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延迟容忍网络泛指没有稳定端到端传输路径的无线网络,广泛应用于太空网络、乡村网络、移动传感网络、Ad hoc网络等等,具有重要的研究意义.其路由问题极具挑战性,是当前的一个研究热点.本文针对基于区域单元(Cell)移动模型的延迟容忍网络,提出一个基于区域访问概率的路由算法--PROAREA算法.已有的算法主要通过节点间的相遇概率来指导路由决策,而PROAREA算法则通过各节点访问区域单元的概率估算出了节点间数据传输的期望延迟,从而能够直接使用期望延迟来指导路由决策,具有更好的效果.实验结果表明,与延迟容忍网络中的Epidemic算法和PROHET算法相比,PROAREA算法的传输成功率平均提高了15%和6.95%,而平均传输延迟平均降低了46.7%和40.2%. 相似文献
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节点定位是无线传感网络的研究基础,具有重要的研究价值和研究意义.现有定位算法主要分为测距相关的算法(range-based)与测距无关的算法(range-free)两类.前者通常使用未经处理的、包含环境噪声的测距信号,导致其定位稳定性较差;后者常使用节点间的连通性信息,导致其定位精度相对较低.针对该现状,本文提出一种基于模糊处理的节点自适应定位算法(fuzzy localization, FL).FL算法首先收集有关测距信息,然后对测距信息进行模糊化处理,最后采用自适应算法计算节点位置.FL算法对测距信息的模糊化处理,减少了环境噪声对定位的影响,提高了节点定位的稳定性;同时细化了通讯半径内的距离估计,提高了节点的定位精度;且自适应算法能对模糊化过程进行自适应控制,取得有效模糊化参数.实验结果表明,与DV-Hop算法和Spring算法相比,FL算法减少了约31%和6%的定位误差,且定位稳定性较好. 相似文献
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数据收集是无线传感网络研究的关键问题,是诸多无线传感网络应用的基础.降低数据聚集的延迟是数据聚集研究中的重点问题.现有的面向延迟的数据聚集算法,多是通过在树型网络结构上设计无冲突的节点调度算法,来降低数据聚集的延迟,没有考虑到无线网络数据易丢失的特性,不能达到期望的延迟效果.本文针对上述问题,提出一种采用任意播(anycast)方式的机会数据收集算法(OA算法).该算法利用机会传输(opportunistic transmission)的思想,用任意播方式传输数据,通过减少数据聚集中重传数据包的数目,来降低数据聚集的延迟.实验表明,与SPT(Shortest path tree)上的数据聚集延迟相比,该方法的发包数目减少了15%,延迟降低了10%. 相似文献
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信息隐藏技术及其攻击方法 总被引:3,自引:0,他引:3
1 引言近年来,随着数字技术的发展,传统的媒体技术已从模拟化向数字化转变。但数字媒体的易于拷贝和拷贝的保真特性,使版权保护更加困难,从而使数字媒体中隐藏版权信息的研究,成为信息隐藏技术中的数字隐秘术最成功的应用领域。此类技术主要包括两种:水印(Watermark)和指纹(Fingerprint)。它们的区别在于用途不同:水印技术是在数字媒体中嵌入人感官上难以察觉的版权信息,这些信息在数字 相似文献
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PC Cluster实现三维叠前深度偏移并行计算的负载平衡策略 总被引:2,自引:0,他引:2
运用用集群式并行机结构的软硬件特点,进行波动方程三维叠前深度偏移,已成为加速其庞大计算的有效工具。而集群式并行机节点之间的负载平衡,则是制约并行计算算法加速比的关键问题。文中提出运用堆排充算法以动态分配各节点计算任务,并以频率域共炮集波动方程三维叠前深度偏移并行算法为例,展示负载平衡的实现过程,测试结果表明,文中提出的负载平衡并行算法具有良好的加速比及并行效率。 相似文献
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在集中式认知无线电网络中,认知用户终端需要首先接入次基站才能够进行网络通信,而认知无线电网络的特性也决定了,多个用户终端可能会因某主用户的出现或网络环境质量的恶化,而在某一时刻同时发出网络切换请求.他们之间由于缺少协调会造成某些次基站的拥堵以及用户终端的频繁网络切换.提出一种终端群接入网切换网络侧控制算法,通过核心网侧的网络切换控制器来实现次基站的负载均衡及认知终端群的公平切换.通过模拟仿真,我们发现相较于传统切换算法,本算法可以有效地均衡各次基站的负载,极大地提高网络的整体性能. 相似文献
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为了将秘密信息嵌入到特定的载体之中,实现安全、高效的信息传输,以达到安全通信或版权保护等目的,针对中文文本设计了基于字体的信息隐藏算法.分析了文本信息隐藏的研究现状和存在的不足,根据不同的安全和嵌入率的需求,给出了3种对电子文本、打印文本、手写文本等皆适用的秘密信息嵌入算法,并且通过数学推导,对3种嵌入方式的嵌入率和嵌入效率等进行了分析比较.对算法的安全性进行了分析,并给出了增强安全性的手段. 相似文献
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一种密集部署传感器网络的分簇算法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对分簇算法中的重新分簇所带来的高负载问题,提出了一种基于完全图的能量有效的分簇算法(CGCA).系统启动时刻,CGCA把网络划分成多个完全图,每个完全图独立成簇.CGCA利用完全图中节点之间是等价的性质,只是在系统启动的时刻执行分簇算法,而在以后的重新选举簇头阶段,簇头只需要在每个簇的内部节点间进行轮换,而不是像以前的分簇算法需要进行全局性的触发来选举簇头,这使得CGCA的通信和计算负载可以大量减少,它在单个节点的处理复杂度和消息复杂度均为O(1).另外,通过优先选择距离簇头近的节点加入簇内,CGCA不仅减少了簇头和簇内成员的簇内通信能量,而且使得簇头比较均匀地分布在部署区域.仿真实验表明:在节点密集部署的情况下,CGCA产生的消息交换个数远小于HEED分簇算法.最后在簇头均匀分布方面,CGCA也明显优于LEACH分簇算法. 相似文献