一种基于链路级功率控制的分簇路由算法

针对非均匀网络环境下链路层的能耗控制问题,提出了一种基于链路级功率控制的分簇路由算法(CLPC算法)。CLPC算法基于最优连通功率成簇,并利用双信道机制和干扰反制策略在网络层解决链路层的冲突重传及信道访问公平性等问题,以期达到提高网络整体性能的目的。最优连通功率机制可以减少网络中节点间的冲突域,降低节点间的竞争强度;双信道机制则通过控制信道和数据信道分别对数据分组和控制分组进行收发,来降低数据传输的冲突概率,提高信道的空间复用率;干扰反制策略通过对具有高发射功率的干扰节点进行反制,来保障低发射功率的节点在共享信道上的公平性。实验仿真结果表明,CLPC算法进一步提高了网络的能量有效性和网络有效吞吐量。     

基于簇的CogWMN自适应多路径算法

在基于簇的CogWMN中,簇首和网关是簇间节点数据传输的瓶颈。本文分析了基于簇的CogWMN特点,充分发挥边界节点的作用,结合多路径调度策略,提出一种自适应多路径算法。仿真结果表明,该算法能够有效地缓解网络拥塞,减少网络延迟和丢包率,提高网络性能。     

自组网中基于自适应波束天线的拓扑控制算法

定向天线自组网拓扑的构建问题比全向天线网络复杂.基于自适应波束定向天线模型提出一种分布式拓扑控制算法,通过调整节点发射功率,改变天线波束的朝向、宽度和增益来构建拓扑.网络中每个节点收集其邻居节点信息,采用功率控制调度策略选择最优相邻节点,并选取覆盖所有最优相邻节点的最小发射功率为此节点的发射功率.算法在保证网络连通性与无向性的同时,降低了节点的发射功率,减小了节点的平均度数,从而降低节点能耗,减少了节点间干扰,提高了网络吞吐量.仿真结果表明,算法显著提高了网络性能.     

WSN中簇首角色自适应能量树链算法

以往的路由协议中,分簇,成树,成链算法的拓扑结构单一,簇首分布不合理,单链存在长链和交叉的问题,且簇首无法自适应地转换角色融入节点环境。由此,提出簇首角色自适应能量树链算法（ECRC）,将簇首从固定角色中解脱,能自适应地进行拓扑的二次构建。节点自适应形成能量树结构,而能量树根节点成单链将簇、树、链优势结合。仿真结果对比表明,该算法能有效地均衡节点间能耗、延长网络生命周期。     

高效节能的WSN非均匀分簇节点调度算法研究

针对目前无线传感器网络分簇算法中存在的节点能量消耗不均衡,大量节点工作导致信息冗余和能量浪费等问题,提出一种高效节能的WSN非均匀分簇节点调度算法EEBUC（Energy-Efficient and Balanced Unequal Clustering Nodes Scheduling）。该算法在簇的形成阶段,考虑候选簇首离汇聚点的距离、所在区域的节点密度和节点能量形成非均匀的竞争范围,构造大小不等的簇,平衡簇内和簇间的通信能耗;同时结合调度簇内冗余节点方法,减少网络中每轮工作节点数量,提高网络能量利用率。利用OMNET++仿真软件进行仿真,实验结果表明,EEBUC算法能有效节约网络能量,均衡节点能耗,比LEACH 协议和EEUC协议分别延长网络寿命203%和50%。     

一种基于调度的分簇无线传感器网络簇首选择策略

针对无线传感器网络中簇首更换出现的各节点均参与竞争而引起能耗较大的现象,提出了一种基于调度的无线传感器网络簇首选择策略.该策略将各节点分为簇首节点、成员节点和调度节点三种类型,在簇运行阶段,调度节点对各簇中簇首节点和成员节点的能量进行实时监测;在簇首更换阶段,由调度节点根据监测的结果指定相应的簇首节点,从而减少了簇首更换阶段各节点均参与簇首竞争而引起的能量消耗.最后进行了仿真实验与对比,实验结果表明改进的簇首选择策略能够有效地改进网络性能,延长网络生命周期.     

节点密度自适应的传感器网络加权分簇算法

无线传感器网络的分簇密度不确定会导致网络的有效性降低、生存周期减少等问题.提出了一种节点密度自适应的传感器网络加权分簇算法,通过设定权值.将节点的节点度、与邻节点的平均距离及节点的剩余能量考虑在内,保证综合性能最好的节点成为簇头.再通过控制簇头发射功率使簇内节点密度控制在合理范围内.该分簇算法优化了簇头选择,均衡了网络节点的能量消耗,延长了网络的生命周期.最后通过仿真进一步验证该分簇算法的性能.     

基于MAP-ICC的无线Mesh网络层次路由协议研究

在研究混合路由协议HWMP和低功率自适应层次路由算法LEACH基础上,提出一种基于能量均衡的层次路由算法MAP-ICC（Mesh Access Point Independent Construction of Cluster）。该算法针对无线Mesh网络中的接入层MAP节点进行独立建簇,以MAP节点的能量消耗为依据计算最佳簇首个数,根据最佳簇首个数对覆盖的环形区域内的MAP节点进行分簇,用户节点根据加权公式选择合适的簇首加入。仿真实验结果表明：提出的MAP-ICC独立建簇算法一定程度上增加了网络生存时间,提高了数据报文发送成功率和降低了路由负载。     

一种新的基于LEACH的WSN路由算法

研究无线传感器网络路由算法,无线传感器网络由能量有限的节点组成,因此高效节能的路由算法是无线传感器网络组网的基础.针对低功耗自适应分簇(LEACH)路由算法存在簇首节点选择不合理以及簇首节点与基站在远距离通信过程中能量消耗大的不足,提出了一种改进的LEACH路由算法.改进的算法在簇建立阶段的簇首选举过程中,引入节点剩余能量因素,且进行均匀分簇,有效地降低剩余能量较小和位置不佳节点成为簇首的可能性,均衡了网络的能量消耗,在簇稳定工作阶段,节点间的数据传输采用单跳和多跳相结合的通信方式,从而降低网络能耗.仿真结果表明,与传统的LEACH算法相比,改进的LEACH算法能量均衡性更好,并显著地延长了网络的存活时间.     

基于非均匀成簇的无线传感器网络多跳路由算法

针对复杂、不规则场景下无线传感网络的高效能组网问题,提出了一种基于非均匀成簇的无线传感器网络多跳路由算法MRAUC。根据应用场景形状不规则、汇聚节点远离检测区域等特点,首先将检测区域近似成汇聚节点位于扇心的扇环,建立了扇型场景下无线传感器网络的非均匀成簇模型;通过等间隔划分扇环,以第一扇环能耗最小为原则确定各扇环的簇首数目,进一步推导出各扇环内的最佳簇首比例;通过簇首发射功率的自适应调整实现非均匀分簇;同时,以MTE原则竞选出最佳中继簇首,有效解决了簇首间的路由中继问题。仿真结果表明,与传统算法相比,在不同应用场景下所提MRAUC算法在均衡网络节点能耗、延长网络生命周期方面具有显著优势,更适用于工程实际。     

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.     

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。     

一种改进的心电信号预处理方法研究

心电信号是典型的强噪声下的非平稳微弱信号,减小噪声的干扰对心电信号的分析有着十分重要的意义,因此,有效的滤波方法一直是该领域学者关注的热点问题。本文在基于小波变换心电信号分析研究基础上,针对小波去噪时分解只作用于低频部分,从而忽略了高频区域中一部分有用信号的问题,提出了一种采用改进小波包理论实现心电信号去噪的方法,利用小波包在消除信号噪声方面具有更为精确的局部分析能力的特点,采用了‘db4’小波和＂最优基＂选择的方法,对心电信号进行消噪。以MIT-BIH心电数据库中心律失常数据仿真实验,得到了较理想的去噪效果。对比该方法与小波滤波去噪,发现基于小波包的心电信号去噪具有更优良的去噪性能。