WSNS中基于箱线图的误差自校正定位算法

针对基于接收信号强度指示（RSSI）的无线传感器网络（wSNs）节点定位技术易受环境影响、算法运算量大等问题，提出一种基于箱线图的误差自校正定位算法。该算法采用箱线图法处理测距过程中的异常RSSI值，利用自校正最小二乘法消除测距误差进而实现节点定位。仿真和实验结果表明，该算法可以有效抑制异常RSSI值，显著提高节点定位的准确性和稳定性，而且无需建立复杂的数据传播模型或构造RSSI位置指纹分布图。

Boltzmann-NSGAⅡ算法的NoC映射研究

传统NSGAⅡ算法在解决NoC映射问题时容易出现局部最优和种群多样性的问题。为此,提出一个均衡优化时延模型和一种基于Boltzmann-NSGAⅡ的映射算法,时延模型从宏观链路负载和单个节点排队时延进行优化,映射算法引入Boltzmann机制、多点交叉算子、随机变异算子,以保持种群多样性并提高局部搜索能力。实验结果表明,Boltzmann-NSGAⅡ算法能获得更好的映射效果,最优解集的收敛性和均匀性更好。

地铁车辆车轮轮缘异常磨耗检测中的箱线图算法和改进孤立森林算法

对某地铁列车48个车轮的实测廓形监控数据进行了批量分析,以轮缘磨耗面积变化速率和轮缘根部滚动圆半径差之半变化速率为分析指标,分别采用箱线图算法和改进孤立森林算法进行磨耗异常检测。箱线图算法具备较好的抗干扰能力,可得到对各指标单独检测的客观统计结果;改进孤立森林算法运行效率得到提高。经对比,2种算法得到的磨耗异常检测结论较一致,验证了两种算法的可行性。