【摘 要】
：
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
【机 构】
：
湖南第一师范学院信息科学与工程系,湖南大学软件学院,湖南第一师范学院小教大专部
论文部分内容阅读
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。
其他文献
针对基本粒子群优化算法的早熟收敛问题,提出了一种基于逻辑自映射的变尺度混沌粒子群优化算法。该算法在粒子群优化算法每次寻优结束时,采用逻辑自映射函数产生混沌序列,在已搜索到的精英粒子附近尝试搜索更优解并动态收缩搜索范围,在防止算法过早陷入局部最优的同时提高了算法搜索的精度。仿真结果表明,新算法在寻优成功率和平均最优值方面有很大提高,在求解包括欺骗性函数和高维函数在内的多种函数优化问题方面具有良好的效
分析并行机Job-Shop调度问题的特点并建立其约束满足优化模型,结合约束满足与变邻域搜索技术设计了一个求解该问题的混合优化算法。该算法采用变量排序方法和值排序方法选择变量并赋值,利用回溯和约束传播消解资源冲突,生成初始可行调度,然后应用局部搜索技术增强收敛性,并通过结合问题特点设计的邻域结构的多样性提高求解质量。数据实验表明,提出的算法与其他两种算法相比,具有一定的可行性和有效性。
为了减小共享缓存管理分组交换系统的丢包率和流破坏率,提出了一种基于短包优先的动态阈值共享缓存管理策略（sharing buffer managing strategy of dynamic threshold based o
给出了基于Walsh信号空间分解的序列检测算法,将接收机前端大量的匹配滤波器替换为两个低通滤波器加子区间采样器,有效地降低了CPM解调器前端复杂度,并通过对最小投影距离损失的分析,得出了一个关于接收机使用Walsh信号空间维数所遵循的最低限准则,并通过仿真验证了这个准则是有效的。
对MIMO-OFDM系统中的信道估计进行研究,提出了一种对最大似然(ML)算法的改进。该算法首先采用ML算法获得初始估计值,然后联合检测进行迭代信道估计,充分利用了接收端联合数据检测得到的数据信号信息与信道估计进行信息交互来提高估计性能。仿真结果表明,相对于传统估计方法,这种改进方法能够得到更好的均方误差和误码率性能,尤其是在导频数量较少时,此改进算法的性能提升将更明显。
针对层次分析法中判断矩阵不满足一致性条件时,检验与修正矩阵元素缺少依据,且操作过程繁琐,提出基于初级权重序列方案的层次分析法。该方法保证了思维逻辑的一致性,使距离判断矩阵在构造时简单易行;同时还探讨了初级权重序列方案中距离单位的选取问题,并确定了标准化的度量单位。实例结果表明,改进的AHP能够有效地减少算法的时间复杂度,提高了矩阵一致性判断的精度。
针对信号源噪声污染情形,假设信号和噪声的时频谱不同,提出了一种时频去噪盲源分离方法。该方法以Born-Jordan分布计算混合信号的时频矩阵并将信号的时频分布看做图像,利用广义Hough变换将信号检测转换为在参数空间寻找局部极大值的问题,再运用自项点理论选择合适的时频阵进行对角化,进而估计源信号和混合阵。该方法扩展了盲源分离的限制条件,能有效分离各种非平稳源信号、非独立源信号,且通过把噪声能量扩展
为了解决工程变更传播中难以搜索变更传播路径和难以计算变更程度的问题,以产品特征约束为基础,分析并行设计中的变更传播过程,提出了约束结构树的概念和构建方法,用于表达产品特征约束的拓扑关系;然后对不同类型特征约束的变更传播进行了推理,给出了被影响的特征约束的求解算法;最后以某型号人孔为例说明了变更传播实现机制和方法。实验结果表明,该方法在很大程度上改进了分析变更传播的准确性和有效性。
针对QAPF调度算法存在的吞吐量与公平性矛盾的问题,提出了一种改进的QAPF调度准则(RQAPF)。该准则利用队列门限值降低了队列状态信息对调度准则的影响,保证了用户的公平性,但与QAPF调度准则相比,降低了系统吞吐量。在此基础上提出了具有载波配对的RQAPF调度算法(SubPairRQAPF),仿真表明该算法在满足系统公平性要求的同时能够提高频谱利用率。
针对无线通信中不同协作方式的HARQ能量消耗问题,建立了协作和非协作HARQ过程的状态转移模型,分别分析了非协作传输(单用户链路)和协作传输(如M IMO、M ISO、SIMO及SISO)方式的平均总能量消耗。通过对传输时延和发送能量的联合优化,达到最小化平均总能量消耗的目的,并比较了协作与非协作五种传输方式的总能耗(energy consumption)。仿真结果表明,短距离传输时,非协作传输比