基于生成树的无线传感器网络MAC协议

简要分析了无线传感器网络(W SNs)MAC层协议,针对MAC协议在节能和时延方面的不足,提出了一种基于生成树的MAC协议(ST-MAC)。以汇聚点为根节点,创建一个由网络中所有节点组成的生成树。ST-MAC采用TDMA接入方式,其固有的低工作周期提高了网络性能。性能分析和实验结果表明:相对S-MAC,ST-MAC在能量节省和时延方面有较好的效果。     

基于CAN总线和GPRS的车载传感器网络平台的实现

给出了基于CAN总线和通用分组无线业务(GPRS)的车载传感器网络平台的解决方案和软件、硬件的实现。结合汽车轮速传感器,说明了传感器节点的信号处理和数据计算。通过设计CAN通信模块,实现车载传感器数据的网络化传输;采用包含GPRS模块的传感器网关节点,实现车载传感器与远程计算机间的无线数据通信。该车载传感器网络平台具有很强的通用性。     

一种无线传感器网络四边测距定位算法

根据RSSI测距特性,在三边测距定位的基础上,提出了基于RSSI值测距的四边测距定位算法,突破了三边测距定位的局限性。为进一步提高精度,采用了求质心和加权质心的方法,并用C++实现仿真比较,仿真结果表明:加权质心算法具有较高的精度,整个定位过程中节点间无需额外的通信开销,具有广泛的实用性。     

控制增益符号未知的MIMO时滞系统自适应控制

针对一类带有死区模型并具有未知函数控制增益的不确定MIMO非线性时滞系统,基于滑模控制原理和Nussbaum函数的性质,提出了一种稳定的自适应神经网络控制方案.该方案放宽了对函数控制增益上界为未知常数的假设,并通过使用Lyapunov-Krasovskii泛函抵消了因未知时变时滞带来的系统不确定性.理论分析证明,闭环系统是半全局一致终结有界.仿真结果表明了该方法的有效性.     

贝叶斯网络扩展研究综述

贝叶斯网络是一种能够对复杂不确定系统进行推理和建模的有效工具,广泛用于不确定决策、数据分析以及智能推理等领域.由于理论和实际的需要,贝叶斯网络不断扩展,出现了各种模型和研究方法.为此,综述了贝叶斯网络在不同领域的扩展模型以及在不同理论框架下的进展,并展望了未来的几个发展方向.     

基于Gur Game的LEACH改进算法

在LEACH中引入了Gur Game算法,来实现对无线传感网络中工作节点总数的控制。在节点密度较高的网络中,当算法满足它的节点密度要求时,允许部分节点进入低能耗状态同时也减少了簇头节点个数。仿真实验证明改进算法与LEACH相比能有效延长了系统的生存时间。     

一种高效无线传感器网络认证及密钥协商方案

随着无线传感器网络在社会各个领域的渗透,其安全机制的研究一直是无线传感器网络的研究热点。在分析了无线传感器网络中认证及密钥协商方案设计时应满足条件的基础上,基于单向HASH函数和对称密码算法,设计了无线传感器网络中传感器节点间一种高效的认证及密钥协商方案。并从互认证、会话密钥、可抵御攻击等方面对该方案的安全性进行了分析,说明了该方案的安全性能较好,可有效抵御典型攻击行为;详细比较该方案和现有类似方案的运行性能,结果表明,该方案在存储容量需求、计算复杂性和通信带宽需求方面均优于现有方案。     

无线Ad hoc网络MAC层吞吐量分析

MAC层吞吐量分析是无线Ad hoc网络容量分析的基础。对CSMA协议特别是IEEE802.11DCF协议建立了一个Markov链分析模型。分析得出状态间的转移概率,通过建立状态方程得出稳态概率的线性方程。通过数值方法得出稳态解,从而得到无线Ad hoc网络MAC层吞吐量,并与公认的网络容量分析结果做了比较。通过吞吐量与节点数及分组大小的关系曲线,为网络性能的优化提供了理论基础。     

基于细胞神经网络的视频分割算法研究

细胞神经网络（CNN）是一种局部互连的非线性并行模拟视觉处理系统,具有适合硬件实现处理速度快的优点,被广泛地应用于图像处理的各个方面。针对目前大多数视频分割算法难以满足实时性要求的缺点,将细胞神经网络应用到视频分割当中．提出了一种改进的基于细胞神经网络的视频分割算法,并通过仿真实验证明了其可行性。     

无线传感器网络中的协作节点个数优化

为了提高无线传感器网络的能量效率,传感器节点采用空时编码协作和收端分集协作来传输信息.通过分析传感器节点的电路能耗和传输能耗,分别给出了两种协作方式下的网络总能耗.研究表明,对于每种协作方式,传输距离一定时,通过优化接收端协作节点的个数,可以使总能耗降低,传输距离不同时.最优的协作节点个数也不同.仿真结果显示,优化的收端分集协作总比传统的无协作方式能耗低,而当传输距离大于一个门限值时,优化后的空时编码协作优于收端分集协作.