基于旋转门算法的自适应变频数据采集策略

针对无线传感器网络在监测类似室内或大棚等微气候环境数据时,传统的等间隔时间数据采集方法存在数据大量冗余、浪费网络带宽的问题,以及现有自适应变频数据采集策略仍然非常复杂的问题,提出一种基于旋转门算法的自适应变频数据采集策略,该策略根据旋转门算法能否“套住”数据以及能连续“套住”数据的次数,自适应地调整数据采集的间隔时间。仿真和实验结果证明,该策略与传统的等间隔时间数据采集方法相比,可以降低数据采集量76%以上,减少数据传输量90%以上。该策略具有创新性,实现简单,不仅可行,而且高效。     

基于物联网网关优化算法研究

物联网是具有强大能力的网络模型,在物联网中,它连接着虚拟网络与互联网之间的物联网网关,起着至关重要的作用。本文以物联网网关为研究对象,提出三层结构的理论模型对物联网网关进行优化处理。主要探讨在优化过程中解决数据延迟、大量数据传输和网络故障的问题。多径传输显得更加具有优势。     

基于Jelger算法的多因素网关选择算法

针对移动自组织网络（mobile Ad hoc network,MANET）与Internet互联时的网关选择问题,提出一种基于Jelger算法的多因素网关选择算法来进行网关选择和切换。该算法综合考虑跳数、网关效益、通信成本等约束对网关选择的影响,在此基础上构建目标函数,引入网关选择度量——网关可用度（GUD）来完成网关的选择和切换。仿真结果表明,该算法能够有效改善Jelger算法引起的网关频繁切换问题和负载不均衡问题,减少网关切换次数,降低了传输时延和网络负载,提高了网络性能。     

基于改进量子旋转门人工鱼群算法的K-means聚类算法及其应用

为改进传统K-means聚类算法中存在因随机选择初始质心而导致聚类结果不稳定且准确度低的缺点,提出基于改进量子旋转门人工鱼群算法的K-means聚类(IQAFSA)算法,通过动态更新量子旋转门的旋转角提高下一代更新方向准确度及更新速度。变异策略从传统的非门改为H门,既增加种群的多样性,又使全局搜索能力增强;最终使用所改进算法选取K-means的初始质心再进行聚类。通过UCI数据的测试以及在医学相关数据上的实验表明,提出的算法具有有效性,准确度较高且收敛速度较快。     

基于旋转门-数据平滑度自适应算法的工业数据采集网关研究和设计

本文采用一种旋转门-数据平滑度自适应采集策略,实现了对工业现场数据采集间隔的动态调整。与传统的等间隔时间数据采集方法相比,旋转门-数据平滑度自适应采集策略实现简单且运行高效,大幅降低了数据采集量和数据传输量。     

基于策略协议的VPN安全网关设计

基于IPSec的VPN模型采用传输加密报文的形式,实现了企业重要数据的安全共享。网络复杂性的增加以及一些高端的网络应用需求已迫使对VPN的模型做优化改造,引入策略管理和策略授权协议,设计基于策略服务协议的隧道模式的VPN安全网关模型,成功实现了高端网络对访问控制与审计、动态IP技术以及WLAN的需求,提高网络安全管理的效率。     

一种基于SDT算法的新的过程数据压缩算法

针对流程工业实测过程数据压缩存储问题,在深入分析旋转门（SDT,Swing Door Trending）算法的基础上,提出了一种基于SDT算法新的过程数据压缩算法（NSDT,New Swing Door Trending）。NSDT算法采用曲线对过程数据进行拟和以实现数据压缩,与SDT算法相比能取得更好的压缩效果。根据理论分析和实验数据结果分析,证明了NSDT算法确实可以在不增加压缩误差的前提下,有效地提高压缩比。     

基于受控旋转门的量子神经网络模型算法及应用

提出一种量子神经网络模型及算法．首先借鉴受控非门的含义提出一种受控量子旋转门,基于该门的物理意义,提出一种量子神经元模型,该模型包含对输入量子比特相位的旋转角度和对旋转角度的控制量两种设计参数;然后基于上述量子神经元提出一种量子神经网络模型,基于梯度下降法详细设计了该模型的学习算法：最后通过模式识别和时间序列预测两个仿...     

一种基于SDT算法的新的过程数据压缩算法

针对流程工业实测过程数据压缩存储问题,在深入分析旋转门（SDT,Swing Door Trending）算法的基础上,提出了一种基于SDT算法新的过程数据压缩算法（NSDT,New Swing Door Trending）。NSDT算法采用曲线对过程数据进行拟和以实现数据压缩,与SDT算法相比能取得更好的压缩效果。根据理论分析和实验数据结果分析,证明了NSDT算法确实可以在不增加压缩误差的前提下,有效地提高压缩比。     

无线Mesh网络中基于最小权有限支配集的网关部署算法研究

无线Mesh网络中网关是网络性能的瓶颈,网关部署至关重要。本文对无线Mesh网络中网关QoS性能进行分析,提出基于最小权有限支配集,以部署费用为贪心策略的贪婪算法(Greedy_LDSC),该算法用贪心法提高了网关的性价比。同时,提出了基于最小权有限支配集改进的贪婪算法(Greedy_LDSI),以降低网关的部署费用。仿真实验表明,从网关性价比方面来看,Greedy_LDSC算法的网关性价比之和比基于最小权有限支配集的网关部署算法(GREEDY_LDS)要高;从网关部署费用方面来看,Greedy_LDSI算法的网关部署费用比GREEDY_LDS算法会低。     

SCADA中历史数据的SDT算法研究与改进

随着物联网和大数据技术的快速发展,数据采集与监视控制SCADA系统每天采集的数据量呈几何级数增长,传统的数据压缩算法--旋转门算法SDT 已经不能满足SCADA系统对历史数据压缩的要求。在深入研究了数据压缩方法尤其是旋转门SDT算法的基础上,提出了一种改进的ASDT 算法,并用Java语言加以实现。ASDT算法通过正弦曲线拟合数据以实现数据压缩,与传统SDT算法的性能相比,ASDT算法能取得更好的压缩效果。实验数据结果表明,相对于传统SDT算法,ASDT算法可以在不显著增加压缩误差的前提下,有效地提高压缩比。     

基于BIT位修正与数据叠加的快速捕获算法

基于BIT位修正技术以及数据叠加预处理技术,提出了一种在长积分时间条件下能够有效抑制导航数据跳变影响,同时降低捕获运算量的算法。该算法理论分析结果表明,在输入信噪比为-29 dB条件下,预检积分时间选取20 ms时,虚警概率Pfa=0.001时,检测概率Pd能够达到0.99,此时该算法运算量分别是延迟相乘算法、信号压缩算法、非相干捕获算法、FFT并行码搜索算法运算量的26.1%、21.4%、10.5%、8.07%,故此算法具有很大的优势。     

基于CoAP协议的数据采集网关设计

针对呼伦湖流域环境大数据采集的需求,同时为了解决不同厂商协议标准的不兼容性,设计了一种基于CoAP协议的数据采集网关.详细讨论了CoAP协议的基本原理和实现方法,并在开源系统RT-Thread和微控制器STM32的软硬件平台上实现.给出了系统整体设计以及各部分软硬件设计,实验结果表明,该设计方案可行,具有传输效率高、兼容性较好的特点.     

基于FPGA的USB接口数据采集系统设计

介绍了一种高速实时数据采集系统的设计.该系统以FPGA作为逻辑控制的核心,以USB2.0作为与上位机数据传输的接口,能同时支持单端16路和差分8路模拟信号输入,最大采样率为200kHz,12位的转换精度.描述了系统的主要组成和FPGA模块化设计的实现方法,并给出了其核心模块的时序仿真波形图.     

一种改进的基于FFT弱信号捕获算法

提出一种基于FFT弱信号的中频信号块累加的差分相干累积算法。新算法利用中频信号块累加在中频信号FFT之前进行累加,减少相干运算量;利用差分相干累积在IFFT之后进行累积,消除平方损耗,解决了传统的基于FFT弱信号捕获时相干积分运算量过大和非相干累加算法引起的平方损耗问题。仿真实验表明该算法完成了对输入信噪比为－39 dB/2 MHz的信号的快速准确捕获,减少相干运算量,消除了平方损耗,提高了信噪比。     

基于TTM/Modbus协议的数据采集系统的设计

为有效降低不同协议之间信息交互的费用,解决上层管理软件对科隆仪表的数据采集问题,提高系统整体的稳定性,提出了一种基于TTM(tank temperature measurement,油罐温度测量)协议和Modbus协议的数据采集系统的方法.利用嵌入式系统作为通信网关,完成对两种不同协议信息的转发,既可达到专用网关的稳定性,同时还可以扩展为多网关,有很大的灵活性.通过实例表明,该方法可以满足工业要求,解决两种不同协议设备之间的兼容性问题.     

基于遗传的审计跟踪算法的研究

安全审计是保护计算机遭受恶意攻击的重要技术之一。安全审计系统利用跟踪策略来实现对用户行为的跟踪。但是由于先验知识的局限,对于管理员来说很难为每个用户制定准确地跟踪策略。介绍了一种基于遗传的审计跟踪算法解决此类问题。实验证明,该算法具有实用性,并能以算法精度上损失可接受的代价（接近最优解80%以上）极大的提高算法的运行时间。使得该方法可以用在大规模多用户的环境。     

遗传算法中自适应的比例选择策略

基于适应度比例的选择策略是遗传算法的基本选择方法,但采用该策略易出现未成熟收敛和随机漫游现象。通过实验分析了两种现象的成因,提出采用自适应的比例选择策略来依据种群性状的改变而动态地调整选择压力,进而调整算法求精和求泛能力的平衡。分析和对比实验证实,新的选择策略可有效克服未成熟收敛和随机漫游现象。