事件驱动型无线传感器网络MAC协议研究

提出一种应用于事件驱动型无线传感器网络的ED-MAC协议。该协议定义了网络的2种状态(常规态和事件态),为常规态的簇内数据采集和簇头汇报设计了不同的TDMA机制,事件态时采用预约机制对中继转发链路节点进行逐跳预约。实验结果表明:ED-MAC协议相比S-MAC协议具有能耗低、传输延时短的特点。     

无线传感器网络中一种高效的能量汇报融合机制

通过对telosb节点能耗规律的分析,建立能量预测模型（EFM）采用差介阈值融合汇报机制（DTARM）能够显著减少能量数据汇报次数,提高数据收集效率,降低能耗。实验表明：预测模型的预测成功率为70％-85％,采用差分-阈值融合汇报机制后能使节点的寿命延长5％-11％。     

一种信息-物理融合系统体系结构

信息-物理融合系统(cyber-physical system, CPS)是当今最前沿的交叉研究领域之一,它被普遍认为是计算机信息处理技术史上的下一次革命,将会改变人与现实物理世界之间的交互方式,具有广泛的应用前景.CPS是一种分布式且深度嵌入式的实时系统,实时性是CPS的一个极重要特征和性能要求.研究了CPS体系结构,提出了一种CPS系统模型,并且从实时任务调度和实时网络两个方面,提出了解决系统实时性保证问题的初步方案,为进一步的研究工作奠定了基础.     

无线传感器网络监测数据的汇报机制研究

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:...     

基于Windows CE.NET的消防监控终端

从城市火灾自动报警远程监控管理网络系统的需求出发,设计并实现了基于WindowsCE.NET的消防监控终端。该文对其工作原理、硬件构成和软件设计进行了介绍。该监控终端实现了火灾自动报警系统和监控管理中心之间数据的远程通信,对入网的火灾自动报警系统实现了24小时实时监控,有效解决了目前消防监控领域存在的问题。对其它远程数据传输或无人值守系统有一定的参考价值。     

基于门控循环单元的链路质量预测

链路质量预测可以为上层路由协议选择高质量的无线链路进行通信提供依据。采用手肘法优化的K-means++算法,在此基础上自适应划分链路质量等级;选择RSSI均值、LQI均值以及SNR均值作为链路质量参数;基于Catboost评估链路质量,采用网格搜索法优化CatBoost超参数;使用滑动时间窗口得到链路质量时间序列样本集,使用 GRU提取链路质量的时序信息,将时序信息输入支持向量回归预测得到下一时刻链路质量等级。在室内、走廊以及停车场三个场景下实验表明,与基于小波神经网络、循环神经网络和随机向量函数链等方法构建的链路质量预测模型相比,本文提出的方法有更高的预测准确率。     

基于PCA-PSO-SVR 的丹江口水库年径流预报研究

在年径流预报中,气象因子之间的自相关会对预报精度产生影响。针对这个问题,将主成分分析(PCA)和粒子群优化(PSO)算法加入SVR模型中,建立了PCA-PSO-SVR预报模型,剔除冗余信息和噪声,提取因子间的主要特征,并选择模型的最优参数组合作为回归支持向量机(SVR)模型的输入。选择南水北调中线水源地丹江口水库为研究区,利用丹江口1981-2016年入库资料进行模型检验。结果表明,模型验证期间合格率为83.33%、距平一致率也达到83.33%,具有精度高稳定性强等优点,对丹江口水库年径流预报有一定的参考意义。     

基于拓扑凝聚图的机会网络关键节点评估

评估机会网络的关键节点可以发现对网络吞吐量影响最大的节点,为网络的优化和维护提供支撑.为此,针对机会网络拓扑结构动态变化的特性构建了拓扑凝聚图,定义了二阶节点度、连接强度和关键域重要度3个评估指标,以指标的欧式距离表征节点的重要性.实验结果表明,与介数中心性方法相比,提出的模型具有有效性和优越性,并且模型在时间窗取20 min时具有较高的精度.     

基于图神经网络的机会网络节点重要度评估方法

机会网络(opportunistic network)是一种利用节点移动的相遇机会实现通信的自组织网络,机会式的通信方式导致其具有时变性与动态性,节点重要度的评估是研究机会网络信息传播的关键.提出一种基于图神经网络的机会网络节点重要度评估方法.将机会网络进行时间切片,对得到的机会网络单元采用聚合图建模,以表征网络信息;...