基于动态种群的双重学习粒子群优化算法

粒子群算法的全局勘探能力和局部开发能力的不协调往往会导致算法收敛不精、陷入早熟。针对上述问题,提出了基于动态种群的双重学习粒子群优化算法(DP-DLPSO)。首先将粒子种群划分为勘探子种群和开发子种群,让两个子种群以不同的学习机制引导粒子运动,粒子处于寻优期间时,子群体间无信息交流,如果开发种群陷入局部最优也不会影响到勘探种群的寻优能力;其次,采用动态种群思想,勘探种群将会把好的粒子输送到开发种群中去,增加开发种群中有效解的几率,提高粒子的收敛精度;最后,对开发种群采用高斯扰动策略以提高粒子跳出局部最优的能力。将DP-DLPSO与5个改进粒子群算法进行比较,实验结果表明DP-DLPSO在收敛精度和收敛速度上具有更大的优势。     

服务质量约束下的IP组播通信可靠性评估方法

In order to estimate the reliability performance of multicast communication under multiple constraint conditions, the weight of service rate and the reliability index are defined, accompanying the calculation method. Firstly, according to the Quality of Service requirements, the appropriate routings between the central node and target nodes that meet the requirements are calculated using the iterative method in the weighted internet. Then, the disjoint set of network state and the coefficients of weighted service rate are calculated by decomposition and merge methods. Lastly, the formula for calculating the service rate is obtained based on the disjoint set of network state and the calculation of the reliability index will be completed. The simulation result shows that the reliability of multicast communication can be appropriately reflected by the weight of service rate and the calculation method, which can provide the theoretical basis for the reliability evaluation of multicast communication.     

多约束路由的分层计算方法

针对多约束参数限制下服务质量路由的寻找问题,提出一种分层式计算思想。设想把路由计算方式分为两层,第一层工作是计算源与目的节点间的可达路径集,第二层则是在路径集中寻找满足条件的路由。研究出一种可达路径集计算方法,在此基础上推出了具体的分层式路由计算方法,采用由少到多逐一增加串联链路和节点数量递进方式进行,一旦寻找到满足条件的路由,则给出结果,退出计算。通过算例详细介绍了路径集与路由寻找的计算方法,并论证了路径集算法的正确性,阐明了路由新算法的时间复杂性及诸多优点,提出了适应多约束参数传输的状态信息交换协议改进建议。通过仿真实验验证了路由新算法的正确性,同时也说明新算法完全能够满足实际需要。     

一种多约束服务质量路由算法

下一代网络服务质量要求解决多约束服务质量路由问题.在分析了服务质量路由特点及相关工作的基础上,提出服务质量路由新计算方法.方法基于路径计算,首先计算最少跳路径,然后利用非线性花费函数进行求解并判断约束路径,最后求出优化多约束路径.通过对网络拓扑状态仿真结果表明,该算法能快速求解在多约束条件下优化路径,约束参数扩展性好.     

面向水环境监测的无线传感网络协作波束形成远距离传输优化方法

在无线传感网络技术应用于水环境的自主监测过程中,无线传感网络限制的传输距离成为制约其发展的主要问题之一。针对当前水环境监测及无线传感网络远距离传输存在的问题,提出了基于改进的高斯骨架差分进化的波束合成远距离传输优化方法。首先根据远距离传输要求建立优化模型,该模型不仅考虑接收节点方向协作波束的主瓣增益,还考虑了旁瓣对其他非接收方向的干扰问题;然后提出了改进高斯骨架差分优化方法,该方法在交叉过程中增加对旁瓣幅值的判断,加速了节点功率优化的收敛速度。实验对比和验证分析结果表明,该方法在不同主瓣增益要求条件下最小旁瓣增益性能比典型优化算法提升了6.8%~10.2%,比随机优化方法提升了31.8%~35.4%,不仅能够满足实际要求,而且能够有效减少对其他非接收方向的干扰,为实现水环境监测远距离传输提供了有效的理论和技术支撑。     

可靠性约束下的无线Mesh网络拓扑控制优化方法

为合理规划无线Mesh网络,确保在节约无线资源前提下网络长期可靠地运行,该文定义了无线Mesh网络不同节点之间的归一化相对可靠性约束条件计算公式,建立了网络拓扑控制优化的模型,并配套研究了可靠性约束下拓扑控制的计算方法。该方法把Prim最小生成树方法融入到最大流最小割算法过程中,计算节点间每跳链路距离最短的不相交路径,通过不相交路径数与网络拓扑可靠性的相关性,得到可靠性约束下的拓扑优化。阐述了计算方法的正确性,并给出时间及空间复杂度。通过仿真验证及对比分析,在指定2×sqrt(N)对节点间为4条不相交路径及其他节点间2条不相交路径的可靠性约束条件下,不同网络规模的吞吐量及时延平均性能分别提升15.3%及20.1%,表明了可靠性约束下的拓扑控制方法更加合理性与灵活性,更能满足实际无线网络拓扑控制的要求。     

基于相位同步的脑电信号分类算法研究

脑电同步是脑功能区域整合或绑定的表现.文中将相位同步应用于运动意识想象分类,采用希尔伯变换信号处理方法计算脑电信号瞬时相位值.在合适的时间窗下,选取C3、C4电极与中央区电极进行配对并进行锁相值计算,采用支持向量机进行运动意识想象分类.实验结果表明,采用相位同步方法分类准确率达92.5%.     

能量获取传感网络图像压缩传输的 波束成形节点选择方法

图像监测与传输的高能耗直接影响着传感网络持续监测性能,提高传感网络的传输能效性能具有重要的实际意义。为有效提升图像监测与传输的性能,研究面向图像压缩传输的能量获取传感网络的波束成形节点选择方法。首先根据能量获取的能量预测模型、波束成形的传感网络传输以及图像压缩传输模型,以最小化非目标接收基站的平均旁瓣幅值为优化目标,以节点选择数量为约束条件,建立面向图像传输的波束成形节点选择优化模型。然后提出基于改进蚁群算法(IACO)的图像压缩传输波束成形节点选择算法,提出方法中的启发函数不仅考虑能量获取能量和图像压缩与传输能量,而且在信息素更新公式中也结合剩余能量和非目标接收基站的平均旁瓣性能。通过实验仿真分析,在非目标接收节点的平均旁瓣性能和能量利用率方面,提出的IACO算法都优于标准蚁群算法(ACO)及随机节点算法,有效验证了提出IACO算法有效性。     

能量获取型传感网络技术在水利监测中的应用探讨

由于传统基于电池供电的无线传感网络的能量受限,制约该技术在水利监测方面的大范围应用,而能量获取型无线传感网络技术是实现长期、大范围、持续性信息化监测的关键技术。分析当前水利监测网络架构及发展趋势,阐述水利监测应用面临的新问题,分析能量获取型传感网络技术研究进展,对能量获取型传感网络技术在水利监测中的应用前景进行探讨,得出能量获取型传感网络在监测周期和效用方面较传统传感网络的技术优势,并给出具体的应用需求场景及未来进一步需要研究的技术内容,为其应用部署提供理论参考。     

无线Mesh网络不相交组播路由的构建方法

为有效提高无线Mesh网络组播路由的拓扑容错能力以及资源利用率,首先描述了单棵组播树拓扑容错能力的不足,其次建立了优化模型,最后提出了基于增广不相交路径的不相交组播树构建方法。该方法以无线链路干扰作为链路权重,求解源节点到目的节点以及目的节点之间的不相交路径,通过寻找增广不相交路径来保持各个组播树之间的不相交,最后得到不相交组播树。通过仿真对比分析,提出方法在目的节点数量从3到10的情况下,求解多棵不相交组播树的成功比例平均提升47.13%,而且平均吞吐量和平均时延性能也分别提升4.91%和5.16%,验证了该方法的正确性和有效性。