三网融合下基于压缩感知的半参考视频质量评估方法研究

针对三网融合条件下的视频质量模型、评估体系和设计方案, 提出了一种基于压缩感知的半参考视频质量评估方法。该算法首先建立视频质量模型, 并通过压缩感知算法获取视频图像的感知系数; 然后利用视频图像的稀疏边缘分布去表征不同图像失真模型的相关性; 最后利用一个信息距离测度测量这些概率分布并进行量化。在标准测试图像库上的实验验证了该算法的有效性和对于不同失真模型的适应性, 特别是更适合于运营商在多屏、多制式、多终端、多分工界面等特点的三网融合复杂环境下的应用。     

异步串行通信的研究与实现

为提高串行通信在实际应用中的抗干扰能力,设计实现一种异步串行通信方法。通信数据采用差分曼彻斯特编码,根据编码特点获取同步时钟来对传输数据进行解码和接收。本文基于FPGA实现了异步串行通信的发送模块、编码模块、解码模块和接收模块,并对该通信方法进行实际测试验证。测试结果表明,本文给出的异步串行通信方法稳定可行。     

基于自组织网的分布式车辆定位终端的设计

通过对车辆自组织网络相关通信技术的研究,提出了一种分布式车辆定位终端的设计与实现方案,该定位终端基于ARM嵌入式设计,整合了802.11通信模块、GPS定位模块以及LCD图形显示模块,可实时获取车辆位置信息并定时广播给周围其他车.每辆车通过802.11通信模块接收其他车信息,在显示屏幕上显示出周围车辆的位置分布情况,并采用本文提出的基于邻居列表的广播消息按需转播算法决定对收到的其他车消息的转播.该终端经实际应用测试,可较好地实现所提出的功能,在安全驾驶方面具有较重要意义.     

基于快速反射镜的自适应控制算法研究

捕获、跟踪和瞄准(ATP)系统是进行高速大容量激光通信的核心,在长距离激光通信中大气等外界扰动产生的光斑抖动严重影响了激光通信终端间的精确对准,大大降低了通信链路的稳定性和通信质量.为抑制光斑抖动造成的影响,提高对目标的跟踪精度,提出一种改进的快速反射镜(FSM)控制方法.分析了自适应控制和常规比例-积分-微分(PID)控制的特点,并论述了结合两种算法进行复合控制的优势,根据李雅普诺夫(Lyapunov)理论提出参考模型自适应PID控制算法,并对常规PID和参考模型自适应PID复合控制算法进行仿真分析和对实际光斑抖动的闭环跟踪实验.实验结果显示:自适应PID控制器获得的超调为2％,上升时间为3 ms,跟踪精度优于2μrad,全面优于常规PID控制算法.与传统PID控制相比,文中提出的控制算法对抑制光斑抖动具有更好的控制效果.     

GSM短信模块开发及其应用

为了扩展监控系统报警方式，对基于GSM短信进行通信的技术进行了研究。基于SIEMENSTC35I核心模块，研制了一种GSM办公终端硬件，可通过电脑控制设备完成普通短信收发。对办公终端的控制方法进行封装，提供了动态链接库和数据库中间件两种二次开发接口。压力测试和实际应用表明，该GSM模块达到400-600条短信／小时的吞吐能力，具有一定的实际使用价值。     

可信赖云计算的通信终端攻击行为识别算法

木马植入等恶意攻击行为给通信终端带来了严重威胁,为此,提出一种可信赖云计算下的通信终端攻击行为识别算法。利用数据采集模块获取通信终端镜像的数据流,通过可信性验证机制将可信任链扩展到云计算环境的虚拟机管理器和通信终端,检测通信终端运行环境的可信性后,攻击行为识别模块采用贝叶斯算法判断数据流是否包含攻击行为,并通过计算攻击行为数据的最大后验概率判断攻击行为所属类别,并将检测结果反映给管理模块,结合速率限制模块限制含有攻击行为的数据流,直到通信终端所受攻击行为结束。实验结果表明：该算法加入可信性动态验证机制能有效提升通信终端访问安全性,并能保证数据在通信终端遭受攻击行为时的顺利传输;不同程度干扰环境下的通信终端攻击行为识别平均绝对百分误差始终低于0.25%。     

基于状态图的测试路径自动生成

提出一种基于状态图的测试路径自动生成算法,该算法从状态图的初始状态到终止状态进行遍历,可以得到一组路径,由该组路径生成的测试用例集可满足状态图的转移覆盖测试准则。根据循环复杂度,对路径集的总长度进行优化,从而减少测试用例数量。实验结果表明,该算法有效可行,在实际应用中能够取得良好的效果。     

车载自组网中基于备用副本回退机制的路由优化算法

针对车载自组网在不良道路环境中通信质量不佳的问题,提出一种路由优化算法。借助车载全球定位系统和电子地图设备获取车辆的速度、移动方向及车辆间的相对位置等信息,计算并选取理论上最可靠的通信路径进行消息传递。当消息传递因外界地形环境阻碍无法顺利进行时,利用备用副本回退机制避开通信障碍区,提高通信可靠性。仿真结果表明,与无线自组网按需平面距离矢量路由协议相比,该算法在数据包投递率、链路断开次数、路由发现频率等方面性能较优,并且能保证车载自组网的通信质量。     

测试成本约束下的测试用例选择寻优

在软件测试实践中,由于受到测试投入时间、投入资金和人力成本的约束,软件测试不可能以无限制投入来获取理想的软件质量。针对测试成本约束下条件下在测试用例集中如何选择测试用例以获取最优软件测试覆盖这样一个具有理论价值和现实意义的问题,提出了综合考虑测试成本、测试用例权重和测试用例相距度三要素的测试用例选择寻优新思路,给出了测试成本约束下测试用例选择寻优问题的形式化描述,提出了基于遗传算法和测试成本约束的测试用例选择寻优算法的两种基本算法,即测试用例权重优先的测试用例选择寻优算法以及集群测试用例优先的测试用例选择寻优算法,并以一个模拟测试用例集合对算法有效性进行了检验,实验结果表明两种测试用例选择寻优算法在测试覆盖效果上均显著优于随机选择算法。     

数据采集终端Web通信服务器嵌入式设计

设计了一种基于嵌入式系统的制造执行系统（MES）采集终端Web通信服务器,采用ARM9平台作为硬件控制器,Linux操作系统和BOA服务器作为软件平台。介绍了Web服务器中BOA的工作原理,给出了BOA服务器参数配置的详细过程,研究了外部应用扩展应用程序与Web服务器进行通信和参数传递的方法,最后对Web服务器与外部扩展之间的通信进行测试仿真,仿真结果表明,BOA在嵌入式web服务器运行正常,数据通信可靠正确,Web服务器实时性好,该终端采集服务器具有实际的运用和推广价值。     

基于HPSO的自适应路由节点优化部署策略

针对无线网络中的路由节点的部署结构冗杂,经济成本高,通信质量差的问题,提出了一种基于优化混合粒子群算法(HPSO)的自适应路由节点部署策略(ADS);以最低部署成本为算法寻优目标,以无线组网节点通信,空间覆盖完整性等特点为限制条件,通过优化HPSO结合ADS,得到应用范围内的最佳的路由节点部署;首先建立无线通信网络路由节点的部署成本模型,部署通信距离关系模型,节点通信负载模型,自由空间损耗模型;依据模型确定算法寻优目标及算法限制条件;然后对HPSO进行优化,加入淘汰机制和多样性补充机制,在不降低算法效率(寻优时间)的基础上提升算法寻优准确度;对于空间相邻的路由节点,设计并采用ADS进行部署,同时优化可视域模型,缩小ADS中可行点集范围,提高下一节点的部署效率;文章方法中的HPSO与遗传算法(GA)算法和人工免疫算法(AIA)分别结合ADS进行对比试验;仿真结果表明,文章方法在保证无线通信网络通信质量的基础上,提升14％～33％算法效率,降低8％～10％的路由节点部署成本.     

车联网D2D通信中最大化频谱资源利用率分配算法

无线通信技术快速发展,终端设备不断增多,为缓解这一现象,提升系统网络容量,针对车联网蜂窝D2D(device to device)通信资源分配问题,提出了一种最大化频谱资源利用率分配算法.该算法以最大化频谱资源利用率为优化目标,在满足车联网通信的基本服务质量(quality of service,QoS)下,通过V2V(vehicle to vehi-cle)和V2P(vehicle to people)共享信道资源来提高频谱资源利用率.首先利用信道状态信息定义的链路增益因子为终端用户找到潜在的通信链路集合;然后证明终端用户复用链路资源时功率分配问题为一个凸优化问题,利用凸优化理论求得最优传输功率;随后求解最优的信道匹配问题,此问题为多对一的加权匹配问题,为降低算法复杂度用KM(Kuhn Munkres)算法来求解.仿真结果表明,所提算法较其他算法能够有效地提升系统吞吐量、提高频谱资源利用率、提升网络性能,优化车联网通信资源分配问题.     

Energy-efficient deployment of Intelligent Mobile sensor networks

Many visions of the future include people immersed in an environment surrounded by sensors and intelligent devices, which use smart infrastructures to improve the quality of life and safety in emergency situations. Ubiquitous communication enables these sensors or intelligent devices to communicate with each other and the user or a decision maker by means of ad hoc wireless networking. Organization and optimization of network resources are essential to provide ubiquitous communication for a longer duration in large-scale networks and are helpful to migrate intelligence from higher and remote levels to lower and local levels. In this paper, distributed energy-efficient deployment algorithms for mobile sensors and intelligent devices that form an Ambient Intelligent network are proposed. These algorithms employ a synergistic combination of cluster structuring and a peer-to-peer deployment scheme. An energy-efficient deployment algorithm based on Voronoi diagrams is also proposed here. Performance of our algorithms is evaluated in terms of coverage, uniformity, and time and distance traveled until the algorithm converges. Our algorithms are shown to exhibit excellent performance.     

电力载波通信动态组网算法的研究

电力载波通信网络的不确定性使得其无法用一般的通信组网方法来组建网络,针对这一问题,设计了一种适用于路径寻优的改进遗传算法,该算法能够快速准确的对全局通信网络进行组网。首先通过遗传算法对所有的通信节点和通信路径进行全局搜索; 当通信节点出现故障时利用遗传算法全局寻优的特性进行通信网络的组网,在组网过程中引入图的遍历算法思想和Dijkstra 算法来克服遗传算法易收敛到局部最优解和处理规模小等缺点; 最后根据小生境技术最优保留原则得到最优的组网结果。Matlab 仿真实验验证了该算法的收敛性和可行性,该算法提高了组网的快速性和准确性,能够满足电力载波通信动态组网的实时性和正确性要求,具有一定的实用价值。     

面向通信负载均衡的轨迹优化技术研究

应急救灾场景下,无人机可以作为应急通信设备搭建应急通信网络;在多无人机构建的应急通信系统中,无人机的负载情况会影响地面用户的通信质量;面向通信负载均衡,对多无人机通信系统中无人机的轨迹优化技术进行了研究;提出了无人机轨迹优化模型,分别设计了基于用户位置和基于无人机负载的虚拟力场计算公式;以虚拟力场为依据,提出了无人机轨迹控制方法,给出了详细无人机运动控制流程;仿真实验验证了算法在无人机轨迹优化的有效性,平衡了无人机之间的用户负载,提高了用户的通信吞吐量.     

A hybrid instance-intensive workflow scheduling method in private cloud environment

Aiming to solve the problem of instance-intensive workflow scheduling in private cloud environment, this paper first formulates a scheduling optimization model considering the communication time between tasks. The objective of this model is to minimize the execution time of all workflow instances. Then, a hybrid scheduling method based on the batch strategy and an improved genetic algorithm termed fragmentation based genetic algorithm is proposed according to the characters of instance-intensive cloud workflow, where task priority dispatching rules are also taken into account. Simulations are conducted to compare the proposed method with the canonical genetic algorithm and two heuristic algorithms. Our simulation results demonstrate that the proposed method can considerably enhance the search efficiency of the genetic algorithm and is able to considerably outperform the compared algorithms, in particular when the number of workflow instances is high and the computational resource available for optimization is limited.

     

面向智慧教室的无线传感网边缘节点智能部署方法

摘 要: 为降低部署后的通信时延,提高智慧教室的数据发送与网络使用效率,提出面向智慧教室的无线传感网边缘节点智能部署方法。以智慧教室场景中良好的通信、最大限度降低部署边缘节点成本为优化目标,构建边缘节点智能部署的目标函数。针对目标函数设定流量约束条件、无线传感网数据流约束条件、节点计算能力约束条件。自适应调整粒子群优化算法的惯性权重、粒子更新速度、Pareto最优解保存策略,设计多目标改进粒子群优化算法求解目标函数,实现面向智慧教室的无线传感网边缘节点智能部署。测试结果表明,该方法的时延较低,网络计算能力较高,保证了智慧教室无线传感网通信和传输质量。     

A hybrid ant colony optimization algorithm for optimal multiuser detection in DS-UWB system

A hybrid ant colony optimization algorithm is proposed by introducing extremal optimization local-search algorithm to the ant colony optimization (ACO) algorithm, and is applied to multiuser detection in direct sequence ultra wideband (DS-UWB) communication system in this paper. ACO algorithms have already successfully been applied to combinatorial optimization; however, as the pheromone accumulates, we may not get a global optimum because it can get stuck in a local minimum resulting in a bad steady state. Extremal optimization (EO) is a recently developed local-search heuristic method and has been successfully applied to a wide variety of optimization problems. Hence in this paper, a hybrid ACO algorithm, named ACO-EO algorithm, is proposed by introducing EO to ACO to improve the local-search ability of the algorithm. The ACO-EO algorithm is applied to multiuser detection in DS-UWB communication system, and via computer simulations it is shown that the proposed hybrid ACO algorithm has much better performance than other ACO algorithms and even equal to the optimal multiuser detector.     

A survey of communication/networking in Smart Grids

Smart Grid is designed to integrate advanced communication/networking technologies into electrical power grids to make them “smarter”. Current situation is that most of the blackouts and voltage sags could be prevented if we have better and faster communication devices and technologies for the electrical grid. In order to make the current electrical power grid a Smart Grid, the design and implementation of a new communication infrastructure for the grid are two important fields of research. However, Smart Grid projects have only been proposed in recent years and only a few proposals for forward-looking requirements and initial research work have been offered in this field. No any systematic reviews of communication/networking in Smart Grids have been conducted yet. Therefore, we conduct a systematic review of communication/networking technologies in Smart Grid in this paper, including communication/networking architecture, different communication technologies that would be employed into this architecture, quality of service (QoS), optimizing utilization of assets, control and management, etc.     

车联网中基于轨迹预测的无人机动态协同优化覆盖算法

针对城市车联网中出现的基站覆盖空洞及局部流量过载等问题,提出了一种基于车辆轨迹预测信息的动态预部署方案。首先,为了训练得到统一的seq2seq-GRU轨迹预测模型,多个携带边缘计算服务器的无人机在分布式联邦学习与区块链的架构下,去除中心聚合节点,采取改进的Raft算法,在每轮训练中根据贡献数据量的大小,选举得到节点来完成参数聚合及模型更新任务。其次,基于模型预测结果,提出了一种改进的虚拟力向导部署算法,通过各虚拟力来引导无人机进行动态地部署以提升车辆的接入率及通信质量。仿真结果表明,提出的训练架构能够加速模型的训练,部署算法在提升车辆接入率的同时提升了车辆与无人机之间的通信质量。