一种无线传感器网络MAC协议优化算法

在无线传感器网络中,各节点采集的信息以多跳的方式传送到汇聚点.从各节点到汇聚点形成一棵以汇聚点为根的传输树.文中在对无线传感器网络传输特点分析的基础上,剖析了基于CSMA/CA(载波多路监听/冲突避免)的MAC协议在树状结构无线传感器网络中的弊端,提出了一种基于CSMA/CA的MAC协议优化算法.算法基于节点在传输树中的位置信息调整其MAC信道接入分配,将CSMA/CA采用的各节点均等竞争信道的方法优化为各节点依据在传输树中的位置情况竞争信道的方式,这一优化提高了节点公平性,使MAC信道接入分配与树状结构的无线传感器网络传输特点相契合,解决了基于CSMA/CA的MAC协议与树状结构无线传感器网络不匹配的问题,从而减少了信道资源浪费,提高了网络传输效率,降低了能耗.实验结果表明该算法在网络丢包率、吞吐量和能耗方面的性能均有较大改进.     

基于局部密度预测的传输参数自适应拥塞控制策略

在车载自组织网络中,车辆节点数量的变化和信标传输参数对信道负载有直接影响,节点数量达到一定程度时,周期性信标消息会占据整个控制信道而造成信道拥塞。针对该问题,通过预测局部密度设计传输参数自适应拥塞控制策略。根据网络中车辆节点自身所接收到的数据包和碰撞包的数量预测短期内局部密度的变化,依据信道忙时比率评估当前时刻信道负载,并将其与预设阈值进行对比,结合局部密度预测值自适应调整下一周期的传输参数。仿真结果表明,该策略能够在控制信道拥塞的同时,提高数据包递送率,降低消息传输延迟。     

基于局部离群点检测算法的电力通信网络拥塞安全控制方法

针对电网运行数据堵塞程度较高,传输安全性较差的问题,提出了基于局部离群点检测算法的电力通信网络拥塞安全控制方法。通过电力通信网络的通道模型与路由监测协定,凭借波特间隔均衡法优化节点布局,结合自适应偏差补充调整反馈,均衡通道。针对储存空间、带宽容量、CPU处置功能等主要拥塞因素,分析数据密度估计值,并在带宽函数中加入邻域平均距离得到局部密度,推导出数据的局部离群点,通过调节离群点大小断定和控制电力通信网络。实验证明,所提方法能够精准检测出电力通信网络是否拥塞,及时调节通信数据,降低堵塞程度,保证信息可以安全传输。     

基于自适应卷积滤波的网络近邻入侵检测算法

深度无线传感组合网络中的近邻路由节点入侵具有载荷快速变化性,难以对新出现的攻击类型和网络异常行为进行有效识别,因此提出一种基于自适应卷积滤波的网络近邻入侵检测算法。在深度无线传感组合网络的传输信道中进行网络流量采集,构建网络入侵信号模型,在时间和频率上分析网络入侵信号的能量密度和攻击强度等特征信息,构建自适应卷积滤波器进行网络传输信息的盲源滤波和异常特征提取;采用联合时频分析方法进行网络近邻入侵特征信息的频谱参量估计,根据频谱特征的异常分布状态进行无线传感组合网络近邻入侵检测。仿真实验结果表明,采用该方法进行网络入侵检测的准确率较高,对未知的网络流量样本序列具有较高的识别能力和泛化能力,且所提算法优于传统的HHT检测算法、能量管理检测方法。     

基于物联网技术的电网物资供应优化模型建立

电网物资供应链受到环境因素的干扰存在波动性,为提高电网物资供应的稳定性,设计新的电网物资供应优化模型。借助物联网中组网部署供应链中的相应节点,采用线性规划方法部署电网物资供应网络的最优节点,采用空间自适应调度模型规划电网物资供应网络的最优路径,提取电网物资供应物联网传输路径统计特征量,采用描述性统计分析重构电网物资供应网络的子空间,通过自适应寻优方法,实现电网物资供应链网络的决策和规划设计,完成电网物资供应优化模型构建。结果表明,采用该方法优化电网物资供应,提高物资供应的吞吐水平,降低时间开销。     

一种适用于WMSNs传输机制的信道盲估计方法

虚拟MIMO是一种克服无线多媒体传感器网络信道多径衰落和降低节点能耗的有效方法,但现有文献均假设信道状态信息未知或仅知道信道的统计特性,源节点则无法根据信道的实时信息动态调整传输策略。针对WMSNs信道特点,提出一种适用于WMSNs传输机制的信道盲估计方法以获得节点间信道信息进而确定传输策略,通过构造权值衰减联合决策函数,将节点间的信道盲估计问题转化为一个无约束优化问题,在此基础上设计了一种快速收敛的迭代算法以降低运算代价。该方法仅依赖小数据量就可正确估计出节点间信道,具有对抗信道时变特性的能力;理论推导与仿真表明该算法的收敛速度和运算量均能符合降低节点能耗的要求。     

一种利用信道侦听的IEEE 802.11自适应优化算法

提出一种适用于DCF(distributed coordination function)机制的自适应优化算法.该算法基于网络节点侦听信道得到的网络状态信息进行相关参数的自适应调整以获得最优的网络性能,称为CSB(channel sensing backoff)算法.算法采用了对节点的信道接入请求以概率参数P_T进行过滤的方法控制节点竞争接入信道的激烈程度.不同于已有的DCF机制优化方法,CSB算法的特点在于,在优化调整过程中不需要进行计算复杂的网络节点数量估计,并且可以在不同网络状态下始终围绕确定的优化目标进行参数优化调整.仿真实验结果表明,算法能够针对网络节点数量和分组大小改变等网络状态变化作出自适应的网络优化调整,并获得了系统吞吐量、碰撞概率、延迟、延迟抖动、公平性等多方面的性能改善.     

基于时分复用的车载自组织网多信道MAC协议

为解决车载自组织网络负载较重时控制信道拥塞和IEEE1609.4标准中信道利用率低的问题,提出一种使用时分复用机制的VANET多信道MAC协议。协议采用节点分时段接入控制信道的机制来降低冲突概率,规定每个节点使用两部收发机来避免数据信道空闲;使用一个优化模型确定退避过程参数,以最大化饱和吞吐量。仿真结果表明该协议具备优良的吞吐量性能,能给出较低的,稳定的安全信息时延。     

基于动态配置等价多路径技术的无线传感器网络负载均衡算法研究

随着物联网应用的推广,作为底层核心构件的传感器网络所承载传输业务成激增趋势,使得窄带宽无线信道成为了制约物联网应用的首要因素。合理分流流量,实现负载均衡是提升网络承载能力的有效方法。本文将ECMP ( Equal-Cost Mul-tipaths)技术与传感器网络自组织特性相融合,传感器网络多跳自组织特性为业务传输提供多条等价最短路径,ECMP将业务均衡分担到这些等价最短路径上,实现负载均衡。理论证明传统ECMP 配置方法全网节点开通ECMP 功能不仅会增加网络控制信息开销,而且在某些情况下反而会增大区域负载,形成网络拥塞。因此,本文提出动态选择开通 ECMP 算法( DC-ECMP )。算法以流入节点流量等于流出节点流量作为业务守恒约束,链路带宽上限作为链路容量约束,以最大链路利用率最小化为目标函数,建立多约束优化模型。并依据最大链路使用率和节点度判定开通ECMP 优先级,动态选择需开通节点,以获取最优网络传输性能。仿真结果表明DC-ECMP算法比已有PPV算法有效降低最大链路使用率,消除网络局部拥塞隐患,并且最大减少传输延时9.9 ms,节省网络资源消耗4.06%。     

一种基于IEEE 802.11e的多跳无线网络拥塞控制协议

多跳无线网络中网络拥塞的出现将严重降低网络的性能。基于802.11e提供的区分业务类型的信道接入优先级机制,提出了一种对尽力而为(best-effort)类型业务动态调整其优先级进行网络拥塞控制的协议。该算法的主要思想是对发生网络拥塞的节点提升其业务流传输的优先级使其获得更多的传输机会以缓解拥塞状况,并对严重的网络拥塞状况采取反向施压的策略降低上游节点业务流的转发速率。仿真结果表明,该算法有效地提高了网络重负载情况下的吞吐量。     

Effective solution of certain problems of theory of schedulings of nets

Cybernetics and Systems Analysis -     

机车空调逆变电源设计

本文讨论的是机车空调逆变电源系统的设计与研究。该电源系统主要是由DC/DC的BOOST升压部分和DC/AC三相逆变部分两部分组成。DC/DC部分所得直流电压通过DC/AC部分逆变成三相交流电,供给空调机组工作。同时,为使电源系统能更可靠的运行,也设计了相应的故障检测、保护等辅助电路。     

制造型企业仓储物流管理的RFID应用——卷烟厂按垛出库及到货扫描系统初探

针对国家烟草管理的现状,有关主管部门在全国推行“行业卷烟生产经营决策管理系统工程”,利用条码等自动识别技术手段实时掌握全国的生产经营信息。但某卷烟厂此前的物流环节已经是“件烟成垛”运输,如何在尽可能保持原有企业管理体系的前提下,达到有关部门的数据统计要求,解决成垛卷烟的物流和信息流的交互与统一问题成为技改的核心。该项目成功的将条码识别与射频识别有机结合起来,为烟草行业信息化提供了生动的应用案例。     

煤矿多功能物联网读写器的设计

介绍了物联网的概念和结构组成,分析了物联网在煤矿中的具体应用,详细介绍了一种具有煤矿特色的多功能物联网读写器的设计与实现。该读写器应用在物联网的感知层,能够进行物体识别和各类物理信号与环境参数的传送,为煤矿应用物联网提供了一个很好的感知层解决方案。     

机械臂绝对定位精度测量

提出了用激光跟踪仪标定机械臂的D-H参数、测量机械臂绝对位姿以及对机械臂的绝对定位精度进行分析的方法;用激光跟踪仪测量机械臂各个关节单独运动时得到的一系列离散点,就可确定机械臂各个关节的轴线,由此建立机械臂的D-H坐标系,并对D-H参数进行标定;然后,给出了由6D激光头位姿确定机械臂末端位姿的方法;最后,推出了由测量位姿值与命令位姿值相比较,得到机械臂绝对定位的位置和姿态偏差的方法;这些方法可以有效、迅速地完成对机械臂绝对定位精度的测量.     

Complexity of families of learning algorithms and estimation of the nonrandomness of extraction of empirical regularities

The paper presents a general approach to the evaluation of the complexity of classes of algorithms, so-called pVCD-method. To develop this method, all the examined families of models of empiric generalization were restricted to classes implementable on computers and, wider, by examining their partially recursive representations. Within the framework of the algorithmic approach, the concept of Kolmogorov’ complexity of algorithms for the recognition of properties or the extraction of regularities is proposed. The method proposed to evaluate the nonrandomness of the extraction of empirical regularities is based on this concept.