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991.
992.
993.
基于量子遗传算法的无线传感器网络路由研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对于无线传感器网络(WSNs)中的两大关键性问题路由搜寻和能量优化,引入量子遗传算法进行路径的搜寻,并改进算法编解码思路,降低由于网络规模扩大而导致编码长度急速增加,即减少算法的计算复杂度,从而解决传统编码方式下的量子遗传算法难以适用于大规模的WSNs的缺点。通过实验表明:该方法能够得到更加优越和稳定的路径搜索结果,与粒子群优化算法进行1000次重复路径搜寻试验比较,其平均最优解提高了18.9%,稳定性提升了38.9%。 相似文献
994.
为满足非接触化、小型化、集成化、数字化、智能化等现代检测技术的发展要求,从成本、工作原理、灵敏度等方面综合考虑,现采用以光电定位模块为核心的光电定位技术,以无线传感器网络作为数据传输与管理的技术手段,构建了无线光电定位网络,并进行了实验分析.可实现多点实时监测、异地显示测量数据、数据网络化管理等特殊需求;涵盖了多学科领... 相似文献
995.
996.
无线传感器网络监测数据的汇报机制是目前的研究热点.将目前无线传感器的应用分为非事件类、事件类以及混合类三大类,在设计了监测数据表现形式的基础上,着重对事件判别标准、消息的优先级、数据融合方法以及消息的汇报机制进行了分析和论述.汇报机制采用改进的队列作为缓存空间,以保证级别高的消息能够得到及时有效地的传输.实验结果表明:... 相似文献
997.
We study the communication primitives of broadcasting (one-to-all communication) and gossiping (all-to-all communication)
in known topology radio networks, i.e., where for each primitive the schedule of transmissions is precomputed based on full
knowledge about the size and the topology of the network. We show that gossiping can be completed in
time units in any radio network of size n, diameter D, and maximum degree Δ=Ω(log n). This is an almost optimal schedule in the sense that there exists a radio network topology, specifically a Δ-regular tree, in which the radio gossiping cannot be completed in less than
units of time. Moreover, we show a
schedule for the broadcast task. Both our transmission schemes significantly improve upon the currently best known schedules
by Gąsieniec, Peleg, and Xin (Proceedings of the 24th Annual ACM SIGACT-SIGOPS PODC, pp. 129–137, 2005), i.e., a O(D+Δlog n) time schedule for gossiping and a D+O(log 3
n) time schedule for broadcast. Our broadcasting schedule also improves, for large D, a very recent O(D+log 2
n) time broadcasting schedule by Kowalski and Pelc.
A preliminary version of this paper appeared in the proceedings of ISAAC’06.
F. Cicalese supported by the Sofja Kovalevskaja Award 2004 of the Alexander von Humboldt Stiftung. F. Manne and Q. Xin supported
by the Research Council of Norway through the SPECTRUM project. 相似文献
998.
移动自组网中非完全信息节点风险评估 总被引:1,自引:0,他引:1
移动自组网是一种无中心、自组织以及多跳的无线网络,能否有效可靠地对通信节点进行风险评估是保障节点高质量通信的重要因素.当前基于可信度或是信誉的评估方法对评估样本都有特殊的要求,对评估对象提出种种假设,无法辨别间接样本的恶意推荐问题,在实际移动自组网中各个节点尤其是恶意节点对外暴漏的信息往往偏少,样本数量有限,无法明确判断其状态,大部分是非完全信息,从而导致评估结果缺乏客观性与可靠性.文中提出采用灰色系统理论描述通信节点非完全信息状态,根据灰类白化以及灰色聚类思想进行节点风险评估.方案针对自组网络通信需求对节点行为进行多关键属性划分,采用味集群方法收集原始样本,避免恶意推荐;将难以用数值精确刻画的关键属性以白化权函数量化,引入灰聚类的概念和计算方法,将实体的通信风险水平定义为实体关键属性值序列针对各评估灰类的聚类评估值,从而得到该实体通信风险水平的相对参考值.分析与实际计算表明该方法是一种适合移动自组网中非完全信息节点风险评估的有效方法. 相似文献
999.
基于机制设计理论的自组网节点合作协议 总被引:2,自引:0,他引:2
在移动自组网中,如何激励自私节点,使之参与网络合作,是当前研究的热点问题.文中提出了LMOCP协议,采用VCG机制计算转发节点的支付.通过引入邻居发现机制,并改进路由发现过程,使网络中控制消息的数量从O(n3)减少到O(n2).对协议的正确性进行了分析,并证明了LMOCP协议是事后纳什可实施的,在所有节点都是理性的这一共同知识的假定下,每个节点的最优策略是诚实地报告自己的转发价格.通过ms-2对协议进行了验证,仿真结果显示,与现有的几种重要协议相比,LMOCP协议具有更低的消息负载和网络延迟. 相似文献
1000.
Differentiating types of muscle movements using a wavelet based fuzzy clustering neural network 总被引:1,自引:1,他引:0
Abstract: The electromyographic signals observed at the surface of the skin are the sum of many small action potentials generated in the muscle fibres. After the signals are processed, they can be used as a control source of multifunction prostheses. The myoelectric signals are represented by wavelet transform model parameters. For this purpose, four different arm movements (elbow extension, elbow flexion, wrist supination and wrist pronation) are considered in studying muscle contraction. Wavelet parameters of myoelectric signals received from the muscles for these different movements were used as features to classify the electromyographic signals in a fuzzy clustering neural network classifier model. After 1000 iterations, the average recognition percentage of the test was found to be 97.67% with clustering into 10 features. The fuzzy clustering neural network programming language was developed using Pascal under Delphi. 相似文献