基于LQI的WSN自适应差错控制方案

针对无线传感器网络(WSN)中信息传输误码率高和能量受限的问题,提出一种基于链路质量指示(LQI)的自适应差错控制方案。利用IEEE802.15.4协议的物理层规范为无线传感器网络提供精确的信道质量评估,根据LQI与误包率之间的数量关系,将信道质量非均匀地划分为8个等级,并选择8种BCH码与之对应,在节点通信过程中实时地选择最佳的BCH码作为纠错码。实验结果表明,该方案具有较高的能量效率,能够有效降低误包率。     

一种改进的无线传感器网络密钥管理方案

在无线传感器网络中,针对已有动态更新密钥管理方案的无身份认证、可扩展性差等问题,提出一种实用的无线传感器网络密钥管理方案。采用增加身份认证模块的方法,设计可行的新节点加入机制。分析结果表明,与原方案及同类密钥管理方案相比,该方案在保持安全高效的同时,具有更好的可扩展性和网络连通性。     

不同拓扑结构FC-AE-1553B网络性能研究

研究点对点、交换式与仲裁环3种不同拓扑结构的网络,建立FC-AE-1553B网络的Markov模型,并分析单点故障对不同拓扑结构总线的影响。仿真结果表明,基于点对点结构的FC-AE-1553B网络在传输NT节点到NC节点的数据流时,具有最小时延,基于交换机实现的FC-AE-1553B网络在传输NT节点到NT节点的数据时,传输性能较优。     

一种节能的无线传感器网络分簇算法

针对低功耗自适应聚类层次算法存在的能量问题和簇头瓶颈问题,提出一种节能的无线传感器网络分簇算法,在簇头的选择过程中利用节点能量、邻节点数等参数设置节点当选簇头的优先度,使簇头的分布更均匀。在簇的组建过程中设置能量阈值作为簇的重建条件,减小簇的重建频率,同时采用单跳与多跳结合的数据传输模型,解决网络中的热点、热区问题。仿真实验结果表明,该算法能够有效利用能量,提高网络的稳定性,均衡网络的能量消耗,延长网络寿命,使网络具有更好的延展性、收敛性和安全性。     

东营云计算系统架构关键技术的研究

云计算是一种新的用户体验和业务模式,它是在分布式计算的基础上发展而来的,黄河三角洲云计算中心是东营创建智慧城市的积极尝试。介绍云计算的概念、特点和云计算的系统架构,以IBM的云计算技术为例,结合黄河三角洲云计算中心,研究云平台系统架构的关键技术,指出了云计算的发展趋势。     

基于OPNET的一种典型现场总线的研究与仿真

随着网络规模的扩大,使用仿真软件对网络进行仿真,对关键参数和原理进行验证,已经是一种流行的网络开发模式.首先对现场总线和仿真软件OPNET进行了相关介绍和分析,接着对一种典型的现场总线的特征进行了详细说明,然后基于OPNET对该典型总线进行了建模仿真.基于对采集数据的分析,验证了仿真模型的时延符合典型现场总线标准的要求...     

HCAA:一种哈希冲突过度的动态解决算法

HASH表作为一种快速查询的数据结构,在防火墙等网络安全应用中得到了广泛的应用。然而,攻击者可能通过一些手段对这些应用发动HASH攻击使其失去响应,从而使某些恶意的数据流能够逃脱网络安全应用的管理和控制。提出一种动态的哈希冲突过度的解决算法—HCAA(Hash Collision-Acceptable Algorithm)算法,该算法在哈希冲突过于集中时通过动态申请HASH表并使用不同哈希函数来对冲突数据流进行处理,使冲突在可接受的范围内。实验结果表明,与已有方法相比,HCAA算法能在使用更少HASH表项的情况下获得更均衡的HASH效果,从而能对数据流进行更快的HASH操作。     

Examining mobile instant messaging user loyalty from the perspectives of network externalities and flow experience

Due to the intense competition and low switching cost, building user loyalty is critical for mobile instant messaging (IM) service providers. Integrating both perspectives of network externalities and flow experience, this research identified the factors affecting mobile IM user loyalty. Network externalities include referent network size and perceived complementarity. Flow experience includes perceived enjoyment and attention focus. We conducted data analysis with structural equation modeling (SEM). The results show that both network externalities and flow experience significantly affect perceived usefulness and satisfaction, further determining user loyalty. Thus mobile service providers need to improve their IM platforms, and deliver positive network externalities and good usage experience to users. Then they can facilitate users’ loyalty.     

Detection and characterization of defects using GMR probes and artificial neural networks

This work presents an eddy-current testing system based on a giant magnetoresistive (GMR) sensing device. Non-destructive tests in aluminum plates are applied in order to extract information about possible defects: cracks, holes and other mechanical damages. Eddy-current testing (ECT) presents major benefits such as low cost, high checking speed, robustness and high sensitivity to large classes of defects. Coil based architecture probes or coil-magnetoresistive probes are usually used in ECT. In our application the GMR sensor is used to detect a magnetic field component parallel to a plate surface, when an excitation field perpendicular to the plate is imposed. A neural network processing architecture, including a multilayer perceptron and a competitive neural network, is used to classify defects using the output amplitude of the eddy-current probe (ECP) and its operation frequency. The crack detection, classification and estimation of the geometrical characteristics, for different classes of defects, are described in the paper.