基于事件驱动机制WSN覆盖算法

针对无线传感器网络覆盖方法自身特点以及在覆盖过程中消耗大量传感器节点能量的不足,提出了一种事件驱动机制的覆盖算法。该算法通过事件驱动机制使节点之间完成了状态转换,同时建立了传感器节点与目标节点之间的关联属性,从而有效地减少节点能量的消耗,延长了网络生存周期,优化了网络资源,确保了以最少的节点完成对目标区域的完全覆盖。仿真实验结果表明,该算法中节点能量的消耗与LEACH协议相比降低了7%,验证了该算法的实效性和稳定性。     

改进启发式蚁群算法求解电网规划优化问题

研究了电网规划的优化问题。针对传统电网规划问题在计算过程中,由于物理参数和特定参数取值的广泛性,使得对整个电网网络全局搜索能力较差,收敛速度较慢,易出现陷入局部最优和停滞现象。为了解决上述问题,提出一种改进启发式蚁群算法求解电网线路规划问题。改进算法先建立电网网络体系模型,利用启发式蚁群算法对全局进行搜索,并通过信息素挥发因子的动态参数调节以提高路径的搜索能力和搜索概率,提高了对全局搜索精度,并要求对搜索路径进行求解并反复迭代,对局部更新方式进行重新组合,从而确定了电网网络线路规划问题的最优解。仿真结果表明,在求解过程中可以有效地提高计算精度,加快全局收敛速度,降低了计算的复杂度,增强了电网网络的鲁棒性和稳定性。     

一种异常入侵检测系统误报率抑制方法*

抑制入侵检测系统(IDS)的误报率是提高其检测结果可信性的重要途径。通过分析异常入侵检测系统的误报率问题,提出了基于人工免疫思想,动态构建正常系统轮廓,抑制误报率的方法。建立了自体、抗原、抗体的动态变化模型和演化机制,并进行了仿真实验。结果表明该方法可以有效降低异常入侵检测系统误报率。     

IP网络QoS体系性能的研究

MPLS流量工程通过优化IP网络资源的使用以提高网络性能,同时结合约束路由和面向连接的标记交换路径提供了端到端的QoS保障。在网络上层,DiffServ和MPLS相结合,DiffServ将业务分类、整形、聚合,MPLS再将处理过的数据转换成不同的标签进行转发。在网络底层,MPLS与WDM光网络技术相结合,从而实现更快、更智能的数据传送。     

改进遗传蚁群算法求解优化问题的设计与实现

传统的组合优化蚁群算法在求解优化过程中要消耗大量的时间,极易陷入局部最优解和收敛速度过慢等弊端,同时还会产生大量无用的冗余迭代码,运算效率低;因此,提出一种遗传蚁群优化算法;该算法具备了遗传算法快速搜索全局能力的同时也具备了蚁群算法并行性和正反馈机制;利用遗传算法改变选择算子、交叉算子和变异算子操作来确定路径上信息素的分布,将蚁群算法用于特征选择,采用支持向量机分类器分类性能反馈用于评价特征子集解,并通过对改变信息素的迭代、参数选择和增加对信息素局部更新方式指导特征结点重新组合;仿真实验表明,该算法可以有效提高计算精度,加快收敛速度,优化全局最优解的同时增强了系统的鲁棒性和稳定性。     

LEE白滑粉在印刷胶辊胶料中的应用

ＬＥＥ白滑粉在印刷胶辊胶料中的应用徐志钢，孙泽宇（常熟市唐市工业胶辊厂２１５５４２）苏州南方塑料制品厂开发生产的ＬＥＥ白滑粉（以下简称白滑粉），自然白度好，粒子细腻，手感滑爽，对浅色橡胶制品具有补强、增白双重作用。现将白滑粉在我厂印刷胶辊胶料中的应用...     

传感网中带有可控阈值的优化协同覆盖算法

传统型的无线传感器网络(WSNs)覆盖受限于节点能量和数据冗余,迫使WSNs异常中断.为此,提出一种带有可控阈值的优化协同覆盖算法(OCC-CT).该算法首先确定关注目标节点(FTNs)的位置信息,利用遗传算法(GA)给出了节点路径规划;其次,通过可控阈值参数和变异参数等特性对事件域节点成簇进行优化,使之节点成簇更为均...     

传感网中基于压缩感知的丢包匹配数据收集算法

为了提高传感网中数据重构精度以及降低不可靠链路丢包对压缩感知（Compressive Sensing，CS） 数据收集的影响，本文提出了一种基于压缩感知丢包匹配数据收集算法（Packet Loss Matching Data Gathering Algorithm Based on Compressive Sensing，CS-MDGA）.本文算法通过压缩感知技术构建了全网数据间的"关联效应"，并设计了基于丢包匹配的稀疏观测矩阵（Sparse Observation Matrix Based on Packet Loss Matching，SPLM），证明了该观测矩阵概率趋近于"1"时，满足的等距约束条件（Restricted Isometry Property，RIP），完成了节点间多路径路由数据的可靠交付.仿真实验结果表明，本文算法在链路丢包率为60%情况下，相对重构误差仍小于5%，验证了本文算法不仅具有较高的重构精度，而且还可以有效缓解不可靠链路丢包对CS数据收集的影响.     

液力式惯容器力学性能仿真与试验研究

针对机械式惯容器力学性能受非线性因素影响较为严重的问题,研制了一种液力式惯容器,阐述了液力式惯容器的基本结构及工作原理。在考虑摩擦和流动压力损失的影响下,根据流体力学理论建立了液力式惯容器数学模型,并在Matlab/Simulink环境下进行了惯容器力学性能的仿真,仿真分析了飞轮转动惯量、马达排量、油液实际作用面积以及回流管等效长度对惯容器力学性能的影响,在此基础上,确定了液力式惯容器的主要设计参数。加工了液力式惯容器试验样机,在数控液压伺服激振试验台上进行了液力式惯容器的力学性能试验,试验结果与仿真结果基本吻合,说明所建仿真模型具有较高的精度,为设计开发液力式惯容器提供了重要依据。     

大规模MIMO加权正交匹配追踪信道估计算法

针对大规模多输入多输出系统基站天线数目众多,移动用户很难实时精确完成信道估计等问题。提出了一种加权的正交匹配追踪算法。该算法在每次迭代过程中,计算得到的估计信号值由当前残差信号估计值和迭代之前估计值两部分组合而成;分别对当前残差信号估计值和迭代之前估计值设置不同的权值,以提高信号在低信噪比情况下的估值精度;通过调整不同迭代次数权值大小,可以提升信号在不同信噪比情况下的计算精度。仿真结果表明,在不同的信噪比情况下,该算法都可以获得比标准正交匹配追踪算法更高的估计精度。