无线传感器网络传输可靠性计算

无线传感器网络是由传感器节点和汇聚节点组成的以数据为中心的无线网络.汇聚节点根据一个或多个源节点传送的采集数据对事件进行监测和判断,而数据传输的可靠性直接影响到监测和判断的准确性.在无线传感器网络中,一方面,网络拓扑结构是动态变化的,数据传输的可靠性与网络拓扑结构有关;另一方面,网络中的传感器节点是能最受限的,因此传输的可靠性还与节点的能昔密切相关-针对无线传感器网络的特点,给出了无线传感器网络的传输可靠性概念,提出一种传输可靠性度量,分别在有数据融合和无数据融合两种情况下,对网络节点的能耗情况进行了分析,获得r网络节点正常工作的概率随时间的变化关系,并导出数学表达式,用于计算节点所产生的数据包成功传输给汇聚节点的概率,从而获得了求整个网络传输可靠性的计算方法.     

面向云服务的网络参数建模与定量分析

网络作为云服务向终端用户交付的载体,其性能对云服务质量起着至关重要的作用.基于网络微积分理论提出一种面向云服务的网络参数模型,得到云服务交付过程中端到端时延和数据积压上界的定量数学解析式.用于分析云服务类型、网络服务速率、流量分配方式以及路径数对端到端时延和数据积压上界的影响.数值实验结果表明所提出的网络参数建模分析方法在云服务交付时能够为用户提供性能保障,验证了模型和解析式的有效性.     

几何随机图大连通分支覆盖面积及其在传感器网络中的应用

随机网络中的大连通分支能体现一个网络的连通情况,是几何随机图研究的-个热点,具有重要的理论意义和应用价值.本文利用渗流理论,研究了几何随机图大连通分支覆盖面积所具有的性质,并将理论结果应用到大型无线传感器网络中,研究了无线传感器网络覆盖的性质.研究结果表明,对于节点服从泊松分布的大型无线传感器网络,其大连通分支覆盖区域大小与总区域大小的比值趋于-个常数,且并估计出了2维空间中没有被大连通分支所覆盖的连通区域(本文称为空洞)的大小.这些结果为衡量无线传感器网络性能提供了理论基础,对实际布网和网络优化等具有一定的指导意义.     

基于ZigBee的工业控制网络模型

将无线传感器网络技术成功应用于工业自动化,建立了基于ZigBee的工业控制网络模型,并成功应用于生产线的工业控制中.     

节点失效下全端可靠性的上界

推广了A bdu llah K onak and A lice E.Sm ith提出的方法,在链路和节点均不可靠的条件下,给出了全端可靠性上界的估算公式,利用该公式估算上界简洁方便,精度高.具有实用价值.     

供应链网络可靠性的多层Bayes估计模型

对供应链网络可靠性进行界定和分析,以节点企业间的协同为基础,得到可靠度计算模型,以此为依据采集实证样本无失效运行的数据.根据供应链网络可靠性统计特性,建立一种多层Bayes估计方法,应用于样本可靠性评估中.在估计失效率的基础上,对供应链网络可靠度进行估计,对仿真结果进行分析,显示多层Bayes估计方法应用效果较好,精确度高,反映了参数不确定性对供应链网络可靠性的影响,能够较好地解决依据无失效数据判定供应链网络可靠性水平的问题.     

基于能量变化的无线传感器网络覆盖算法

设计了一种基于能量变化的无线传感器网络覆盖算法.通常网络节点连接的通信范围应该大于两倍的感应范围,但这将导致网络能耗的增加.提出的算法采用最少数量的节点来解决传感器网络的覆盖率和网络的连通性问题.测量结果表明,提出的覆盖算法可以满足传感器节点的通信范围小于两倍的感应范围.这将降低传感器网络的能量损耗.算法通过使用不同能量水平的活跃节点来降低能量损耗,并且可以延长系统的使用寿命.     

无线传感器网络孤立点数目的近似分布

利用微积分计算和Brun's筛法,得到了部署在在单位正方形区域上服从均匀分布n个传感器节点构成的无线安全传感器网络孤立点数目的近似分布.我们证明了对于某个常数c,如果任意两个传感器节点之间最大通信半径rn满足nπr_n~2p'=ln n+c,这里p'是两个传感器节点至少有一个公共密钥的概率,则无线传感器网络孤立点数目近似服从参数为e~(-c)的Poisson分布.     

基于模糊时间序列的传感器网络感知数据预测模型

传感器网络监控系统属于大型复杂系统,由感知节点以一定的时间间隔向sink节点发送感知数据,以实现对应用环境的监控。由于网络本身及应用环境的影响,得到的感知数据往往存在不确定性。此外,周期性报告数据模式影响到实时监控数据的精确性。本文应用时间序列模型预测传感器数据以响应用户查询,可有效降低网络通信量。通过对无线传感器网络的数据分析,引入多属性模糊时间序列预测模型,充分考虑了无线传感器网络时间序列中存在的趋势因素,并提出了适合于传感器网络的修正预测模型。实验结果表明模糊时间序列模型可有效预测传感器网络数据,且能提高预测精度。     

NBUE分布类应力-强度模型的概率上界

研究应力-强度模型的结构的可靠性分析,当元件应力变量分布属于NBUE类,强度变量服从指数分布,给出了应力-强度模型中概率的上界,由此讨论了n个元件组成系统的应力-强度模型概率上界.     

利用极小割集数算法计算网络系统可靠度

本文利用极小割集数算法及Provan和Boll给出的两个定理计算了几个重要的R4(G)问题．     

面向可靠性的网络级联失效分析

本文从可靠性角度定义了影响级联失效过程的关键指标,探讨网络不同类型节点在失效传播过程中的作用及其对可靠性的影响。通过节点聚合描述不同节点的失效传递,以及节点失效时的网络拓扑结构变化特征,从而构建网络级联失效模型,然后确定网络的关键失效路径。最后通过案例分析,发现交通网络在经过聚合变化后稳定性更强,流通性也有提高,验证了该模型的有效性。     

双冗余通讯网络的可靠性分析与模型

在工业测控通讯网络单系统可靠性数学模型的基础上,针对重要测控领域中常用的双冗余通讯网建立其可靠性数学模型,并提出了双冗余网的可靠性分析方法     

Non-Stanley Bounds for Network Reliability

Suppose that each edge of a connected graph G of order n is independently operational with probability p; the reliability of G is the probability that the operational edges form a spanning connected subgraph. A useful expansion of the reliability is as , and the Ball-Provan method for bounding reliability relies on Stanley's combinatorial bounds for the H-vectors of shellable complexes. We prove some new bounds here for the H-vectors arising from graphs, and the results here shed light on the problem of characterizing the H-vectors of matroids.     

Constraint Generation for Network Reliability Problems

This paper presents a constraint generation approach to the network reliability problem of adding spare capacity at minimum cost that allows the traffic on a failed link to be rerouted to its destination. Any number of non-simultaneous link failures can be part of the requirements on the spare capacity. The key result is a necessary and sufficient condition for a multicommodity flow to exist, which is derived in the appendix. Computational results on large numbers of random networks are presented.     

基于失效边数概率分布的K-终端网络重要度计算方法

重要度是现代网络薄弱环节识别的常用工具,其能量化网络不同的边对网络可靠性的影响程度。以往的K-终端网络重要度计算方法需已知网络边的可靠性以及边发生失效相互独立的条件,不能满足现实网络对于网络重要度计算的需求。鉴于此,为了突破这些条件的限制,本文在给定失效边数目的概率分布的背景下,发展K-终端网络重要度的计算方法,并提供一个十二面体网络的算例,验证了该计算方法的有效性和正确性。     

考虑传输容量的通信网端到端可靠性指标算法

归一化传输容量加权通信网端到端可靠性指标,非常适合评价现代高速宽带通信网络.然而计算全过程易于在计算机上编程实现的算法尚未见到.研究出一整套可靠性指标的计算方法.由于,从路由计算、不交化网络状态集及其对应容量的求取,到最后获得可靠性指标结果等各个环节,均实现了代数化或逻辑代数化运算,因此,整套算法易于编写计算机程序.详细介绍了算法各环节的计算规则与步骤,并对正确性与合理性进行了论证.通过举例详细说明算法的计算过程,并检验算法的正确性.     

随机交通网络渐近连通可靠性分析

应用原有拓扑法获得城市交通网络的拓扑结构图,利用对偶拓扑法得到交通网络的对偶图,建立交通网络的随机网络模型。定义交通网络的渐近连通可靠性,得到路段连通可靠性、路网规模及整个路网连通可靠性之间的定量关系,结合随机图论、大数定律、渐近方法等证明所得结论;通过实例说明结论的应用价值。     

基于改进PSO-BP神经网络的贮存可靠性预测

贮存可靠性是军事储备质量监测的重要环节,科学准确地预测贮存可靠度是现代化军事评估的必然要求。针对历史贮存数据,建立可靠度与年限的贮存可靠性预测模型,采用进化策略改进粒子群算法(PSO)优化BP神经网络进行贮存可靠性预测。通过数据扩充提高样本质量和数量,应用改进后的PSO算法优化BP神经网络的初始权值和阈值,提高网络的泛化能力。PSO算法较好的全局搜索能力与BP网络很强的局部搜索能力相结合,能够避免早熟现象,提高算法的收敛速度及预测精度。实验结果表明,改进的PSO-BP网络模型比PSO-BP和BP神经网络获得更好的预测性能。     

基于贝叶斯网络的航材保障人员可靠性建模与评估

为了提高航材保障中保障人员的可靠性,在确定影响因素的基础上,建立了可靠性评估贝叶斯网络模型.以及评价指标体系,并通过算例对保障人员可靠性进行了评估和研究,结果证明了该模型的有效性,从而为降低航材保障工作时的人因故障提供了新的思路和方法.