【摘 要】
：
6TiSCH（IPv6 over the TSCH mode of IEEE 802.15.4e）通过在IPv6无线传感网络引入时隙信道跳频机制,提高了无线数据传输的可靠性和抗干扰性,推动着无线传感网络迈向高实时性、高可靠性的新台阶。在实际部署过程中,不仅存在着截止时间不同的周期性数据流,还存在突发性的非周期性紧急数据流,设计一个合适的网络调度算法对网络的整体性能尤为重要。但现有6TiSCH网络中
论文部分内容阅读
6TiSCH（IPv6 over the TSCH mode of IEEE 802.15.4e）通过在IPv6无线传感网络引入时隙信道跳频机制,提高了无线数据传输的可靠性和抗干扰性,推动着无线传感网络迈向高实时性、高可靠性的新台阶。在实际部署过程中,不仅存在着截止时间不同的周期性数据流,还存在突发性的非周期性紧急数据流,设计一个合适的网络调度算法对网络的整体性能尤为重要。但现有6TiSCH网络中大多数调度算法仅针对单一的周期性数据流进行调度,更缺乏对突发性紧急数据流的应急处理,从而导致非周期紧急数据流的不能及时交付,造成系统不稳定。鉴于此,本文针对6TiSCH网络中混合型数据流的调度问题进行了研究,主要工作如下:1.研究实现6TiSCH网络数据流调度与聚合的关键技术,包括6TiSCH协议标准、网络协议栈、TSCH机制、6TOP管理层以及无线传感网络的数据聚合技术。2.针对6TiSCH网络中的周期性数据流传输过程中需要满足不同截止时间需求的问题,提出一种根据周期数据流的截止时间和路由构建的集中式调度算法,同时采用数据聚合技术,设计一种6TiSCH网络的无损聚合方法。该调度聚合方法,不但减少了数据量降低传输时延,而且提高了网络利用率。3.针对6TiSCH网络中由于紧急状况触发的非周期紧急数据流需要在极短时间限制内的可靠传输问题,设计出一种非周期数据流抢占分配给周期性数据流时隙的方法。并提出一种增强型微时隙,设计一种基于EB帧结构的时隙抢占帧实现快速广播,并提出一种分布式竞争回复时隙抢占帧机制,备选节点快速响应,实现非周期数据流快速抢占时隙。该方法能够在有限时间内将非周期数据流的快速交付,且实现对周期数据流的影响最小化。4.基于Contiki-NG操作系统为本文设计的调度与聚合方法,以及时隙抢占方法进行试验仿真和验证。利用Cooja仿真平台搭建6TiSCH试验环境,模拟不同类型的数据流并对本文所提出的方法进行测试,最后对测试结果进行分析。实验测试结果表明,针对周期性的数据流,本文提出的集中式调度与聚合方法,不仅能够满足不同截止时间的数据流,还能够降低6TiSCH网络中数据传输量,提高网络利用率;针对非周期的紧急数据流,本文提出的时隙抢占方法,不但能够在极短的时间内将紧急数据流快速的传递到控制器,而且对网络中其他周期性的数据流造成的数据包丢失影响降最低。
其他文献
人体行为识别作为计算机视觉领域热门方向,在许多领域都得到广泛应用,例如智能安防、智能车辆、智能医疗等领域。随着视频多媒体的飞速发展,人体行为视频数量与日俱增,对于视频中信息的提取需要准确高效的算法作为支撑。目前对于人体行为识别领域当中复杂背景及人体差异性带来的干扰,采用骨架序列数据作为行为记录数据,能够有效避免光照、背景等带来的问题。本文以人体骨骼数据作为网络输入,提出基于改进的时空图卷积神经网络
目的 分析2017—2021年宜宾市HIV/AIDS抗病毒治疗耐药情况，为宜宾市科学高效开展艾滋病防治工作提供依据。方法 收集2017—2021年宜宾市抗病毒治疗半年以上的HIV感染者/AIDS病人血浆进行病毒载量检测，对病毒载量≥1 000 cps/ml的样本进行耐药监测，用卡方检验和Logistic回归分析治疗效果、耐药情况和影响因素，以P＜0.05为差异有统计学意义。结果 2017—2021
早发性卵巢功能不全（POI）是女性常见内分泌疾病，具有不可逆性，病因机制复杂，是导致女性生育力低下、月经停发的主要因素。临床强调针对POI应积极进行药物治疗预防，促进症状缓解。近年来，治疗卵巢衰老的药物也层出不穷，但在服药后会发生程度不一的不良反应。因而，相关研究人员将目光转移到了中医药治疗，以期能寻找更好改善POI的解决方案。本文就中医药对POI的作用研究作一综述。
电力系统电磁暂态仿真是对其电磁暂态过程进行模拟的活动,旨在对目标系统进行精细建模并得到各种暂态响应的时域波形,其应用涵盖了电力系统的规划、设计和运行等多个领域。目前,主流的建模方法是手动建模法,即通过仿真软件提供的建模平台,以类似于搭积木的方式将各种模型进行组合和连接,但该方法的建模效率比较低。鉴于此,亟需开展电磁暂态仿真的敏捷建模方法研究。电磁暂态仿真建模的数据通常来源于描述电力系统结构的图像文
行人跟踪是智能监控、智能交通和自动驾驶等领域的关键技术。随着智能监控等领域的不断发展,对行人跟踪提出了新的要求。基于检测的跟踪是目前使用最为广泛的行人跟踪架构之一,而基于检测的跟踪主要由目标检测和数据关联组成。基于关键点热力图的目标检测由于其识别精度较高和运算速度较快,使其广泛应用基于检测的跟踪架构中,但现在基于关键点热力图的目标检测有目标漏检和基于检测的跟踪架构下的数据关联不稳定。因此,对基于关
同步现象作为耦合非线性系统的一种非常重要的集群行为,近几十年来一直受到了国内外学者的广泛关注,其研究成果不断涌现。然而在实际应用中,耦合非线性系统的各个节点在通信过程中存在时间延迟现象,同时节点之间存在合作和竞争关系。目前,对含有竞争关系和时滞的耦合非线性系统的研究还比较少。因此,很有必要对这类系统的同步问题进行研究。本文主要研究具有竞争关系和时滞的耦合非线性系统的牵引双向同步问题,并且将切换系统
根据世卫组织公开的数据表明,罹患肺癌的病患在患癌总人数中占比最大且死亡率颇高。肺结节是肺癌前期表现的特殊症状。对肺结节提早筛查有助于尽早治疗,提高患者的生存几率。传统筛查手段需要借助医生肉眼观察,存在漏诊、误诊等缺点。借助当今学界备受欢迎的深度学习,对肺结节进行检测和分割是一个热门交叉研究方向。本文以肺部计算机断层扫描（Computer Tomography,CT）图像为切入点,利用较为成熟的神经
机械设备作为现代工业重要基础设施,在工业生产中扮演着重要角色。随着服役时间推移,机械设备性能指标将逐步降低,并可能发生缺陷或损坏,甚至诱发安全事故,设备状态识别是保障其安全可靠运行的重要措施。随着机械设备日益呈现大型化、复杂化、智能化趋势,设备状态识别也逐渐步入“大数据、智能化”时代。近年来,深度学习智能识别技术被不断应用于机械设备状态识别任务,然而工程实际中的机械状态监测数据往往存在数据量少、类
多车队列因其安全、节能和高效等优点一直以来是学术界和工业界的研究热点,而间距策略作为队列系统的关键部分,其对车辆队列控制性能的影响不可忽略。在实际应用中,为了提高车辆队列行驶安全和通行效率,队列中的车辆间距需要动态调整以优化车辆队列机动性与灵活性。鉴于此,本文将从车辆队列实际行驶需要出发,首先采用一种更实用有效的可变时距间距策略。然后,基于可变时距间距策略,针对车辆队列在外界干扰和通信延时等不确定