HSRM层次化结构的动态构建和维护

HSRM是我们针对分布式组播会议控制的应用需求提出的层次化可扩展可靠组播通信模型。本文根据分布式组播会议控制在分布性、可扩展性和鲁棒性等方面的要求，以分布、基于组播、自适应、公平和自治为目标，设计了HSRM层次化结构的分布式、自适应构建和维护算法。     

一个基于IP组播的协同学习环境

协同学习是现代远程教育发展的必然趋势。文章在对协同学习对支撑环境的功能要求进行分析的基础上，针对所研制的远程教育平台WebLearning存在的不足，设计了一个基于IP组播的协同学习环境－WebLearning ，介绍了它的系统组成与功能，并对其关键技术的实现作了阐述。     

高可靠卫星数据广播技术框架研究

针对气象信息分发业务中存在的卫星广播信道不可靠问题,在现有的业务应用层和传输信道层之间插入可靠广播会话层和差错控制传输层,形成面向多信道卫星网络的可靠广播体系结构,整合前馈控制和反馈控制方法,利用基于异网反馈的自适应前向纠错和基于智能策略的多信道反馈差错控制等方法,在VSAT卫星网络上提供可靠性可控的广播分发服务.     

HSRM:一个适合组播会议控制的可靠组播通信模型

研究了组播会议控制对网络通信的要求．针对这一背景，提出了一个新的基于接收方丢失报文概率分组的可扩展可靠组播通信模型HSRM，设计了其分层结构的动态构建和维护策略，并进行了数值仿真．HSRM使用全分布方式和一致的组播通信构造与发送者无关的分层结构，限制了反馈和修复报文的扩散范围并控制了组内节点的异构性和组播组的规模．在保持良好鲁棒性、可扩展性和灵活性的前提下，提高了多对多可靠组播的性能．     

求解无线微传感器网络生存时间的上限

求解生存时间的上限是无线微传感器网络生存时间优化过程中的重要环节。它既可以作为最大生存时间的粗略估计,又直接应用于部分近似算法的优化过程。研究了传感器网络生存时间优化问题,给出了一个上限,并分析了一个网络的最大生存时间要达到该上限所需要的充分条件。给出的方法简单、计算复杂度低,是一种有效的求解无线微传感器网络生存时间的上限的方法。     

BaGASN：一个传感器网络生存时间优化算法

无线传感器网络受制于有限的能量。在给定能量、感知数据和传输代价的情况下，寻求最佳传输方案使网络生存时问最大，是传感器网络研究中的一个重要问题。目前已经有多种启发式算法提供近似解。它们的一个共同问题是不能同时考虑发送功耗和接收功耗。而在真实的传感器网络中，接收功耗是不能被忽略的。为此，我们提出了一个遗传算
算法来解决这一问题。     

基于HSRM的分布式发言权控制模型与应用研究

研究了组播会话对发言权控制和网络通信的要求。提出了一个满足这种要求的可靠组播通信模型HSRM,然后结合所研制的基于IP组播的协同学习环境WebLearning+的应用背景给出了基于HSRM的发言权控制模型。该模型协议一致,可以方便地扩展到无主持人和多主持人模式,失效恢复简单,加入和退出灵活,有很好的可扩展性和鲁棒性。     

可靠组播协议的比较研究

IP组播是在标准的IP技术上的一个扩展,由于它有效降低了网络带宽和服务器负载,所以在视频会议、分布式交互仿真、交互式协同应用和数据分发等领域得到广泛的应用。但是,其固有的不可靠、多副本和无序的缺点阻碍了它的进一步发展。于是,一系列可靠组播协议被提了出来。论文首先介绍了当前对可靠组播模型流行的分类方法,然后选取了当前有代表性的四个可靠组播协议,研究了它们的应用背景,工作机制,分析了它们各自的优点和不足。最后,文章分析了分布式会议控制对可靠组播的应用需求,并针对这一应用背景提出了一个新的层次化可靠组播通信模型。     

求解传感器网络生存时间最大化问题的遗传算法编码设计

求解传感器网络最大生存时间是设计高性能路由协议和拓扑控制协议的理论基础,在实践上有很重要的意义。目前主要通过近似算法求解,而且没有考虑到接收功耗。本文对生存时间优化问题进行了形式化描述,给出了最佳传输方案和最大生存时间的定义,从遗传算法角度给出了求解该问题的两个编码方案并进行了比较。     

求解无线微传感器网络生存时间的上限

求解生存时间的上限是无线微传感器网络生存时间优化过程中的重要环节。它与既可以作为最大生存时间的粗略估计,又直接应用于部分近似算法的优化过程。本文介绍我们对该问题的研究。