基于高斯过程回归的Wi-Fi RTT/RSS测距与指纹定位研究

基于往返时间(RTT)测量的智能手机Wi-Fi测距定位受限于室内环境的复杂性,仍面临稳定性差、精度低等问题。利用同步量测的Wi-Fi RTT和信号接收强度(RSS)数据,分别从测距与指纹补偿、测距定位与匹配定位优化等方面开展研究。首先,通过分析RTT测距误差规律,建立了基于高斯过程回归(GPR)的非参数测距误差补偿模型;研究了RSS数据分布,通过拟合Wi-Fi信号路径衰减模型,构建了基于GPR的RSS补偿模型。其次,开发了基于Web端的指纹库生成和指纹定位软件,可支持RSS指纹库、RTT测距指纹库自主建设和RSS/RTT指纹定位。最后,设计了基于GPR补偿的RTT测距定位、RTT指纹定位和Wi-Fi RSS指纹匹配定位算法,并综合分析了3种方法的定位性能。实验结果表明,经过高斯补偿的RTT测距定位、RTT指纹定位和RSS指纹定位的平均精度分别提升了50.81%、52.85%和48.72%,证明了高斯过程回归模型可有效提升Wi-Fi RTT/RSS测距与指纹定位的精度与稳定性。

LEO卫星通信终端的RTT定位技术

低地球轨道(LEO)卫星通信互联网是未来满足万物智联、天空地一体化网络连接的6G移动通信网络重要组成部分。LEO卫星通信终端的移动性管理是LEO卫星网络运行管理的基本功能,而获取卫星终端的位置是实现移动性管理的基础。目前,全球卫星导航系统(GNSS)能够提供比较高的定位精度,但是当GNSS位置服务在受到环境遮蔽、外部干扰时可能失效,因此卫星通信终端需要一种独立于外部GNSS服务的自主定位方案。以未来LEO卫星互联网的通信信号为背景,提出一种基于往返时延(Round Trip Time,RTT)测量的LEO卫星通信终端自主定位体制,对OFDM卫星互联网信号的时延估计算法精度以及定位误差进行了理论计算和数字仿真,获得了本定位方案的均方根误差(RMSE)和几何稀度因子(GDOP),计算结果表明可以实现百米量级的快速定位,满足了移动性管理所需的千米量级位置信息的应用需求。

卷积与长短期记忆网络在火灾源强实时预测中的应用

针对火灾场景中火源位置及强度实时、准确识别困难的问题,利用卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络的算法优势,构建一种火灾源强实时预测模型,该模型通过建筑内温度传感器接收的序列数据,实时、准确地预测火灾场景中的火源位置及强度信息。采用火灾动力学模拟软件(Fire Dynamics Simulator,FDS)模拟火灾场景,获得温度传感器实时接收的序列数据,建立火灾场景数据库,进行火灾场景数据分析并对火灾源强实时预测模型完成训练,通过实例验证该模型的准确性、及时性和鲁棒性。结果表明,该模型能够通过较短长度样本数据实时、准确预测火灾场景中火源位置及强度,预测准确率为99.18%,在温度传感器间隔损坏且损坏率不高于70%时,预测准确率仍可达到95.10%以上。

一种卫星网络中RTT公平性增强算法

为解决卫星网络中由于链路长时延、网络拓扑动态变化等造成的TCP连接RTT不公平性问题,给出了一个卫星网络中RTT不公平性增强方案TCP Riff。TCP Riff中引入了参考连接RTT的概念,通过一个基准RTT,使得异构RTT的TCP连接窗口的增长,继而传输速率的增长独立于连接的RTT,从而获得了很好的RTT公平性。NS仿真实验表明TCPRiff明显地减少对长RTT连接的性能差异,并且,在出现拥塞和链路差错情况下,相对于TCP标准版本具有明显的吞吐量优势,以及良好的公平性和友好性。值得提出的是TCP Riff没有破坏TCP协议端到端的语义,并且与其他TCP增强方案是兼容的。

基于RTT优先位图匹配结合的邻居选择P2P拓扑

为解决随机的拓扑结构P2P流媒体系统中主干网络压力大、启动延迟长和帧丢失率高等问题,提出了一种基于往返时延(RTT)优先位图结合的邻居选择的算法.该算法利用Tracker服务器存储整个网络中所有节点之间的RTT信息和Buffer-Map的位图信息,节点向Tracker服务器发送邻居请求,Tracker服务器根据节点的RTT信息和位图信息及邻居筛选函数为节点生成最佳的邻居列表返回给节点.仿真实验证明:相对于随机的邻居选择算法,该算法有效地降低了节点的启动延迟、播放延迟和帧丢失率.

基于RTT的三维模型标签实时显示技术

针对三维模型标签的显示,分析已有处理的不足,提出一种基于RTT(Render To Texture)的三维模型标签实时显示的解决思路:在三维模型上确定显示标签的目标区域,用RTT相机对标签预渲染到帧缓存中,从帧缓存中提取出二维纹理映射到三维模型上的目标区域,采用OSG(Open Scene Graph)实现对三维模型标签的实时显示,具有良好的真实感。

基于双向路径的RTT算法研究

传统网络中的RTT测量是基于往返路径统计完成的,研究发现在时延敏感网络与QoS需求较高的环境下,这种RTT测量存在一定的局限性。文章分析了有线网络中可以控制组播与无线网络时延敏感网络,提出基于双向路径发现的正反向RTT域值控制算法,在兼容传统TCP协议的基础上,能有效区分网络拥塞与大数据传送引发的"拥塞假象",并对本算法进行了仿真实验;结果表明,本算法在时延敏感的网络环境下能有效地改善网络的QoS。

基于RTT约束的无线网密钥交换技术

针对Aydos无线网密钥交换协议容易受到中间人攻击,协议执行过程中存在不安全性的缺点。基于对RTT约束和ECC点乘时间特性的研究,对Aydos协议的各执行方设置定时器,统计协议完成的时间,并根据预先设定的时间限值来判断协议过程是否遭到中间人攻击,进而判断是否对协议过程进行终止或采取其他有效的解决办法。这种基于RTT约束的无线网密钥交换技术的应用显著地增加了Aydos协议执行的过程中的安全性。

无线异构网络环境中基于拥塞状态区分的TCP Vegas改进算法

在无线网络环境中,TCP Vegas应用时会受到无线信道干扰和噪声的影响,对往返延时(RTT)难以进行准确的估计,导致其性能大幅度降低。结合TCP New Vegas和TCP Vegas A+等的优点提出一种改进算法TCP Vegas-P。该算法针对慢启动过早结束和拥塞避免阶段拥塞出现在反向链路上导致吞吐量下降的问题,以及在与NewReno共存时公平性恶化的问题进行了综合的改进。经仿真实验,改进的算法在无线网络中能够进行比较好的RTT估计,对解决上述Vegas存在的问题达到了良好的效果。

基于单向时延的自适应拥塞控制的研究

对两种基于UDP实时流媒体拥塞控制机制——探讨基于丢包率的控制和基于往返时延(Round-trip Time,RTT)的控制,提出一种在接收端通过单向延时预测拥塞的算法。与前两种拥塞驱动机制相比,单向时延自适应拥塞控制算法(AOWDCC)最大限度地缩短了拥塞反馈时间间隔,拥塞判断的实时性大大增强。采用NS模拟器,对基于丢包率的拥塞控制、基于RTT的拥塞控制和AOWDCC算法的性能进行仿真,验证了AOWDCC的优越性。

新的TCP拥塞控制机制

拥塞控制已成为确保Internet稳定性、鲁棒性的关键因素。针对目前TCP拥塞控制机制中存在的实际问题,提出了一种新的拥塞控制机制,包括COS-Slow-Start和A-AIMD两种改进策略。NS2仿真实验结果表明,该机制能有效地减少分组的丢失、平缓突发流量的冲击,并可增加带宽的有效利用率。

机器人遥操作中的网络传输延迟分析

首先分析了基于Internet的机器人遥操作所面临的网络控制问题,其次提出了对网络传输不确定性延迟问题的解决方案,然后进行了相应的实验,最后分析了该方案的实验结果及得出的结论。

格上具有完全前向安全0轮往返时间密钥交换协议

0-RTT密钥交换协议允许客户端在零往返时间发送加密保护的有效载荷和第一条密钥交换协议消息,具有非交互、可离线等优点。为了降低密钥交换往返时间,基于穿透加密思想提出一种格上0-RTT密钥交换协议。首先利用一次性签名算法和分级身份基密钥封装机制构造可穿透前向保密密钥封装方案,然后使用可穿透前向保密密钥封装方案设计0-RTT密钥交换协议。协议只需客户端对服务器进行单向认证,并且能够有效抵抗量子攻击和重放攻击。与同类协议相比,所提协议具有可穿透的完全前向安全,减少了通信轮数,提高了通信效率。

TCP流带宽公平性研究

为了缓解TCP拥塞控制机制对于往返时间(RTT)较小流的偏向问题,现有方法在网络拥塞程度严重时由于对RTT较大流的过分保护而不能有效地工作.为了解决这一问题,通过引进自适应的思想并结合主动队列机制BLUE提出了改进方法.根据网络的拥塞状况动态调整对RTT较大流的保护程度,随着网络拥塞程度的增大逐渐减小对RTT较大流的保护程度.仿真试验表明,在任何拥塞程度情况下,所提出的机制均能有效地保障TCP流的带宽公平性.

现代医院电梯交通系统的客流分析与配置

电梯是现代医院主要的垂直交通工具,也是现代医院不可缺少的重要组成部分。良好的电梯交通配置是医院垂直交通系统高效运行的必要保证。基于医院电梯交通需求的实例分析,给出了一种医院电梯的交通配置方法。该方法基于电梯交通的统计规律,以电梯运行周期RTT为核心,计算电梯交通系统的5min载客率HC,电梯到达时间间隔INT,平均行程时间AP等多个配置参数,实现了电梯交通的优化配置,并给出了应用实例,为现代医院的电梯交通配置提供了重要的依据。

改进的实时流媒体中流量自适应控制机制

为了提高实时多媒体通信的服务质量,在综合考虑网络延迟和网络抖动对实时流媒体的影响下,定义了基于RTT的综合标志量。在此基础上,提出了一种改进的实时流量自适应控制机制。仿真结果表明,与基于丢包率和仅考虑延迟的RTT算法相比,该机制有效提高了数据流的平稳性和带宽的利用率,有更高的自适应性。

自适应实时信息传输技术的研究

针对电子信息系统中实时信息交换以及传输的要求,提出了一种基于往返延时(RTT)拥塞调度的自适应实时信息传输技术,通过拥塞控制、自适应滑动窗口机制、确认技术以及自适应超时重传方法,实现了可靠、高效、安全的数据传输服务。

伪造IP数据远程检测方法研究

分析了相同跳数情况下往返时延的分布情况,提出建立往返时延与C类IP地址之间的映射关系,综合数据流中的跳数与往返时延参数对IP地址的真实性进行判断,完成对伪造IP地址数据的检测。真实环境下的测试结果显示,该方法可以快速准确地完成对伪造IP数据的识别。

基于自适应滤波的带宽测量方法研究

用自适应滤波（AF）算法替换带宽测量算法NEPRI中固有的往返时间（RTT）值的测量算法，提出了测量网络带宽的AF—NEPRI算法。采用AF-NEPRI算法测量链路可用带宽时，首先数据发送端发送不同速率的探测包，然后采用自适应滤波算法测量数据包的RTT值，通过相邻数据包的RTT差值计算带宽估测参数，最后估测链路可用带宽。采用NS2仿真实验环境进行了验证，结果表明，采用AF-NEPRI算法测量链路可用带宽的结果比呆用NEPRI算法更接近实际的链路可用带宽。由此可见，采用AF-NEPRI算法估测链路可用带宽可取得良好的效果。

自适应Kalman滤波的战术数据链自主时间同步算法

分析了战术数据链自主时间同步机制及各类误差源特性,给出了降低时间同步误差源影响的设计途径。针对复杂物理环境下时钟漂移模型难以准确建立的问题,设计了一种基于自适应Kalman滤波的自主时间同步算法,提高了不利条件下数据链的时间同步性能,实验结果证明了所采用方法的有效性。