一种多射频多信道分配算法的研究与仿真

随着无线Mesh网络的发展,在网络中配置节点多射频多信道,提高信道资源的利用率和降低无线干扰,成为扩大网络容量的有效手段.采用了一种基于网络拓扑信息的集中式的多射频多信道分配算法.实现包括信道分配计算、信道分配切换及网络恢复三个阶段.三个阶段依次实现网络的信道干扰最小、确保网络的连通以及节点失败后网络的恢复,并提高网络的容量.仿真结果表明,信道分配算法可以有效地提升网络性能.     

无线Ad hoc网络中基于0-1优化的两步骤资源分配算法

为了解决无线Ad hoc网络中节点性能随节点个数增加而下降的问题,利用多射频多信道技术(MR-MC)进行资源分配以及减少网络干扰量已成为优化无线网络性能的重要技术手段。在此基础上,提出了一种基于0-1规划的网络优化模型和两步骤资源分配算法TBCA&LS(Tree Based Channel Assignment&Link Scheduling)。该算法利用分簇重组网络结构,通过分析相邻链路干扰关系构建0-1优化模型,并在此基础上执行将信道分配和链路调度结合的资源分配算法,减少相邻链路冲突,增加并行传输量,进而达到提升网络吞吐量、优化网络资源分配的目的。最后,在Matlab仿真软件中执行两步骤资源分配算法,实验结果表明,与对比算法CCAS和仅利用信道分配的算法相比,所提算法可以有效优化网络性能。     

一种混合信道分配算法的研究与仿真

为了提高无线网状网络的链路容量,提出一种在网络中配置节点多射频多信道的混合信道分配算法.通过配置默认信道并优化默认信道的使用,该算法基于启发式信道分配策略来减小链路干扰提升链路容量.基于网络物理拓扑,该算法生成简化的网络逻辑拓扑,使得信道分配方案能够结合路由优化网络性能.对信道分配的动态调整,确保了网络容量的实时优化.仿真结果显示,本信道分配算法可以有效地提升网络性能.     

基于CSM优先级的CogWMN联合路由与信道分配策略

认知无线Mesh网络(CogWMN)中的节点可以自主切换通信频率。当节点寻找路由和分配信道时,容易出现信道分配的不均衡化。为了提高非授权频段的利用率,发挥多信道并行传输的优势,提出一种在没有全局控制信道条件下的基于信道统计度量(CSM)优先级的联合路由与信道分配策略,以解决信道分配不均衡化问题,使网络内节点能以较少的跳数接入AP。仿真结果表明,所提策略能提高网络吞吐量和减少网络时延。     

一种多接口多信道VANET动态信道分配算法研究

为了合理地实现多接口多信道车载自组织网络（VANET）车辆节点间通信信道的动态分配,提出了一种基于通信双方车辆节点信道切换队列的动态信道分配算法。定义了车辆节点的射频接口状态,给出了信道的性能因子以及信道切换队列的生成方法,通过综合考虑通信双方车辆节点的射频接口状态和信道切换队列,快速自主地建立通信链路,从而解决了信道公平接入和分配不合理的问题。通过软件仿真比较可以看出,该算法实现了信道的动态分配,减小了平均端到端时延,增加了网络平均吞吐量,显著提高了多接口多信道VANET的网络性能。     

基于能耗量化传导的WSN路由探测算法

为了降低无线传感器网络(WSN)路由节点的能量损耗,提高网络的寿命周期,需要进行路由节点的优化分布设计。传统方法采用CSMA/CA有限竞争的信道分配模型进行WSN的路由探测算法设计,实现能量均衡,在节点规模较大和干扰较强时,节能的能耗开销较大。提出一种基于能耗量化传导的WSN路由探测算法,首先建立WSN的分簇能耗调度模型,以能量控制开销、丢包率、传输时延等为约束参量指标进行路由探测的控制目标函数的构建,然后采用路由冲突协调机制进行能耗量化分配,结合WSN传输信道的能量传导均衡模型实现WSN路由的优化探测和WSN节点的优化部署。仿真结果表明,采用该方法进行WSN路由探测设计时网络的能效较高,传输时延和误码率等参量指标的表现优于传统方法。     

无线Mesh网络中混合信道分配算法研究

根据多射频多信道无线Mesh网络的特点,提出一种基于节点干扰的混合信道分配算法。将节点间的链路分为正向链路和反向链路,通过概率模型分析链路干扰,计算节点间链路的权重,建立带权重的有向网络连接图。根据链路权重为节点固定接口分配信道,减小可切换接口在信道改变过程中引起的网络干扰。扩展的NS2仿真结果表明,该算法能有效降低链路干扰,提高网络吞吐量。     

认知无线Mesh网络中基于干扰模型的信道分配策略*

从信道干扰的角度为认知无线Mesh网络提出一种新的信道分配策略。首先对网络进行分层并按层对节点设置不同的层数权值,以此来选择最佳路径,再利用信道干扰模型来选择最佳信道。新策略有效整合了路由和信道分配过程,通过路由的实现来协助节点的信道分配以获得整个网络的最优化性能。仿真结果表明,新算法相比于无线多信道网络中基于链接的信道分配算法,在时延、吞吐量上有明显的优势。     

无线Mesh网络中多射频多信道MAC机制设计

针对无线Mesh网络中多信道分配问题,提出了一种适用于多射频网络的MAC机制MRMC-MAC.整个机制包含节点默认接收信道分配、可切换主信道集分配、节点通信以及可切换主信道集更新4部分.采用一种基于接收负载的分配算法,将接收负载作为信道分配的优先级参数,保证了接收负载重的节点优先分配到负载较小的信道,而接收负载较轻的节点间可以共享同一个默认接收信道,从而平衡了各个信道间的负载.分析了多射频网络中的多信道的隐终端问题并提出了解决方案.仿真结果表明,使用MRMC-MAC协议能够明显地改进MAC层吞吐量、碰撞次数等性能参数.     

一种联合多信道分配决策的认知Mesh系统数据传输优化算法

在认知Mesh系统进行数据传输的过程中,为了提高数据包投递成功率及网络的吞吐量,减少网络延迟时间,提出一种联合多信道分配决策的认知Mesh系统数据传输优化算法(JCWN)。针对信道的干扰问题,建立了认知Mesh系统的干扰无向图,分析节点链路的网络干扰电平。在节点的路由请求阶段通过提出基于信道干扰电平的路由指标函数,并通过权重阈值来为节点链路分配干扰较小的信道。在路由选择上,联合多路由算法计算每条路由路径的信道干扰程度,为了保障节点传输数据的成功率而选择干扰程度更小的路由。实验仿真结果表明,在数据包投递成功率上,该算法相比POC算法以及基于RL的算法提高了20%以上,在提高网络吞吐量,减少延迟时间上也表现出了更好地效果。     

基于Android平台移动导航定位的研究与设计

随着无线网络技术的发展和Android平台移动智能终端的普及,各具特色的基于位置的服务应用接踵而至。由于全球定位系统GPS应用领域的不断延伸和扩展,传统的LBS仅限于单方位置信息呈现,已不能满足人们日益增长的社交网络需求,实现移动导航定位具有现实的意义,开发基于Android平台的LBS具有巨大潜力。本文提出一种新的LBS应用场景———移动导航定位,并结合Android平台应用程序开发的特点及结合百度Map API,借签C/S软件设计模式设计一款方便实用的移动导航定位应用系统。     

浅谈基于GPS与AGPS的双重定位

由于当前世界LBS（基于位置服务）的长足发展和Android手机用户的日益增加,为使手机的定位功能更加全面,LBS作为手机用户的一项增值业务,需要把GPS（全球卫星定位系统）技术和AGPS（辅助全球卫星定位系统）技术有机的结合起来。该文通过分析当前GPS技术和AGPS技术的优势和不足,以及所造成的对整个定位系统的影响。在这两种技术相结合的基础上去实现一个全新的Android智能手机定位系统,在这个系统下,既保留着GPS定位系统的优势,又通过与AGPS技术的结合,解决了GPS技术的缺陷。该文提出的GPS技术和AGPS技术相结合对整个定位系统都有很好的参考价值。     

Improvement of Kalman filters for WLAN based indoor tracking

Location Based Service (LBS) cannot be realized unless the location of the user is available. For indoor LBS, indoor positioning must be utilized and many researchers have been working on indoor positioning and tracking. For example, Extended Kalman filter (EKF) was exploited in Bluetooth based indoor positioning. Nowadays, WLAN (Wireless Local Area Network) is available virtually everywhere. Thus, WLAN based indoor positioning and tracking is more economical than Bluetooth based ones. This paper proposes a new WLAN based EKF indoor tracking method by extending existing Bluetooth based EKF positioning method. After analyzing the experimental results of it, we modified it to use K-NN method in the measurement stage of it. Then we propose to further improve the accuracy of indoor tracking by adjusting the parameter values referring to the map information. Experimental results comparing our method with other previous methods are discussed.     

可信网络连接中的可信度仿真评估*

可信网络连接(TNC)是对可信平台应用的扩展,也是可信计算机制与网络接入控制机制的结合。针对当前TNC研究中缺乏对网络连接进行定量评估的问题,提出了一种网络连接可信度仿真评估方法。该方法根据网络连接属性与评估值之间存在的非线性映射关系,利用BP网络模型及LM优化算法对网络连接可信度进行评估。仿真结果表明该方法具有较好的预测评估准确率。     

基于图像处理和神经网络的光环境优化控制研究

为了精确定位人体目标区域, 以达到照明节能最优化, 提出了一种改进的Canny算子与数学形态学相结合的图像处理技术, 对室内图像进行边缘检测和噪声处理, 得到含有人体目标的二值化图像, 将得到的二值化人体背影模板的七个Hu不变矩作为LVQ神经网络的输入向量, 训练出能够准确识别出人体背影的网络; 再建立出室内图像特征与人体数量和坐标的匹配模型, 从而根据人体坐标和数量来实现对灯具的优化控制。仿真和实验结果表明, 改进的Canny算子与LVQ神经网络的结合对室内光环境的优化控制具有很好的应用价值。     

基于室内外定位的校园LBS研究

提出基于室内外定位的校园LBS平台总体框架,设计中心平台、移动终端和信息亭结构。给出室内定位系统,研究基于ZigBee的室内无线定位网络的部署原则和方法,建立基于室内外定位的校园LBS平台原型演示验证系统,该系统实现了终端定位、地图查询、三维浏览、导航与导游、跟踪监控、短信通知等功能。     

一种面向室内定位的基站选择优化方法

基于蜂窝网的室内定位由于与通信网络共用基础设施,因此具有覆盖范围广、无需基础设施再投资等突出优点,已成为电信运营商级室内定位的首选,是5G通信领域的研究热点之一。在蜂窝网室内定位场景中,基站的布局将直接影响接收首径的数量、到达时间TOA(Time of Arrivaling)和测量误差等要素,从而影响定位精度。据此,文中提出一种面向室内定位的基站选择优化方法,以减小由于基站布局引入的误差。首先,引入TOA信息去除TDOA定位的虚定位点;其次,针对不同基站选择方案得到的定位结果,利用二次聚类的思想去除孤立点,并根据聚类结果中样本节点数量最多的类确定定位点的位置。实验结果表明,与其他优化方法相比,所提方法的室内定位平均误差降低了15.49%。     

GPS/GLONASS 组合定位在LBS 系统中的应用

研究了GPS和GLONASS之间坐标系统和时间系统的转换关系,结合单系统伪距定位观测方程,推导出组合定位下的伪距观测方程及其求解方法,并编程实现。实验分析表明,GPS/GLONASS组合定位在观测条件不好的情况下,定位精度明显优于单定位系统。应用于LBS系统,将提高LBS的服务质量,推动LBS的发展。     

面向复杂机房环境的室内定位技术应用研究#br#

考虑到机房数据中心运维智能化管理迫切需要精准的室内定位服务,针对机房金属遮挡、电磁辐射和其他机房设备干扰严重的复杂环境以及非视距传播误差显著降低传统室内定位精度问题,提出一种运用最优化理论原理和K最邻近算法的抗非视距传播误差的室内三维三边定位算法,在此基础上设计和开发基于超宽带技术的机房室内定位系统,用于复杂机房环境的室内定位导航。实验证明,该定位系统比Wi-Fi、蓝牙指纹定位具有更高的定位精度,在复杂的机房环境下基于非线性最小二乘法进行目标函数求解的最优化方法与KNN算法相结合的室内定位方案具备较好的定位性能,为机房数据中心运维智能化的位置定位导航服务提供了有效的方法和手段。     

Indoor location based services challenges,requirements and usability of current solutions

Indoor Location Based Services (LBS), such as indoor navigation and tracking, still have to deal with both technical and non-technical challenges. For this reason, they have not yet found a prominent position in people’s everyday lives. Reliability and availability of indoor positioning technologies, the availability of up-to-date indoor maps, and privacy concerns associated with location data are some of the biggest challenges to their development. If these challenges were solved, or at least minimized, there would be more penetration into the user market. This paper studies the requirements of LBS applications, through a survey conducted by the authors, identifies the current challenges of indoor LBS, and reviews the available solutions that address the most important challenge, that of providing seamless indoor/outdoor positioning. The paper also looks at the potential of emerging solutions and the technologies that may help to handle this challenge.