基于多指标感知的命名数据网络自适应拥塞控制算法

为解决命名数据网络拥塞控制算法普遍存在的瓶颈链路缓存队列积压问题,提出一种基于多指标感知的命名数据网络自适应拥塞控制(MACC)算法。在网内节点,根据实时监测的接收端数据接收速率、数据包排队时延、链路带宽等多个指标估计链路负载程度,并通告终端节点。在终端节点,根据Data包携带的链路负载信息,自适应地调整发送窗口,以实现高吞吐、低时延目标。基于ndnSIM的仿真结果表明,该算法能有效实现终端高吞吐量、瓶颈链路低队列,并在实现流间公平性方面具有显著优势。     

一种带宽优化选取的ATF方法及其在齿轮故障诊断中的应用EI北大核心CSCD

自适应时变滤波(adaptive time-varying filtering,ATF)方法是一种基于数据驱动的非平稳信号处理方法,可有效分离变转速下的齿轮故障信号;但在ATF方法中,滤波带宽的选取需依据经验人为选取,具有较大的主观性。因此,针对ATF方法中滤波带宽的自适应优化选取,以齿轮啮合阶次与其临近阶次的能量比作为指标,提出了一种基于带宽优化选取的ATF方法;该方法先采用线调频小波路径追踪算法估计齿轮故障信号中的瞬时频率,然后设置不同的滤波带宽值构建自适应时变滤波器,再对滤波后的信号进行阶次分析,并计算齿轮啮合阶次与其临近阶次的能量比,最后挑选出最佳能量比所对应的滤波带宽作为最优带宽值来对信号进行滤波分析,进而诊断齿轮故障。对变转速下的齿轮局部故障进行了仿真和实例分析,并将之与集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法对比,结果表明,该方法不仅可自适应选取滤波带宽,减少滤波误差,而且能有效提取齿轮故障特征信号,凸显齿轮故障特征。     

基于移动平台的文件传输策略的设计和实现

提出了一种基于移动平台的文件可靠传输策略:发送节点采用与接收节点约定好的协议将文件内容按特定的长度进行分包,按特定的字段进行组包,按特定的数量进行分组;发送节点每传输一组数据包后都进行丢包的及时检查,只有等到接收节点接收了该组的全部数据包后才允许发送下一组数据包,直到所有数据包发送完毕;在传输过程中采用循环冗余校验(CRC)码对每个数据包进行校验,传输结束后采用哈希算法对整个文件的完整性进行校验,以增加文件传输的可靠性。实验结果表明,该文件传输策略能够同时减小链路开销、丢包率和传输时间。     

一种新型水下移动自组织网路由算法

目前针对移动自组织网提出的路由协议普遍存在路由发现和路由维护效率低的问题,在研究按需距离矢量(AODV)路由算法的基础上,提出了一种水下多路径选择按需距离向量算法(MAODV)。该算法采用多节点路由切换机制,在一条链路失效后不必重新启动路由发现过程,而选用备用节点构成新的链路,继续进行数据包的传输,大大节省了信息资源和带宽。计算机统计仿真表明,该MAODV方法的性能在端到端通信的平均时间延迟和数据包接收率上均优于(AODV)。有效地解决了路由协议中路由发现和路由维护效率低的问题。     

带有带宽感知的自适应转发节点集合建立机制

研究了多点中继(MPR)集合建立机制对移动自组织网络(MANET)性能的影响,提出了一种基于可用带宽感知的集合建立方法,其特点是节点在MPR集合计算过程中自适应地为两跳邻居选择可用带宽较大的中继节点,降低节点拥塞程度,而算法的复杂度与原有算法的复杂度相同.仿真结果表明,虽然MPR集合平均元素数量和广播数据包数量略有增加,但是通过文中提出的转发节点集合建立方法,网络中的分组投递率以及端到端延迟性能得到了明显改善,此外该机制还能够根据网络当前状态实时调整,更加适应状态时变的网络特性.     

一种基于改进蚁群优化算法的WSNs路由协议

面对无线传感网络(wireless sensor network,WSN)路由问题,提出新颖生物激励-自我组织的安全自适应路由协议(biological inspired self-organized secure autonomous routing protocol,BIOSARP)。BIOSARP采用改进蚁群优化算法(improved ant colony optimization,IACO),利用端到端传输时延、剩余电量和链路质量计算信息素,并据此信息决策最优转发节点,从而减小广播次数和数据包负担,降低时延、数据包丢失率和功率消耗。仿真结果表明:提出的BIOSARP在数据包传递率、能量消耗优于安全实时负荷分配协议(secure real-time load distribution,SRTLD),数据包传递率提高24.75%,能量消耗降低31.8%。     

去除脉冲噪声的自适应开关中值滤波

为消除图像中的脉冲噪声,提出了自适应开关中值(ASM)滤波算法。该算法采用一种新的噪声检测方法将图像中的像素分为信号点和噪声点两类。对检测出的噪声点统计其个数并由此估算图像中的噪声密度,根据估计的噪声密度自适应确定滤波窗口尺寸,采用改进的中值滤波对检测出的噪声点进行处理;而信号点则保留其灰度值不予处理。对ASM滤波进行仿真实验,结果表明,它能在有效去除噪声的同时很好地保护图像细节,较传统中值滤波及其它改进中值滤波算法有更优的滤波性能。     

一种新型的基于LQI的加权质心定位算法

提出一种基于链路质量指示(LQI)的测距技术与加权质心定位算法相结合的新型定位算法。经过数据分析比较,验证了LQI要比接收信号强度指示(RSSI)更稳定、抗干扰能力更强。采用高斯滤波模型对实验测量值进行处理,增加了数据的准确性。建立基于RSSI和LQI的对数拟合测距公式,利用质心定位算法进行仿真实验,结果表明:采用基于LQI测距的加权质心算法定位,其定位精度有了较大提高,达到了较为理想的定位效果。     

无线自组网TCP定时器的分析与改进

仿真并分析了无线自组网TCP数据流重传超时(RTO)与传输往返时间(RTT)的关系,指出在RTT剧烈振荡的无线多跳网络环境下RTO的变化会滞后于RTT的变化,导致根据RFC2988标准做出的RTO估计不准确。针对这种情况,利用网络演算理论推导出了TCP数据流的最小延迟上界(MDUB),并以此改进了RTO的估计算法。仿真实验表明,基于最小延迟上界的RTO估计算法能准确地估计数据包的最小传输往返时间上界,减少TCP数据传输中的伪重传,提升无线环境下TCP协议的性能。     

自适应滤波算法在车辆宽高检测系统中的应用研究

车辆宽高检测系统采用激光测距的原理对车辆的宽高进行检测,其测量所得数据中参杂有高斯白噪声。为滤除测量数据中的高斯白噪声,将基于最小均方误差的自适应滤波算法应用于宽高仪的数据处理过程中,并通过Matlab中自带的自适应函数将其实现。通过仿真波形及实验测试数据表明:滤波效果明显,能将测量误差全部控制在5cm之内。因此,自适应滤波算法能够行之有效地应用于宽高检测系统中,达到提高其测量精度的目的。