无线传感器网络覆盖质量问题

降低功耗、延长寿命是无线传感器网络的一个重要问题,同时,对监测区域保持一定的覆盖质量才能及时捕捉到目标的状态变化.一种广泛采用的策略是选出能够满足监测区域质量要求的最小节点集作为工作节点,关闭其他冗余节点.因此,传感器网络中控制节点休眠与保持覆盖质量是两个重要方面.提出了一个数学模型,求解满足任意给定覆盖服务质量下所需的最小节点数.实验表明,当监测区域与节点感知区域比值较大时,提出的方法更为准确地计算出所需最小工作节点数,且此方法复杂度低、传感器节点的感知区域可以为任意形状.网络覆盖质量与节点休眠率同时达到最大化是一个NP难问题,采用遗传算法进行仿真实验尝试性解决这一问题,为传感器网络实际应用带来重要意义.     

综合路由的无线传感器网络覆盖调度

利用目前公认为理论上最好的无线传感器网络集中式覆盖控制算法MCLC(Most-Constrained Least-Constraining),结合DD(Directed Diffusion)和LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)路由协议,基于节点最小剩余能量调度覆盖集,观察最小剩余能量不同选取对节点能耗和均衡性以及网络生存期的影响.研究能耗均衡性和网络生存期的关系,提出了一种新的一般性能耗均衡的覆盖集调度的方法.仿真结果表明:所提方法可以有效提高网络生存期,同时为设计覆盖控制算法和覆盖集调度策略提供理论指导.      

无线传感器网络中的跨层路由协议

为了减少无线传感器网络中的干扰产生,降低由此引起多次重传后的分组丢弃从而导致的额外重传时延和能量消耗,改善网络的传输效率和能量效率,提出了一种基于跨层设计的干扰感知路由(IAR,Interference-Aware Routing)协议.与现有的基于竞争的路由协议不同,IAR协议引入节点干扰度和能量度作为选路代价,通过干扰和能量感知的路由选择机制实现路由建立.利用节点收到的发送请求、清除发送和应答分组的计数作为干扰度的计算依据,从而在路由选择中避开了干扰易发生区域;利用下一跳候选节点的初始和剩余能量作为能量度的计算依据,从而均衡了各节点的能量消耗,延长了整个网络的寿命.仿真结果表明,与动态码字路由和ad-hoc按需距离矢量路由协议相比,IAR协议提高了能量效率、改善了网络的吞吐量、分组投递率和时延等性能.     

基于飞行冲突网络最优支配集的冲突调配策略

针对空中交通流量逐年上升、管制压力增大、飞行冲突难调配的问题，以航空器为节点，基于航空器之间的速度障碍关系建立飞行冲突网络。定义最优支配集的概念，通过移除飞行冲突网络的最优支配集节点，快速消解网络中的冲突，降低网络的复杂性。在使用粒子群（PSO）算法对网络最优支配集进行求解的过程中，引入免疫机制，设置节点和连边2种类型的抗原，保证对关键航空器和高风险冲突的优先调配。实验仿真表明：所提冲突调配策略相较于传统方法能够快速识别网络中的关键航空器节点，并对高风险的冲突连边具有较好的灵敏性，可为管制员和管制系统提供更加准确、可靠的信息和建议，在宏观上辅助进行飞行冲突的调配。     

航空高动态网络负载感知路由算法

针对航空高动态网络(HDAN,Highly Dynamic Airborne Networks)节点高速运动、拓扑结构变化频繁、飞行器轨迹时变等特性,及其所带来的数据到达率低、信息拥塞度高、稳定性差等问题,提出一种具有负载感知特性的路由算法.算法提出了新的动态路由因子度量来适应拓扑结构的变化,引入节点相对速度修正高动态环境下单纯地理位置信息所带来的误差,并通过交互邻居节点队列信息表征网络局部负载程度,降低拥塞概率.仿真实验结果表明,本算法有效减少了网络丢包率和通信时延,增强了信息传输的可靠性.     

SCI网络拓扑结构的可生存性

从航空电子系统的需求出发,研究了适于航电系统的SCI(Scalable Coherent Interface)网络拓扑结构的可生存性.选择了由双节点或skip-a-node结构形式构成的网格形、蝶形等适于SCI网络的拓扑形式并构造了二种网络拓扑结构以便于不同结构的可生存性比较.同时考虑边及节点损坏的情况,利用图的邻接矩阵对网络连通关系进行了计算和分析,找到并印证了具有高可生存性的拓扑形式,同时发现相同结构下小环方向的改变对可生存性也有影响.      

一种基于计算资源度的星间路由协议

随着发射技术的提升和星载任务需求的扩大,低轨互联网星座逐渐成为航天产业的研究热点。在网络层进行算力资源感知有助于构建最短计算时延路径,有效利用边缘或路径上的节点资源进行任务调度。由于传统组网协议没有考虑邻居节点算力资源情况,难以做到资源感知、星间协同组网完成卸载任务。为解决上述问题,提出了将低轨卫星组网建模为移动自组织网络(MANET),并在主动式协议优化链路状态路由协议(OLSR)中引入节点计算资源度来感知周边组网节点、CPU、内存和负载等计算能力情况,并且根据该指标修改OLSR中的多点中继(multi point relay, MPR)选择算法与路由表更新算法。通过仿真验证了在星间协同计算中,文章提出的路由协议在任务计算时延上降低了15%～30%,并通过与地面云计算的比较验证了星间协同计算的优势。     

无线多跳网络中网络编码感知的机会转发机制

提出一种适用于无线多跳网络的网络编码感知的机会转发机制(NCAOF, Network Coding-Aware Opportunistic Forwarding).NCAOF利用无线信道的广播特性,结合机会转发和网络编码,动态确定有编码机会的节点进行编码后机会转发,从而比传统的采用预定节点的转发机制获得更多编码机会.分组转发过程中,中间节点考虑局部拓扑信息及自身负载情况,通过定义的编码收益函数评估节点的机会转发效能,动态选择能获取编码性能更好的分组进行机会编码,并基于编码收益赋以编码分组动态的转发优先级,有效利用编码机会同时避免冗余转发.实验结果表明,相比传统的基于网络编码的转发机制,NCAOF能获得更好的编码机会,并有效提高了网络的吞吐量和分组送达率.     

采用多重交点判别的传感器网络覆盖控制协议

在保证一定的覆盖质量前提下,延长传感器网络生存时间,提出一种以充分必要条件判断网络节点冗余性的分布式覆盖控制协议.该协议通过多重交点判别法则(MIER,Multi-Intersection Estimation Rule)对无线传感器网络进行分布式节点的动态休眠控制,从理论上证明了MIER法则是判断网络节点冗余性的充分必要条件,能保证目标区域不出现覆盖盲点同时使活跃节点数降至最低.实验表明,MIER法则比CCP法则有了很大改进,消除由于法则本身引起的盲点数目,能更好的运用于覆盖控制协议中,更为准确的判断节点是否应该工作或休眠,是判别节点是否冗余的充分必要条件;同时比Ottawa法则更加高效的减少整个网络功耗,延长网络寿命.     

函数调用网络的结构属性及其静态鲁棒性

通过对开源软件tar和MySQL源码的分析,构建基于函数调用的有向软件网络模型,研究函数调用网络的度分布、聚类系数等多个结构属性。结果表明,多个主要软件模块的耦合才使得整个函数调用网络具有高聚类特性;节点的依赖度(影响度)与节点的出度(入度)存在正相关性;节点的依赖度与影响度具有负相关性。基于有向软件网络鲁棒性的弱连通和强连通指标,采用不同节点攻击策略验证函数调用网络的静态鲁棒性。研究结果表明,对于tar网络,高出度策略对网络的弱连通性具有最佳的攻击效果;对于MySQL网络,高入度策略对网络的弱连通性具有最佳的攻击效果。      

基于度中心性的AFDX网络拓扑生成

航空电子系统随着任务需求和技术的发展不断向深度综合演进,其系统的复杂性给网络的设计和验证带来了巨大的挑战,如何通过网络生成实现受限资源条件下航电信息交互的实时性能保障是目前亟待解决的问题。针对目前存在的无法对航电网络进行实时性调控的拓扑设计方法进行改进,依据终端节点之间所有虚拟链路的最大通信帧长之和的大小关系,提出一种基于度中心性理论的航空电子全双工交换式以太网（AFDX）网络拓扑生成算法。将终端节点之间数据帧长作为节点度的衡量标准,对所有终端节点进行集合划分,并根据集合中终端节点的数据帧长对交换机进行连接。采用确定性网络演算以及仿真的方法对基于度中心性的AFDX网络拓扑生成算法进行效能评估。利用确定性网络演算方法,在小规模虚拟链路（VL）的组网下,结果显示:基于度中心性的拓扑生成算法生成的网络拓扑中75%的VLs实时性能优于原始人工设计的网络拓扑,且端到端延迟平均减小9.37%。利用OMNet++仿真方法,在1 400条虚拟链路的组网规模下,结果显示:基于度中心性的拓扑生成算法生成的网络拓扑中94.3%的VLs实时性能优于人为规划网络拓扑,且端到端延迟平均减小50.2%。由此表明:基于度中心性的拓扑生成算法很大程度上提高了网络的实时性能保障。      

基于复杂网络的车载自组织网络脆弱性分析

车载自组织网络(VANET)作为智能交通的重要基础应用，其安全稳定地运行是交通系统乃至社会经济可持续发展的需要。以最大连通度、连通分支平均规模、全局网络效率等参数为脆弱性测度指标，基于复杂网络理论，应用车辆仿真软件(VanetMobiSim)建立了VANET网络拓扑模型，详细研究了在随机攻击和蓄意攻击模式下脆弱性量化指标随节点移除比例的变化关系；通过仿真实验分析了节点密度、信号辐射半径及不同攻击策略对VANET脆弱性的影响。仿真结果表明:VANET在蓄意攻击下比较脆弱，基于节点介数的蓄意攻击效能最强；节点密度、信号辐射半径越小，VANET连通性越差，网络越脆弱。所提方法和结果为VANET拓扑控制优化和网络管理决策提供了理论依据。      

自组织网络中UPMA协议的群间仿真

基于有效竞争预约接入、无冲突轮询传输的思想,结合分层分布式网络结构为自组织网络提出了依据用户妥善安排的多址接入(UPMA)协议,UPMA协议可以支持节点移动性和多跳网络拓扑,并使用网络仿真工具OPNET仿真评估了它的群间通信性能.该协议利用分群算法将多跳网络拓扑形成轮询所需要的两跳分群结构,包括预约接入和无冲突的轮询服务阶段.有分组发送的节点在每帧的竞争接入时隙中竞争接入.如果成功,则进入轮询服务过程;否则,在本帧重新开始的接入阶段中进行冲突避免和分解的预约接入过程.仿真结果表明,UPMA协议显著提高了多跳群间的业务传输效率,可以提供较高的端到端信道利用率、较低的端到端平均消息时延和较小的平均消息丢弃率.      

基于BP神经网络的飞行绩效评价模型

为实现飞行绩效的客观评价,利用眼动数据,建立了拓扑结构为6-14-3型的BP(Back Propagation)神经网络模型.已有的实验数据和随机插值法得到的数据作为建模的数据来源,数据分为训练集和测试集并归一化.基于Matlab的神经网络工具箱,利用经验公式和实验比较法确定了BP网络模型的隐含层节点数;对BP算法的各种改进算法进行了优化选择;将训练集数据和测试集数据先后输入网络模型进行学习训练和仿真测试;对3个技术水平的飞行员的飞行绩效进行了预测和评价.研究表明,眼动数据的BP神经网络模型可以较为准确地评价飞行绩效,评价方法可以为飞行训练提供参考.     

能量有效的无线传感器网络分簇路由协议

无线传感器网络（WSNs）的应用前景非常广阔,得到了越来越广泛的关注,其中网络节能、降低功耗、延长寿命是WSNs必须解决的问题。对WSNs中典型的分簇路由协议进行了详细分析,通过对比研究,提出了一种基于节点间相关性的能量有效分簇路由协议——BCCP协议。在BCCP协议中,能耗均衡分簇算法利用节点间位置相关性与节点剩余能量,降低分簇迭代次数,得到分布均匀的簇首节点,降低簇内成员节点与簇首节点的通信能耗,以此降低网络能耗;降低能耗分簇算法利用节点间数据相似性与节点间协同性,降低簇内通信、簇间通信的数据量,以此降低网络能耗。实验结果表明,BCCP协议在能耗均衡、网络存活节点数、降低能耗方面与其他方法相比均有明显的优势。      

基于时空图卷积网络的无人机网络入侵检测方法

无人机网络相比地面网络具有节点快速移动、拓扑结构变换频繁和通信链路不可靠的特点,传统的针对地面网络的入侵检测方法难以适用。针对无人机网络的时空动态特性进行建模,提出了一种无人机网络的入侵检测方法——基于注意力机制的时空图卷积网络（ATGCN）。将图卷积网络和门控递归单元组合为时空图卷积网络,从复杂多变的数据中提取网络的时空演变特征,通过注意力机制提取和入侵检测最相关的特征,输入支持向量机进行分类预测。多个数据集的实验分析表明:所提方法能够适应无人机网络的动态性和不稳定性,相比传统检测方法准确率高且误报率低,具有良好的鲁棒性和适应性。      

Ad Hoc网络中一种新的能量优化多播路由算法

探讨了Ad Hoc网络中能量优化的多播路由问题.在一次多播会话中节点功率不变的假设前提下,分析了NJT(Node-Join-Tree)算法,针对NJT算法所生成的多播树中可能存在冗余发送节点的问题,提出了一种新的能量优化多播路由算法——RMT(Refine-Multi-cast-Tree)算法,给出了RMT算法的复杂性分析,并设计了RMT算法的分布式实现方案.RMT算法在已有多播树中进行本地搜索,寻找是否存在冗余的发送节点,若存在冗余发送节点则将其从多播树发送节点集合中删除,重构多播树,从而达到减少多播树能量消耗的目的,生成能量更优的多播树.仿真实验表明RMT算法性能优于NJT算法.     

Investigations of the polar atmosphere with use of dynamical characteristics of the processes and self -organizing neural networks on ground-based multi-position optical observations

This article discusses questions connected with investigations of the polar atmosphere via ground-based multi-position optical observations. For this investigation a specially developed method is applied. It use the calculated dynamical parameters of the processes and self-organizing artificial neural networks. With self-organizing neural networks 5–7 classes have been extracted which can be associated with the regions having different physical properties. In particular, have been extracted regions intuitively coincident with polar stratospheric clouds and aurora.