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无线传感器网络时间同步新技术 总被引:8,自引:0,他引:8
时间同步是无线传感器网络的基本中间件之一.最近,许多基于时间信息交换的时间同步协议已被提出.然而,在大规模无线传感器网络中,同步误差随跳距的累积问题和可扩展性需求是传统的时间同步技术面临的主要挑战.为了应对这两个挑战,无线传感器网络的研究者们开始关注古老的萤火虫同步技术和最近才被提出的协作同步技术.直到最近,尤其是在Strogatz和Mirollo模型被提出以后,古老的萤火虫同步技术才在单跳网络内取得了突破性进展.而在多跳网络中,虽然已有大量的实验和仿真,但其收敛性仍有待从理论上进行研究.基于新颖的空间平均而非传统的时间平均的思想,协作同步技术为无线传感器网络时间同步提供了另外一个新的解决方案,尽管目前对其的研究仍停留于仿真阶段.介绍了萤火虫同步技术和协作同步技术的基本思想和目前在无线传感器网络中的研究及应用现状,并探讨了未来可能的研究方向. 相似文献
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基于精细梯度策略的多链路协同数据转发协议 总被引:1,自引:0,他引:1
实验表明,无线传感网的链路存在短时时变特性.链路估计方法对中长时链路变化具有路由指示能力,而对短时变化链路表现不佳.在精细梯度模型下提出一种基于ARQ(automatic repeat-request)的多链路协同转发协议(multi-link cooperative forwarding protocol on fine-grain gradient strategy,简称MCFS),通过单发多收和基于随机同步竞争窗的自举应答算法来消除链路短时变化的影响.通过基于非齐次马尔可夫链的短时时变链路模型上的NS2仿真,实验结果表明:MCFS协议能够有效适应短时链路变化;在可控条件下,具有比基于HOP/PRR的单链路优化协议、分离和缠绕多路径更好的网络抵达率和能量效率;这种性能优势与网络规模和部署密度无关. 相似文献
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无线网络分布式链路调度技术通过发掘无线传输间的复用达到提高吞吐量的目的. 链路调度策略的形成需要节点间公平地交互含有如节点ID、队列长度等信息的短报文,并且这些短报文同步传输,导致信道拥挤.由于存在信道空闲侦听开销,在拥挤信道中频繁后退,以及隐藏终端和暴露终端的问题,传统的CSMA/CA (Carrier sense multiple access with collision avoidance)协议传输性能低下,难以为分布式无线链路调度技术服务. 针对链路调度策略形成期间报文短、信道拥挤以及公平性要求的挑战.提出了一个简单的随机MAC (Media access control)协议DLSOMAC (Distributed link scheduling oriented MAC). DLSOMAC协议没有信道侦听过程,以降低短报文的传输延迟开销;基于分布式息票收集算法,均匀分散传输时刻来降低冲撞概率和提高公平性,以满足分布式链路调度技术对MAC层的需求.用排队论分析了DLSOMAC的报文传输延迟性能.仿真实验表明, 在短报文情况下,无论网络负载轻重与否, DLSOMAC协议的报文传输延迟明显优于CSMA/CA,并且报文越短,性能相对越好.即使在长报文的情况下,当网络负载很重时, DLOSMAC协议也稍优于CSMA/CA协议,适合于为自组织网络的分布式链路调度技术服务. 相似文献
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对某发电公司110kV 101线路PT断线过流II段保护动作,110kV 102线路距离I段保护动作及用于线路保护的110kV I、III段母线PT二次空开偷跳进行分析,查出其原因为110kV I段母线二次电压经#2主变保护装置PT自动切换单元给110kV III段母线二次反充电。经过实际模拟操作,提出整改方案并进行实施,避免了此类保护误动现象的产生。 相似文献
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采用磁过滤阴极真空弧沉积(FCVAD)与磁控溅射(MS)两种技术在玻璃上制备厚度分别为75 nm和165 nm的Glass/Al高反射薄膜,利用Lambda 950分光光度计、扫描电子显微镜、原子力显微镜、附着力测试仪、摩擦试验机和加速老化试验箱分别表征薄膜的反射率、表面形貌、粗糙度、附着力、耐摩擦和耐老化性能,通过薄膜性能评估分析两种技术制备高反射膜性能的差异。结果表明:在双方优化工艺下,FCVAD制备的薄膜表面形貌和附着力优于MS薄膜;FCVAD制备的75 nm和165 nm薄膜反射率比同厚度MS薄膜高出3.3%~4.2%;75 nm厚的薄膜方均根粗糙度明显小于同厚度的MS薄膜;FCVAD制备的75 nm薄膜老化后反射率仅下降1.2%,而MS同厚度薄膜反射率下降了3.3%~4%。说明FCVAD在制备高反射膜方面比磁控溅射更有优势。 相似文献
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介绍了Pro/E一模多腔设计的基本原理与方法,并通过实例说明这些方法的具体应用,指出了它们各自适用的场合. 相似文献
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基于地理位置信息的应用和服务的迅速发展对轨迹数据挖掘提出新的需求和挑战.原始轨迹数据通常是由坐标-时间戳元组构成的有序序列组成,而现有的大多数数据分析算法均要求输入数据位于向量空间中.因此,为了将轨迹数据从变长的坐标-时间戳序列转化定长的向量表示且保持原有的特征,对轨迹数据进行有效的表示是十分重要且必要的一步.传统的轨迹表示方法多是基于人工设计特征,通常仅将轨迹表示作为数据预处理的一部分.随着深度学习的兴起,这种从大规模数据中学习的能力使得基于深度学习的轨迹表示方法相较于传统方法取得了巨大的效果提升,并赋予了轨迹表示更多的可能性.本文对轨迹表示领域中的研究进展进行了全面的总结,将轨迹表示按照研究对象的不同尺度归纳为对轨迹单元的表示和对整条轨迹的表示两大类别,并在每种类别下对不同原理的方法进行了对比分析.其中重点分析了基于轨迹点表示的关键方法,也对近年来广泛使用的基于神经网络的轨迹表示的研究成果做了系统的归类.此外本文介绍了基于轨迹表示的关键应用,最后对轨迹表示领域的未来研究方向进行了展望. 相似文献
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酸化废水固化处理实验研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对酸化废水COD去除处理难度较高的特点,提出对酸化废水进行固化处理。通过固化实验研究;得出了固化处理配方。即水泥基固化配方为水泥35%(ω),石灰10%(ω),粉煤灰20%(ω);石灰基固化配方为石灰35%(ω),水泥15%(ω),粉煤灰10%(ω,下同)。实验结果表明,酸化废水经固化处理后,固化物稳定性好,固化产物浸出液中COD和重金属铬离子的含量都达到了国家标准要求。 相似文献
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