Ad Hoc网络中分簇算法的研究

Ad Hoc网络是一种多跳的自组织网络,网络是由移动的节点组成。Ad Hoc网络的许多应用都依赖层次结构的支持,簇结构是Ad Hoc网络中应用最为广泛的层次结构,而这种层次结构的形成和维护依赖于某种分簇算法。在研究已有分簇算法的基础上,提出了一种新的基于权值的分簇算法（NWCA）,通过对算法进行分析和仿真测试,证明了该算法的有效性。     

Ad Hoc网络中一种基于传输功率的分簇算法

Ad Hoc网络中无线节点无规律的移动使网络的路由选择、QoS保障等问题面临新的难题。分层结构在Ad Hoc网络中被广泛应用以减少路由开销,满足网络规模扩充的需要。由此提出一种基于传输功率的分簇算法,通过模拟实验对该分簇算法与其他3种分簇算法进行重入簇和统治集更新方面的性能比较,证明该方法有效提高了簇结构的稳定性。     

基于动态分区技术的Ad Hoc分簇算法

在分析目前4种典型的Ad Hoc网络分簇算法优缺点的基础上,提出了应用计算几何中最小覆盖问题算法,并借鉴了GSM、CDMA移动通讯中的蜂窝位置管理技术,设计了一种基于动态分区技术新的Ad Hoc网络分簇算法:将Ad Hoc网络中的各个节点动态地划分为若干个动态分区,每个动态分区就是一个簇,并确定了簇头更新策略.实践证明,该分簇算法计算复杂度低,具有较高的适应性.     

基于节点平均连接度的Ad Hoc网络分簇算法

Ad Hoc网络是一种多跳的自组织网络,网络是由移动的节点组成。Ad Hoc网络的许多应用都依赖层次结构的支持,簇结构是Ad Hoc网络中应用最为广泛的层次结构,而这种层次结构的形成和维护依赖于某种分簇算法。提出了移动节点的平均连接度计算方法,并在此基础上提出了一种新的分簇算法（MCDA）,通过对算法进行分析和仿真测试,证明了该算法的有效性。     

分布式PKI在移动Ad Hoc网中的应用

介绍了一种基于椭圆曲线和门限算法的数字签名算法,并提出了一个基于分布式PKI的移动Ad Hoc网络安全体系结构。该体系结构中主要采用了分布式PKI安全机制、门限密钥管理、椭圆曲线算法和动态网络分簇思想。分布式PKI和门限密钥管理的应用增加了系统的安全性、容错性,椭圆曲线算法的应用减少了对移动节点的性能的要求,分簇算法的应用减少了对节点容量的要求。     

分布式PKI在移动Ad Hoc网中的应用

介绍了一种基于椭圆曲线和门限算法的数字签名算法，并提出了一个基于分布式PKI的移动Ad Hoc网络安全体系结构。该体系结构中主要采用了分布式PKI安全机制、门限密钥管理、椭圆曲线算法和动态网络分簇思想。分布式PKI和门限密钥管理的应用增加了系统的安全性、容错性，椭圆曲线算法的应用减少了对移动节点的性能的要求，分簇算法的应用减少了对节点容量的要求。     

基于分层结构的Ad Hoc多播路由算法

根据Ad Hoc移动网络采用多级分层结构管理体系的特点,提出了一种Ad Hoc移动网络的多播路由算法。通过对移动自组网进行簇划分,形成由簇节点、簇桥节点和簇内节点构成的分簇网络结构,并且在由簇节点和簇桥节点形成的虚拟骨干网基础上,通过回路检测和冗余剪枝算法处理,最终得到一个能满足多播要求的多播树。仿真实验说明,该多播路由算法具有稳定的数据包发送率,减少了路由建立时间。     

分簇Ad Hoc网络的密钥管理

Ad Hoc网络可以不依赖于现有网络基础设施,快速搭建起一个移动通信网络,然而其灵活特性又使其安全性面临着严峻的挑战。密钥管理是Ad Hoc网络安全的关键技术,本文首先回顾了Ad Hoc网络密钥管理方面的研究,然后基于分簇的网络结构给出了一种新的Ad Hoc网络密钥管理方案。方案使用了身份签密的密码算法,不需要公钥证书的存在,用户以其身份标识作为公钥,有效地降低了用户终端计算、存储能力的需求和系统密钥管理的通信开销。基于分簇的结构将网上节点分成一些相对独立的自治域,既提高了安全服务的可用性和可扩充性,也便于对某些紧急情况快速做出反应。     

Ad Hoc网络中基于分簇的安全撤销方案

基于分簇结构提出一种Ad Hoc网络安全撤销方案。采用基于身份的密码算法,不需要公钥证书的存在,使用Beta信誉模型为网络中节点预测簇内其他节点的行为提供理论完善的基础。结合门限机制实现节点的撤销,避免簇头撤销权力的集中,可解决节点簇间漫游的安全隐患,增强网络的安全性。     

基于能耗负载平衡的自组网分簇算法

针对Ad Hoc网络的节点能量受限问题,改进分布式高效分簇算法(DECA),提出一种适用于自组网的分簇算法。该算法建立簇头能耗模型,利用簇头能耗和簇头平均能耗方差描述能耗负载平衡度。仿真实验表明,相比DECA算法,改进算法能有效平衡簇头节点的能耗负载,延长网络生命周期。     

纯量反馈系统稳定零极近似相消的积分约束

导出了单输入单输出反馈控制系统误差响应基于名义系统稳定的零、极点近似相消的时间域积分约束，此积分约束是任何反馈控制系统均应满足的．这一约束给出了单输入单输出反馈系统固有折中的新的观点．名义系统稳定的零、极点近似相消的存在导致反馈控制系统的调节时间延长或者误差响应的无穷范数变大．因此，在反馈控制系统设计中，尽量避免补偿器的零、极点与名义系统的极、零点近似相消(即使这些零、极点是稳定的)．     

区域生长辅助的地图配准在室内定位中的应用

地图匹配（ MM）算法通过粒子滤波（ PF）利用室内地图信息来抑制基于惯性传感器的室内定位系统的误差累计。利用区域生长（ RG）算法结合当前步长和方向信息在地图上找到合理的落脚范围,并以此来判断粒子的有效性。这种方法能有效改善地图配准算法的实用性和计算复杂度。提出一种改进的零速度（ ZV）检测算法能准确提取步伐信息,间接提升了零速度更新（ ZUPT）算法和地图配准算法的精度。实验结果表明：该算法的定位误差小于1.0%,定位精度比单纯的航位推算（ DR）算法平均提高了5.97%。     

The impact of intellectual capital on the competitive advantage: Applied study in Jordanian telecommunication companies

This research investigates the impact of intellectual capital components on the competitive advantage in the Jordanian telecommunication companies. The empirical findings indicate that the relational capital and the structural capital have positive impact on competitive advantage. Both the relational capital and the structural capital account for 48.4% of the competitive advantage. It is unexpected to find that the human capital does not have a significant direct impact on competitive advantage. However, it is valid to state that the human capital indirectly and significantly influences competitive advantage as it is embedded in the relational capital. The effect of the relational capital on competitive advantage is moderated by gender and age. The effect is strongest among younger men. In the case of the structural capital its effect is moderated by gender only such that the effect is slightly stronger for females rather than males.     

基于KW、MW及DW的决策支持系统架构研究

SDSS是较为先进的决策支持系统，但由于其模型库中的模型固定不变，因此在实际应用中具有一定的局限性。提出了集成数据仓库DW、知识仓库KW和模型仓库MW作为底部架构的体系结构，能有效解决这一问题。该架构简化了模型获得和编码任务，增强了决策的有效性和智能性，提高了决策效率。     

基于多智体多库协同的一种虚拟现实仿真界面构建技术

一、引言计算机仿真接口界面,随着计算机软硬件的不断提高也在快速地变化着。从其发展趋势中我们不难看出这一点:从早期的命令行提示编辑Command Line,到全屏幕菜单编辑(Menu based Editor),再到图形用户界面Graphic User In-terface(GUI),界面在不断追求如何更好地适应用户、与用户更直接地交互。其具体特点包括自然而又丰富的色彩、逼真而又完美的几何造型、柔和而又动听的环境声响、质感而又具有力反馈的实物等。这些人们所需要的真实感,一种技术是难以胜任的,它需要各种软、硬件技术的综合与集成。从目前的趋     

An efficient soft-computing technique for extraction of EEG signal from tainted EEG signal

Electroencephalography (EEG) is the recording of electrical activity of neurons within the brain and is used for the evaluation of brain disorders. But, EEG signals are contaminated with various artifacts which make interpretation of EEGs clinically difficult. In this research paper, we use a soft-computing technique called ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) for the removal of EOG artifact, combined EOG and EMG artifact. Improvement in the output signal to noise ratio and minimum mean square error are used as the performance measures. The outputs of the proposed technique are compared with the outputs of techniques such as neural network, based on ADALINE (Adaptive Linear Neuron) and adaptive filtering method, which makes use of RLS (Recursive Least Squares) algorithm through wavelet transform (RLS-Wavelet). The obtained results show that the proposed method could significantly detect and suppress the artifacts.     

A divide and conquer matheuristic algorithm for the Prize-collecting Steiner Tree Problem

The Prize-collecting Steiner Tree Problem (PCSTP) is a well-known problem in graph theory and combinatorial optimization. It has been successfully applied to solve real problems such as fiber-optic and gas distribution networks design. In this work, we concentrate on its application in biology to perform a functional analysis of genes. It is common to analyze large networks in genomics to infer a hidden knowledge. Due to the NP-hard characteristics of the PCSTP, it is computationally costly, if possible, to achieve exact solutions for such huge instances. Therefore, there is a need for fast and efficient matheuristic algorithms to explore and understand the concealed information in huge biological graphs. In this study, we propose a matheuristic method based on clustering algorithm. The main target of the method is to scale up the applicability of the currently available exact methods to large graph instances, without loosing too much on solution quality. The proposed matheuristic method is composed of a preprocessing procedures, a heuristic clustering algorithm and an exact solver for the PCSTP, applied on sub-graphs. We examine the performance of the proposed method on real-world benchmark instances from biology, and compare its results with those of the exact solver alone, without the heuristic clustering. We obtain solutions in shorter execution time and with negligible optimality gaps. This enables analyzing very large biological networks with the currently available exact solvers.     

Wavelet-based envelope features with automatic EOG artifact removal: Application to single-trial EEG data

In this study, we propose an analysis system for single-trial classification of electroencephalogram (EEG) data. Combined with automatic EOG artifact removal and wavelet-based amplitude modulation (AM) features, the support vector machine (SVM) classifier is applied to the classification of left finger lifting and resting. Automatic EOG artifact removal is proposed to eliminate the EOG artifacts automatically by means of independent component analysis (ICA) and correlation coefficient. The features are then extracted from the discrete wavelet transform (DWT) data by the AM method. Finally, the SVM is used for the discriminant of wavelet-based AM features. Compared with EEG data without EOG artifact removal, band power features and LDA classifier, the proposed system achieves promising results in classification accuracy.     

基于CAN总线实时应用的可靠调度性研究

CAN总线是一种高级的串行通信协议,适用于各种分布式控制系统。在实时应用中,标准的CAN协议使用静态优先级算法,对传输信道的利用率比较低。对基于CAN总线通信的动态优先级调度算法进行研究后,提出了一种基于指数分配方式的MTS算法,在保证强实时性消息的同时兼顾了低优先级消息的公平性。     

VoIP认证与计费的设计与实现

基于RADIUS的VoIP认证系统，采用分散受理、集中管理的接入认证管理体系，数据集中存放在认证中心(RADIUS服务器)，用户身份认证由PC向网守发起，网守通过RADIUS协议向认证中心的认证服务器发起认证请求。这样，可以保证用户安全地使用网络资源，以确保用户身份的合法性。同时其落地话单经过处理，可进行计费及其它帐务处理。文中论述了RADIUS对VoIP的支持，提出了一个Gatekeeper与RADIUS结合的整体解决方案。