基于混沌人工蜂群算法的无线传感器网络覆盖优化

针对无线传感器网络随机播撒的节点严重冗余并且导致网络寿命短、覆盖效率不高等缺陷,提出了一种混沌人工蜂群算法的无线传感器网络覆盖优化算法;将节点的利用率和覆盖率作为优化目标函数,建立与之对应的数学模型,之后用混沌人工蜂群算法改善人工蜂群算法陷入局部最优、收敛慢等问题,提高算法收敛速度和精度,对节点覆盖模型进行求解,得出网络最优覆盖方案;通过实验仿真,提出的算法提高了无线传感器网络的覆盖率,覆盖率可达93.48%以上,减少了网络节点冗余,提高了网络寿命,降低了网络成本。     

基于改进蚁群算法的无线传感器网络路由的优化

为了延长无线传感器网络(Wireless Sensor Network ,WSN)的生命周期,均衡各个节点间能量消耗,针对现有的WSN路由优化算法存在的问题,提出了一种基于改进蚁群算法的路由优化算法。首先通过对蚁群算法和遗传算法的优劣性比较,在蚁群算法的基础上,结合遗传算法的选择、交叉和变异的操作,从而提高蚁群算法的搜索速度和寻优能力。最优路径评价函数综合考虑节点能耗及节点的剩余能量,使剩余能量多的节点优先参与数据转发,均衡节点间的能量消耗。通过与经典蚁群算法及遗传算法的对比实验表明,随着数据转发轮数增加,改进的蚁群算法能耗小,剩余能量多,网络生命周期明显延长;随着整个网络运行时间的增长,改进的蚁群算法,节点均衡能耗性好,最优路径搜索的成功率也明显优于其他两种算法。     

基于DIJKSTRA的无线传感器网络分簇路由算法

为加快无线传感器网络最优路径搜索速度、减少路径寻优能量消耗和延长网络寿命,提出了基于改进的DIJKSTRA算法的无线传感器网络分簇路由算法;运用DIJKSTRA算法在无线传感器网络内以多跳接力的方式来搜寻从源节点到目的节点的最短路径;结合能耗优化策略,避免网络能耗热点问题,实现网络能耗均衡;通过与基于蚁群算法的路由算法对比分析,基于Dijkstra的网络分簇路由算法能优化网络分簇并建立较优传输路径,其快速收敛性能减缓了网络中簇头节点的能耗,延长了网络寿命,提高了网络鲁棒性。     

一种基于势博弈的无线传感器网络拓扑控制算法

在实际的应用中,无线传感器网络常常由大量电池资源有限的传感器节点组成.如何降低网络功耗,最大化网络生存时间,是传感器网络拓扑控制技术的重要研究目标.随着传感节点的运行,节点的能量分布可能越来越不均衡,需要在考虑该因素的情况下,动态地调整节点的网络负载以均衡节点的能耗,达到延长网络生存时间的目的.该文引入博弈理论和势博弈的概念,综合考虑节点的剩余能量和节点发射功率等因素,设计了一种基于势博弈的拓扑控制模型,并证明了该模型纳什均衡的存在性.通过构造兼顾节点连通性和能耗均衡性的收益函数,以确保降低节点功耗的同时维持网络的连通性.通过提高邻居节点的平均剩余能量值以实现将剩余能量多的节点选择作为自身的邻居节点,提高节点能耗的均衡性.在此基础上,提出了一种分布式的能耗均衡拓扑控制算法.理论分析证明了该算法能保持网络的连通性.与现有基于博弈理论的DIA算法和MLPT算法相比,本算法形成的拓扑负载较重、剩余能量较小的瓶颈节点数量较少,节点剩余能量的方差较小,网络生存时间更长.     

一种无线传感器网络健壮性可调的能量均衡拓扑控制算法

无线传感器网络中, 应用环境的干扰导致节点间距不能被准确度量. 所以利用以节点间距作为权重的闭包图(EG)模型构建的拓扑没有考虑环境的干扰, 忽略了这部分干扰带来的能耗, 缩短了网络生存时间. 针对无线传感器网络拓扑能量不均的特点和EG模型的缺陷, 首先引入节点度调节因子, 建立通信度量模型和节点实际生存时间模型; 其次量化网络节点度, 从而获取满足能量均衡和网络生命期最大化需求的节点度的取值规律; 然后利用该取值规律和函数极值充分条件解析推导出网络最大能量消耗值和最长生存时间, 并获得最优节点度; 最后基于以上模型提出一种健壮性可调的能量均衡拓扑控制算法. 理论证明该拓扑连通且为双向连通. 仿真结果说明网络能利用最优节点度达到较高的健壮性, 保证信息可靠传输, 且算法能有效平衡节点能耗, 提高网络健壮性, 延长网络生命周期.     

一种针对无线传感器网络能量洞的节点分布策略

在无线传感器网络中,sink节点周围出现的能量空洞问题直接影响着网络的生存寿命。从延长网络生命周期的角度,对网络部署时距离和节点密度等因素进行了研究,设计了一种节点初始能量不同的能量均衡机制,通过合理地部署节点数量和相对位置,使得整个末端网络总能耗尽可能少;对于多跳过程中的单个节点,提出了一种基于剩余能量与距离的比重的方法,选择适当的转发节点。通过推导仿真,这种节点分布策略能够有效提高末端网络总体效能,对物联网末端网络不间断工作具有良好效果。     

无线传感器网络的分布式竞争路由算法

在WSNs体系结构中,路由算法是网络层的关键,分簇技术在路由算法中可提高WSNs的扩展性。提出一种竞争簇头,非均匀分簇和多跳路由相结合的WSNs 分布式竞争路由算法(DSA)．它的核心是构建一个高效的非均匀分簇算法,通过竞争的方式候选簇头,靠近基站的簇头为簇间的数据转发预留能量,根据节点的剩余能量、簇内和簇间通信代价,每个簇头在邻居簇头集中用贪心法确定中继节点,仿真表明,DSA算法能有效平衡了簇头的能耗、均衡了网络能耗、显著延长网络生存周期。     

一种优化无线传感器网络生命周期的容错拓扑研究

<正>由于无线传感器网络的节点能量受限,优化网络生命周期成为设计网络拓扑时首要考虑的问题.通过分析节点的剩余能量和负载量对节点生命周期的影响,提出了一种可延长无线传感器网络生命期的容错拓扑演化模型,并得出了在节点满足网络生存时间的条件下负载调节系数的取值范围.仿真实验结果表明,基于无标度网络的演化拓扑结构具有较好的容错性,并能够均衡网络节点能耗和延长网络生命周期.     

一种应用于桥载设备监控网络CSMA/CA机制算法

在机场桥载设备在线监测管理网络的现场应用测试中,针对网络突发事件中高优先级节点传输延时长,节点能耗利用率低的问题,采用基于优先级调度策略思想的网络节点能量优化机制,对网络MAC层协议中的CSMA/CA算法参数做出调整,达到数据快速传输的目的,利用NS2软件进行网络仿真,结果表明该方法提高了高优先级节点的信道访问率,均衡了网络能耗并延长了网络生命周期。     

基于免疫蚁群优化的无线传感器网络节点调度研究

提出一种基于免疫优化蚁群算法(QIACO)的无线传感器网络节点调度策略方法;针对传统的蚁群算法在寻优过程中存在的收敛速度慢、容易出现停滞现象等缺陷,借鉴免疫系统的自我调节机制,提出了一种新的疫苗选取策略及疫苗接种方法,设计了基于免疫优化的蚁群算法,达到提高算法的收敛速度和避免停滞现象的发生;通过对MESA算法、蚁群算法、量子遗传算法和QIACO算法在负载均衡性分析、能耗均衡性分析和网络寿命分析进行仿真验证,提出的算法在无线传感器网络节点调度策略中效果最好,能有效地提高网络寿命。     

一种基于算法融合的红外目标跟踪方法

视频目标跟踪的难点在于快速、准确地在帧与帧之间匹配目标.由于红外图像目标与背景的反差低,图像的边缘模糊并且灰度级动态范围小,使红外目标跟踪难度比可见光更大.本文提出一种针对红外日标跟踪的融合算法,该方法融合直方图和不变矩的特点.首先利用目标的直方图计算简单快速的特点,由均值平移算法快速找到局部最优解,但由于该局部最优解仪为直方图匹配的最优解,缺少目标形状特征,与实际目标位置存在一定的偏差;其次,利用边缘小变矩作为修正特征修正误差,避免跟踪误差逐渐累计而最终导致跟踪失败,以提高跟踪的稳定性和精度.实验结果表明,该算法能够消除跟踪过程中的漂移现象,提高跟踪精度.     

基于DCT算法的种子点相位解包算法

移相干涉术由于其高精度被广泛应用在光学元件的面形测量上,而由移相算法得到的相位数据被包裹在[-π,π]之间。基于区域生长理论的相位解包算法(种子点法)可以高精度地实现连贯区域的相位解包,基于离散余弦变换的最小二乘解包(DCT)算法可以实现矩形区域的相位解包,而实际测量中,经常会碰到被测件的有效区域为非矩形的分离区域。因此,在分析前两种算法优缺点的基础上,提出了基于DCT算法的种子点相位解包算法。首先运用DCT算法对整个包裹相位进行解包,然后运用种子点法分别解包各分离区域,再通过DCT算法求得的种子点干涉级次实现各分离区域解包相位的统一。实验结果表明,该方法克服了种子点法和DCT算法的缺点,可以准确、快速地实现分离区域干涉图包裹相位的解包,且比这两种算法具有更好的稳定性和更高的精度。     

ART算法中射线矩阵加权的BPT算法

提出-种在混凝土层析成像中对ART算法的射线矩阵的加权方法.利用BPT算法得到的低分辨率图像作为迭代初始值,并将其图形信息作为ART射线矩阵的加权系数.充分利用低分辨率图像的图形信息和数值信息,同时对高速异常单元和低速异常单元进行加权成像.计算机模拟试验表明,与传统的ART算法相比提高了反演数据的准确性和迭代速度;在走时数据误差不大于0.5%时,是对传统ART算法的-种较好的改进方法.     

Exact Equivalence between Quantum Adiabatic Algorithm and Quantum Circuit Algorithm

We present a rigorous proof that quantum circuit algorithm can be transformed into quantum adiabatic algorithm with the exact same time complexity. This means that from a quantum circuit algorithm of L gates we can construct a quantum adiabatic algorithm with time complexity of O(L). Additionally, our construction shows that one may exponentially speed up some quantum adiabatic algorithms by properly choosing an evolution path.     

监狱犯人室内定位算法研究

室内定位技术因其在搜索、救援和安全方面的良好使用价值,越来越受到人们的关注。本文主要对基于室内监狱犯人的RFID室内定位算法进行研究,主要涉及其工作原理和相关的定位算法,特别是对LANDMARC室内定位算法进行了深入的研究以及改进优化,根据LANDMARC算法的缺点,通过对LANDMARC算法中阅读器的位置分布,参考标签的分布密度以及选取的参考标签数k值的优化改进,得出更优的LANDMARC改进算法,获得更好的定位精度和定位性能。改进的算法通过Matlab7.0模拟,提高监狱犯人室内定位精度,确保监狱的安全,提高效率。     

一种实现负荷均衡的动态波长分配新算法

提出了一种新的动态波长分配算法:负荷均衡法.新算法将负荷均分到各个波长上,使各段链路上预留的波长资源最大化;同时,更加准确地考虑了分配波长对于整个网络的影响,将分配波长对整个网络的影响降低到最低程度.仿真结果表明:新的算法能更好地提高网络的性能.     

快速傅里叶算法在哈特曼夏克传感器波前重构算法中的应用

提出了一种应用快速傅里叶变换算法提高哈特曼－夏克波前传感器波前重构实时性的快速算法，在根据波前斜率值应用最小二乘法估计波前相位的过程中，应用快速傅里叶变换算法进行方程的对角化和相位值的解耗，算法精站度，稳定，空间分辨率越高，算法实时性的优越性就越显著。     

基于小波变换和非负支撑域递归逆滤波算法的盲目图像复原

提出了一种将自适应正则化方法与非负支撑域递归逆滤波(NAS-RIF)算法相结合用于小波域的盲图像复原算法.该算法先对降质图像进行小波分解,得到了图像在不同子频段的信息.在各个子频段采用NAS-RIF算法进行复原.针对各个子频段内图像的频率和方向特性,分别引入了不同的正则化约束项.在各个子频段估计出噪声方差,提出了根据噪声方差和图像局部方差来选取正则化参数.分别对两幅模糊图像进行了仿真实验,复原结果取得的信噪比分别为19.66 dB和23.86 dB.实验结果表明,复原效果相对于空间自适应正则化方法有一定的提高.     

基于CT-RAG和学习量子粒子群的云计算任务-资源分配算法

目前已有的云计算任务-资源分配算法仅针对独立任务进行同构资源分配,同时在分配时未考虑任务优先级；为了克服其缺点,提出了一种基于虚拟CT-RAG(Task-Resource Assignment Graph in Cloud Environment, CT-RAG)和学习量子粒子群的任务-资源分配模型；首先,定义了虚拟CT-RAG图和任务优先级,并描述了采用其获取任务-资源分配方案初始解的方法；然后采用具有学习能力的量子粒子群在可行解空间中寻优,通过为粒子安装学习机,粒子在每轮迭代的过程中根据适应度的变化情况自适应地调整动作选择概率,从而加快获取全局最优解和加快收敛速度；仿真实验表明:文中方法能有效地解决云计算环境下依赖型任务的异构资源调度,获取了全局最优解356.67,较其它方法具有较大的优越性。