基于综合评估的CAOR路由协议仿真

针对水下自组织网络路由协议中,AUV选择下一跳时存在传输不可靠、网络整体性能差的问题,通过借鉴机会网络的路由转发思想,改进下一跳AUV评估度量,提出一种基于AUV综合评估的机会路由协议。首先采用动态调整移动性评估模型与转发能力评估模型所占权重的方法对AUV进行综合评估,然后利用转发结果的反馈值更新评估路由表,最后在累计多次转发反馈值后,逐渐实现数据包的精准投递。实验结果表明,与现有多种路由算法相比,CAOR协议在复杂多变的水下环境具有提高数据包投递率、减少平均端到端时延、降低转发过程能量消耗的优点,CAOR协议的可靠性和节能两个指标在水下自组织网络通信应用中均大幅提升。

基于改进拉格朗日海洋学模型的AUV运动仿真研究

针对目前水下AUV局限于二维海域、运动影响因素单一而产生的目标不可达问题,在拉格朗日海洋学模型的基础上,提出适用于水下三维环境的AUV运动仿真研究。对传统的二维海域进行升维处理,同时对海洋中可能出现的水下障碍物采用人工势场法进行智能避障,为水下自组织网络路由协议设计提供重要依据。仿真结果表明,AUV实现在三维水下自组织网络的移动轨迹监测,可避开系统设置的多重模拟障碍实现智能避障功能。

基于改进人工蜂群优化K- means的入侵检测模型

在SD-WSN网络环境下,针对传统的入侵检测技术对不同种类的入侵者检测率低、检测速率慢等问题,提出了一种基于改进人工蜂群优化的K-means入侵检测模型。该模型首先筛选出SD-WSN网络所需的流量特征并对原始数据集进行预处理;其次,对传统的人工蜂群算法进行适应度函数的改进,加快模型的收敛速度,避免局部最优;再利用改进的人工蜂群算法对K-means算法的初始聚类中心进行优化选择,并对数据集进行训练形成入侵检测模型。利用该模型实现了对SD-WSN网络的控制器等网络实体的异常检测。实验结果表明,基于改进人工蜂群优化的K-means入侵检测模型较传统模型相比,检测率提高5%以上,误检率降低至4.5%以下,表现出良好的检测效果。

通信自动化通道故障分析与维护

人们生活水平的不断提升,强化了人们对通信技术的需求,通信系统的运行对人们也产生了极大的影响,近些年来,我国的电信企业开始注重对通信系统的建设,使其能够健康、稳定、高效的运行,在发展中也逐渐引进了自动化通道技术,为通信技术的完善和系统运行提供保障。本文主要介绍了通信自动化通道的运行体制,分析通信自动化通道运行中出现的故障问题,并提出维护通信自动化通道正常运行的具体措施。