain dimensions. The simulation results obtained show that the proposed algorithm outperforms the typical location updating algorithm used in existing routing protocols.     

基于并行遗传蚁群算法的组播路由调度算法

组播是将信息从源节点同时发送到网络中多个目的节点的通信方式,这是网络规模日益增大,信息流量增大的必然结果.组播路由是用一点到多点的方式传送信息,组播路由问题已被证明是NP-Complete问题.文中结合遗传算法GA和蚁群算法ACA的优点,提出了一种并行的遗传蚁群算法GACA,并把该算法应用到求解组播路由问题中.GACA算法利用遗传算法的快速性、随机性、全局收敛性产生求解问题的初始信息素分布,通过选择,交叉,变异等遗传操作产生一组新的个体,然后再利用蚂蚁算法群体并行性、正反馈性、求解效率高的特点,实现组播路由优化选择.仿真实验结果表明,该算法不但实现了组播路由的全局优化,而且在时间效率上优于现有的组播路由算法.     

基于分级调度算法的交换机路由信息处理技术

针对交换机路由信息高效处理的需求,研究了基于分级调度算法的交换机路由信息处理技术。基于插卡式交换机接口进行系统配置,并在此基础上细化了交换机路由信息处理功能模块,以便于大规模交换机组网信息。为避免路由信息处理进程通信阻塞而导致的通信时延以最大化系统性能,提出了利用分级调度算法对交换机信息处理进程进行实时调度。另外,为计算分级调度算法的最优解以对交换机进行高效配置,利用粒子群优化算法实现分级调度函数的最优解搜索。系统测试结果显示,所提出的分级调度方案可以有效降低交换机通信时延,显著提高交换机路由信息处理能力。     

基于GIS的配电网规划人工智能方法(二) 遗传算法在配电网初级布线系统中的应用

初级布线是整个配网规划过程的一个重要组成部分。遗传算法就其本质而言是一种用于处理复杂问题的鲁棒性强的启发式随机搜索算法。为了得到经济、高效、低耗的初级布线路径,将遗传算法作为一种路径寻优机制引入初级布线系统。该系统在地理信息系统直观的视图环境中,充分利用设备管理系统数据库所提供的地理图形数据和网络拓扑信息,为配网规划寻找到一条最优的初级布线路径。     

考虑移动充电车路径选择和能源补给的充电服务一体化经济调度

针对移动充电服务运营中车辆路径选择和能源补给缺乏科学的调度模型和工具作为指导的问题,提出了移动充电服务两过程一体化经济调度模型与方法。分析了移动充电服务运营模式。考虑动态路网和移动充电车的可复用性,构建了以物流成本最小为目标、以时间窗等为约束的车辆路径选择模型。考虑离散化的电池组荷电状态,构建了以充电成本最小为目标、以充电机数量等为约束的电池组有序充电整数规划模型。以移动充电车作为2个过程耦合的载体,构建了移动充电服务一体化经济调度模型,并采用遗传算法嵌套lpsolve工具箱对模型进行求解。通过算例对比分析验证了所提模型和算法的可行性和有效性。     

基于无线传感器网络的配电线路故障定位方案

提出了基于无线传感器网络的故障定位系统方案。根据电力系统故障测距对测距装置的要求及无线传感器网络本身的特点,对该定位系统提出了要求。阐述了应用无线传感器网络进行故障定位的优势,推导了故障定位原理,设计了无线传感器网络定位系统结构,采用同步触发装置解决了同步性问题,借助于多路径可靠信息路由机制满足了网络可靠性要求。仿真结果表明,该路由机制既满足了可靠性要求又减少了网络开销。     

基于CIM模型的变电站三维可视化交互技术应用

研究三维可视化交互技术在智能变电站的应用,解决变电站传统信息平台通过文字、图表等二维形式展示设备信息不直观及交互困难等问题。利用基于CIM模型的信息交互技术,通过改进特征的实时细节层次模型生成算法与碰撞检测加速算法,实现实景三维建模和虚拟场景控制及变电站内设备台帐的展示。设备试验、缺陷、实时工况、在线监测等综合信息的三维仿真及数据交互,可及时为异常设备发出定位及告警信息,为监盘、巡检等提供可视化模拟环境,提高运行人员查找、分析设备故障的效率。500 k V玉林变电站三维仿真应用实例表明,基于CIM的变电站三维可视化信息交互技术具有很好的应用效果。     

An HMM/MRF-based stochastic framework for robust vehicle tracking

Shadows of moving objects often obstruct robust visual tracking. In this paper, we present a car tracker based on a hidden Markov model/Markov random field (HMM/MRF)-based segmentation method that is capable of classifying each small region of an image into three different categories: vehicles, shadows of vehicles, and background from a traffic-monitoring movie. The temporal continuity of the different categories for one small region location is modeled as a single HMM along the time axis, independently of the neighboring regions. In order to incorporate spatial-dependent information among neighboring regions into the tracking process, at the state-estimation stage, the output from the HMMs is regarded as an MRF and the maximum a posteriori criterion is employed in conjunction with the MRF for optimization. At each time step, the state estimation for the image is equivalent to the optimal configuration of the MRF generated through a stochastic relaxation process. Experimental results show that, using this method, foreground (vehicles) and nonforeground regions including the shadows of moving vehicles can be discriminated with high accuracy.