无线传感器网络拓扑边界辨识算法

在无线传感器网络（ WSNs）中,网络的拓扑特征对于设计网络应用和网络优化具有十分重要的意义。在拓扑特征中又以拓扑边界最为基础,不仅边界本身具有直接的利用价值,而且 WSNs瓶颈辨识、WSNs近凸分块等算法都需要以获取边界信息为前提。提出了一种不依赖地理信息的分布式算法,通过借鉴自然现象热传导的规律和等温线只在边界中断的固有特点,在WSNs这一人工系统中模拟热传导过程,最终成功地辨识了WSNs的边界。     

类搜索算法

提出利用类结构驱动的群体进化计算方法——类搜索算法(CSA).CSA在个体间构造簇类形态的虚拟连接关系,并通过对类组织的结构和类搜索过程进行动态调节来优化模拟进化系统的计算状态,提高群体的搜索效率.介绍了CSA的基本模型,并基于CSA融合进化算子与差分计算机制设计出数值优化算法CSA/DE.对多个典型高纬函数和复杂混合函数的仿真实验结果说明,CSA/DE是一种对高纬连续问题高效、稳定的搜索优化方法.该工作一方面验证了CSA的可行性和有效性;另一方面则显示:基于类搜索模型可有效融合异构且具有不同计算特性的搜索机制,形成对待求解问题更具针对性且协调性更佳的搜索计算方法.这为高性能优化算法的设计提供了一条新的途径.     

PalmPhasor算法性能的理论分析

模板的安全性和隐私性是掌纹系统实际应用的关键问题,然而生物特征保护的多项指标通常相互冲突并且难以同时满足.作为解决上述冲突的一种可撤销掌纹编码算法,PalmPhasor实现了高效、安全的掌纹认证.建立了系统分析PalmPhasor性能的完整框架.为了便于具体分析,将情景分为4种情况,并且提供了支持相应分析的预备知识,包括辅助定理以及Gabor滤波掌纹图像实部和虚部分布特性.在统计学基础上建立的理论分析和实验结果均表明:即使在用户口令被盗的情况下,多方向分数级融合增强的PalmPhasor算法也可以同时有效地满足可撤销生物特征的4项指标.     

组合定位中选星算法的改进研究

在多个系统组合定位模式下,可视星数量大幅增加,为更精准稳定的定位提供了可能.在现有选星算法中,由于未考虑实际作业中的一些问题,如:障碍物对卫星信号传播路径的遮挡等,估算得到的较好卫星选取方式在实际定位中无法正常发挥作用,同时在接收机内部计算中会应用大量的矩阵求逆运算,增加了计算量,占用了较多的系统资源.提出了基于可视星仰角来初筛卫星,通过GDOP结合星座四面体法得到选星组合的方法.讨论了设定卫星仰角时的取舍问题.新算法在理想情况和实际情况下寻找有效定位平衡点,以规避无效选星并减少计算量.     

一种基于MUSIC算法的涡街信号处理方法

针对涡街流量计易受管道振动和流场扰动引起噪声干扰的问题,提出了一种基于MUSIC算法的涡街信号处理方法.介绍了涡街流量计的测量原理,建立了噪声环境下的涡街信号模型,并阐述了MUSIC算法的基本原理,在此基础上,分别对多种噪声环境下的涡街信号进行仿真研究.仿真结果表明:所提的涡街信号处理方法能有效地抑制噪声,高精度地分辨频率点,对改善涡街流量计的性能有良好的效果.     

基于次锚节点的无线传感器网络改进加权质心定位算法

针对加权质心定位算法（ WCLA）对锚节点数量要求较高和定位精度较低的缺陷,提出一种基于次锚节点的改进加权质心定位算法（ IWCLA-SAN）。该算法在加权因子中引入修正系数,以提高定位精度;同时,将基于粒子群优化（ PSO）的定位算法的未知节点升级为次锚节点,在锚节点数量有限的情况下,以提高定位精度和定位覆盖率。仿真结果表明：该算法能有效提高定位精度和定位覆盖率。     

一种动态窗口PCA运动方向估计算法

首先针对个人航位推算系统中计步算法的阈值设定问题,提出了一种基于有限状态机的阈值自学习算法.通过该算法可以在较短的时间内(10s)获得自适应阈值,提高计步算法的准确性.然后在利用该阈值进行计步的同时,对连续步态进行分割,并以分割结果作为动态窗口进行主成分分析,可以获取目标运动的方向.此外,通过利用运动步态模型中加速度变化的规律可以有效解决180°模糊问题.实验分析结果表明,相比于固定窗口的 PCA 分析方法,基于动态窗口的 PCA 在数据处理量降低61.2%的情况下,其准确度提高了11.1%.     

一种用户需求感知的无线接入点关联策略

在无线局域网中,接入点(access point,简称AP)的稠密部署使得AP的关联策略成为一个重要的研究问题.目前,用户与AP的关联仅依据AP的信号强度,然而,这种方法未能考虑到网络中AP的异构性,以及不同用户对资源(例如带宽、安全性、时延等)的不同需求,并且分布式的AP关联会造成网络中AP负载的不均衡.针对以上问题,基于软件定义网络(software defined network,简称SDN)技术提出一种集中式的AP关联策略模型.该模型同时考虑了网络管理员和用户的目标,对网络负载均衡和用户资源满足度同时进行优化.采用蚁群算法对模型进行求解,并通过仿真实验对算法进行验证.实验结果表明,针对随机生成的数据集,用户资源满足度可由54.5%分别提升至86.8%(重负载时)和94.1%(轻负载时),并且管理员目标(负载均衡)得到了明显的改善.     

基于区间多目标量子文化算法的无线传感器网络覆盖能效优化

针对不确定环境下无线传感器网络覆盖能效优化问题,提出一种传感器节点区间感知模型;进而考虑网络覆盖率和节点冗余率,将其转化为区间多目标优化问题。基于一种新型区间个体依可能度占优关系,提出区间多目标量子文化算法,根据区间占优个体信息提取隐含知识,用于指导量子个体更新及进化个体变异与选择。不同环境下的仿真结果表明：基于所提出算法获得的Pareto解具有更好的收敛性、分布性和延展性;相应的无线传感器网络布局更合理。     

多比特概率幅编码的量子衍生粒子群优化算法

为了提高粒子群算法的优化能力, 提出一种新的量子衍生粒子群优化算法. 该方法采用多比特量子系统的基态概率幅对粒子编码, 基于自身最优粒子和全局最优粒子确定旋转角度, 采用基于张量积构造的多比特量子旋转门实施粒子的更新. 在每步迭代中, 只需更新粒子的一个量子比特相位, 即可更新该粒子上的所有概率幅. 标准函数极值优化的实验结果表明, 所提出算法的单步迭代时间较长, 但优化能力较同类算法有大幅度提高.