一种自适应比例系数的TCP拥塞控制策略

互联网业务的快速发展使得网络拥塞日益严重,因此如何减轻网络拥塞也就成为当前研究的热点。针对这一问题,首先叙述了TCP拥塞控制的基本原理及其相关算法;然后对拥塞控制算法进行了详细分析并提出了自适应比例系数的新策略;最后对新策略进行NS2仿真。仿真结果表明,新方法提高了包投递率,降低了端到端时延。     

基于严格可控理论的社交网络信息传播控制方法

社交网络信息传播控制通过在合适的时机选择最佳的控制点,以较小的代价实现对大部分甚至整个网络的信息传播控制。社交网络用户间的弱关系往往具有信息需求互补、行为取向不断同化的特点,使其在信息扩散过程中有着不可忽视甚至爆发式的传播作用。针对这一问题,考虑社交网络强弱关系对信息传播的影响,该文提出一种基于严格可控理论的信息传播控制方法。首先,针对强关系对信息传播的影响,提取用户间的亲密度、权威性以及互动频率3个影响因素,构建强度关系网络。其次,考虑到信息传播中的弱关系特性,对网络中具有潜在价值的弱关系进行识别,并对强度关系网络中的连边权值加以更新。最后,利用严格可控理论找出网络中的驱动节点组,并根据信息传播的特征选取驱动节点集,对信息传播进行控制。实验结果表明,该文所提传播控制方法能对信息传播的促进或抑制进行有效控制,为社交网络信息传播控制提供新的方法和思路。     

MANETs基于QoS的多路径路由协议研究

针对移动Ad Hoc网络拓扑动态变化,链路易于断裂的问题,对路径稳定性、QoS保障以及路由的可靠性进行分析和研究,提出了基于路径稳定性的多路径QoS路由协议MQRS-AODV（Multipath QoS Routing based on path Stability）,该协议通过路径的通信能力水平和能量水平来确定路径的稳定性,选择相对稳定的路径进行数据传输。实验仿真结果表明MQRS-AODV能够提高数据包投递率,减少路由开销、路由发现频率以及平均端到端时延。     

一种基于业务切换的垂直切换判决算法

在下一代异构无线网络环境中,为满足在异构无线网络架构下采用不同切换方式的垂直切换请求,我们提出一种基于业务切换的垂直切换判决算法,并设计了一种基于业务切换的代价函数。通过数学分析和在UMTS,WLAN融合的网络环境下对该方案的切换失败率的仿真分析,证明了该方案在支持终端的移动性、保障用户业务请求满意度以及缓解网络负载压力上相比传统基于代价函数的垂直切换判决算法更具优势。     

环氧改性丙烯酸酯乳液制备工艺的优化

采用预乳化乳液聚合工艺,利用L25(56)正交试验合成稳定的环氧改性丙烯酸酯乳液.研究结果表明,制备环氧改性丙烯酸酯乳液的最佳工艺条件为:复合乳化剂用最4.5％,引发剂用量0.6％,软硬单体配比(质量比)为50∶50,环氧树脂用量10％,交联剂用量2.0％,聚合温度75℃.由红外光谱(FTIR)分析表明,已成功地将环氧树脂接枝共聚到丙烯酸酯分子上,改善了共聚树脂的物理化学性能.     

多电台多信道无线mesh网络路由研究

针对多电台多信道无线mesh网络中AODV-MR路由判据是基于最小跳数,并且缺乏动态的负载均衡机制,不能选择和维护高性能的路由。针对以上不足,考虑无线链路传输速率、包损失率、流干扰以及通信负载,引入多尺度衡量路由判据MOWCETT和动态负载均衡机制,提出一种改进路由协议-OMAR。利用NS2仿真平台,仿真结果表明OMAR路由协议使路由性能得到改善。     

无线传感器网络中覆盖控制算法研究及改进

通过分析经典的无线传感器网络节点调度算法——CPNSS算法,针对其利用率低、能量不均衡的问题,提出了一种高效节能的无线传感器网络覆盖优化算法(ECPNSS),该算法对中心角计算法进行了扩展改进,提高了冗余节点判定效率,同时考虑了网络的连通性,均衡了网络能量。通过对算法的仿真,验证了ECPNSS算法在保持网络初始覆盖的前提下,极大地提高了冗余节点判定效率,降低了网络冗余。     

基于路径稳定性的MANET路由协议研究与改进

由于移动自组织网络的高动态性,使得它的拓扑结构不断发生改变。如果不考虑链路稳定性问题,将不可避免地导致可行路径上链路的经常破裂,使得两节点需要不断的重构路由。提出了基于路径稳定性的MANET路由协议PS-AORP（Path Stability based Ad-hoc On-demand Routing Protocol）,协议在路由建立过程中考虑路径稳定性,通过整条链路上的稳定因子和最小稳定熵值来确定链路稳定性。实验仿真结果表明PS-AORP对网络端到端传输时延、丢包率等网络性能都有较大的提高。     

基于背景字典构造的稀疏表示高光谱目标检测

针对现有基于稀疏表示的目标检测算法采用同心双窗口构建背景字典的过程中,目标像元将会对背景字典产生干扰的问题,提出基于背景字典构造的稀疏表示高光谱目标检测算法.该算法将高光谱图像分解成低秩背景和稀疏目标,引入目标字典作为稀疏目标的先验信息,更好地分离目标和背景,构建纯净背景字典.通过在4个公开高光谱图像数据集上仿真分析,...     

基于强化学习的机器人认知情感交互模型

为增强机器人的认知情感计算能力，依据PAD情感空间建立结合即时反馈和长期趋势的机器人认知情感生成方法，该文提出一种基于强化学习的机器人认知情感交互模型。首先，依据人际交往心理学理论，模拟人类情感生成过程进行类人情感生成，并从中提取相似性、积极性、共情性3个影响因素；其次，利用强化学习的全局统筹特性，建立响应情感状态与上下文长期情感状态之间的关联关系，从而对机器人情感生成过程进行建模；然后，将3个因素纳入模型奖励机制用于交互情感状态评估，实现模型更新并得到最优情感策略；最后，利用所得最优情感策略对应的最优情感状态对机器人情感状态转移概率进行更新，并依据6种基本情感状态在空间中的情感值，将其映射到连续情感空间中得到机器人的最优响应情感值。主客观对比实验表明，该文模型能有效增加机器人情感表达的细腻性、连续性、积极性以及共情性，还能有效降低机器人对外界情感刺激的依赖性，进一步提升和谐友好的人机交互关系。