节点归属性动态估计的机会网络社区检测策略

为了提高机会网络社区结构检测的合理性和有效性,根据机会网络的特性,提出了一种低开销、分布式动态社区检测策略。根据节点的社会属性,节点动态地估计自身归属性,进而感知对所属社区的归属性,约束标签的传播过程,最终完成机会网络的社区结构检测。并将仿真结果与其他算法进行比较,本机制社区检测准确率相较于HCDA提高大约50%,且具有较强的扩展性,适用于各种复杂的网络场景。     

电气自动化工程控制系统的现状及其发展趋势

随着我国工业化水平的不断提高,电气自动化工程控制系统也得到了迅速的发展。电气自动化工程控制系统能够进一步降低生产成本,提高工业化生产率,使我国工业化生产具有更高的安全性、高效性和可靠性。以此为背景,本文简要介绍了电气自动化工程控制系统的发展现状,并对其未来的发展趋势进行了展望,提出了相关建议。     

一种排队延迟感知的LTE调度机制

长期演进(LTE)系统在分组交换域内承载语音业务,但对延迟和丢包敏感的语音业务服务质量较难得到保证。为此,提出一种排队延迟感知的语音分组调度机制,根据队列长度、信道条件、排队延迟以及业务最大允许延迟来确定用户调度优先级,从而实现用户资源的合理分配。理论分析和仿真结果表明,与VSM调度机制相比,该调度机制在确保时延和系统吞吐量满足要求的前提下,能有效地利用网络资源,降低丢包率,提高用户公平性。     

社会属性感知的边缘计算任务调度策略

边缘计算服务器的负载不均衡将严重影响服务能力,该文提出一种适用于边缘计算场景的任务调度策略(RQ-AIP)。首先,根据服务器的负载分布情况衡量整个网络的负载均衡度,结合强化学习方法为任务匹配合适的边缘服务器,以满足传感器节点任务的资源差异化需求;进而,构造任务时延和终端发射功率的映射关系来满足物理域的约束,结合终端用户社会属性,为任务不断地选择合适的中继终端,通过终端辅助调度的方式实现网络的负载均衡。仿真结果表明,所提出的策略与其他负载均衡策略相比能有效地缓解边缘服务器之间的负载和核心网的流量,降低任务处理时延。     

干电池用炭棒质量的控制

要保证干电池高质量,首先就要全面控制它的各种原材料的规格质量。炭棒为干电池正极组成的一个主要材料。如果仅仅把它看作一个部件是不够的,它不单作为干电池正极集流体和极柱,同时还是干     

联合竞争窗口和发送调整策略优化WLAN性能

IEEE802.11标准中所采用的二进制指数退避机制不能够根据网络当前的碰撞情况有效地使用无线资源,该文提出一种联合竞争窗口和发送时间调整策略,其中自适应竞争窗口方法以被动的方式根据网络当前数据帧碰撞程度快速调整竞争窗口,动态数据包发送时间调整机制使节点能够主动地调节单位时间内注入队列的数据包数量。仿真结果表明,该调整机制能够根据网络状态快速地、自适应地优化节点数据包传输过程中的相关参数,提高无线资源使用率,降低数据包时延。     

能量有效的无线传感器网络协作压缩感知机制

单一的稀疏基无法适应无线传感器网络节点压缩感知过程的复杂性,该文提出一种适用于无线传感器网络的协作压缩感知策略,根据各自的能量消耗状态,节点之间以协作的方式选择稀疏基,进而,通过冗余字典增大数据表示过程中的稀疏度,并有效地增强传输过程的鲁棒性,达到降低能耗的目的。仿真结果表明该文提出的策略能够有效地延长网络生存时间,同时,数据恢复的准确性得到了极大地改善。     

带有带宽感知的自适应转发节点集合建立机制

研究了多点中继(MPR)集合建立机制对移动自组织网络(MANET)性能的影响,提出了一种基于可用带宽感知的集合建立方法,其特点是节点在MPR集合计算过程中自适应地为两跳邻居选择可用带宽较大的中继节点,降低节点拥塞程度,而算法的复杂度与原有算法的复杂度相同.仿真结果表明,虽然MPR集合平均元素数量和广播数据包数量略有增加,但是通过文中提出的转发节点集合建立方法,网络中的分组投递率以及端到端延迟性能得到了明显改善,此外该机制还能够根据网络当前状态实时调整,更加适应状态时变的网络特性.     

面向链路稳定性的MANET路径建立机制

为了适应拓扑动态变化的Ad hoc网络,该文提出了一种面向链路稳定性的路由机制,节点根据少量接收信号强度样本值建立牛顿插值多项式描述连续时间域上的信号强度,进而在不预测节点运动方向和速度等相关参数的情况下估计链路生存时间,按照链路生存时间和跳数两个约束条件,源节点逐跳建立稳定的端到端路径。仿真结果表明,所建立的牛顿插值多项式能够准确地逼近节点随机移动过程中的实际接收信号强度,并且该路由机制能够有效地减少路由重建次数,降低数据包丢弃概率。     

基于半马尔科夫决策过程的虚拟传感网络资源分配策略

针对传统无线传感网络(WSN)中资源部署与特定任务的耦合关系密切,造成较低的资源利用率,进而给资源提供者带来较低的收益问题,根据虚拟传感网络请求(VSNR)的动态变化情况,该文提出虚拟传感网络(VSN)中基于半马尔科夫决策过程(SMDP)的资源分配策略。定义VSN的状态集、行为集、状态转移概率,考虑传感网能量受限以及完成VSNR的时间,给出奖赏函数的表达式,并使用免模型强化学习算法求解特定状态下的行为,从而最大化网络资源提供者的长期收益。数值结果表明,该文的资源分配策略能有效提高传感网资源提供者的收益。