WSN中一种改进的DCCP拥塞控制机制

由于WSN具有链路质量差、数据冗余度高和"多对一"汇聚等特性,使得传统TCP协议的应用受到了挑战。为此,基于数据报传输协议(DCCP)提出一种改进的拥塞控制机制IM_DCCP。IM_DCCP根据误码丢包率来区分链路误码和网络拥塞引发的丢包,同时引入信道繁忙比率来协作进行网络拥塞检测,并针对不同的拥塞等级选择正确的窗口调节策略实施拥塞控制。NS2仿真表明,所提出的机制与其他机制比较,公平性较好,且能有效的降低丢包率、提高网络吞吐量性能。

加速度数据特征在人体行为识别中的应用研究

为提高基于加速度传感器的人体行为识别率,提出2种新的加速度数据特征。一种通过计算加速度矢量与重力方向夹角的小波能量来揭示加速度方向变化的本质,从时频分析的角度区分不同行为;另一种提取加速度数据重排后的关键点连线斜率,突出数据的差异和分布特点。将上述2种特征与常用的6种特征相结合,训练基于支持向量机的多类分类器,对7种日常行为进行识别。检测结果表明,独立检测法和留一交叉检测法对7种行为的平均识别率分别可达92.70%和95.08%。

无线体域网中能量高效且可靠的自适应路由协议

针对无线体域网中因通信链路时变而带来的能量浪费问题,该文提出一种能量高效且可靠的自适应路由协议。该协议在数据传播模型的基础上引入了无线链路质量的计算方法,并将各个链路质量作为隐马尔可夫模型(HMM)的状态观测值进行训练,以此得出最优的路由路径。仿真结果表明,该协议相比于基于预测的安全可靠路由(PSR)协议等已有的预测路由协议,降低了网络的数据丢包率和时延,延长了网络节点的生命周期。

时延受限的移动sink数据收集算法

在实时性要求比较高的应用中,时延要求限制了sink的移动速率与移动轨迹,sink的移动速率限制了节点与sink的通信时间,因此很难兼顾时延要求与数据收集效率。提出一种时延受限的移动sink数据收集算法MSDC,在低能耗缓存区内找到一条sink的最优移动轨迹,在有限的时间限制内利用sink的移动性来提升传感器网络的数据收集性能。仿真结果表明,与已有算法比较,该方案能够提高网络数据采集量,降低能耗,延长网络生命周期。

TISO-OEAR模型的分解递推最小二乘辨识方法

针对输出误差模型参数估计过程中的计算量较大的问题,提出了基于分解的两输入单输出(TISO)输出误差自回归模型(OEAR)的分解递推最小二乘(DRLS)算法.基本的思想是分解TISO系统为3个子系统,并通过递推最小二乘分别辨识每个子系统.DRLS算法是解决大规模系统的计算量大和复杂辨识模型的辨识难题的一种有效的方法.最后通过仿真实例验证和分析了所提出算法的有效性与优越性,并对两种算法的特点进行了总结.