软件定义网络中操作成本优化的控制路径恢复

软件定义网络(software defined network,SDN)是一种新兴的网络范式,其解耦了控制平面和数据平面,实现了网络管理的灵活性。然而,控制平面的逻辑集中化带来了新的挑战,即在各种故障情况下确保较高的可用性。文章在带内控制平面的前提下,提出一种控制平面恢复方法,该方法重复利用旧的控制路径规则,并建立相应的数学模型;最终提出一种考虑复用控制规则的树形恢复算法,并证明当控制路径以最短路径树的形式部署时,算法的近似度为3。实验结果表明,该方法具有较高的有效性。

CAN数据传送的实时性研究及其应用

设计了一个新的基于时分的主从式和基于优先级的分布式信息调度子系统来处理周期性和猝发性的数据传输,解决CAN现场总线在网络带宽利用率高时,数据传输的实时性和确定性存在的问题,以及不同优先级的信息帧不能同等地共享总线带宽的问题.这种方法参考了数据通信中的时分原理,并考虑到CAN基本协议的特点.在网络带宽利用率达到83％时,保证了信息的实时传送.这种方法已经应用在实际的陶瓷辊道窑监控系统中,它的有效性得到了证实.

基于无线通信技术的总线型矿井机车运输监控系统

文章对煤矿井下通信系统进行了研究,提出了一种新型的矿井下机车运输监控管理系统,通过无线通信技术与现场总线技术(CAN)将机车与监控中心联系起来,能够对定线行驶的机车进行实时监控,以实现管控一体化的目标。该系统具有成本低、实时性和安全性高等特点。

基于冗余容错技术的轨道运输监控终端的设计

文章研究和设计了一种基于8位Freescale单片机、系统供电和隔离供电相结合、现场总线技术和串行通信技术一体化的本质安全型轨道运输监控终端。该终端采用基于冗余容错的设计方法,实现了对轨道道岔的状态采集和转动控制、故障检测和报警,并将信息上报地面监控中心。现场实验表明,该监控终端工作稳定,具有较好的实时性和可靠性。

基于压缩感知的图像重构算法

在图像压缩感知中,梯度投影恢复算法存在收敛速度慢、迭代次数多、对数据稀疏度过分敏感的问题。为此,提出一种基于压缩感知的图像重构算法。将拟牛顿法引入稀疏梯度投影算法中,利用拟牛顿法的估计校正机制以及其全局超线性收敛性,通过对目标函数的校正,获得更精确的搜索方向,从而减少迭代次数,构成有效收敛的图像恢复算法。实验结果表明,与传统梯度投影恢复算法相比,该算法在保证较好图像恢复效果的同时具有较好的抗噪性能,并且在减少迭代次数的基础上能有效降低重构误差,得到稳定收敛的重构结果。

CAN总线在实时系统中应用的研究

分析了CAN现场总线的特点、它在特定的应用场合数据传输过程中存在的问题以及出现问题的原因.基于CAN的底层协议,设计了它的上层协议,借鉴了数据通信中的时分原理,对周期性和非周期性实时数据,设计两种不同的传输模式.解决了CAN的多主式模式中节点随机发送数据存在的信息帧碰撞而产生的信息阻塞问题,并用实验验证了这种通信模式,在总线中数据流量接近饱和时,对实时数据的传输具有很好的特性.

CA模型下的改进D*路径规划算法

为保证室内机器人以低成本在一条无碰有效的路径上移动,提出了基于CA模型的改进D*路径规划算法。结合元胞自动机理论,引入扩展Moore型邻居结构,降低机器人角度变化的最小增量,并为障碍物周围元胞设置碰撞系数,离障碍物越近的元胞被选中的概率越低。采用多个地图针对不同情况进行仿真实验。实验结果表明,在一般环境下,该算法与D*算法相比,转角数目减少36.36%,算法运行时间缩短31.25%,且规划出的路径与障碍物保持安全距离,同时避免了路径穿越障碍物,具有很高的可行性。

一种场景自适应的H.264帧层码率控制算法

在JVT-G012码率控制算法的基础上,提出了一种改进的H.264码率控制算法。首先,利用像素灰度值差值的方法检测场景切换,并对检测到的场景切换进行处理;其次,使用一种新的P帧的比特分配原则,根据P帧在GOP中的位置以及P帧的图像复杂度对P帧进行比特分配。实验结果表明,改进后的码率控制算法能够更加准确地控制输出码率,提高解码图像质量,并能有效地检测与处理场景切换。

矿井轨道运输嵌入式监控终端的设计和实现

文章提出并设计了一种矿井轨道运输嵌入式监控终端,论述了终端的软硬件设计思路。该终端以低功耗的MC68HC908GZ60单片机为核心,采用专用计轴传感器实时监测轨道矿车运行,实现对矿车运行数据的采集、故障监测和报警,以及将故障和报警信息与各项矿车运行数据通过CAN总线上传至地面监测主站等功能。现场运行表明,终端在井下恶劣环境中本质安全,实时性好,工作稳定可靠。

高效节能的无线传感器网络数据收集协议

无线传感器网络中的节点具有有限的能量,为了延长网络寿命,提出了一种分布式的高效节能的无线传感器网络数据收集协议DEEC-MR。协议中节点根据自身剩余能量竞争簇头,每个簇头节点根据相邻簇头节点与基站的距离、剩余能量等信息寻找父簇头节点,构造一颗以基站为根的近优最小汇集树。簇头将采集到的数据聚合后沿汇集树以多跳的方式传输至基站。仿真实验证明该协议能有效降低网络能耗,与其他两种数据收集协议(LEACH,PEGASIS)相比,DEEC-MR将网络寿命分别提高1600%和200%,同时使能耗均匀分布在每个节点上,避免部分节点过早死亡,具备很高的可靠性。

基于压缩感知的无线传感网络数据压缩

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)负责感知、采集、处理和监控环境数据,但是容易受限于资源。压缩感知(Compressed Sensing,CS)理论表明,利用最优化理论,稀疏信号可以从少量的非自适应线性投影中高概率精确恢复。根据CS理论设计WSN的数据压缩方法只依赖于信号内在的结构和内容,而不是信号的带宽,弥补了WSN的不足;提出了基于稀疏随机投影的编码方法;仿真结果表明系统在满足误差要求条件下构造的数据包减少至结点数目的30%,提高了WSN通信效率,降低了系统能耗。

基于分层改进D^＊算法的室内路径规划

提出了一种基于部分已知室内环境的移动机器人路径规划方法。针对D*算法搜索空间较大的问题,引入抽象分层思想,将室内环境结构化为层次图并设置关键节点,将关键节点作为局部目标节点,分段进行路径搜索;为提高在线路径规划效率,利用Voronoi图理论离线生成关键节点间的先验安全路径;为降低路径的时间成本,在扩展节点过程中考虑扩展的方向性,且用对角函数对D*算法的路径代价函数进行改进。仿真结果表明,在较复杂的环境中,算法能较迅速地规划出优化路径,且能安全避碰。

exFAT文件系统的优化模型

针对exFAT文件系统查询FAT表时会读取大量无效数据的问题,提出一种阻止无效数据读取,加快文件查询速度,且代价较小的优化模型。优化模型在flash中建立簇链表,顺序存储已读文件的FAT表信息,在系统RAM中建立文件信息块,保留该次运行常用文件的簇链表入口地址。以此快速查询文件FAT表信息。实验结果表明,FAT表离散度越大,速度和效率的优化效果越明显。

井下轨道运输监控系统网络实时调度研究

文章对井下轨道运输监控系统的网络结构进行了分析,针对平均分区的EDF算法在CAN总线信息调度中应用出现的问题,提出了一种改进的基于指数分区的EDF算法;分析了当网络中各节点的相对截止期差距过大、网络负载过高时平均分区的EDF算法存在的问题,运用提出的指数分区的EDF算法有效地解决了该问题;并用CANoe仿真工具验证了算法的有效性。

多尺度中心误差补偿二值模式的表情识别

针对Gabor小波与局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)在表情识别上的局限性,提出了一种多尺度中心误差补偿二值模式(Center Error Compensation Binary Pattern,CECBP)的表情识别方法。对预处理后的人脸表情图像创建多尺度的金字塔,用中心误差补偿二值模式对金字塔中的各层图像进行编码,分块提取各层编码后的直方图序列作为特征,用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行分类。在JAFFE、Cohn-Kanade以及Pain Expression表情库上的交叉验证表明,该方法可以抑制噪声,具有较高的识别率和较快的识别速度,比传统的Gabor小波以及LBP更具有优势。

软件定义网络中面向时延和负载的多控制器放置策略

在多控制器管理的软件定义网络(SDN)中,时延和负载是控制器放置问题(CPP)要考虑的重要因素。该文以降低控制器之间的传播时延、流请求的传播时延和排队时延、均衡控制器间负载为目标,提出一种控制器放置及动态调整的策略,其中包括用于初始控制器放置的负载均衡算法(BCRA)和遗传算法(GA),用于动态调整控制器负载的在线调整算法(ADOA)。以上算法均考虑网络连通性。仿真结果表明:在初始控制器放置时,在保证流请求的传播时延、排队时延和控制器传播时延较低的情况下,BCRA部署在中小型网络中时,其负载均衡性能与GA相近且优于k-center和k-means算法;GA部署在大型网络中时,与BCRA, k-center和k-means算法相比,使得负载均衡率平均提高了49.7%。在动态情况下,与现有动态调整算法相比,ADOA可以保证较低排队时延和运行时间的同时,仍能使负载均衡参数小于1.54。

软件定义网络中基于负载均衡的多控制器部署算法

随着软件定义网络规模扩大,控制层与数据层解耦带来了诸如控制器部署等新问题。该文提出基于负载均衡的多控制器部署算法(Multi-Controller Deployment Algorithm Based on Load Balance,MCDALB)。算法首先根据网络拓扑结构及其负载情况,确定控制器数量K;然后根据控制器容量限制,提出一种近似比为2的多控制器负载均衡算法,将网络划分成K个控制区域;最后根据区域内所有交换机到控制器距离总和最小原则,在控制区域部署控制器。为了验证算法的性能,选取实际网络拓扑进行实验。实验结果表明,与AL,WL算法相比,该算法在满足控制器负载近似比为2的同时,网络最大延时差距不超过0.65 ms。

压缩感知高效的分簇数据收集算法

压缩感知(compressive sensing,CS)具有减少数据量和能量负载均衡的特点,提供了利用少量测量值恢复原始数据的新方法,使得数据收集的能量消耗大大减少。针对无线传感器网络寿命最大化进行研究,将混合压缩感知算法与分簇算法结合,基站从N个传感器收集M个测量向量,利用压缩感知高概率的恢复N传感器收集的数据,极大地减少了网络能量的消耗。在簇内,簇头节点收集簇内节点的数据,然后对数据压缩进行处理,将自己本身的数据投影后,两者数据相加,簇头间建立骨干网,簇头沿骨干网数据传输数据至父簇头或基站。进一步,分析了网络的能量消耗和能量消耗最少时的最优簇数量的关系,最后,通过实验仿真,提出的算法和已经存在的算法相比能提高网络寿命。

软件定义网络中快速和一致的流更新策略

在软件定义网络中,为了实现各种网络性能优化目标,控制面需要频繁的对数据面进行更新。然而,由于数据面的异步性,不合理的更新将严重降低网络性能。针对此问题,该文提出一种快速和一致的流更新策略(FCFU)。该策略通过流分段减弱其原有的强依赖关系,使能并行更新,通过分析子流段与多个资源间的依赖关系得到总更新轮数较少的更新安排,最后基于延时队列完成一致性流更新。实验结果表明,与现有的流更新算法相比,该策略能够缩短流更新总时间达20.6%,同时保证了更新期间无拥塞和包乱序等问题的发生。

基于形状感应的运动目标跟踪算法

Mean-Shift算法无法自动跟踪目标,且对目标形状要求较苛刻。针对该问题,提出一种基于形状感应的运动目标跟踪算法,采用混合高斯分布对背景建模,协助Mean-Shift算法自动定位初始目标,增加描述形状的协方差参数,使跟踪能感受到目标形状的变化。实验结果表明,该算法基本解决了自动定位问题及形状变化问题,在保证实时性的前提下,跟踪准确度提高40%以上。