时差法超声流量计瞬时流速动态跟踪算法

时差法超声流量计由于受到功耗的限制, 在时间差的测量中不能采用很高的采样频率. 但在实际流量测量中存在着流体流速会突变的现象, 这样在低流速分辨率情况下就会引起流速测量不能实时跟踪而造成较大计量误差, 也就影响了其相应的计量精度和系统稳定性. 因此对时差法超声流量计瞬时流速动态的跟踪问题进行探讨, 设计出瞬时流速动态跟踪算法. 经过实验验证, 所设计的动态跟踪算法可以使超声流量计的计量精度提高0.4%左右, 重复性提高0.05%左右, 而系统功耗几乎没有大的变化.     

主从型D触发器的动态功耗分析

主从型D触发器的动态功耗同触发器内部节点上的信号跃迁情况和节点电容有关。基于D触发器的电路结构与MOS管参数，本文对主从型D触发器各个节点电容进行了计算，利用对各节点电容的计算值，便可估算在某一激励输入序列的D触发器的动态功耗，Pspice模拟证实了该一动态功耗算的准确性，搞清了D触发器内部诸结点电容与MOS管参数之间的关系亦为降低它的动态功耗提供了参考依据。     

一种实时传感器网络协议的设计与实现

针对工业现场监控系统传感器网络的组成和特点,综合传统传感器网络协议的优点,提出了一种独立于开发者和使用者、在应用层又具备一定扩展性的轻量级实时传感器网络通信协议(RTSN),通过建立主/从通信和事件驱动的通信模型,有效提高了系统对实时事件的响应能力.文中详细介绍了系统结构、协议的物理层和数据链路层、传感器节点管理以及事件驱动的通信模型.最后,在3块Cyclone II EP2C35F672C8开发板上实现了RTSN节点模型,从而验证了协议的有效性.     

温度感知的高能效数据中心负载聚合算法

日益增长的数据中心冷却系统能耗会提升数据中心运行成本并带来巨大的碳排放,在数据中心轻载时进行负载聚合是降低系统能耗的有效途径.传统负载聚合只关注计算功耗的降低,而负载聚合会带来数据中心热点的产生和冷却功耗的增加.通过热力学仿真得到温度功耗模型;以一个实际云计算平台内的工作日志作为负载进行数据中心仿真,结果表明考虑节点热传递特性的聚合算法比起考虑迁移开销的聚合算法更能有较降低峰值温度和冷却功耗.     

基于GPU加速的遥感影像金字塔创建算法及其在土地遥感影像管理中的应用

摘要：为提高单个计算节点创建影像金字塔的速度,本研究首先将GPU并行技术用于加速影像重采样算法.影像重采样算法是影像金字塔创建算法的核心步骤,由于金字塔创建过程中数据量会不断发生变化,而数据量的大小直接影响GPU重采样算法效率.提出了一种基于阈值的金字塔遥感影像创建算法,算法将GPU并行与CPU串行遥感影像重采样算法结合,在创建影像金字塔时,依据阈值动态选择不同的重采样算法,并将本算法应用到土地遥感影像金字塔管理中.实验采用大小为10371×7945的24位遥感影像进行测试,结果表明：①基于GPU的并行重采样算法的速度最快,是基于CPU串行重采样算法的10倍;②采用本文算法创建金字塔速度是ArcGIS9.3创建金字塔速度的3倍以上.     

能量有效的无线传感网络节点调度算法研究

在无线传感网路中,在某些情况下引入以节点地理位置为分簇依据的GAF算法虽能有效节省节点能量,但由于其随机选择簇头,没有考虑簇头最佳位置分布,因此并不能对节点能量进行充分利用.针对此问题,提出一种新的改进算法L-GAF算法,其主要思想是寻找最佳位置簇头节点,通过定期动态转换虚拟单元格,改变节点与中心点的距离,利用节点度策略和节点剩余能量优化簇头选举机制,均衡能量分布.实验证明:与GAF算法相比,此算法延长了网络的生命周期,提高网络的负载能力.     

基于非线性反正切函数的WSNs高效数据融合方案

高效的数据融合节能策略是延长无线传感器网络生命周期的关键技术之一.为有效节省网络节点能耗提升网络性能,给出一种基于非线性反正切函数的无线传感器网络高效数据融合算法.该算法首先根据数据传输流量变化确定一个均值中心时刻点,然后通过采用非均匀采样的方法进行采样,距离中心点越近的时刻,采样点越多,数据融合率越低;距离中心点越远的时刻,采样点越少,数据融合率越高.仿真和性能分析结果表明该算法具有较好数据融合性能,具有易于实现和灵活高效的特点,可适用于实际的无线传感器网络环境中.     

一种基于移动预测的无线传感器网络动态拓扑管理机制

拓扑管理是节省无线传感器网络能量消耗的主要方法之一.通常采用的拓扑管理是静态的.即在整个网络范围内通过定期让冗余节点休眠来节能.但在诸如移动目标定位跟踪的应用场景中.静态拓扑管理会造成较大的能量消耗的浪费.提出一种动态拓扑管理机制,利用移动预测技术在移动目标的附近动态构造拓扑管理区域,并只在该区域内实施拓扑管理,而让区域之外的大部分节点休眠.分析了动态拓扑管理的性能并通过仿真比较了动态拓扑管理与其他相关机制的能量消耗.     

基于近似计算技术的FPRM逻辑功耗优化

提出了一种基于近似计算技术的FPRM逻辑功耗优化的算法, 该算法包括基于信号概率和跳变密度的固定极性Reed-Muller(Fixed Polarity Reed-Muller, FPRM)函数动态功耗模型, 基于遗传算法的以功耗优化为导向的RM逻辑极性搜索方法, 以及利用双锐积运算的RM逻辑错误率计算方法. 在错误率的约束下, 通过有选择性地删减部分乘积项, 实现功耗优化. 提出的算法用C语言实现, 并用MCNC Benchmark电路测试. 结果表明: 与原始FPRM电路功耗相比, 在平均错误率为3.21％时, 电路动态功耗平均减少了22.77％.     

表征学习驱动的多重网络图采样

已有的图采样方法侧重于单图采样,关注如何在一张图上通过采样保留其特定的拓扑结构特征。随着数据采集能力的提升,多重网络图在实际应用中越来越普遍,即相同的节点集在不同场景中具有不同的网络关系。针对传统图采样方法无法兼顾多重网络图结构特征的问题,提出了表征学习驱动的多重网络图采样算法。首先,设计融合多重网络图结构特征的图表征学习方法,将节点投影至二维的表征学习空间;其次,利用改进的自适应蓝噪声采样算法,考虑节点密度和网络连通性,从表征学习空间筛选节点,以保持其多重网络结构特征及图上下文结构特征。进而开发了一套多重网络图采样可视分析系统,支持用户交互式地探索多重网络图采样,并与已有采样算法进行对比。案例分析和评估实验证明了本文算法在多重网络图采样中的有效性。     

云环境下基于Entropy-KNN算法的节点选择策略

为满足大数据高效处理与节省成本的需求,针对云计算网络可计算节点资源的多维属性特点,提出了一种面向云计算的多属性Entropy-KNN层次聚类算法的节点选择策略.在节点资源动态描述机制的基础上,借助P2P动态路由完成节点资源的信息交换与实时更新,通过属性信息熵及相似度距离的计算,首先对已知节点按属性进行多次聚类,获得给定阈值的子类;接着选取距离较小的K个近邻节点为候选节点,根据分类与可信度的验证,最终选取与需求节点间相似度距离较小的节点作为候选节点.结果表明,该算法在一定程度上提升了计算节点的定位准确率,同时也能进一步提高大数据的处理效率.     

连接复杂度对非对称FPGA功耗的影响

FPGA因为开发周期短、使用灵活、价格低廉等优点,在嵌入式系统中被广泛应用.随着开发需求的扩大,嵌入有DSP、MCU等宏模块的非对称FPGA应运而生.本文根据非对称FPGA的结构,研究连接复杂度Fc参数对功耗的影响.在不同Fc参数的非对称FPGA结构下对MCNC电路仿真,实验结果表明输入Fc参数在80%,输出Fc参数在70%时,其功耗最低.与Fc参数100%相比,输入Fc参数在80%时,平均功耗减少25.76%,最高功耗减少29.08%;输出Fc参数在70%时,平均功耗减少27.07%,最高功耗减少43.83%.这对低功耗非对称FPGA架构设计有一定的意义.     

快速MWPCA在时变过程自适应监控中的应用

针对工业过程的时变性,提出了一种既适用于采样更新也适用于块更新的快速MWPCA算法.该算法通过递归计算数据均值、方差和协方差矩阵并将低秩SVD与移动窗有机结合,递归更新PCA模型,从而实现自适应过程监控.应用于非等温连续搅拌釜式反应器的自适应监控,比较结果表明该算法的有效性.     

基于DNSGA-Ⅱ算法的三值FPRM电路面积与功耗优化

针对三值FPRM电路面积与功耗综合优化问题,提出一种基于差分非支配排序遗传算法(Differential Non-dominated Sort Genetic Algorithm Ⅱ,DNSGA-Ⅱ)的最佳极性搜索方案.首先在DNSGA-Ⅱ算法中,随机抽取种群个体进行高斯变异而产生变异群体.从Pareto非劣解集和变异群体中抽取父代进行二项式交叉产生子代群体,从而维持算法的多样性.然后,结合DNSGA-Ⅱ算法与三值FPRM电路极性转换技术和低功耗技术,搜索电路面积与功耗的最佳极性.最后对MCNC Benchmark电路进行测试,与GA和NSGA-Ⅱ算法搜索到的结果相比,DNSGA-Ⅱ算法获取的最佳极性电路功耗平均减小19.53%和15.08%,面积平均节省9.01%和6.05%.     

基于微服务架构的负载均衡优化算法及实现

针对传统负载均衡算法的局限性，设计了基于最低并发负载算法的动态权重负载均衡(DWLB)算法，算法根据服务器节点的性能计算得出系统节点的权重，当最低并发算法失效，算法升级为动态权重算法，权重大的节点被选中的概率也会更大。实验结果表明，本文提出的负载均衡算法具有高可行性。     

多媒体监控系统中音视频实时复用的一种策略

根据基于MPEG－1的多媒体监控系统音、视频实时复用的原理，结合MPEG－1的系统层规范和限制，并在一些现有的复用策略的基础上，提出了一种基于媒体流时间标签关系的复用算法。该算法通过监测STD缓冲区状态和不断更新STD缓冲区来控制复用器实时交织，用软件实现了该算法，实验结果表明了该算法的有效性和合理性。     

一种聚簇重配置的传感器网络负载平衡算法

根据传感器网络的动态实时性,提出了聚簇重配置负载平衡算法(forced reconfiguration load balan-cing,FRLB).该算法对啦制重配置的系统框架进行了改进,实现了构建阶段和稳态阶段的两种均衡策略.采用一个簇中的节点数和在节点传输距离内的簇头数这两个指标来选择下一簇头;建立了基于契比雪夫不等式的负载平衡的衡量标准来均衡化网络内的能量消耗并减少通信拥塞.仿真分析表明,该算法相比其他网络资源和任务管理算法,能更有效减少热点并提高传感器网络的使用寿命.     

基于实时信息的取送货动态车辆路径问题研究

为适应点对点、实时城市配送对动态响应和快速决策提出的新要求, 研究了多种实时信息作用和影响下的取送货动态车辆路径问题. 采用将动态问题转化为一系列静态问题的建模方法, 建立了基于实时信息的取送货动态车辆路径模型; 设计了动态算法框架, 运用构造算法获得初始可行解, 运用禁忌搜索算法改善初始可行解质量. 实验表明, 本文的模型和算法能有效解决基于实时信息的取送货动态车辆路径问题, 将初始可行解的质量(实时物流配送成本)改善了34%.     

基于块分裂求解线性互补问题的新模系同步多分裂方法

在已有算法的基础上,进一步研究了基于松弛模系同步块多分裂多参数的迭代法.当系统矩阵为块H₊-矩阵时,给出了较弱条件下的收敛结果.此结果为最佳松弛参数的选择提供了保障.     

基于自适应神经PID改进算法的非线性系统控制

通过研究非线性系统动态特性,分析了一般神经PID控制器的控制特点并在此基础上给出了一种改进算法.通过在线训练和学习来修正参数,实现神经网络自适应调整比例常数PID控制.该算法充分利用BP神经网络算法逼近任意连续有界非线性函数的能力,使得比例常数随着偏差的大小而变化,使目标函数达到最优化.仿侣真结果表明.在对非线性动态系统进行控制时,自适应PID神经网络控制算法具有很强的灵活性和高效性,能取得良好的控制性能.