A path planning model based on nested regular hexagons using weighted centroid localization

In many wireless sensor network (WSN) applications, the location of a sensor node is crucial for determining where the event or situation of interest occurred. Therefore, localization is one of the critical challenges in WSNs. Mobile anchor node assisted localization (MANAL) is one of the promising solutions for the localization of statically deployed sensors. The main problem in MANAL localization is that the path planning of the mobile anchor (MA) node should be done so that the localization error in the network will be minimal and that all unknown nodes in the network are covered. This paper proposes a new path planning approach called nested hexagons curves (NHexCurves) for MANAL. NHexCurves guarantees that it will receive messages from at least three non-collinear anchors to locate all unknown nodes in the network. The proposed model has compared six different path planning schemes in the literature using weighted centroid localization (WCL). In these comparisons, first of all, localization errors of the models are compared using some statistical concepts. Second, the variation of the localization error according to parameters such as resolution (R) and the standard deviation of noise (σ) is observed. Then, with similar approaches, the standard deviation of errors, localization ratio, scalability performances, and finally, path lengths of the models are examined. The simulation results show that the NHexCurves static path planning model proposed in this study stands out compared to other models with high localization error and localization ratio performance, especially at low resolutions, due to its path design. At the same time, the lowest error values according to σ are obtained with the proposed model among all models considered.     

网络控制系统中不同节点驱动方式的时延研究

在建立网络控制系统模型时,节点驱动方式的不同,对整个系统的实时性、稳定性以及鲁棒性等理论研究产生很大影响;通过分析网络节点在四种驱动方式下的动作时序和数学模型,用MATLAB/TrueTime仿真工具箱仿真测试了不同驱动方式在不同延时条件下所表现的特性:小时延情况下,事件驱动的网络控制系统性能优于时钟驱动的网络控制系统性能,而当网络负荷较重,尤其出现大时延时,采用时钟驱动的网络控制系统配合先进预估控制策略,将会得到较好的系统性能。     

多网络融合的水厂自动化控制系统设计

针对水厂仪表可集成度低和网络兼容性差的缺点,设计了一种多网络融合的水厂自动化控制系统。系统节点选用Microchip公司基于M4K内核的处理器PIC32MX795F512L,使用该芯片内置的多种网络接口与仪表／设备互连,并给出了硬件方案、工业以太／CAN网络冗余算法和异构网络的数据帧协议。该系统网络平台融合了安防等其他...     

基于BBV的有向加权网络模型

在BBV模型基础上,结合方向性和网络演化特性,提出一种有向加权网络模型。引入参数p、q,将节点强度分为入强度和出强度,根据BBV建模思想进行模型择优和演化。理论分析和数值模拟仿真结果表明,该模型的节点出入强度和出入度分布满足幂律指数为[2,3]的幂律分布,且通过调节参数可使平均路径和聚簇系数符合复杂网络特性。     

基于Zigbee的无线粮情监控网络中测量节点的设计

针对传统有线粮情监控系统存在的缺陷,提出"平面分离、上下贯通"的无线粮情监控网络的设计思路,实现了设计目标的基本单元测量杆的功能结构,规划了基于Zigbee的无线粮仓温湿度监控网络.根据节能需求将无线监控网络中的节点分为测量节点和路由节点,完成了测量节点的接口电路和主程序设计,并对测量节点中的关键技术进行了阐述.     

无线传感器网络在电能信息采集中的应用

在介绍电力线载波、RS-485、无线传感网络系统特点的基础上,提出了基于无线传感器网络技术的远程无线用电信息集抄的实现方案。详细讨论了硬件设计、软件设计和网络节点的功耗问题。方案具有高可靠、低成本、易维护、覆盖面积大等特点。系统可以实现自动组网、数据传输,达到无需现场干预实现电能信息管理系统跟电能表之间的信息交互。     

社会网络中紧密度模型分析

针对社会网络中节点的复杂性,以及节点间关系的不确定性,本文采用中心性和凝聚子群对社会网络进行建模分析,并通过MATLAB进行仿真实验验证,从而在复杂的网络中选择出有效的中心节点。通过对节点的管理和利用,实现对整个社会网络管理的科学性,严谨性。通过模型的理论分析,我们可以设想该方法将对社会网络知识的传播,有效信息的发布,社会网络的稳定等起到有的放矢的作用。因而此研究具有良好的实践价值。     

以图频繁集为基础的核心节点发现

结合基于图的关联规则挖掘和双向搜索的策略,产生最大频繁项集,从而提出基于图的最大频繁项集(graph based maximum frequen tset,GBMFS)生成算法。运用此算法,结合社会网络的动态特征,发现社会网络中所存在的团伙的核心成员。最后,在实际系统中对相关的算法进行了验证。     

基于改进GA的救援物资中转网点定位

针对大规模救援物资调运的多目标中转运输网点定位问题,考虑运输费用、中转网点的作业变动费用和运输时间,建立一个救援物资中转运输网点的非线性多目标混合整数规划模型。为有效求解该模型,提出一种基于矩阵编码的遗传算法,利用费用矩阵标杆的寻优导向信息提高遗传变异算子的局部搜索能力,提高全局收敛速度。通过算例分析验证该模型和算法的有效性。     

基于单元树结构的广度优先P2P搜索算法

提出基于单元树结构的广度优先搜索算法UTBFS。将单元树结构生成算法与广度优先算法相结合,阐述UTBFS的实现思路,对其时间复杂度、空间复杂度、可行性、优越性进行分析。实验仿真结果显示,相比于传统的广度优先搜索算法和随机广度优先搜索算法,UTBFS减少了需要转发消息的邻居节点个数和冗余消息,因此性能更优。