基于数据块优先级的无线多跳Mesh网络数据分发算法

为了解决当前无线多跳Mesh网络数据分发算法大都使用Mesh-Pull分发策略,导致其传输性能较弱,以及较大的数据分发时延的不足,设计了基于数据块优先级的无线多跳Mesh网络数据分发算法。首先,基于Mesh-Pull方法,考虑其吞吐量与时延的干扰作用,定义了最优化择取机制,并引入数据块的优先级,确定网络中的待传输数据块的请求排序,并通过评估Mesh网络的带宽和SNR值,寻找出最优邻居节点。实验数据显示,与当前Mesh-Pull数据分发算法相比,该算法具有更低的网络时延与更高的吞吐量。

计算数据中心的动态数据聚集算法研究

目前,计算数据中心设计动态数据聚集算法,通过仿真实验进行验证分析,表明动态数据聚集算法能够保障计算数据中心的服务质量,提高计算机设备稳定性,提升计算机数据中心的服务质量,并且还可以在不同时段动态分配数据使用,实现有效的聚集数据分配模式,从而确保系统计算存储节点可以轮流运转,提升计算机数据中心区域温控设备的精度,充分利用计算数据中心资源,满足用户的实际服务需求,降低计算数据中心系统动态数据分配能耗。

基于6LOWPAN的智能家电监测与控制系统设计与实现

系统以Android智能手机为操作终端,IP网络为传输介质,使用STM32F107微处理器和集成射频功能在内的STM32W108微处理器构建嵌入式网关,网关通过网络物理芯片DP83848传输操作终端的控制或查询命令,利用6LOWPAN技术传输无线传感网络的无线数据包,实现对家电终端的远程监测和控制功能。该系统解决传统家居传感器节点与互联网信息融合的问题,实验测试结果表明,系统设计合理,具有良好的可行性,有一定的应用价值和前景。

无线自组织网络中“效果异常”问题的分析和解决

使用NS仿真软件,仿真分析了采用IEEE 802.11b DCF作为信道接入协议的无线自组织网络的效果异常问题。通过"修改传输数据帧长度"和"修改竞争窗口大小",对效果异常问题的缓解情况进行仿真。仿真结果证明了两种解决方案的有效性。