无线传感器网络中数据融合节点数目的确定方法研究

数据融合技术作为无线传感器中的一项关键技术,目的是减少节点的传输数据量,减少网络中总能量的消耗。通过对WSN中的数据融合问题分析,融合节点数存在最优值,建立了一个能量消耗模型获得理论最佳融合节点数目,通过仿真分析了融合节点数目的选取对网络性能的影响,模拟仿真得到的最佳数目与理论值基本吻合。

一种基于改进Bayes估计和能量均衡的WSN数据融合节点选取方法

在无线传感器网络数据融合过程中,为了保证数据融合节点本身的可靠性以提高其融合数据的准确性,提出一种基于改进Bayes估计和能量均衡的无线传感器网络数据融合节点选取方法.选取信任值高的节点作为潜在的融合节点,为避免高信任节点多次当选为融合节点从而过早地消耗掉自身的能量,将节点剩余能量作为参数共同考察潜在的融合节点,从而可以在一定程度上达到网络节点能量均衡的效果.仿真实验表明,所提方法能够在降低数据融合节点的平均耗能,提高网络传递的数据正确率等几个方面取得较好的效果.

基于非均匀分布双融合节点的WSN数据融合算法

针对无线传感器网络中层次型融合算法的单跳路由造成网络能量消耗不均衡的问题,提出了一种利用非均匀思想在LEACH(low energy adaptive clustering hierarchy)算法基础上进行改进的混合型融合算法.该算法首先利用LEACH进行分簇和融合节点的选择,融合节点主要用于簇内数据的接收和融合处理.然后基于融合节点到基站距离的不同,非均匀的选择出网内的副融合节点,副融合节点主要用于转发网内融合节点发来的数据.仿真结果显示,该算法综合了平面型融合算法和层次型融合算法的优点,既均衡了网络能量的消耗又有利于网络的扩展,并且算法简单、适应性强.

融合节点群遍历访问仿真算法的智慧云物流控制与管理

传统物流网络很难实现对货物的实时定位追踪,智慧云物流要求管理中心可对区域内物流信息的全时段、全区域定位信息掌控。本研究构建了基于无线传感器网络的智慧云物流实时定位监控系统,物流网络内的传感器以协作方式完成复杂的监测任务。用目标追踪模式和基于遍历仿真算法的目标围捕模式实现对追踪目标的连续、实时监测,提出节点休眠模式降低整个网络的能耗。仿真应用结果表明:在参数k变化的情况下,监测方案精度最高,平均监测误差为2.5米。其节点能耗和目标追踪的连续性均优于传统的ANS方案、GNS方案和Face Track方案。研究创新性地将传感器云运用到物流体系的构建中,提出了可适用于社区电商的物流网络内货物定位实时追踪方法。

基于隐Markov模型的多节点融合决策并发故障诊断

为了能够有效地检测出无线传感器网络中的故障节点,并对故障节点进行准确的诊断,提出一种基于隐Markov模型的多节点融合决策并发故障诊断算法。该算法采用有向图的知识构建网络节点的连接图,通过节点连接图来判定网络节点是否发生了故障,并采用隐Markov模型对故障节点状态进行预测,从而排除由于节点剩余能量不足而导致的误判。而在故障节点的诊断上,考虑到多种故障原因使得诊断方法复杂化,因此采用了多节点融合决策的故障节点诊断方法。该方法采用故障节点与其相邻节点之间同时进行故障验证,具有更低的运算量和准确度。实验仿真表明,该故障诊断方法在节点故障状态的正确划分率、误判率以及算法运行速度上都达到了较好的效果。

基于节点融合分层法的电网并行拓扑分析

随着现代多核和集群技术的快速发展,并行计算设计成为提高计算效率的主流技术之一.对此,提出了一种基于节点融合和分层的并行网络拓扑分析新方法.在电力网络正常运行时,首先利用节点的邻接表进行并行融合,对电网进行静态电气岛拓扑分析,并完成电气岛邻接表的分层;当网络拓扑发生变化后,根据节点所在回路链表的属性及并行深度优先搜索法更新局部网络拓扑和电气岛邻接表.最后,通过MATLAB并行计算工具箱(Parallel Computing Toolbox)对实际电网进行拓扑分析,计算结果验证了本方法的正确性和快速性.

基于LLVM编译器的节点融合优化方法

LLVM是以C++编写的架构编译器的框架系统,支持多后端和交叉编译,用于优化程序的编译时间、链接时间、运行时间和空闲时间。节点融合是一种简单有效的优化方法,其基本思想为将多个节点优化为一个高效的融合节点,减少诸如指令、寄存器、时钟周期和访存等开销,以达到减少程序运行时间,提升访存效率等目的。为了提升LLVM编译器的性能,文中在LLVM编译流程的中间表示阶段和DAG合并阶段、指令选择阶段提出了节点融合优化方法。在国产平台申威处理器下,以CLANG和FLANG为编译器前端,LLVM为编译器后端,基于SPEC CPU2006测试集进行了评估,实验结果表明,节点融合优化有利于提高编译器性能和减少程序运行时间,优化后最大加速比为1.59,平均加速比为1.13。

融合拓扑及业务特性的电力通信网关键节点识别

识别电力通信网中的关键节点并对其进行重点保护,对提高网络整体可靠性有重要意义。在网络拓扑层,计算节点失效后电力通信网自然连通度的变化,得到节点拓扑重要度(NTI)。针对电力通信网业务性能指标要求不同给出了业务重要度的评价方法;融合业务信息与拓扑信息定义了网络加权自然连通度,提出了节点融合重要度(NCI)的概念,以实现电力通信网关键节点的识别。以某地区电力通信网为例,将所提方法与其他传统方法进行仿真对比,实验结果表明所提方法的合理性和有效性。

融合节点群遍历访问仿真算法在智慧云物流库存中的应用

关注库存问题可以有效帮助企业控制成本,提高竞争力,可以避免由于缺货或积压货物造成企业无法正常经营。传统库存管理模式注重对库存分类管理,方便确定订货时间和数量。然而,现实中客户需求会随时发生变化,要求现代智慧云物流要根据一些随机变量来确定库存量、订货时间以及订货批量,因此需要将节点群遍历访问仿真算法融入智慧云物流库存控制与管理中。

基于邻居节点融合的社交网络分解方法

针对传统中心性指标方法忽略节点所在的环结构对网络分解的影响以及基于去环策略方法在去除环结构过程中删除大量非关键节点的问题,提出了基于邻居节点融合的社交网络分解方法。该方法利用邻居节点的融合策略降低了环结构对网络分解的影响,有效减少了非关键节点的删除,同时利用节点放回机制进一步压缩了非关键节点的删除数量。实验结果表明,本文方法能够更加准确地选取网络分解中的关键节点,删除较少的关键节点就能使网络充分分解,并且在不同结构的网络中表现稳定,适应性强。

无线传感器网络邻近节点数据融合调度算法

现有的调度算法存在节点能耗大、数据收集时延长等问题。为此,提出一种能量高效的邻近节点数据融合调度(CNDAS)算法。该算法通过计算竞争集,产生无冲突的调度序列,并为兄弟节点分配连续的传输时隙,从而降低节点状态转换的频率,节省节点能耗。模拟结果表明,当网络规模较大时,CNDAS算法的能量有效性明显优于SCHDL算法。

基于功能链的融合网络功能抗毁性评估

为解决现有作战网络模型抽象度过高、网络功能复杂性研究不够充分的问题,提出了一种针对融合网络的功能抗毁性分析方法。建立作战体系融合复杂网络模型,在单层网路中处理异质、融合的节点;提出新的功能链概念,并基于功能链定义了节点的功能参与度和业务强度;在此基础上,定义功能完整度为网络功能抗毁性测度,对融合网络模型进行抗毁性评估。在抗毁性实验中,采用3类攻击方式对网络进行打击:网络信息完全未知情况下的随机攻击;网络信息不完全已知情况下的蓄意攻击——按节点度攻击;网络信息完全已知情况下的蓄意攻击——按功能重要度攻击和按贪婪规则攻击。实验结果显示:网络对抗随机攻击能力较强,对抗信息不完全已知的蓄意攻击能力稍弱,对抗信息已知的蓄意攻击能力较弱,验证了所提算法合理性。

网络瞄准环境下异步航迹融合策略及融合算法研究

多个网络节点的异步航迹融合是实现网络瞄准作战方式的关键技术之一.本文有效利用各网络节点的异步航迹信息,提高瞄准的精度.首先分析了网络瞄准环境下异步航迹融合的主要方式,在此基础上结合工程实际,提出了3种可适用于网络瞄准的异步航迹融合策略;然后根据最优估计理论,分别给出了不同策略下的异步融合算法与实现步骤;最后通过仿真验证了所提出方法在解决异步航迹融合问题上的有效性,并分析了不同航迹融合周期对系统融合性能的影响.

群智感知中采用节点社会属性的亲密度量化方法

针对群智感知中节点社会关系计算存在的层次关系划分不清、关联因子描述粗糙等问题,提出一种采用社会属性的亲密度量化方法。该方法通过分析影响节点社会关系的多维要素,将节点属性因子划分为静态和动态两个维度。通过构造多维语义分级树和空间索引编码,对节点静态属性进行挖掘和形式化表示。同时,引入交互信息熵,对社会关系的不对称性进行分析和比较,以提高亲密度量化方法的客观性。基于层次分析法实现节点动态属性的二级评判和有效聚合,并通过节点融合度对亲密关系进行二次修正。实验结果表明:与已有方法相比,采用社会属性的亲密度量化方法预测准确率提高了14.67%,该方法能够有效降低群智感知中移动节点的误判概率,提高网络社团识别准确率,为候选服务节点集的选择提供有效依据。

创新创业在中职学校计算机基础课程教学中的融合

中职学校计算机基础课程教学应将创新创业融入到课程教学之中,由此才能为我国未来社会经济发展贡献出一份力量。立足于该相融合的紧迫性及重要节点,将创新创业在中职学校计算机基础课程教学中融合的途径加以探讨,即:课程体系的构建中要引入创新创业元素、课程教学目标要涉猎创新创业能力与素养的培育、课程内容的优化要立足与专业课程的相结合、课程教学模式与教学评价要呈现多元化特征。

基于簇头功能分化的无线传感器网络成簇算法

以LEACH为基础演化而来的各类算法在簇头选举时始终包含有＂随机选择＂的成分,导致无线传感器网络在拓扑结构的优化和能量消耗的均衡上受到限制。从分化簇头功能和优化功能节点选举机制的角度出发,提出一种分化簇头功能的分布式算法,引入功能节点推荐机制,弱化簇头选举中的随机成分,分化簇头功能,将以往簇头管理节点、融合数据、转发信息的三大功能分别由管理节点、融合节点、转发节点3个功能节点来承担。仿真数据表明,提出的分簇算法能有效优化簇内拓扑结构、提高节点能量消耗均衡性,能够延长网络生存周期15%~20%。

多节点融合的半分布DOA定位算法

针对复杂环境下的无线位置定位精度和DOA(Direct of Arrival)算法性能的问题,提出了一种基于多节点融合的半分布DOA定位算法,以多节点融合模型和半分布结构为基础实现多节点融合的半分布无线网络.该算法利用多天线基站方式,采用全方向天线和基础节点通信以及天线阵列技术,估计DOA的平均距离.其主要用于无线信号特征提取,通过改进的DOA定位算法建立混合天线阵列模型,提高目标节点的位置精度并且使HPBW(Antenna Half-power Beam Width)波速宽度得到改善.实验结果表明,该算法在复杂环境下与Chan、Taylor、Fang算法等经典定位算法相比,提高了位置定位精度且角度距离误差和DOA距离误差更小,同时也改善了DOA算法性能.

基于面向对象技术的电力网络拓扑分析新方法

网络拓扑是状态估计的基础 ,同时也是能量管理系统 (EMS)的核心。提出一种面向对象技术的基于节点融合和分级搜索相结合的网络拓扑分析的方法 ,并重点介绍基于面向对象技术的拓扑描述和分级搜索法在这种网络拓扑方法中的应用。根据这种面向对象技术的拓扑描述应用范围界定的分级搜索 ,可以根据节点融合法形成的原始拓扑网络的结果 。

基于分布式IMU的相控阵雷达运动补偿研究

针对相控阵雷达阵面挠曲变形导致天线增益损失增加的问题,提出一种基于分布式惯性测量单元(IMU)的阵元相位误差补偿方法。将多个IMU安装在雷达阵面上,首先进行主、子节点间的相对导航解算及通过多节点信息融合实时重建阵面结构;其次利用阵面结构模型计算出每个阵元相位中心的挠曲位移,并对其进行相应的相位误差补偿;最后通过天线增益损失和雷达方向图函数验证所提算法的有效性。仿真结果表明:经过多节点信息融合后,雷达阵面最大挠曲的相对位置解算均方根误差为4.45 mm,对相控阵雷达运动进行实时补偿后,天线增益损失在0.2 dB以下,经过补偿后波束指向精度明显提高。

基于CIM的配电网拓扑分析

采用CIM建模表示法构建了配电网综合模型,在此基础上提出了一种用节点融合和分级搜索相结合的拓扑分析新方法.根据这种基于CIM的拓扑描述的应用范围界定的分级搜索,可以根据节点融合法所形成的原始拓扑网络的结果,由开关变化的信息情况重新确定网络拓扑结构.实践表明该法具有好的实用价值.