基于节点概率可观性的PMU多目标优化配置

针对相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)的多目标优化配置(multi-objective optimal PMU placement,MOPP)问题,提出一种计及节点概率可观性的MOPP模型。从节点可观的角度,考虑PMU及线路的故障概率,计算节点失去可观性的概率。在进行PMU的优化配置时,同时考虑PMU安装数量最少和各节点失去可观性的平均概率最小2个优化目标,采用基于快速非支配排序策略的多目标生物地理学优化(multi-objective biogeography-based optimization,MOBBO)算法进行求解得到Pareto解集,并利用模糊决策理论得到最优折衷解。IEEE 14和57节点系统的大量仿真结果表明,所提方法可以在MOPP中差异化计及PMU以及支路故障概率的影响,与非支配排序遗传算法相比,MOBBO在求解MOPP模型中能够得到更为逼近Pareto前沿的解,提供更佳的决策参考方案。

基于节点电压概率模型的K-Means台区拓扑优化研究

随着电动汽车等柔性负荷的大规模接入,传统低压配电台区拓扑等值方式难以满足需求.为进一步提高负荷建模和台区拓扑结构优化的准确性,提出了一种基于节点电压概率模型的K-Means台区拓扑优化方法,首先,构建节点电压概率模型;其次,提出基于距离原则的K-Means聚类和基于电压原则的负荷等效算法,对台区负荷进行等效建模;最后,以用户电压偏差指标作为负荷建模的输入数据对某低压台区进行算例仿真.仿真结果表明:所建模型能够较为准确地简化台区拓扑.

攻击图节点概率在网络安全度量的应用研究

信息社会不断发展,为了保障网络信息安全,方便评估网络整体资源安全性,该文提出了一种基于攻击图节点概率的应对措施,这是一种衡量网络安全度的方法。

无线Ad hoc网络中基于节点停留概率的路径压缩

该文提出一种基于节点停留概率的路径压缩算法NSP-PCA。通过计算造成路径变化的节点相对于另一节点传输区域的停留概率,动态预测压缩路径的稳定性,并以此为依据决定压缩操作的优先级。仿真表明,NSP-PCA能有效控制短暂缩减和多次缩减等非正常压缩,在端到端时延,路由开销和包发送率方面均优于SHORT和PCA压缩算法。

自组网MRP移动模型节点的空间概率分布研究

MRP模型是一种具有记忆特性的移动模型;与Ad Hoc网络其它移动模型相比,它在节点移动的稳定性和真实性方面具有显著优势。对MRP模型移动节点的空间概率分布进行了深入研究,得出了一维区域和二维区域上的节点空间概率分布,并进一步总结了概率参数q值和移动步数对节点空间概率分布的影响,最后通过仿真对所得出的模型性质进行了验证。结果表明,移动步数一定,q值越大,节点越趋向于在初始位置周围运动;q值一定,移动步数越大,节点空间分布越均匀。

容迟网络中基于节点间相遇概率的路由算法

容迟网络DTN(Delay Tolerant Network)是物联网中的一种新型的计算机网络,该网络中的源节点和目的节点之间可能并不总是存在完整的端到端的通信链路。DTN间歇连接的特点对设计有效路由算法是巨大的挑战。文章在原有Epidemic和Prophet路由算法的基础上,提出了一种改进的基于节点间相遇概率的路由算法RAEPBN(Routing Algorithm Based on Encounter Probability Between Nodes),并详细介绍了该算法的路由建立过程。仿真结果表明,与现有的Epidemic和Prophet路由算法相比,RAEPBN在投递率、平均时延和网络开销上的性能均最优。

多样入侵下网络攻击图谱中节点受损概率分析

研究网络攻击图谱中节点受损概率准确分析问题。当网络节点受到多样性入侵时,由于攻击方式的差异,不同攻击是否对各网络节点造成伤害无法确定。传统方法需准确掌握不同攻击对节点的损伤,因为多样性入侵的特殊性,导致对网络节点的受损概率分析不准确。提出一种多样性入侵下的网络攻击图谱中节点受损概率分析方法,提取多样性入侵下的网络节点特征,获取攻击节点。确定多样性入侵下的网络攻击路径,采集网络攻击节点特征后,通过质心定位方法,对网络攻击受损节点进行定位,得到网络攻击路径,实现攻击图谱的构建。将已知节点与受损节点的采样样本进行联合统计,得到节点受损的条件概率与联合概率。仿真结果表明,采用改进方法对节点受损概率进行分析,能够有效提高节点受损概率的准确度。

基于节点最优发送概率的EDCA能源优化

通过分析IEEE802.11 EDCA网络中各优先级节点的能源消耗,利用全概率理论建立网络能源利用率和各优先级节点发送概率的关系模型。针对最优化最小竞争窗口设置问题,提出一种基于最大化网络能源利用率求各优先级节点最优发送概率的算法。在保证每类业务Qo S条件下,首先求出在最大化网络能源利用率下的节点最优发送概率,然后根据节点数目和节点最优发送概率来优化最小竞争窗口的大小,实现最优最小竞争窗口设置,从而提高网络能源利用率。仿真结果表明:该算法相对于EDCA在网络能源利用率方面有较好的表现。

启发式规划算法下云边缘节点均衡调度仿真

云边缘节点调度性能过差会加重网络数据处理负担,使移动端用户需求难以得到满足。为了缓解网络云边缘传输压力,提出基于启发式规划算法的云边缘节点调度方法。创建基于云边缘节点的空间域,经过空间域建模的云边缘节点成功弥补了由通讯干扰、链路传输模式不当和数据包丢失所导致的传感器稳定性下降的问题。以云边缘节点空间域为基础,深入探讨不同调度任务对CPU、节点选择概率等因素的约束条件。在约束条件的协助下通过启发式规划算法选择合适的底层算法,实现云边缘节点调度。仿真结果表明,所提方法调度性能强、负载平衡度高。

广域测量系统可观性概率评估及其在PMU优化配置中的应用

针对从可靠性的角度准确快速评估广域测量系统(WAMS)的可观性问题,提出一种基于节点概率可观性的WAMS可观性评估方法。分析了影响节点可观性的因素,并提出虚拟同步相量测量单元(PMU)节点的处理方法有效计及零注入节点对可观性的影响。计及PMU及线路的可用率,计算节点失去可观性的概率。从节点概率可观性的角度评估WAMS的可观性,并分析了其在PMU优化配置中的两种典型应用:一是多组解的优化选取;二是满足WAMS可观性后进一步配置PMU提高系统的可靠性。IEEE 14节点系统及IEEE 57节点系统的仿真结果表明:所提的节点及WAMS可观性评估方法有效、可行,较现有方法具有计算准确、计算量小的优势;在PMU优化配置中应用所提的WAMS可观性评估方法,能够进一步提高WAMS可观的可靠性。

含风力发电的电力系统电压越限概率评估

针对以往含风力发电随机潮流计算的研究中存在的局限性,提出了一种适应于不同风季风速分布的电力系统电压越限概率评估方法。基于对风电机组输出功率概率空间的划分,给出了含多风电机组的系统风电功率输出场景划分方法;通过对系统各场景下的随机潮流计算得到既定场景下节点电压越限概率,从而计算出节点电压越限概率、系统电压越限概率指标和节点群电压越限概率指标。以含风电场的IEEE30系统为算例,给出了四种不同风季条件下,系统电压越限概率指标的仿真计算结果,验证了方法的有效性。

基于组合概率和非稀有事件的硬件木马设计

为了减少硬件木马对可控制性低的节点的依赖,设计了一种对木马植入节点和内部结构进行改进的方法.针对木马插入点,提出了一种从可控制性高的节点中寻找存在低概率组合的节点搜索算法.针对木马内部低概率节点,提出了基于非稀有事件和多节点控制攻击路径的木马模型.在ISCAS-85基准电路上进行实验,对比了基于低概率和基于组合概率的选点方法的木马触发概率,并实现了一个基于所提方法的6输入端的木马设计.实验结果表明,随着触发端口的增多,基于组合概率的木马可以实现与基于低概率节点的木马相当(甚至更低)触发概率的效果,而基于非稀有事件的木马设计可以消除木马内部直接影响木马触发的低概率节点,避免木马被自动测试矢量误触发,提高木马隐蔽性.

贸易网络综合演化模型的研究

根据实地调查结果启示,在综合节点适应度择优连接、节点删除、边的重建与删除的基础上建立了有向加权网络演化综合模型,并对其进行了解析推导,主要以入强度分布指数为研究对象,在节点适应度同质、服从[0,1]分布及服从指数分布时分别进行模型验证。最后分析多种演化机制对于幂律指数的影响,并通过数值仿真分析进行验证。

基于贝叶斯网络的威胁识别

根据威胁识别与贝叶斯网络的特点,提出了基于贝叶斯网络的威胁识别方法。分析了使用贝叶斯网络进行威胁估计表示问题,提出了构建贝叶斯网络进行威胁估计的步骤。最后,给出一个具体的实例,演示了使用贝叶斯网络进行威胁识别的过程,实现了战场态势中蓝方机群对红方战术意图的提前预测。

基于Bezier曲线的移动模型研究

现有的移动模型大多采用简单的、随机的直线运动来描述物体的移动模式,难以描述现实场景下规避障碍物的曲线移动模式。为解决现有移动模型存在的这些问题,提出一种基于Bezier曲线的移动模型。首先从理论上对该模型的应用进行了详细分析,其次提出了曲线场景下的节点概率分布的分析模型和算法,最后从多个场景进行了仿真验证和比较分析。研究结果表明,与典型的Random Waypoint模型相比,该模型不但可描述移动自组网在有障碍物约束的普遍现实应用场景,而且在同样的场景下具有更优的节点概率分布,使移动自组网表现出良好的动态特性,因此可为移动自组网的仿真研究提供现实的应用场景。

基于贝叶斯网络的态势估计研究

作为一种知识表示和进行概率推理的框架,贝叶斯在具有内在不确定性的推理和决策问题中得到了广泛的应用。分析了使用贝叶斯网络进行态势估计知识表示问题,提出了构建贝叶斯网络进行态势估计的步骤,分析了态势估计系统事件的层次。最后,给出一个具体的实例,演示了使用贝叶斯网络进行态势估计的过程。

空地对抗决策中粗糙贝叶斯理论应用

模糊逻辑作为模糊语言描述系统,既可以描述应用系统的定量模型也可以描述其定性模型,粗糙贝叶斯在具有内在不确定性的推理和决策问题中得到了广泛的应用。首先分析了使用粗糙贝叶斯网络进行态势评估知识表示问题;其次提出了构建粗糙贝叶斯网络进行态势评估的步骤;最后给出一个具体的实例,演示了在防空作战战场中使用粗糙贝叶斯网络进行态势评估的过程。

基于Grover搜索思想的无线自组网络路由算法研究

无线自组网络是近年来无线网络研究的热点领域,路由算法设计作为无线自组网络的核心层技术而备受关注。在深入分析已有算法存在的诸多不足的基础上,本文提出了一种基于Grover搜索思想的无线自组网络路由算法。该算法首先分析了Grover算法的原理,给出了适合无线自组网络的概率扩散矩阵和解径矩阵的构造方式,然后在此基础上定义了概率计算公式计算每个节点的概率,通过选择高概率节点进行数据转发,从而减少网络计算量,使得路由尽快收敛。仿真结果表明:相比经典的DSR路由协议,该算法得到的路由跳数性能上接近最短跳数,但是建立路由过程中转发节点个数得以大大降低。

贝叶斯网络在消防系统可靠性分析中的应用

为评估消防系统的可靠性,基于贝叶斯网络分析原理,提出消防系统可靠性的贝叶斯分析方法;根据对消防系统关键部件的故障分析,确定贝叶斯网络节点,并运用多种方法分析节点概率;以自动喷水灭火系统为例,建立自动喷水灭火系统在不同启泵方式下的贝叶斯网络,计算并比较不同的启泵方式下系统的可靠性。研究表明：在低压压力开关常开触点与压力开关常开触点串联组成＂与＂门电路控制启泵的方式下,自动喷水灭火系统的可靠性较高;通过贝叶斯方法研究消防系统的可靠性更为合理,可为消防系统设计提供有益指导。

无线自组织量子通信网络的Grover路由算法研究

介绍了无线量子通信网络的发展和无线量子通信网络中的路由算法.路由度量基于相邻节点间的纠缠量子对数目.结合Grover量子搜索算法,在限定跳数内搜索路由度量最大的路径作为目标解径,以避免量子信道因纠缠量子对的消耗而断开.路径搜索成功后,节点采用两端逼近的方法建立起量子信道,实现从源节点到目的节点的量子态的传递.采用Grover算法的路由搜索保证了成功率,降低了量子通信网络的网络计算量,使路由搜索快速收敛.