改进的网络路由协议低功耗自适应分簇算法

LEACH(low energy adaptive clustering hierarchy低功耗自适应算法)是无线传感器网络层次型路由协议中最重要和最具代表性的算法之一。通过对经典分簇路由算法LEACH的分析,针对LEACH算法中簇首分布不均匀、簇首与基站之间只能采用单跳路径的缺点,在簇首选择方式、簇首与基站的通信方式两方面进行了改进,并对LEACH算法及改进后的算法进行了仿真试验。仿真结果表明:该算法能有效地降低无线传感器网络节点的能量消耗,延长了网络存活时间,提高了传统LEACH算法的性能。     

基于簇中建链路由方法的无线传感器网络数据传输模型

在对常见网络路由缺点进行介绍的基础上,结合被动式网络的工作特点,提出了一种新的簇中建链路由方法。在簇中节点被唤醒后,簇首将这些节点组链,并根据各节点剩余能量的多少选择链首,链首作为簇首在簇中的代理节点,收集并融合数据后发送给簇首。实验表明,该方法降低了节点的传输能耗,消除了数据冲突并使得节点间的能耗更均衡,延长了网络寿命。     

反舰导弹协同攻击近岸目标数据链组网研究

为实现攻击近岸目标过程中数据链网络高效运行,依据反舰导弹协同攻击的模型,构建了分级网络体系结构。由于建立分级网络的关键在于网络节点的分簇及其维护,为此,提出了一种基于节点地理位置信息的网络管理分簇算法;通过比较簇内节点被赋予的权值,选取分簇簇首;针对数据链网络拓扑经常变化的特点,设计了考虑作战实际的网络管理分簇维护方案。仿真实验表明,与其它分簇算法比较,该算法提高了数据链网络的稳定性和运行效率。     

基于Ad Hoc无线传感网络的三维智能组网优化算法设计研究

Ad Hoc无线传感网络(WSN)是一种无中心、自组织的无线网络。这种动态网络需要通过合适的组网算法生成拓扑结构以提高其稳定性。在多频率分级Ad Hoc网络结构中,簇头负责簇内成员节点之间的通信及簇头之间的通信,因此,如何选择出最合理的节点担任簇头成为分簇算法的关键问题。在现有的组网算法基础上,提出了一种基于三维预测模型的新型分簇组网算法,基于Matlab软件进行了仿真,构建三维网络拓扑结构,通过分簇算法生成分级网络,并对生成网络的簇头数及分簇平衡度进行分析。仿真结果验证了新型分簇组网算法的可行性,通过算法生成的分簇结构稳定。     

一种适用于移动节点环境的节能路由模式

为解决簇中移动代理节点的路由及其与静止节点通信的问题,针对现有算法存在的不足,提出一种节省能耗的改进近似算法。根据无线传感器节点传输范围有限的特点,将移动代理路由选择建模成一个顶点加权的游客问题。运用改进的近似算法进行路由选择,移动代理掌控数据交互全过程,从而保证移动代理在充分收集有用数据的前提下沿最优路径运行。实验结果表明,与原有的操作运行过程相比,该模式能进一步改进网络性能,降低网络能耗,延长网络生存时间。     

无线自组织网络协作时间同步优化算法

针对无线自组织协作网络时间同步算法同步误差大及能量消耗高的问题,在分析网络时间同步模型基础上,提出无线自组织网络协作时间同步优化算法。该算法利用指数延迟模型,通过构建时间同步似然函数,对成对节点的时钟偏移及时钟漂移进行联合估计;对网络进行三角剖分,通过染色确定参考节点,然后参考节点选取主节点,利用拓扑结构的自适应变化实现全网节点时钟同步;通过时钟联合估计及自适应拓扑建立协作时间同步优化算法,其整体执行保证节点通信链路时间同步。仿真结果表明,在所提三角剖分拓扑结构控制下,与传统分簇拓扑相比,协作时间同步优化算法在平均同步误差、同步算法能量消耗方面得到了性能提升。     

一种改进型DV-distance自定位算法

由于DV—distance算法计算待定位节点到锚节点的距离是以分段距离之和代替直线距离,在网络不够密集的情况下,误差非常大;改进后的算法在原算法的基础上考虑了待定位节点到锚节点的跳数以及中间节点的邻节点数的影响,建立数学模型,对距离进行修正;通过仿真对比证实改进后的算法较大程度提高了定位的精度。     

一种分簇无线传感器网络入侵检测算法

为检测出无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)被非法入侵而遭到毒化的节点,借鉴分布式系统的思想,将Lamport算法引入WSN入侵检测领域,提出一种基于分簇的无线传感器网络入侵检测算法,并对算法的几种情况进行说明.分析结果表明:该算法能在一定程度上检测出毒化节点,降低WSN系统的风险,提高其安全性和容侵性.     

无线网络中基于最高向量权独立集的分群算法

ad hoc 网络是多跳无线网络,网络节点通信不依赖于预先架设的固定设施,这种动态网络的重要特点是寻找好的路由算法,基于群的算法是最有效和可伸缩的.然而,由于高度动态拓扑且缺少固定架构,系统重构经常是不可避免的,因此,尽可能长时间使拓扑稳定是至关重要的.极大独立集(MWIS)是一个分群算法,用于将整个网络划分为群,每个群选举一个群首.基于MWIS,提出了最高向量权独立集(HVWIS)算法.首先,每一节点被分配一个向量权,其动机是要考虑相邻节点的多个因素;其次,算法使用了模糊决策模型.这样,群首形成了一个最高向量权独立集,确定了其拓扑和其稳定性.本文证明了HVWIS 算法的正确性并分析了其时间复杂度.     

基于无线传感器网络动态簇的目标跟踪

着重研究了基于动态簇目标跟踪的两个关键环节：动态簇的组建和目标状态估计。在动态簇组建方面,提出了综合考虑节点感应信息和节点电量的簇头竞选方案;在目标状态估计方面,定义了包含信号测量强度的最近点( CPA)事件,并提出了基于该CPA事件的新型估计算法。结合这两个关键环节,本文给出了基于动态簇的无线传感器网络目标跟踪过程,包括动态簇的初始化、簇内数据聚合、目标状态估计、动态簇的重组、目标丢失检测以及目标恢复等。仿真结果表明：本文建立的目标跟踪系统具有失效概率低、网络寿命长和跟踪精度高等优点。     

SCADA系统在船舶电力系统的应用

船舶电站SCADA系统分主站与分站.主站由前置机、数据库系统、调度工作站组成.分站包括DF1710面向对象分布式电站自动化系统与DF1725测控装置.系统采用分层分布式设计,主站系统通过以太网通信.分站各设备间通过现场总线网或子以太网连接,通讯介质支持屏蔽双绞线和光纤.     

复合材料座钣动态响应分析及结构优化

为研究迫击炮座钣轻量化问题,提出了一种碳纤维复合材料座钣设计方案。采用碳纤维增强树脂基复合材料作为座钣主体,以大变形分散吸收后坐能量; 采用钛合金驻臼和边角承受后坐力,防止局部冲击损坏。基于三维Hashin准则开发了VUMAT材料子程序,模拟复合材料的失效行为。建立了复合材料座钣与土壤耦合的全炮非线性动态有限元模型,通过仿真计算获得了座钣最大应力和最大位移,分析了不同土壤类型对炮口扰动的影响。通过最优拉丁超立方试验设计,建立了座钣5层BP神经网络代理模型和多目标优化模型; 利用BP神经网络与带精英策略的非支配排序遗传算法对座钣进行了多目标优化设计。优化后炮口扰动显著降低,座钣质量比初始设计减少了11.38%。     

基于改进YOLOv5与嵌入式平台的多旋翼无人机检测算法

针对在嵌入式平台上检测无人机时面临的资源占用率高、实时性差的问题,提出一种改进YOLOv5网络的目标检测算法。以YOLOv5s网络为基础模型,使用MobileNetV3网络代替CSP-Darknet53作为骨干网络进行特征提取,并优化改进特征加强网络以及算法的回归框损失函数。基于自建无人机数据集分别在PC机和嵌入式平台RK3399上进行测试,实验结果表明：改进后的YOLOv5算法与原算法相比,在保持较高检测精度的同时,检测速度提升了38%,模型大小降低了45%,有效提升了算法的检测性能,满足应用于嵌入式设备的实际需求。     

基于核PCA的智能图像分析算法

提出了一种基于核PCA的智能图像分析算法，该算法将非线性数据映射到高维特征空间，能自动创建新的聚类并且连续调整聚类以适应于新目标，从而提高目标识别系统的性能。重点研究了基于核PCA算法在径向基神经网络中的应用，提出一种核PCA—RBF网络模型，并进行了目标检测、分割和无人监督目标分类的仿真实验。     

MIL-STD-188-220C 网控站识别方法

为了在报文不解密条件下快速分析出基于MIL-STD-188-220C协议的某无线电台的网控站,提出一种基于识别状态通知消息的MIL-STD-188-220C网控站识别方法。在不对目标网络通信报文进行解密的情况下,运用探测节点截获的数据,对运行MIL-STD-188-220C协议的网络的网控站所在位置进行识别,将网控站的识别问题转换为对其发起的状态通知消息的识别,推导并建立了网控站识别算法,确定网控站所在位置。仿真结果表明,该方法能以较高的正确率实现在信息不解密条件下网控站所在位置的识别。     

使用BP网络和自适应遗传算法的某型火箭炮变发射间隔研究

在建立某型火箭炮动力学模型的基础上,根据正交试验的原则,通过动力学仿真和数据处理为BP网络建立训练样本,用训练后的网络模拟发射间隔和起始扰动之间的非线性关系,将改进后的自适应遗传算法(IAGA)和BP网络结合对发射间隔进行研究和优化,得出了变发射间隔的满意解。结果表明,将BP和IAGA结合,既克服了BP优化功能的不足,又弥补了遗传算法优化时需要显式目标函数的缺陷,解决了单纯用动力学仿真不能解决的问题。优化的结果可以直接应用到该型火箭炮的发射中去。