基于多Mobile-Sink能量有效的WSN再编程协议研究

现有的WSN再编程能量有效协议多集中在单个Sink的静态网络环境下,这就限制了网络规模。基于多Sink的动态WSN再编程能量有效协议能够适应大规模网络环境。提出一种基于多Mobile-Sink能量有效的WSN再编程协议,在该协议中,网络拓扑采用圆形部署,以圆心为坐标系原点,将圆形拓扑分为八个半象限,而每一个mobile sink沿着八个半象限相交的直线往返运动,在每条直线上隔一定距离设置一个信息交换点IEP,Sink在IEP同周围的节点通信。仿真结果表明,提出的方案同MNP协议相比,在节点平均能耗和单个数据包传输能耗两项上更有效率和优势。     

LR-WPAN Mesh网络双重能效优化设计

针对IEEE 802.15.5低速无线个域网(LR-WPAN)标准缺乏能效均衡设计的问题,提出LR-WPAN Mesh网络双重能效优化方法.在自适应树建立和拓扑引导分布式链路状态路由环节中引入合理的能效评估要素,优化拓扑结构和路由选择.实验结果表明,双重能效优化方法可使网络寿命延长97％,并使网络的能耗更加均衡.     

某有机化工企业危废仓库挥发性有机物的治理案例

来源广、浓度低、成分复杂的挥发性有机物(volatile organic compounds, VOCs)一直是大气污染防治的难点。以某化工企业危废仓库有机废气治理项目为例,设计采用"水洗+气雾分离+活性炭吸附"的组合工艺对危废仓库内的VOCs进行处理并达标排放。该工艺具有运行稳定,维护成本低等优点,可以为易产生低浓度、成分复杂的VOCs的化工企业原料仓库、危废仓库、污水处理站等提供切实可行、高效治理的参考依据。     

无线自组织网络中能量有效的广播与组播

介绍了无线自组织网络能量有效的广播和组播问题,总结了近年来提出的各种能量有效的广播与组播算法及主要设计思想.首先概述了广播/组播技术,分析了其技术难点.然后介绍了自组织网络的通信模型和能耗模型,以及能量有效性的定义和优化目标.最后对现有的研究成果按照能量最小化和最大化生命周期这两个方面进行分类介绍并进行了比较,总结了研究现状中存在的问题、需要进一步研究的内容以及技术发展趋势.     

I/O Efficient Early Bursting Cohesive Subgraph Discovery in Massive Temporal Networks

Temporal networks are an effective way to encode temporal information into graph data losslessly. Finding the bursting cohesive subgraph (BCS), which accumulates its cohesiveness at the fastest rate, is an important problem in temporal networks. The BCS has a large number of applications, such as representing emergency events in social media, traffic congestion in road networks and epidemic outbreak in communities. Nevertheless, existing methods demand the BCS lasting for a time interval, which neglects the timeliness of the BCS. In this paper, we design an early bursting cohesive subgraph (EBCS) model based on the k-core to enable identifying the burstiness as soon as possible. To find the EBCS, we first construct a time weight graph (TWG) to measure the bursting level by integrating the topological and temporal information. Then, we propose a global search algorithm, called GS-EBCS, which can find the exact EBCS by iteratively removing nodes from the TWG. Further, we propose a local search algorithm, named LS-EBCS, to find the EBCS by first expanding from a seed node until obtaining a candidate k-core and then refining the k-core to the result subgraph in an optimal time complexity. Subsequently, considering the situation that the massive temporal networks cannot be completely put into the memory, we first design an I/O method to build the TWG and then develop I/O efficient global search and local search algorithms, namely I/O-GS and I/O-LS respectively, to find the EBCS under the semi-external model. Extensive experiments, conducted on four real temporal networks, demonstrate the efficiency and effectiveness of our proposed algorithms. For example, on the DBLP dataset, I/O-LS and LS-EBCS have comparable running time, while the maximum memory usage of I/O-LS is only 6.5 MB, which is much smaller than that of LS-EBCS taking 308.7 MB.     

能量有效的无线传感器网络层次型路由协议

为改善LEACH中节点能耗不均而过早失效的情况,提出了一种能量有效的无线传感器网络层次型路由协议EEHRP,它采用一种智能延迟策略选取簇头,尽可能使得剩余能量越高的节点时延越小,它们能够先于周围剩余能量较低的节点发送簇头通告。在路由算法中引入了网关节点,能有效避免簇头远距离传送数据造成的能耗过多。仿真表明,EEHRP可使节点的能量消耗更均匀,有效地延长了网络生存时间。     

一种高效过滤-提纯音频大数据检索方法

针对互联网音频大数据的高速检索问题,结合音频指纹技术与过滤-提纯思想,提出一种面向音频大数据的鲁棒高效检索方法.在经典的Philips音频指纹基础上,提出了一种基于bag-of-features(BoF)的音频中间过滤指纹用于快速缩小检索范围,与Fibonacci Hashing检索相比提高检索速度约130倍;并设计了一种基于阈值的固定间隔抽样匹配方法,大幅减少匹配计算量,进一步提高检索速度可达140倍.实验结果显示：使用该方法在约10万首音频中对不同时长的音频片段进行批量检索,平均检索时间均小于1s;对音频进行MP3转换、重采样、随机剪切后再检索,召回率均在99.47%以上,理论准确率接近100%.     

一种节能的无线磁敏传感节点车辆检测算法

提出一种无线磁敏传感节点进行车辆检测的新算法,即自适应窗口距离算法。利用磁敏信号背景窗口与当前窗口的信号特征距离检测车辆信号的端点,在地磁场背景中分离出车辆到来与车辆离开事件而进行道路车辆检测,降低了长型慢速车辆的冗检率及快速车辆的漏检率。基于无线传感网络应用中对算法节能的要求,本算法应用可变化周期的“Duty-cycling”策略,在基本不影响检测准确率的情况下,降低节点能耗。选用Honeywell HMC1051Z及NVEGMR磁敏传感器采集样本库进行仿真,结果表明本算法较ATA算法具有更高的检测准确率（97％以上）,且鲁棒性更强,节能性更好,节点的寿命更长。     

基于通道注意力机制和多尺度卷积的行人重识别

针对真实环境中由于复杂背景和物体遮挡、角度变换、行人姿态变化带来的行人重识别(person re-identification,person re-ID) 问题,设计了基于通道注意力(efficient channel attention,ECA) 机制和多尺度卷积(poly-scale convolution,PSConv) 的行人重识别模型。首先利用残差网络提取全局特征,在网络末端加入基于ECA机制及PSConv的特征融合模块,将全局特征和该模块提取的全局特征进行融合,之后将新的全局特征进行分割得到局部特征,最后将新的全局特征和分割得到的局部特征融合得到最终特征,并计算损失函数。模型在Market1501和DukeMTMC-reID 数据集上进行实验验证。在Market1501数据集中,Rank-1和平均精度均值分别达到94.3%和85.2%,在DukeMTMC-reID数据集中,上述两参数分别达到86.3%和75.4%。实验结果可知,该模型可应对实际环境中的复杂情况,增强行人特征的辨别力,有效提高行人重识别的准确率和精度。     

基于DTW的轮椅命令字识别系统研究

采用一种双门限的端点检测算法精确地检测出了语音端点;对线性预测倒谱系数LPCC和Mel频率倒谱系数MFCC的性能进行了对比分析;以MFCC为特征参数,实现了基于动态时间归整算法DTW的轮椅命令字识别系统,识别效果达到90%以上.DTW的高效算法降低了算法的执行时间,优化了系统性能.