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21.
在研究无线传感器优化的问题中,传感器的簇首节点选择的合理性直接决定传感器网络寿命的长短.由于传统的算法在确定簇首过程中忽略了邻居节点的状态信息,导致簇内节点过早的出现盲节点,从而降低网络的生存时间.针对传统LEACH 算法能量消耗快、网络生存时间短的缺点,提出了一种改进的 LEACH 算法(ILEACH).在分簇阶段簇首选择时充分考虑节点剩余能量和地理位置因素;在稳定传输阶段,采用改进的簇首间多跳路由机制,并在转发过程中再次进行数据融合.对 ILEACH 算法进行仿真实验,仿真结果表明,与经典分簇路由算法 LEACH 相比,ILEACH 算法有效平衡节点间开销,提高能量有效性,降低了网络整体能耗,有效地延长了网络的寿命.  相似文献   
22.
移动Ad Hoc网络作为一种新型的无线移动通信网络,在军事和民用上都有广泛的应用。由于其动态拓扑、无线通信的特点,易于遭受各种安全威胁。入侵检测是解决移动Ad Hoc网络安全问题的最重要技术之一。本文在分析了当前入侵检测系统体系结构的基础上,给出了一种基于移动代理的移动Ad Hoc网络入侵检测系统模型。该系统联合采用误用检测和异常检测方法,具有较高的检测效率和较低的误报率。  相似文献   
23.
24.
计算机网络通信设计经常需要对消息队列进行设计和管理,传统基于nro存储器的消息队列设计控制复杂、消耗资源多、扩展受限而不再适合现代计算机网络处理器的发展.文中研究和分析了线性链表结构的技术特点、使用的局限性及适用范围,并讨论了链表结构的发展及其应用前景.提出一种基于链表消息队列的动态存储器管理设计,并结合某款网络芯片设计加以说明.该设计实践证明采用链表进行消息队列设计具有结构简单、使用灵活、占用资源少、易于扩展、便于物理实现等技术优势.  相似文献   
25.
在节点加入退出或者失效情况下,结构化P2P算法Chord搜索指向表(FT)出现大量指向错误,降低搜索效率。针对该问题,讨论和比较几种搜索 FT的更新策略,分析各算法维护指向正确的开销,提出一种懒惰算法解决搜索 FT更新效率低下的问题。该算法最小化搜索FT更新的消耗,可作为一种有效的错误恢复机制。通过实验对比证明了该算法的有效性。  相似文献   
26.
为了有效解决高逼真动态地形的实时绘制问题,提出了一种基于现代可编程GPU顶点纹理获取(vertex texture fetch,VTF)特性的动态地形实时绘制技术.在研究相关动态地形绘制算法及现代GPU着色器模型的基础上,对基于可编程GPU实现动态地形的技术支持和性能优势进行了分析.最后,以人在松软的地面行走为实例,设计并实现了一个基于GPU顶点纹理获取的动态地形绘制系统.实验结果表明了该技术方案的可行性和有效性.  相似文献   
27.
分析了MERSI与MODIS间光谱响应差异对测量表观反射比的影响。正演模拟结果显示,在极区冰雪情况下,MERSI与MODIS测量得到的表观反射比之间的相对差异是关于MODIS所测表观发射比的二次函数。MERSI的前4个通道与对应的MODIS通道之间的相对差异在0~0.8%,0~2%,0.5%~2.5%,-1.8%~-0.8%之间。将正演模拟得到的对光谱响应差异的修正关系应用到具体的SNO测量后,MERSI前3个通道的表观反射比与修正后MODIS的表观反射比之间的相对差异减小到了3%以内。MERSI的1、2通道在红外波段也有响应,这部分响应在极区冰雪条件下对表观反射率的影响在0.5%左右,基本可以忽略。  相似文献   
28.
针对无线传感器网络节点负载不均衡的问题,提出了一种应用相对变换的无线传感器网络分簇算法(RTCH)。在成簇阶段,节点将簇头剩余能量、簇头与节点和簇头与基站的传输能耗等参数利用该模型先进行相对变换,再计算簇头适宜度来选择加入簇头成簇,并通过簇头的反馈信息来控制簇的规模来优化网络性能。仿真实验结果表明,RTCH算法能更有效地均衡网络中的能量消耗,延长网络生命周期。  相似文献   
29.
太湖秋冬季蓝藻水华MODIS卫星遥感监测   总被引:5,自引:0,他引:5  
利用2007年10~12月长时间序列MODIS卫星遥感影像,在经验模型估算叶绿素a和藻蓝素浓度的基础上,通过阈值分割提取太湖蓝藻水华,实时获取了蓝藻水华及其色素浓度信息。结果表明:10~12月蓝藻主要分布在西部沿岸和湖心区,爆发频率和水华面积均高于北部各湖湾,其中10、11月平均水华面积分别为261.5km2和321.6 km2,12月水华面积明显小于前两个月,平均为163.3 km2。另外,在蓝藻爆发期,叶绿素a和藻蓝素平均含量基本维持在45μg/L和180μg/L的水平,且爆发期内,蓝藻水华的空间分布、覆盖面积、色素浓度在短时间内会发生非常大的变化。  相似文献   
30.

在ARRIVE 算法的基础上, 提出一种信任和能量意识的补救路由算法(TeaRR). 在选择下一跳节点时, TeaRR 综合考虑候选节点的信任值和剩余能量, 选择信任值和剩余能量最优的节点转发数据. 为了防御链路不稳定和On-Off 攻击造成的丢包问题, TeaRR 采用发送节点主动推荐和邻居节点被动参与相结合的补救策略, 快速恢复对 可能丢失包的转发. 实验结果表明, TeaRR 更加适用于延时敏感的应用, 可在接收率与能耗间平衡.

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