一种竞争窗口自适应的多媒体传感器网络MAC协议

由于多媒体传感器网络需要实时传输视频、声音和图像等信息,适用于传统无线传感器网络的MAC协议已经不能满足要求。本文针对多媒体传感器网络数据复杂的特性,设计了一种通过改变竞争窗口大小来适应各种流量类型的MAC协议,满足了不同流量类型的QoS需求。最后,针对不同数据类型在时延以及网络吞吐量两个方面做了仿真实验,并且和T-MAC协议在网络能量消耗方面进行了比较。结果表明,新提出的协议在此方面优于T-MAC协议。

窗口竞争性自适应重加权采样策略的近红外特征变量选择方法

通过消除光谱中的冗余信息变量,挑选出代表样品性质的特征变量代替全谱建立定量模型,可以提高近红外分析结果的准确性。基于进化论中适者生存原理的竞争性自适应重加权采样(CARS)算法因具有计算速度快、筛选得到的特征波长少等优点,在近红外特征变量筛选方面得到了广泛的应用。然而该方法在计算过程中容易出现校正集和验证集结果不一致情况。这是因为算法过于强调校正集交叉验证结果,且并未考虑相邻变量之间的协同作用。为了建立更加稳健的变量筛选方法,通过结合"窗口"以及CARS算法的优势,提出了一种基于窗口竞争性自适应重加权采样(WCARS)策略的近红外特征变量筛选方法,并将其应用于复杂植物样品近红外光谱与其化学成分含量之间的建模分析。采用WCARS方法可以实现准确定量分析,且通过与竞争性自适应重加权采样(CARS)方法结果相比较, WCARS方法得到的校正集和预测集结果一致,在一定程度上减少了过拟合问题的出现。该策略能有效增强特征变量选择的稳健性,提高了定量模型的可信度,具有一定的应用价值。

有效提高WLAN吞吐量的数据帧发送策略

设计合理的数据帧发送策略能够提高无线资源利用率。分析了退避机制对系统归一化吞吐量的影响情况,提出一种简单、有效的数据帧发送策略,其中主要包括主动的动态数据帧发送时间调整机制和被动的自适应竞争窗口调整方法,前者能够主动地调节单位时间内注入队列的数据帧数量,后者以被动的方式根据网络当前数据帧碰撞程度快速调整竞争窗口。仿真结果表明,提出的调整机制能够根据网络状态快速地、自适应地优化节点数据分组传输过程中的相关参数,使得网络吞吐量提高接近30%,有效地改善了无线资源使用率。

MIL-STD-188-220C中R-NAD算法的研究与仿真

MIL-STD-188-220C协议MAC层提供了5种网络接入延迟算法,文章对其中的随机网络接入延迟(R-NAD)算法进行了研究、建模仿真,找到了影响网络性能的关键参数,提出了基于自适应竞争窗口的R-NAD。仿真试验结果表明,该算法提高了网络吞吐量,减小了端到端延迟。

WCARS-ISPA火焰光谱特征选择的转炉炼钢终点预测

对转炉炼钢终点的实时精准控制能够有效提高钢铁产出的质量,炉口火焰光谱在炼钢不同时期的变化明显,对其进行分析处理并与机器学习方法相结合可有效用于炼钢终点的实时控制。针对炉口火焰光谱数据量大、现有方法对光谱特征提取在可信度和实时性上不足的缺陷,提出一种基于窗口竞争性自适应重加权采样(WCARS)结合迭代式连续投影算法(ISPA)的光谱特征波长选择方法,该方法在有效解决模型过拟合问题的同时,能够降低高维数据计算的复杂度。将火焰光谱数据沿波长方向进行窗口划分后,使用CARS进行计算选出特征窗口波段,再将迭代式选择与传统连续投影算法相结合,通过重复迭代精选出特征波长,在此基础上使用支持向量机回归(SVR)建立炼钢终点碳含量预测模型。实验采集363组炼钢后期的炉口火焰光谱数据作为样本,并对其进行Savitzky-Golay平滑预处理。使用WCARS-ISPA算法从全光谱数据中选出10个特征波长作为SVR模型的输入,碳含量为模型输出,Kennard-stone算法对训练集和测试集进行划分,选择碳含量的平均预测误差、预测误差在±2%以内的命中率以及运行30次的平均时间作为模型评价指标。实验结果显示,模型的平均碳含量预测误差为1.4132%,命中率高达90.63%,运行时间为0.019679 s。与使用全光谱和WCARS-ISPA,CARS-SPA,WCARS和SPA四种不同特征选择方法选出的特征波长建模得到的结果进行对比,基于WCARS-ISPA方法选出的特征波长建立的终点碳含量预测模型误差最小、命中率最高。提出一种新的炉口火焰光谱特征波长提取方法,使用窗口竞争性自适应重加权采样结合迭代式连续投影算法选取特征波长,并在此基础上建立转炉炼钢终点碳含量预测模型,实验结果表明,该方法能够有效提取火焰光谱特征,所建模型能够对转炉炼钢终点进行准确预测,满足工业生产的实时控制要求,为实际生产提供可靠帮助。

一种服务区分的多媒体传感器网络MAC协议

为在资源受限的无线传感器网络中传输具有不同业务要求的多媒体信息,提出一种基于服务质量感知和优先级的无线多媒体传感器网络MAC协议——QA-MAC。协议通过有效的服务区分机制,对不同优先级的数据流采用不同的自适应竞争窗口调节方法和占空比调整方法,以保障不同优先级业务的实时传输要求。仿真实验结果表明,与S-MAC协议相比,QA-MAC协议在网络延迟性和数据包传输率方面都有明显提高,随着网络负载的增大,数据包传输率平均可以提高30%以上,能够较好地满足无线多媒体传感器网络应用的需求。

基于近红外光谱的鲜味物质与鲜味强度检测

对近红外光谱(NIRS)分析技术结合化学计量学方法定量检测混合溶液中鲜味物质浓度及其鲜味强度的可行性进行探讨。以谷氨酸钠与肌苷酸二钠所构成的鲜味物质混合溶液为研究对象,获取不同鲜味强度的样本并采集其近红外光谱数据。基于偏最小二乘回归法结合竞争性自适应移动窗口区间组合(CMIC)新算法,以及多种常用变量优化算法分别建立混合溶液中鲜味物质浓度和混合溶液鲜味强度的检测模型。实验结果表明,最优的混合溶液中鲜味物质浓度和混合溶液鲜味强度检测模型均是基于CMIC算法建立的简化模型,预测决定系数分别为0.8886、0.9182和0.8097。因此,NIRS分析技术结合化学计量学方法可应用于定量检测混合溶液中鲜味物质浓度及其鲜味强度。