基于最优刚性子图的势博弈无线传感器网络拓扑优化算法

为了高效地利用网络资源,均衡网络拓扑能耗,剔除网络拓扑冗余链路,以降低节点负载及最大化的延长网络的生命周期。通过势博弈和最优刚性子图的概念,综合考虑节点的剩余能量、节点的负载及网络拓扑链路的冗余性,作者设计了一种基于最优刚性子图的势博弈无线传感器网络拓扑优化算法(PGOSG)。首先,根据节点间通信的功率变化,构造节点的功率集合作为博弈的策略集,利用势博弈理论以均衡能耗均衡为目标构建势博弈函数,并使其收敛至纳什均衡点,进而构建初步的网络拓扑结构。然后,利用最优刚性图全局链路数较少,且不损坏网络拓扑结构的特性,在上一步构建的网络拓扑结构上,利用最优刚性子图逐层剔除网络拓扑中的冗余链路,得到最终的网络拓扑结构。仿真实验分析了PGOSG算法的网络拓扑图、链路通信质量、网络鲁棒性以及网络生命周期,并将其与现有的DEBA算法进行了对比。从仿真结果可知:在拓扑结构上,PGOSG算法在网络的通信链路上剔除了网络中的冗余链路,降低了网络中部分节点的负载。在能耗均衡上,PGOSG算法在博弈阶段制定了节点数据转发规则有效地利用了网络资源,均衡了节点能耗,避免了节点间冗余转发。因此,提出的算法能够剔除网络中的冗余链路,降低节点的负载和链路权值,延长网络生存时间。

基于BP神经网络模型时钟同步误差补偿算法

误差补偿是保证水下传感器网络时钟同步精度的一个重要保障,现有研究方法主要采用线性拟合和最小二乘法对时钟同步参数进行误差补偿,但该类方法并未考虑受海流影响时节点移动所导致的时钟同步精度问题.针对此问题,本文提出一种基于BP神经网络模型的时钟同步误差补偿算法.首先采用深海拉格朗日洋流模型描述水下节点运动规律,模拟水下节点运动速度,进而建立时钟同步参数模型,最后构建符合水下环境的BP神经网络时钟同步误差补偿模型,通过定义激励函数,引入正则项因子和补偿性因子避免模型过拟合,建立误差反向传播的BP神经网络模型时钟同步误差补偿算法.仿真实验表明,本文提出的算法与TSHL算法、MU-sync算法、MM-sync算法相比,在时钟同步精度(即时钟同步时间与标准时间的误差)上分别提升了37.42%, 17.29%和21.86%,并且均方误差得到显著降低.

基于加权虚拟力模型的锚节点移动策略的研究

针对现有无线传感器网络(WSN)锚节点移动策略不能有效避免遍历网络空洞区域时引起的移动路径过长、定位精度低等缺点,提出一种基于改进虚拟力模型的无线传感器网络锚节点移动策略。将未知节点的邻居节点数量及其到邻居节点的距离作为自身的密集权重属性,利用未知节点的密集度作为权值来改进传统的虚拟力模型。同时考虑测距误差ε的大小,利用三边测量法分析锚节点的最优分布情况、方向选择、移动步长、回退策略。使用未知节点收到的虚拟信标数量与其到锚节点的距离计算未知节点到锚节点的虚拟力,根据所受虚拟力的大小进行方向选择并进行移动。仿真实验表明,该策略可使锚节点根据未知节点分布的具体情况进行移动,有较高的定位精度,适应性强,成功缩短了锚节点的移动路径,降低了虚拟信标的数量,同时还能够有效避免锚节点进入网络空洞区域,减少了共线虚拟信标节点的数量。

基于云模型的粒子群优化算法在路径规划中的应用

利用罚函数将机器人路径规划有约束优化问题转换为无约束优化问题。利用云模型既有随机性又有稳定倾向性的特性,引入基于云模型理论的自适应参数策略,构造出一种改进的粒子群(PSO)算法,并应用于机器人路径规划问题。在不同的子群采用不同的惯性权重生成方法,有效地平衡了算法的局部和全局搜索能力,提高了种群的多样性和算法的收敛速度。仿真结果对比验证了该算法的可行性和有效性,且实现简单、收敛速度快。

能量消耗均衡的水下传感器网络非均匀分簇算法

为了解决水下传感器网络节点分布不均导致各节点能量消耗不均的问题,提出能量消耗均衡的水下传感器网络非均匀分簇算法(EBUC)。引入节点密集度权重函数,考虑节点剩余能量与密集度权重构建阈值函数,选择候选簇头,通过节点到基站距离和节点密集度权重构建竞争半径函数,选择最终簇头;考虑簇头到基站的距离和簇头剩余能量的通信半径函数,调整簇头的通信半径,对簇头进行等级划分;节点选择通信成本最低的簇头入簇,均衡各簇之间的簇内传输负载。与LEACH、EEUC、UCUBG算法进行对比,验证EBUC算法特性。结果表明:EBUC算法的稳定性和能量消耗均衡性更好,首个死亡节点出现的轮数是LEACH算法的245%、EEUC算法的168%、UCUBG算法的112%,能够有效均衡节点能量消耗,延长网络使用寿命。

一种云模型PID控制器参数整定优化算法

为了解决PID控制器参数整定过程中的优化和复杂性问题,增强PID控制器参数整定的自适应性,结合差异演化算法和粒子群算法,提出一种带有差异演化变异算子的粒子群混合优化算法,利用一维云模型映射器将人的控制经验通过语言原子转换为控制规则器,设计具有自适应功能的云模型控制器;将该优化算法应用于一维云模型PID控制器参数整定与优化,并与传统方法进行仿真比较.结果表明,基于带有差异演化变异算子的粒子群混合优化算法的智能控制器具有简单易行、控制性能良好、自适应性和鲁棒性强的特点,可为云模型控制器参数设计提供参考.

基于新混沌与矩阵卷积运算的彩色图像加密算法

针对彩色图像加密过程中出现的强相关性和高冗余问题,提出基于云模型的Fibonacci混沌系统与矩阵卷积运算的彩色图像加密算法。首先对彩色图像的R、G、B分量拼接图像像素点坐标变换置乱;然后将混沌序列值作为卷积核的输入值与像素值进行矩阵卷积运算,实现像素值置换;再与云模型Fibonacci混沌序列及前相邻像素值进行正反双向2次异或操作生成加密图像。实验分析表明,加密后的图像直方图更加平滑,像素分布均匀,图像相邻像素相关性低,加密图像RGB分量平均水平、垂直和对角相关系数分别为-0.0010,0.0016和0.0031,能够抵抗差分攻击、明文攻击、噪声攻击和剪切攻击等攻击实验,提出的新加密算法具有加密安全性高、抗干扰性高、鲁棒性强等特点。

基于云模型与Fibonacci的混沌伪随机序列发生器设计

结合云模型在精确数值间的随机性和模糊性,以及三阶Fibonacci序列产生速度快、可控参数多的特点,提出了一种将云模型与广义三阶Fibonacci相结合的混沌系统伪随机序列发生器。利用量子Logistic混沌系统产生的混沌序列作为广义三阶Fibonacci函数模型的参数,实现参数的动态随机更替;将云发生器产生的云滴群作为广义三阶Fibonacci函数的变量,再由广义三阶Fibonacci函数与Logistic 映射级联耦合得到广义三阶Fibonacci混沌系统模型,基于此模型设计了一种伪随机序列发生器。实验分析表明,该发生器能快速并行产生混沌伪随机序列,具有结构简单、伪随机性强、分布均匀、相关性小等特征,并且每次产生的混沌伪随机序列都具有独立随机性,无法找到周期规律,从而克服了混沌伪随机序列发生器设计中存在的根本性缺陷。

压缩感知下最短路径的无线网络数据收集算法

针对现有压缩感知(CS)数据收集方法存在能耗高、传输路径冗余等问题,为实现有效数据收集,提出一种基于稀疏随机投影压缩感知下最短路径的无线网络数据收集算法,分析算法能耗优势。引入可变概率将待收集数据分类实现稀疏投影,建立稀疏随机投影压缩感知模型;结合最短路径(Dijkstra)算法提出路由策略建立网络能耗模型;各节点根据自身收集信号强度选择传输概率发送数据,利用Sink节点收集到的数据重构。仿真结果表明,文中算法与对比算法相比,在保证原始数据重构精度的前提下,能够减少数据传输过程中的数据量,均衡网络能耗,达到延长传感器网络寿命的目标。

基于信念状态空间的水声传感器网络MAC协议

为解决由水声传感器网络信道带宽小、传输延迟长等特性引起节点使用信道时出现的时—空不确定性问题,提出一种基于信念状态空间的水声传感器网络MAC协议(BSPMDP-MAC)。该协议将传感器的接收节点时间轴平均划分n个时隙,按照每个节点的链路质量和剩余能量的等级划分传感器发送节点的动作状态信息,接收节点依据信道占用的历史观测和动作信息的联合概率分布,得出传感器发送节点竞争信道使用权的决策策略序列;根据决策策略序列,发送节点在所分配时隙内依次向接收节点发送数据包,根据当前的信念状态和动作,接收节点对信道的占用进行预测,感知下一个周期的信念状态和接入动作。实验仿真结果表明,该协议可以降低数据包冲突率,提高网络吞吐量与数据包传输成功率,从而降低网络的能量开销。

基于边缘检测的颤抖自动补偿精密加工仪的设计

文中设计了一种在精密加工操作中,对操作人员及外界非正常颤抖信号进行检测并自动补偿的微型操作仪。仪器结构精巧,具有可拆卸及更换的加工探头,方便不同精密加工的使用;采用激光干涉仪对精密加工位置信号进行检测,基于经典PID闭环控制和边缘检测原理,对干扰信号进行判断并做出相应补偿措施;采用压电陶瓷微电动机PM的逆向运动自动补偿颤抖产生的误差,从而保证精密加工的可靠性和精确度。实验表明,该微型仪器能自动补偿颤抖干扰信号,精度可达到1μm,对精密加工的精度提高及误差补偿研究有一定借鉴价值。

基于广义三阶Fibonacci混沌系统设计与特性分析

针对现有混沌系统产生的伪随机序列不够均匀、复杂度低、相关性大等问题,提出一种基于广义三阶Fibonacci混沌系统伪随机序列发生器。利用量子Logistic混沌系统产生的混沌序列作为广义三阶Fibonacci函数模型的参数,将Logistic和Fibonacci的联合混沌作为广义三阶Fibonacci函数的变量,由广义三阶Fibonacci函数与Logistic映射级联耦合得到广义三阶Fibonacci混沌系统模型。基于此模型设计一种伪随机序列发生器。实验分析表明,发生器能快速并行产生混沌伪随机序列,并且具有结构简单、伪随机性强、分布均匀、相关性小等特征,克服了混沌伪随机序列发生器设计中存在的根本性缺陷。将该系统应用于图像加密中,可有效隐藏图像信息,拥有好的加密效果。

一种基于区域分裂与合并的势博弈网络拓扑控制算法

现有无线传感器网络拓扑控制算法在传感器节点部署密集或稀疏区域存在网络拓扑链路冗余、个别节点负载过重、瓶颈节点和网络生命周期短等问题。针对这些问题,提出一种基于区域分裂与合并的势博弈网络拓扑控制算法,该算法首先划分目标区域并随机抛洒传感器节点,在每个子区域内进行博弈并选出簇首节点,利用区域分裂与合并思想,在节点密集区域进行分割再博弈,防止部分节点负载过大,在节点稀疏区域利用权重链路进行合并,防止出现瓶颈节点以保障网络连通;然后对所有簇首节点实施二次势博弈生成簇首拓扑结构连接各子区域。仿真结果表明,该算法能够有效缓解节点负载,均衡节点能耗,延长网络生命周期。

嵌套数据下密度核估计的r阶均方相合性

密度核估计是一种具有广泛应用领域的非参数统计方法,在Parzen给出的一个基本引理的基础上,给出嵌套数据结构下密度核估计的r阶均方相合性及一致均方相合性.

基于矢量分解和相位剪切的非对称光学图像加密

结合矢量分解和相位剪切提出一种新的非对称光学图像加密算法,明文经过4个密钥加密得到分布均匀的密文和3个解密密钥。解密密钥在加密过程中产生,不同于加密密钥,实现了非对称加密,增加了系统的安全性。在矢量分解过程中产生的解密密钥与明文关联强,比现有光学非对称加密算法中明文对密文和解密密钥更为敏感,抵御选择明文攻击能力更强,同时也提高了解密密钥的敏感性。相位剪切的引入扩大了密钥空间,增强算法安全性,产生实数密文更便于传输。实验分析表明:该算法密文分布均匀、相邻像素相关性低,解密密钥、明文对解密密钥和密文敏感性高,抵御各种攻击能力强,有更好光学图像加密效果。

具预警状态的两相同部件并联冗余可修复系统可靠度研究

研究了具有预警状态的两相同部件并联冗余可修复系统的可靠度.可修复系统的可靠度是指系统在规定条件下和时间内完成规定功能的概率.利用泛函分析理论及c0半群理论将原系统的偏微分、积分方程组转化成Banach空间中抽象的Cauchy问题,得到系统的瞬态可靠度和稳态可用度;并证明了该系统具有可靠性和零状态可控性.最后利用Maple软件模拟出系统瞬态可靠度和稳态可用度相应的图形.结果表明:数值模拟和数值计算所得的结论和上述理论证明的结果是一致的,从而可以为两相同部件并联等一类可修复系统的最优控制研究提供参考依据.

具有常数收获率的Holling一致Ⅱ类功能反应模型的定性分析

对食饵种群具有密度制约条件,且两种群同时具有常数收获率的HollingⅡ型功能反应模型进行详细讨论,并且定性分析了其平衡点的存在性与唯一性,同时得到了一个极限环不存在的判定条件.

反同态与反商环

为了得到环的反同态基本定理,从而可以更好地讨论环的性质与结构,引入了反商环的概念.利用反商环,反同态等概念给出了环的反同态基本定理,从而得出了一系列与环同态完全相对应的性质,更好的研究了环的性质与结构.

光反射式辊型检测方法的研究与实现

根据辊型检测过程的特点及精度要求,提出了用反射式光纤传感器对辊型进行非接触式光电检测的方法。通过对轧辊表面反射光位置变化的精确测量,将轧辊半径的微小变化放大,并转化为与之有一定放大倍数关系的直线位移量,可实现辊型的高精度非接触式检测。根据检测原理对系统进行了软件仿真,结果表明,该方法可及时获得检测系统辊型的输出信号,并将检测数据以曲线形式自动描绘出辊型曲线。这是一种放大倍数高、成本低、易实现的高精度非接触式辊型检测方法。

基于移动互联网+高校教材建设的几点思考

目前高校多数选用的纸质教材中只有文本图片,内容固定、缺乏直观的素材资源和灵活多样的动态形式,不利于教学活动的开展和课后的进一步学习。并且修订周期长、更新速度慢、内容滞后、难以与时俱进。新兴的数字教材以直观的视、音、图、文等形式实现了教材内容的数字化,多角度、多维度地呈现教材内容,方便学生理解和掌握知识。然而,形象直观的频繁展示会束缚学生空间想象能力和逻辑思维能力的发展。同时,完全电脑学习也会造成学生书写能力下降和用眼过度近视加深。针对此问题,提出基于移动互联网+技术,在传统纸质教材中利用二维识别码与网络数字资源相配合使用的书网互动式教材。使学生既能体会阅读纸质课本那种徜徉于广阔思考和想象空间的愉悦感,也便于深刻理解知识,增强自主探索能力和创新能力。