物联网环境下传感器路由探测算法

在物联网环境下无线传感器路由节点的准确探测实现节点的定位识别,将在传感器节点的故障监测和目标识别等领域具有较好的应用价值。传统的传感器路由探测算法采用源结点追踪定位方法实现传感器路由探测,当源节点受到外界电磁场干扰时,路由探测准确性不好。提出一种基于最短路径搜索的物联网环境下无线传感器路由探测算法。构建了物联网环境下的传感器网络分布结构模型,进行传感器路由信息的量化分析,采用最短路径搜索方法进行路由传输信息的跟踪探测,采用线性阵列结构部署路由节点,能实现路由节点探测和定位的最短路径搜索。仿真结果表明,采用该算法进行物联网环境下传感器路由探测提高了传感器节点的生存概率,路由探测能量消耗较小,路由节点定位准确,提高了目标节点的识别和监测能力。     

无线传感器网络中数据压缩感知算法研究

将JSM模型与无线传感器网络相互结合,在实际应用中通过节点采集相关数据,首先将这些数据输送至簇头节点,相应的簇头节点对传输过来的数据进行储存和处理,簇头节点还会针对节点传来的数据自动确立共同分量,接着测量共同分量与特征分量,测得的结果被传输至汇聚终端,最后重新构建和恢复传输来的信号。仿真结果显示,分布式压缩感知理论模型可以通过更少的测量值来还原出较精确的信号。     

物联网环境下语义感知前馈反馈控制设计

提出一种基于发布/订阅中间件结构的物联网环境下语义感知前馈反馈控制设计方法。面向大规模物联网,包含许多发布者,它们从物理世界和逻辑传感器收集实时数据,进行实时数据分发算法设计,利用了两个控制环来实现预期的Qo S和Qo D,通过双环路控制,得到语义感知前馈反馈控制改进设计模型。仿真实验表明,该语义感知前馈反馈控制,降低了通信开销,提高了语义感知的控制性能。通过本文设计带控制器的物联网语义感知,始终将CPU负载控制在目标值附近,相反不使用控制器时,CPU波动严重,设计的控制方式为负载变化不可预测的物联网提供了较好的自适应能力。     

物联网无线传感器能耗优化SIFT算法的研究

针对目前物联网系统中无线传感器网络在传播信息时能耗损失严重的问题,本文提出了一种应用于物联网无线传感器的改进SIFT算法。该算法基于传统SIFT算法,并在其基础上,进行了节点端自适应优化和全局性动态调整的优化方案。通过参考路由层和应用层信息确定节点的优先级,修正节点的退让长度,实现重要数据先行;通过对接人节点数目和数据流的统计,实现对参数组和信道竞争窗口长度的全局性动态调整。实验表明,本文提出的改进算法在能耗上比传统算法优秀,值得推广使用。     

网络动态干扰监控的信任感知推荐算法设计

网络用户信任感知推荐的准确性设计是提高用户间的社交网络辅助信息信任度的重要依据。传统的网络用户信任感知推荐算法采用的是基于社交网络服务和用户评分的推荐系统,主观性较大,协同过滤效果不好。提出一种基于网络动态干扰监控的信任感知推荐算法设计新方法,设计自适应神经模糊系统网络动态干扰监测算法,构建基于向量空间模型的信任度评价指标体系结构,通过调整网络拓扑权重向量设置信任度周期响应加权变量自适应函数,有效降低迭代算法的运算成本,避免了自适应神经模糊系统网络动态干扰监测加权权重成固化状态,提高抗干扰性能。实验结果表明,算法能使社交网络感知推荐模型的预测误差减少,推荐可靠性优于传统方法。     

复杂光传感器网络通信的非线性失真抑制算法

光传感器网络通信应用环境中,受到发射功率高、电磁干扰强等复杂背景影响,导致通信信号非线性失真,需要进行非线性失真抑制处理,改善传感器网络通信性能。提出一种基于单周信道正负信号特征配准的复杂光传感器网络通信的非线性失真抑制算法。将传感器网络通信系统的通信实信号分解为正信号和负信号,采用分段拟合的方式,构建复杂光传感器信号解析模型,进行特征配准实现非线性失真抑制。仿真实验以峰值平均功率比为评价指标,进行性能验证,结果分析表明,采用该算法进行复杂光传感器网络通信,稳定性和精确度优于传统算法,抗噪性能较好,提高峰值平均功率,能有效实现非线性失真抑制。     

基于压缩感知下的数字水印算法的研究

如何提高压缩感知下的数字水印的效果一直以来都是水印算法的研究方向。本文提出了基于字典学习的网络自适应稀疏变换方法,该方法构建自适应最优稀疏变换基,在字典学习问题中引入网络数据稀疏基的可压缩约束,以满足水印图像数据处理特点及稀疏变换的高实时性要求,通过在水印的嵌入和提取中运行改进后压缩感知算法在鲁棒性和隐蔽性等方面都取得了比较好的效果。仿真实验说明本文的算法具有很好的可行性。     

视觉物联网下的农业区域干旱自动调节系统设计

为了有效实现在物联网环境下对农田的智能灌溉调节,采用计算机视觉特征分析技术实现对农业区域干旱的自动调节系统设计。提出基于干旱区域图像特征分散控制的农业区域干旱自动调节系统设计方法。主要由信号采集模块、干旱区域的视觉分析模块和物联网传感器的分散控制模块构成,系统的设计过程中使用两片AD5545芯片进行储存,采用8通道同步视频跟踪方法进行视觉特征的采集,并通过图像扫频速率和脉冲宽度对干旱区域的进行跟踪控制,再通过三级放大器进行监控图像的去噪处理,并把视觉监控下的特征信息表现成多幅彩色图像,通过提取监控图像的视觉信息特征,实现对农业区域的干旱调节。实验结果表明,该系统用在农业区域干旱自动调节和灌溉控制中,性能稳定可靠,具有较强的实用价值。     

物联网环境下跨区域的现代农业病虫害监控系统设计

提出基于STC12C5A60S2单片机的跨区域现代农业病虫害的监控系统设计方法。以STC12C5A60S2单片机为中央的处理芯片,具有通信模块,通过对信息发送以及现场的控制对病虫害的温度环境进行监控。采用Kmeans聚类算法从病虫害图像中提取病虫害和最小的二乘法进行椭圆拟合,实现病虫害信息的采集,有效地克服传统方法存在的弊端,对病虫害进行有效地预测,提高了农业病虫害防控的准确性与农作物的质量与产量,完成对物联网环境下跨区域的现代农业病虫害监控系统的设计。实验的结果表明,本文所提方法能有效提高病虫害的防控以及农作物的质量与产量。     

人工免疫算法规划复杂环境下三维飞行航迹

应用人工免疫算法规划复杂地形和火力威胁环境下的三维飞行航迹.根据实际地形的特点提取在山岭横栏的地形和多火力威胁包围的复杂场景,利用人工免疫算法的3种情况分别进行飞行器的航线设计,同时根据飞机的机动性和适航性对上述规划出的航迹进行优化;并把免疫算法3种情况的模拟结果进行比较.仿真结果表明,与遗传算法相比,人工免疫算法在规划复杂环境下三维航迹是可行的,在时间上有一定的优势.     

Wi-Fi网络非常态干扰下的故障节点定位算法

当前对Wi-Fi网络节点故障定位方法使用正交频分复用技术,采用直调直检的方法将Wi-Fi节点网络之间高速数据信号转换为分布式载波信号,实现节点故障节点检测,该方法很容易导致相邻节点信道间频谱主瓣重叠,在非常态干扰下定位不准。提出一种基于OFDM技术的Wi-Fi故障节点定位方法,采用同步算法来减小子载波间的正交性抑制,采用信息素更新策略实现在非常态干扰下对故障节点的定位检测。仿真实验表明,该方法能有效定位Wi-Fi故障节点,网络传输误码率降低明显,大幅提高网络传输效率,有效提高了Wi-Fi网络可靠性和应用性。     

大功率干扰下LVS负载均衡集群抗扰动算法

Linux虚拟服务器(LVS)是一个虚拟的服务器集群系统。在大功率干扰下,LVS集群的抗扰动性能不好,无法有效实现IP负载均衡和任务调度。提出一种基于功率自激的大功率干扰下LVS负载均衡集群抗扰动算法。采用自适应神经模糊系统网络动态干扰监测模型构建网络信息鲁棒性评价模型及Linux嵌入式用户信任感知网络信息信任度评价,计算MAC层两个模糊概念之间的相似度。得到大功率干扰监测数学模型,假设干扰信号表现为一种动态随机噪声信号,实现对大功率干扰下的LVS网络的扰动容错方案设计,对簇节点的接收信号强度(RSSI)信息没有合理开发应用,在簇头生成过程中形成的帧没能实现自适应均衡处理,分析节点之间发射和接收信号的耦合效应,需要实现算法上的改进。仿真结果表明,该算法有效实现IP负载均衡和任务调度,延迟了网络生命周期,提高Linux虚拟服务器的抗扰动性能。     

衰落噪声干扰下网络攻击数据散布特征挖掘算法

提出一种基于随机近场混叠谱分析的网络攻击数据散布特征挖掘算法,实现对衰落噪声干扰下的网络攻击信号的准确检测。采用自适应陷波器对衰落干扰噪声进行滤波降噪预处理,提高了待检测信号的纯度,进行随机近场混叠谱分析,采用时频分析方法进行攻击信号的时延估计,提取随机近场混叠谱特征,实现网络攻击数据散布特征挖掘优化。仿真实验表明,采用该算法能有效提取在强衰落噪声干扰下的网络攻击数据时频散布特征点,特征聚焦性能明显,提高了对网络攻击数据的检测性能。     

强干扰下的无线传感器网络鲁棒性通信节点选择模型

无线传感器网络在强干扰环境下,通信节点受到干扰影响和能耗限制,导致节点之间的通信信道失衡,需要对无线传感器网络通信节点进行鲁棒性选择,提高网络通信的覆盖和均衡能力。传统方法中对无线传感器网络鲁棒性通信节点选择采用节点间互助转包轮换路由分发协议,由于邻居节点的自私性导致对节点通信的抗干扰性不强。提出一种基于自适应分层能量均衡的强干扰下的无线传感器网络鲁棒性通信节点选择模型。构建无线传感器网络的通信节点布局模型,然后进行通信节点的最优节点密度分布设计,基于自适应分层能量均衡方法实现对强干扰下的无线传感器网络鲁棒性通信节点选择模型改进。仿真实验结果表明,采用该模型进行强干扰下的无线传感器网络鲁棒性通信节点优化部署和选择,降低了数据传输丢包率和延迟,减少了计算开销,提高了网络的连通性和覆盖度,性能优越。     

复杂属性环境下的Web错误数据挖掘算法研究

Web信息复杂程度不断加深,多维度、高复杂度的信息越来越多,信息中的错误信息特征在海量复杂数据属性中表述越来越困难,造成信息挖掘耗时过长,挖掘效果不好的问题。为了解决这一问题,提出了一种距离信息模糊信息权值分类的Web错误数据挖掘算法。在Web特征表述过程中,运用距离描述Web数据的错误数据特征,运用模糊信息熵,对错误数据特征进行距离分类,保证数据分类的准确性,最大程度的完成错误数据高效挖掘。实验结果表明,该算法能有效减少错误数据信息在海量信息中的挖掘时间,提高了挖掘的准确性,取得了满意的效果。     

蚁群算法在复杂地形下的路径规划应用

研究存在障碍物的三维空间的最短路径规划,并采用蚁群算法解决这一问题。路径规划问题是计算机领域内的经典问题。它可以描述为已知起始点、c以及环境信息,并确定一条从起始点到目标点的线路。一般来说,所规划的路径必须满足距离最短或代价最小的目标。路径规划技术有着广泛的应用,涉及我们的生活、工作、科研和娱乐等方面。     

博弈最优区域数据结构下数据库高效挖掘算法

传统的数据库下挖掘方式以建立分类小区域为主,但是都以数据属性简单分类结果进行数据结构的划分,分类过程较为粗糙,存在冗余干扰,小区域内本身也存在着多余区域干扰。为此提出一种博弈最优区域数据结构下的数据库高效挖掘算法,首先通过子空间分解方法,在子空间中对数据进行分解分析,提取数据的深层次特征,再运用博弈的方法对层次数据进行细分,结构确定时,把建立区域的反应函数看成博弈过程,选取最优博弈结果,建立更加鲁棒的数据结构。采用一组拟定参数进行预测实验,实验结果说明,采用所提方法能够提高数据库的挖掘效率以及精确度。     

复杂适应系统视角下的海洋经济系统区域网络模型

本文以复杂适应系统理论为依据,对海洋经济系统区域网络的内涵及构成进行了详细阐述并论证了其复杂适应系统特征。分别以复杂适应系统理论中的Echo模型及刺激-反应模型构建了海洋经济系统区域网络的运行模式,分析了其在不同模型下的探测器、图式集合、效应器以及匹配因素、标识区、控制区,揭示了区域网络环境下海洋经济系统内在的运行机理,得出了在区域网络形态下的海洋经济系统可以提高系统运行效率的结论,为研究海洋经济系统内部合作问题提供了理论支持。     

复杂应用环境下WSN双选信道特征配准算法

无线传感器网络(WSN)在复杂应用环境下的双选信道特征配准算法研究,是对WSN数据管理的关键技术,WSN在数据发送中要经历时间和频率的双选择性衰落,为了在接收端被正确地接收,需要进行特征配准设计。传统方法采用普勒域单信道配准方法,特征配准效果不好。提出一种基于时延-多普勒域的时间和频率双选信道特征配准算法,满足复杂应用环境下的WSN数据管理需求。在线自适应调整信道配准控制误差,动态实时捕获信道传输数据,实现节点自适应优化分布,通过信道模型构建,对WSN进行时延-多普勒域表征,采用双选信道估计方法实现特征配准。仿真结果表明,该算法在复杂应用环境下,根据不同的调制信号,在不同带内信噪比下能实现对WSN的双选信道特征配准,准确率高于传统算法,抗噪性能较好,提高WSN的数据管理和调度能力,展示了本文算法的优越性能。     

一种强干扰下无线拼接组网临界跨越分析算法

强干扰环境下的无线拼接组网是恶劣环境下组网应用的难点所在。传统方法通常采用盲信号分离算法以及普通小波噪声分离对噪声及干扰进行抑制,但是效果并不理想。提出一种强干扰下基于临界跨越分析算法的无线拼接组网技术,首先对组网呼叫信号与噪声进行分离计算,再对处理后的信号进行白化、临界跨越分析,从而提高系统抗干扰能力,实现可靠组网。在实际恶劣环境下进行仿真实验,结果表明采用临界跨越分析算法,系统的组网干扰分布得到了很好的抑制,组网系统具有很好的抗干扰能力,可以被广泛应用。