DV-Hop定位算法改进研究

传统DV-Hop定位算法中,在估算未知节点与锚节点的距离时,只采用距离其最近的一个锚节点的平均每跳距离,因而存在较大的定位误差.为了解决该问题,本文在传统DV-Hop算法基础上,同时考虑多个锚节点的平均每跳距离,根据每个锚节点的平均每跳距离误差以及跳数对未知节点的平均每跳距离进行加权处理,使其更接近实际值,未知节点与锚节点之间的估算距离更加准确,从而减少定位误差.仿真实验证明,在相同的网络环境下,改进算法定位精度明显高于传统DV-Hop定位算法.     

蚁群算法在WSN节点定位算法中的应用

蚁群算法是近十几年迅速发展起来的一种优化算法,能很好地解决静态及动态组合的优化问题,而WSN（无线传感器网络）是近几年涌现出来的新技术,其中的节点定位技术是有待突破的关键技术之一。基于移动信标节点定位的三边测量法基础上,引入蚁群算法来建立信标移动最佳路径的算法,得到了优化后的算法模型,并进行了仿真试验。结果表明：经过蚁群算法优化后,能减少发射信标的数量,得到最优移动路径,使节点定位精度达到10%。     

无线传感器网络定位算法的睡眠调度技术研究

无线传感器网络的DV-HOp定位算法是通过计算未知节点和锚节点的最小跳数,估算平均每跳的距离,并使用跳段距离代替实际距离来计算未知节点坐标。当节点规模变大、连通度过高时,该算法定位精度大大降低。根据DV-Hop算法的定位过程,考虑到节点位置的相对稳定,在DV-Hop的定位中应用ATR-CKN睡眠调度算法,让部分锚节点和已经定位的盲节点进入睡眠,从而降低节点规模和冗余定位信息,保证了节点低能耗下的精确定位。仿真结果表明,采用ATR-CKN睡眠调度算法的网络节点能量消耗大大降低,DV-Hop算法的定位精度也有提高。     

一种弹簧系数和跳数分类的改进DV-Hop算法

针对传统DV-Hop(distance vector-Hop)算法求解节点间平均跳距存在误差及随着节点跳数增加误差累积的问题,提出了一种改进的DV-Hop节点定位算法。首先将节点间的实际距离与估计距离抽象成弹簧模型;然后对节点间不同的跳数进行分类,计算不同跳数对应的弹簧系数,提高节点定位精度,并减小因跳数增加而产生的累积误差;最后用加权双曲线法确定未知节点的位置。仿真结果表明,与传统DV-Hop算法及其他文献中的算法相比,本文所提的改进算法可以有效提高节点的定位精度。     

面向传感器网络的无线节点智能定位优化算法

为了实现低成本物联网无线设备的定位,提出了一种基于深度强化学习(DRL)的无监督无线节点定位优化算法.将连续无线定位过程建模为马尔可夫决策过程(MDP),提出了一种新的奖励设置机制,该机制能从未标记的无线接收信号强度(RSS)中实现鲁棒的地标数据提取.使用RSS测量值和代理位置来构建DRL模型的输入,以减少模型重训练的需求.并使用模拟实验对所提出的算法进行了评估.实验结果表明,与现有的无监督算法相比,本算法能实现更低的无线定位误差,并能进行自监督的学习.     

基于RSSI的无线传感器网络目标定位算法设计

针对无线节点能够根据接收信号强度估算其到锚节点间距离这一特性,设计了基于RSSI的均值定位和条件概率定位两种无线传感器网络目标定位算法。这两种算法均能够不同程度地实现未知节点的定位。在Matlab7.0环境下对上述算法进行仿真实验,结果证明在同等条件下,条件概率定位算法较均值定位算法具有稳定性好、平均误差小、定位精度高等优点,是一种较好的目标定位算法。     

基于测距的WSN节点复制攻击检测算法

现有的无线传感网节点复制攻击检测方法多依赖于网络中节点的精确位置信息和同步时钟信息,而在网络实际运行中往往很难保证实时有效的节点位置信息和同步时钟信息。提出了测距法来检测节点复制攻击,不需要精确定位和网络时钟同步;定义了三种检测准则,给出检测系统实现方案和算法流程图。实验表明,该系统实用、可靠。     

无线传感器网络质心定位算法仿真研究

质心定位算法是无线传感器网络中一种经典的无需测距的定位算法。系统分析了锚节点个数、节点通信半径以及网络中节点总数对该算法定位性能的影响,并进行了仿真。通过对仿真结果的分析,在100m×100m的无线传感器网络区域内,当锚节点个数为总节点个数的10%时,针对不同的总节点个数,存在最优的节点通信半径,可以使节点定位率达到95%以上,同时具有较小的节点定位误差。     

浅析基于TOA／TDOA的无线传感器网络节点定位算法

节点定位技术是无线传感器网络中的关键技术,明确传感器节点位置才能实现对目标的定位和追踪。介绍了几种无线传感器网络的节点定位算法,并对基于信号到达时问定位算法（Time Of Arrival,TOA）和基于信号到达时间差定位算法（Time of Difference Of Arrival,TDOA）进行了详细分析,给出了基于两种算法的详尽测距、定位过程。     

浅谈ARP欺骗攻击与防范

针对目前校园网内ARP病毒的频繁发作,本文对ARP协议及ARP欺骗攻击原理进行了分析,讨论了ARP欺骗行为的判定,并提出了对ARP欺骗攻击的解决方案。     

Viterbi译码算法改进

改进后的Viterbi译码算法,不但保持了原有Viterbi算法的特性,而且在减少译码路径的情况下,较好地解决了突发错误信道中原Viterbi译码算法性能急剧下降的问题．通过在编码信道模型上的仿真表明：正确的约束位越多、分布的越密,则性能提高越明显．     

模拟退火算法原理及改进

模拟退火算法是一种强大的随机搜索算法,能应用于许多前提信息很少的问题,能渐进地收敛于最优值。对SA算法进行了介绍,论述了SA算法的原理并对算法进行了改进,展示了计算实验的结果。     

移动物体定位算法研究

随着移动物体定位技术的快速发展,运动物体的定位是目前最热门的研究课题之一。对物体进行定位、跟踪、识别和监测,获得物体位置参数(如地理坐标、速度、加速度及运动物体的轨迹等),进一步对参数进行分析与处理,实现对运动物体行为的解读,从而实现更高一级的数据融合。     

一种改进的虹膜内边缘定位算法

首先利用小尺度高斯低通滤波器对虹膜图像进行预处理,去除可能存在的眼睑和睫毛干扰;然后用Canny边缘检测算子得到虹膜的内边缘,通过自适应选取非极大值抑制的高阈值,并对不连续边缘进行修整,得到比较理想的虹膜内边缘;最后利用圆周上任意不共线的3点可以确定一组圆心及半径的参数的性质得到虹膜内边缘的圆心及半径,完成虹膜内边缘定位。实验结果表明,该算法可以比较准确地定位出虹膜的内边缘。     

主动队列管理（AQM）中的算法改进研究

当今时代,远程通信技术飞速发展,网络用户人数呈几何级数激增,这就使解决网络拥塞成为了一个亟待解决的问题．网络拥塞不仅会使网络通信质量下降,还会影响用户的服务质量水平QoS（Quality of Service）,甚至还会影响到网络安全．本文通过分析当今因特网中流量控制,拥塞管理以及服务水平提供的机制,如TCP／IP协议中的开环,闭环控制和主动队列管理机制（AQM）,介绍了一种改进之后的算法,将其与早期的简单弃尾算法和RED算法相比较,并将实验结果进行了总结．     

Dijkstra算法的分析与改进

Dijkstra算法是许多工程解决最短路径问题的理论基础,有着广泛的应用。传统Dijkstra算法在求解单源最短路径时,存在一些不足之处,影响了算法的效率。本文从节约存储空间和提高运算效率方面对传统Dijkstra算法进行了改进,通过分析与比较,这种改进算法的效率优于传统的Dijkstra算法,特别适用于大规模网络。     

无损BCNF分解算法的改进

在关系数据理论中,为了优化数据库的设计,要求将低一级的关系模式转换为高一级的关系模式集.根据关系数据理论,任何一个关系模式都能转换为无损的BCNF关系模式集,但不一定能保函.为了使得转换后得到无损保函的BCNF模式集,本文引入图论中的有向图来表示函数依赖关系,并将有向图结合运用到关系模式的规范化过程中,使得模式分解能得到无损保函的BCNF模式集,从而达到改进传统的BCNF分解算法,优化分解的效果.     

学校改进的“本土化”与内生模式探索——大学与中小学合作伙伴关系的维度

在大学与中小学合作关系的意义上,学校改进的本土化就是在学校实践场域中经对话、互动和共同思考而生成学校改进理论与实践策略的过程。学校改进本土化的哲学立场是尊重学校的生命特性、正视学校的制度约束、激发局内人的变革动力、实现变革的主体完整。与专家理论应用模式相比,内部生长的学校改进模式具有在实践中生成理论、以学校需求为驱动力、大学专业人员的服务身份、以学校发展规划为切入口、让每所学校都成为更好的自己的特征。在内生型学校改进中,大学专业人员可以起到让实践者的教育信念和心智模式亮相、让实践者的实践发生第二序改变、让理论工作者和实践工作者共同发生蜕变的作用。     

Apriori算法的研究与改进

对数据挖掘技术关联分析Apriori算法做了介绍,并对Apriori算法做了分析,指出其在候选项集比较多的情况下效率低下的缺点,最后提出了利用建立临时数据库的方法来提高Apriori算法的效率。