基于梯度化邻居节点信息的传感器网络节点距离测量

针对无线传感器网络中节点间接距离测量精度问题,提出一种改进的节点距离测量算法DV-GNN,分析了算法的理论基础,给出了算法的实现步骤.DV-GNN算法以节点的梯度化邻居节点信息作为彼此识别的依据以提高距离测量的分辨率,将分辨率从节点有效通信半径提高到节点间距.与DV-hop算法相比,保留了其低成本、低开销的优点,却极大地提高了节点距离测量精度.理论分析及仿真结果表明,该算法在节点密集分布的无线传感器网络中具有很好的效果.     

最小跳数路由无线传感器网络中的路由数估计

分析了最小跳数路由无线传感器网络的运行特点,对重复路由数进行了估算,找出了影响重复路由数的因素,给出了控制策略。理论分析及仿真结果进一步揭示了基于最小跳数路由无线传感器网络的行为特征,对自适应控制网络中的重复路由数具有很好的指导意义。     

基于梯度化邻居节点信息的传感器网络性能优化*

由于路由控制粒度粗,传统最小跳数路由无线传感器网络模型MHR存在数据汇聚可靠性差和能量有效性低等问题,需进一步完善。为改善传统MHR网络的性能,提出一种高效可靠的最小跳数路由无线传感器网络模型MHR-ER,在MHR网络的基础上,通过提取网络梯度化邻居节点信息作为路由精细化控制的依据,通过限制最小跳数梯度场梯度层次宽度以保证数据汇聚的高可靠性,通过限制数据分组的各跳转发节点数以提高数据汇聚的能量有效性。理论分析和仿真结果表明,与MHR网络相比,MHR-ER网络具有极高的数据汇聚可靠性和较好的能量有效性,有利于推动最小跳数路由无线传感器网络的实际应用。     

最小跳数路由无线传感器网络仿真研究

为提高最小跳数路由(MHR)无线传感器网络的综合性能,通过仿真分析,揭示了传统最小跳数路由无线传感器网络存在的缺陷,极低开销地提取了改进传统最小跳数路由网络所需的相关信息,并讨论了可能的改进策略,给出了改进前后的性能比较.理论分析和仿真结果表明,利用廉价提取的网络行为特征信息对传统的最小跳数路由无线传感器网络进行改进,能提高网络的可靠性、能源有效性以及其综合性能.     

《解析算法的程序实现》教学设计

●教材分析《解析算法的程序实现》是浙江教育出版社出版的《算法与程序设计》第五章第二节的内容。根据教材的整体内容和《浙江省普通高中新课程实验信息技术学科教学指导意见》,再结合我     

最小跳数路由无线传感器网络中的节点距离测量

无线传感器网络中的间接距离测量是一种性价比极高的距离测量方法,但目前测量精度还有待进一步提高。根据最小跳数路由无线传感器网络的行为特征,提出了一种基于最小跳数路由及其路由重复数的节点距离测量算法,与DV-hop算法相比,借助路由重复数较大地提高了距离测量精度。理论分析及仿真结果表明,该算法在节点密集分布的无线传感器网络中具有很好的效果。     

Windows DNA和工作流技术支持的电子政务系统实现研究

在windows DNA三层构架技术中,结合COM组件和工作流技术,实现电子政务管理系统,可以最大限度地满足政府部门管理系统的健壮、稳定、可扩展和安全的要求,具有一定的实用价值。     

泛在互联车辆传感器网络体系结构研究

针对车辆传感器网络的特点,提出一种基于分簇定向扩散与智能路由的泛在互联车辆传感器网络体系结构。该体系结构充分利用车辆传感器网络节点的多途径联网功能以及自组网能力．利用分簇定向扩散机制形成无线自组网与传统网络相结合的混合逻辑拓扑结构HLT—C＆DD,通过节点的智能路由功能为网络中的数据汇聚提供智能分流途径。理论分析和仿真结果表明,该体系结构能提高泛在互联车辆传感器网络的综合性能。     

基于神经网络的传感器网络数据汇聚模型研究

由于定向扩散路由无线传感器网络中的数据重复传送,导致数据融合困难,制约实际应用。针对定向扩散路由传感器网络特点,提出基于定向扩散和神经网络的无线传感器网络数据汇聚模型DAM-DD&NN。借助有导师学习的BP神经网络提高感知数据的精确性、降低感知数据的时间空间冗余度;借助无导师学习的神经网络降低数据传送过程中的冗余度。理论分析和仿真结果表明, DAM-DD&NN模型能提高网络的综合性能。     

最小跳数路由无线传感器网络行为特征研究

在无线传感器网络（WSN）中，一般借助消息的重复传送来提高网络的可靠性，但消息的重复传送会劣化网络的其他性能，为解决这一矛盾，有必要弄清具体网络运行时的特点。通过理论分析及仿真验证，揭示了最小跳数路由无线传感器网络的行为特征，找出了影响网络中消息重复传送程度的因素及其影响规律，为最小跳数路由无线传感器网络中消息重复传送程度的保证与控制提供了理论指导。