跳數(shù)
- 基于八節(jié)點(diǎn)環(huán)形網(wǎng)絡(luò)的任務(wù)映射方法研究＊
率，減少不必要的跳數(shù)，本文從相關(guān)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)入手，以八節(jié)點(diǎn)集群環(huán)形網(wǎng)絡(luò)剖析高性能集群上的計(jì)算機(jī)程序運(yùn)行原理，高性能計(jì)算集群（MPI）程序指在每一個(gè)不同的計(jì)算節(jié)點(diǎn)上運(yùn)行同一程序，同時(shí)，每一份程序隨機(jī)分配唯一編號(hào)，每一個(gè)編號(hào)各自所帶功能各不相同。在高性能計(jì)算集群工作的過(guò)程中，編號(hào)Rank1 所屬的節(jié)點(diǎn)會(huì)與其余節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生頻繁的通信，但是，除編號(hào)Rank1 所屬節(jié)點(diǎn)外的節(jié)點(diǎn)各自互相獨(dú)立幾乎不需要相互通信。通信過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生延遲，節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)通信需要經(jīng)過(guò)中間節(jié)點(diǎn)中轉(zhuǎn)，產(chǎn)生了跳
計(jì)算機(jī)時(shí)代 2022年12期2022-12-16
- 鉛門(mén)設(shè)置對(duì)宮頸癌術(shù)后VMAT計(jì)劃的劑量學(xué)影響
療時(shí)間短、射野總跳數(shù)低等優(yōu)勢(shì)，在頭頸部、胸部和腹部放療中得到廣泛應(yīng)用。VMAT計(jì)劃設(shè)計(jì)與劑量率、多葉光柵（Multi-Leaf Collimator，MLC）寬度、鉛門(mén)位置與角度、劑量限值條件等參數(shù)密切相關(guān)，放射治療計(jì)劃設(shè)計(jì)是放療的重要環(huán)節(jié)，計(jì)劃質(zhì)量直接影響放療療效，因此研究如何進(jìn)一步提高計(jì)劃質(zhì)量對(duì)于放療技術(shù)的臨床應(yīng)用有重要意義[5]。鉛門(mén)大小與位置是影響VMAT計(jì)劃的重要因素[6]，本文根據(jù)臨床需要，對(duì)鉛門(mén)進(jìn)行了3種不同設(shè)置，旨在分析不同計(jì)劃的劑量學(xué)差異
中國(guó)醫(yī)療設(shè)備 2022年10期2022-10-27
- 基于跳數(shù)與跳距優(yōu)化的三維DV-Hop 定位算法研究*
在此基礎(chǔ)上以?xún)?yōu)化跳數(shù)和跳距為核心改進(jìn)了傳統(tǒng)算法，得到了一種更精確的DV-Hop 改進(jìn)三維定位算法。1 三維DV-Hop 算法原理傳統(tǒng)三維DV-Hop 定位算法主要分為以下三個(gè)步驟[21-28]:①計(jì)算信標(biāo)節(jié)點(diǎn)與未知節(jié)點(diǎn)間的最小跳數(shù)首先網(wǎng)絡(luò)中的信標(biāo)節(jié)點(diǎn)(錨節(jié)點(diǎn))廣播自身信息，節(jié)點(diǎn)每接收到一個(gè)信息就更新它到該節(jié)點(diǎn)的最小跳數(shù)并處理后轉(zhuǎn)發(fā)；若該信息來(lái)自自身，則忽略，以確保所有節(jié)點(diǎn)都能保存自身與其他任一信標(biāo)節(jié)點(diǎn)間的最小跳數(shù)。②估算未知節(jié)點(diǎn)的平均每跳距離每個(gè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)確
傳感技術(shù)學(xué)報(bào) 2022年8期2022-10-25
- 改進(jìn)的三次修正DV-Hop定位算法
].文獻(xiàn)[6]對(duì)跳數(shù)設(shè)定閾值，并以此為依據(jù)將跳距劃分為3種類(lèi)別，對(duì)未知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行加權(quán)最小二乘求解，并對(duì)未知節(jié)點(diǎn)周?chē)惶秶鷥?nèi)的錨節(jié)點(diǎn)進(jìn)行二次求質(zhì)心，將兩種解取均值作為最終解，對(duì)精度有一定提升，但是該算法沒(méi)有對(duì)一跳錨節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，而采用所有錨節(jié)點(diǎn)進(jìn)行求質(zhì)心會(huì)增加誤差的積累，文獻(xiàn)[7]對(duì)跳距進(jìn)行了優(yōu)化，并對(duì)不同錨節(jié)點(diǎn)采用其自身跳距的距離計(jì)算方式，隨后使用levy策略的粒子群算法對(duì)未知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行求解，雖使用仿生優(yōu)化算法，但仍存在較大誤差，為進(jìn)一步對(duì)精度
小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng) 2022年8期2022-08-24
- 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)中改進(jìn)粒子群優(yōu)化DV-Hop算法的研究*
并不總是與它們的跳數(shù)距離成正比，這破壞了許多現(xiàn)有的無(wú)測(cè)距定位算法的假設(shè)。文獻(xiàn)[5]在DV-Hop算法中利用信號(hào)功率衰減修正跳數(shù)，但該方法易受到地形限制。文獻(xiàn)[5]提出了Rendered Path算法，利用網(wǎng)絡(luò)的幾何特征，以糾正曲折路徑的最短距離，但該算法并未考慮節(jié)點(diǎn)的分布密度。文獻(xiàn)[7]提出了Partiton weighting算法，該算法對(duì)錨節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分配等級(jí)區(qū)域，以此區(qū)域加權(quán)修正距離，但該法在錨節(jié)點(diǎn)數(shù)量較少時(shí)效果并不理想。文獻(xiàn)[8]提出的DV-maxHo
傳感技術(shù)學(xué)報(bào) 2022年6期2022-08-18
- 基于Monaco計(jì)劃系統(tǒng)的最小子野面積設(shè)置值對(duì)宮頸癌調(diào)強(qiáng)放療計(jì)劃的影響
野形狀復(fù)雜，機(jī)器跳數(shù)增多，延長(zhǎng)治療時(shí)間從而降低放療計(jì)劃準(zhǔn)確性，影響患者預(yù)后狀況[6]。該研究旨在探討基于Monaco計(jì)劃系統(tǒng)宮頸癌靜態(tài)調(diào)強(qiáng)放療計(jì)劃最小子野面積(the minimum segment area，MSA)的優(yōu)化設(shè)計(jì)。1 材料與方法1.1 病例資料選取2020年4月—2021年3月在中國(guó)科學(xué)院合肥腫瘤醫(yī)院放療中心宮頸癌患者10例，年齡37～75(54.2±16.3)歲，病理診斷均為鱗癌。根據(jù)國(guó)際婦產(chǎn)科聯(lián)合會(huì)FIGO分期標(biāo)準(zhǔn)，其中IA期2例，ⅡA
安徽醫(yī)科大學(xué)學(xué)報(bào) 2022年5期2022-06-02
- 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的改進(jìn)DV-hop定位算法研究
余節(jié)點(diǎn)的距離以及跳數(shù)[1].目前，節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)日益成熟，根據(jù)是否借助距離信息將其分為兩種[2]，分別為需要測(cè)距的定位算法和非測(cè)距的定位算法.需要測(cè)距的定位算法主要是借助外部硬件設(shè)備得到節(jié)點(diǎn)與節(jié)點(diǎn)之間的距離信息，常見(jiàn)的測(cè)距定位算法有到達(dá)時(shí)間(Time of Arrival，TOA)、到達(dá)時(shí)間差(Time Difference of Arrival，TDOA)、到達(dá)角度(Angle of Arrival，AOA)、接收信號(hào)指示強(qiáng)度(Received Signa
東北師大學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版） 2021年4期2022-01-05
- 移動(dòng)無(wú)線(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)感知層傳感控制定位算法研究
題，本文提出基于跳數(shù)修正的DV-hop定位算法，實(shí)現(xiàn)移動(dòng)無(wú)線(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)感知層傳感控制定位，其在DV-hop定位算法的基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)錨節(jié)點(diǎn)間跳數(shù)，以及未知節(jié)點(diǎn)到錨節(jié)點(diǎn)間跳數(shù)進(jìn)行修正，從而提高了定位精度和效率，以便更好地應(yīng)用于實(shí)際中。2 移動(dòng)無(wú)線(xiàn)物聯(lián)網(wǎng)感知層傳感控制定位方法2.1 DV-hop定位算法DV-hop算法主要通過(guò)跳計(jì)數(shù)和距離向量來(lái)估計(jì)未知節(jié)點(diǎn)到信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的距離，未知節(jié)點(diǎn)的位置信息可以通過(guò)三邊或者多邊測(cè)量法得到，圖1描述了其方法過(guò)程[12]。圖1 DV-h
計(jì)算機(jī)仿真 2021年5期2021-11-17
- 基于微電網(wǎng)的DV-hop改進(jìn)算法
節(jié)點(diǎn)到錨節(jié)點(diǎn)之間跳數(shù)的乘積，計(jì)算未知節(jié)點(diǎn)到錨節(jié)點(diǎn)的距離[3]。隨后基于經(jīng)典DV-hop算法，肖美華等[4]提出了一種平均加權(quán)(average weighting,AW)方法；程遠(yuǎn)國(guó)等[5]設(shè)計(jì)了跳數(shù)加權(quán)(hop weighting,HW)方法；程超等[6]提出了一種誤差加權(quán)(error weighting,EW)方法；張安安等[7]提出了一種融合無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)(wireless sensor network, WSN)和射頻識(shí)別(radio frequen
科學(xué)技術(shù)與工程 2021年28期2021-10-21
- 一種基于業(yè)務(wù)感知和可調(diào)節(jié)跳數(shù)的虛擬化層構(gòu)建算法
P)表示路徑P的跳數(shù)(hop count)，即長(zhǎng)度。1.2.2 服務(wù)功能鏈請(qǐng)求服務(wù)功能鏈請(qǐng)求(service function chain request，SFCR)可以使用帶權(quán)有向圖表示，標(biāo)記為GR=(NR,LR)，其中，NR和LR分別表示邏輯節(jié)點(diǎn)和邏輯鏈路的集合。邏輯節(jié)點(diǎn)nR(nR∈NR)的VNF需求標(biāo)記為S(nR)，CPU資源需求標(biāo)記為μ(S(nR))，邏輯鏈路lR(lR∈LR)的帶寬需求標(biāo)記為μ(lR)。1.2.3 虛擬化層VL的拓?fù)湟部梢杂脦?quán)無(wú)
鄭州大學(xué)學(xué)報(bào)（工學(xué)版） 2021年5期2021-10-09
- 一種基于跳數(shù)修正和跳距優(yōu)化的DV-Hop定位算法
一些不足.如最小跳數(shù)估計(jì)精度不高，跳距估計(jì)誤差大.為此，研究人員提出了不同的改進(jìn)策略.胡玉蘭等[7]提出基于平均跳距優(yōu)化的DV-Hop改進(jìn)算法(AHDD).通過(guò)對(duì)跳數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，提高估計(jì)平均跳距的精度；鄧?yán)说萚8]對(duì)DV-Hop算法的跳數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，并利用最小均方差準(zhǔn)則估計(jì)平均跳距，提高測(cè)距精度；Gao等[9]引入粒子群優(yōu)化算法，利用粒子群算法修正節(jié)點(diǎn)位置，提高定位精度.盡管上述算法減少了定位誤差，但仍存在最小二乘法初值敏感以及生物智能算法的復(fù)雜度高等問(wèn)題.為
全球定位系統(tǒng) 2021年4期2021-09-14
- 基于最小跳數(shù)改進(jìn)的三維DV-Hop定位算法
使得節(jié)點(diǎn)間的最小跳數(shù)更加接近真實(shí)值[15]，明顯提高了三維DV-Hop定位精度。1 三維DV-Hop定位算法1.1 算法描述三維DV-Hop定位算法主要通過(guò)節(jié)點(diǎn)的三維坐標(biāo)計(jì)算來(lái)對(duì)立體空間中的一些目標(biāo)進(jìn)行定位研究[16]。(1)獲得所有節(jié)點(diǎn)之間的最小跳數(shù)值開(kāi)始定位時(shí)，錨節(jié)點(diǎn)i向網(wǎng)絡(luò)中廣播數(shù)據(jù)包，這些數(shù)據(jù)包主要包含錨節(jié)點(diǎn)i的標(biāo)號(hào)、跳數(shù)值以及位置等信息，并將跳數(shù)初始值設(shè)置為0，接收到數(shù)據(jù)包的 節(jié)點(diǎn)首先檢查自己是否接收過(guò)來(lái)自這個(gè)錨節(jié)點(diǎn)發(fā)出的信息。如果此前沒(méi)有接收過(guò)
太原科技大學(xué)學(xué)報(bào) 2021年4期2021-08-30
- 基于可靠錨節(jié)點(diǎn)和粒子群優(yōu)化的DV?Hop 算法
位置、ID 號(hào)和跳數(shù)值為0 的信息，鄰居節(jié)點(diǎn)第一次收到該信息后，保留該信息，并將跳數(shù)加1 發(fā)送到它的鄰居節(jié)點(diǎn)。對(duì)于收到同一個(gè)錨節(jié)點(diǎn)發(fā)來(lái)的信息，以最小原則更新本地跳數(shù)值。該階段完成后，監(jiān)測(cè)區(qū)域中所有節(jié)點(diǎn)都已知道錨節(jié)點(diǎn)的位置坐標(biāo)及到錨節(jié)點(diǎn)的最小跳數(shù)。1.2 計(jì)算錨節(jié)點(diǎn)平均跳距每一個(gè)錨節(jié)點(diǎn)通過(guò)式（1）計(jì)算自身的平均跳距。式中：(xi,yi)表示錨節(jié)點(diǎn)i的坐標(biāo)；hopsij為錨節(jié)點(diǎn)i和j之間的最小跳數(shù)。計(jì)算完成后向網(wǎng)絡(luò)廣播它們的HopSize。1.3 計(jì)算未知節(jié)點(diǎn)
現(xiàn)代電子技術(shù) 2021年13期2021-07-18
- 移動(dòng)WSNs 中基于跳數(shù)矢量的節(jié)點(diǎn)定位算法
節(jié)點(diǎn)與未知節(jié)點(diǎn)的跳數(shù)，然后再估計(jì)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的局部平均跳距，最終將跳距與跳數(shù)相乘，便可估計(jì)錨節(jié)點(diǎn)與未知節(jié)點(diǎn)的距離。然而，通過(guò)跳數(shù)估計(jì)節(jié)點(diǎn)間的歐式距離存在誤差，并且跳數(shù)的估計(jì)值也存在誤差。這些誤差降低了DV-Hop定位精度。為此，提出基于跳數(shù)矢量的節(jié)點(diǎn)定位算法（Hop Vector-based Node Localization Algorithm，HVLA）。HVLA 算法先通過(guò)跳數(shù)信息構(gòu)建跳數(shù)矢量信息，再利用質(zhì)心定位算法估計(jì)節(jié)點(diǎn)位置。同時(shí)，通過(guò)測(cè)量節(jié)點(diǎn)間的響應(yīng)
火力與指揮控制 2021年5期2021-06-26
- 不同車(chē)輛密度下的車(chē)聯(lián)網(wǎng)最大路由跳數(shù)仿真研究*
路由協(xié)議中，路由跳數(shù)是一個(gè)極為重要的參數(shù)，與鏈路連接性、鏈路可靠性及數(shù)據(jù)包投遞率有著密切聯(lián)系，而在車(chē)聯(lián)網(wǎng)這樣一個(gè)高動(dòng)態(tài)多變的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，其重要性尤為突出。通常不同的路由協(xié)議有其各自的路由跳數(shù)選擇優(yōu)化方案，AODV路由協(xié)議中是從可選的路由路徑中選擇路由跳數(shù)最小的1條路徑進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)，VADD選擇具有最低延時(shí)的轉(zhuǎn)發(fā)路徑。趙海濤等[10]提出一種基于連通概率感知的多跳消息轉(zhuǎn)發(fā)算法，利用所建立的多車(chē)道多跳連通概率分析模型，選擇連通概率較高的道路路段和車(chē)輛節(jié)點(diǎn)進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)。
交通信息與安全 2020年1期2020-06-17
- 基于能量均衡和擁塞程度的改進(jìn)AODV路由協(xié)議
DV路由協(xié)議只將跳數(shù)作為選擇路徑的標(biāo)準(zhǔn)，學(xué)者們?cè)谶x擇路徑時(shí)只加入了能量或擁塞因素，這使得路徑的選擇變得局限?；谝陨系谋尘昂头治?，以AODV協(xié)議為基礎(chǔ)，將路徑擁塞和能量損耗同時(shí)考慮在內(nèi)，并且將能量狀態(tài)和擁塞狀態(tài)分成不同的等級(jí)并用不同的跳數(shù)來(lái)表示。引入了跳數(shù)代價(jià)和路徑判斷因子，根據(jù)跳數(shù)代價(jià)和實(shí)際跳數(shù)得出每段路徑的總跳數(shù)，最后利用路徑判斷的公式將每段路徑的跳數(shù)累加得到最終的跳數(shù)，選擇跳數(shù)最少的路徑進(jìn)行數(shù)據(jù)的傳輸。改進(jìn)后的路由協(xié)議有效地減少網(wǎng)絡(luò)擁塞，減少延遲，提
科學(xué)技術(shù)與工程 2020年12期2020-06-06
- 最小子野寬度對(duì)肺癌容積調(diào)強(qiáng)弧形治療計(jì)劃質(zhì)量的影響
方式可以減少機(jī)器跳數(shù)，縮短治療時(shí)間［4-7］。本研究通過(guò)設(shè)計(jì)不同最小子野寬度下肺癌VMAT 計(jì)劃來(lái)分析最小子野寬度對(duì)計(jì)劃質(zhì)量的影響，并確定合適的最小子野寬度，從而為肺癌的放療計(jì)劃設(shè)計(jì)提供參考。1 資料與方法1.1 病例資料選取2018年6～12月在解放軍聯(lián)勤保障部隊(duì)第901 醫(yī)院受治療的肺癌患者12 例。左肺癌3 例，右肺癌9例；中位年齡為56歲（46～72歲）。1.2 CT定位及放療計(jì)劃設(shè)計(jì)采用荷蘭飛利浦大孔徑CT 模擬機(jī)進(jìn)行掃描，患者采用仰臥位，熱塑體
中國(guó)醫(yī)學(xué)物理學(xué)雜志 2020年3期2020-04-06
- 基于路徑質(zhì)量的無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)路由協(xié)議
[1]?；谧钚?span id="j5i0abt0b" class="hl">跳數(shù)的路由協(xié)議實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，每次都采用從當(dāng)前節(jié)點(diǎn)到Sink 的最大距離進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸，網(wǎng)絡(luò)延遲少，因而得到了廣泛的應(yīng)用[2]。目前國(guó)內(nèi)外研究人員提出了許多基于跳數(shù)的路由協(xié)議及其改進(jìn)算法。最早的基于跳數(shù)的多路徑路由協(xié)議[3]是在定向擴(kuò)散協(xié)議和洪泛協(xié)議的基礎(chǔ)上，引入了跳數(shù)的概念，以當(dāng)前節(jié)點(diǎn)到達(dá)Sink 的跳數(shù)作為路由的依據(jù)，在一定程度上緩解了洪泛協(xié)議的內(nèi)爆和重疊問(wèn)題，極大地減少了數(shù)據(jù)包的傳輸量和網(wǎng)絡(luò)的能耗，因其新穎的設(shè)計(jì)思想而備受關(guān)注。文獻(xiàn)[4]提出
計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用 2020年6期2020-03-19
- 基于三重修正的WSN節(jié)點(diǎn)定位方法
點(diǎn)到錨節(jié)點(diǎn)的最小跳數(shù)值,然后，根據(jù)錨節(jié)點(diǎn)間的跳數(shù)與距離,計(jì)算出錨節(jié)點(diǎn)的平均跳距,最后，未知節(jié)點(diǎn)通過(guò)跳距計(jì)算出到錨節(jié)點(diǎn)距離,再根據(jù)某種計(jì)算方法計(jì)算出未知節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)。DV-HOP算法由于其在實(shí)際環(huán)境定位中無(wú)需測(cè)距設(shè)備,可以大大降低網(wǎng)絡(luò)的成本,因此，在實(shí)際應(yīng)用中具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。當(dāng)DV-HOP在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)中被應(yīng)用時(shí),它的關(guān)鍵問(wèn)題是如何設(shè)計(jì)跳數(shù)機(jī)制、如何能有效降低跳距的誤差以及如何能較準(zhǔn)確地求出未知節(jié)點(diǎn)的定位算法。實(shí)際上,由于網(wǎng)絡(luò)中未知節(jié)點(diǎn)的數(shù)量多于錨節(jié)點(diǎn)數(shù)的原因,
- 基于DDoS安全區(qū)的偽造IP檢測(cè)技術(shù)研究
絡(luò)中正常的TTL跳數(shù)，通過(guò)和異常流量的跳數(shù)比較，可以快速檢測(cè)出偽造IP[6]。1 方案描述對(duì)進(jìn)入DDoS安全區(qū)正常流量的可靠TCP數(shù)據(jù)包進(jìn)行檢測(cè)的示意圖見(jiàn)圖1。從這些TCP數(shù)據(jù)包中，檢測(cè)出源操作系統(tǒng)(OS)簽名和TTL跳數(shù)，并將這些用于網(wǎng)絡(luò)參考表中。當(dāng)發(fā)生DDoS攻擊時(shí)，DDoS安全區(qū)檢測(cè)來(lái)自攻擊流量的TCP數(shù)據(jù)包，比較有關(guān)操作系統(tǒng)和跳數(shù)信息，并進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析以確定是否是偽造的，當(dāng)發(fā)現(xiàn)偽造IP，就可以迅速阻止相關(guān)的IP流量。圖1 偽造IP檢測(cè)示意1.1 檢測(cè)
計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展 2019年9期2019-09-28
- 全局跳數(shù)優(yōu)化與跳距誤差修正的DV-Hop改進(jìn)算法
DV-Hop算法跳數(shù)不合理及跳距估算階段誤差累積的問(wèn)題,本文對(duì)DV-Hop算法的跳數(shù)及跳距兩個(gè)方面進(jìn)行優(yōu)化與修正,提出了一種基于全局跳數(shù)優(yōu)化與跳距誤差修正的DV-Hop改進(jìn)算法,采用通信半徑等相關(guān)參數(shù)優(yōu)化跳數(shù)的取值,使跳數(shù)趨于合理,通信雙方之間估算跳距的誤差進(jìn)一步減少,以提升定位精度。1 DV-Hop算法及定位誤差1.1 DV-Hop算法DV-Hop算法是基于矢量路由的經(jīng)典Range-free算法之一,定位過(guò)程主要包含3個(gè)基本步驟[14]:①節(jié)點(diǎn)間跳數(shù)的估
傳感技術(shù)學(xué)報(bào) 2019年3期2019-04-10
- 一種基于凸優(yōu)化的WSN障礙環(huán)境下定位算法
對(duì)節(jié)點(diǎn)信息傳播的跳數(shù)進(jìn)行修改, 達(dá)到提高定位精度的目的. 雖然這些改進(jìn)方法在一定程度上提高了定位精度并減少了定位誤差, 但仍存在一些不足. 如沒(méi)有提到在定位環(huán)境中存在障礙物導(dǎo)致傳播的跳數(shù)與實(shí)際不符的問(wèn)題. 因此, 如何減小因定位環(huán)境中存在障礙物導(dǎo)致跳數(shù)對(duì)計(jì)算產(chǎn)生的影響, 進(jìn)一步提高定位精度是本文改進(jìn)算法的目標(biāo).1 DV-hop定位算法1.1 算法描述傳統(tǒng)的DV-hop算法作為一種典型的與距離無(wú)關(guān)的定位算法, 其主要內(nèi)容可概述為： 首先, 網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)以
吉林大學(xué)學(xué)報(bào)（理學(xué)版） 2018年6期2018-11-28
- 基于多路徑的源節(jié)點(diǎn)位置隱私保護(hù)路由協(xié)議
點(diǎn)距離基站的最小跳數(shù)進(jìn)行前h跳有向路由，產(chǎn)生的幻影源節(jié)點(diǎn)會(huì)集中于某些區(qū)域。該協(xié)議雖然一定程度上避免了“失效路徑”，卻在實(shí)際應(yīng)用中存在一些問(wèn)題：首先源節(jié)點(diǎn)監(jiān)測(cè)目標(biāo)移動(dòng)很快時(shí)，節(jié)點(diǎn)要多次洪泛，能量消耗很快；其次路由建立消息在源節(jié)點(diǎn)洪泛后才廣播，實(shí)現(xiàn)起來(lái)比較困難。文獻(xiàn)[12]和[13]都是基于隨機(jī)角度的源位置隱私保護(hù)路由協(xié)議，首先基于隨機(jī)角度選擇幻影源節(jié)點(diǎn)，然后以最短距離路由從源節(jié)點(diǎn)向幻影節(jié)點(diǎn)發(fā)送數(shù)據(jù)，最后以一定的概率從幻影源節(jié)點(diǎn)向基站轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)。文獻(xiàn)[14]提出
計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用 2018年16期2018-08-20
- 節(jié)點(diǎn)分區(qū)與平均跳數(shù)加權(quán)的三維DV-Hop定位算法
，提高了錨節(jié)點(diǎn)間跳數(shù)準(zhǔn)確度，但沒(méi)有研究不同跳數(shù)對(duì)于定位的影響。文獻(xiàn)[10]提出一種跳數(shù)加權(quán)三維定位改進(jìn)算法，一定程度上降低了定位的平均誤差。文獻(xiàn)[11]提出了一種基于初始位置投影矯正的三維定位算法，但是在實(shí)際情況中山體不能簡(jiǎn)單地用某一條拋物面來(lái)模擬。文獻(xiàn)[12]提出了一種細(xì)化節(jié)點(diǎn)跳數(shù)的多通信半徑加權(quán)的DV-Hop改進(jìn)算法，但是該算法在傳感器的能源消耗和時(shí)間效率上有一定缺陷。文獻(xiàn)[13]提出最小跳數(shù)偏離度的概念，并對(duì)未知節(jié)點(diǎn)的定位進(jìn)行了修正。但是當(dāng)節(jié)點(diǎn)的布局
計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用 2018年12期2018-06-26
- 基于海浪修正的海上無(wú)線(xiàn)電波傳輸模型
平面間反射來(lái)回的跳數(shù)，用來(lái)計(jì)算其在海洋上傳播的最遠(yuǎn)距離，希望為找尋適合不同環(huán)境的最佳無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)方案，設(shè)計(jì)通信系統(tǒng)，減少工程設(shè)計(jì)的盲目性打下基礎(chǔ)。2 無(wú)線(xiàn)電波在電離層和海面跳躍傳播模型的建立海洋無(wú)線(xiàn)電波發(fā)射后，會(huì)在電離層與海平面之間不斷反射，直到其功率下降到其信噪比低于可用信噪比時(shí)，無(wú)線(xiàn)電波消散于空中（圖1）。當(dāng)其頻率高于最大可用頻率（MUF）時(shí)，無(wú)線(xiàn)電波將穿越電離層。無(wú)線(xiàn)電波的功率在傳播中有三種改變機(jī)制，即空氣傳播損耗，電離層反射的損耗，以及海平面反射的
數(shù)字通信世界 2018年5期2018-06-11
- 一種由信噪比確定短波無(wú)線(xiàn)電最大跳數(shù)的方法
例關(guān)系參數(shù)。研究跳數(shù)與信噪比的關(guān)系極為重要。本文重點(diǎn)介紹由信噪比確定跳數(shù)的方法。1短波無(wú)線(xiàn)電傳輸損耗根據(jù)輸電損耗的各種物理原因，通過(guò)合理的假設(shè)，可以得到以下公式：Lb=L0+La+LR （1）1.1自由空間基本傳輸損耗L0電磁波在空氣中傳播時(shí)會(huì)失去能量，這是由于傳播較遠(yuǎn)的距離，能量擴(kuò)展到更大的面積上造成的，基本表達(dá)式為：L0=32.45+20lgf（MZz）+20lgd（km）dB [1]（2）f為工作頻率，d為電波傳播的實(shí)際路徑長(zhǎng)度2 確定最大跳數(shù)方法2
科學(xué)與財(cái)富 2018年8期2018-05-09
- 引入虛擬節(jié)點(diǎn)的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)ELM定位算法*
逆。1.2 最小跳數(shù)獲取每個(gè)錨節(jié)點(diǎn)將自己的位置坐標(biāo)、自身ID信息、跳數(shù)(初值為0) 作為一個(gè)數(shù)據(jù)包發(fā)送給通信半徑內(nèi)的鄰居節(jié)點(diǎn)。鄰居節(jié)點(diǎn)接收數(shù)據(jù)包后,記錄下到錨節(jié)點(diǎn)的跳數(shù),當(dāng)接收到來(lái)自同一個(gè)錨節(jié)點(diǎn)的多個(gè)跳數(shù)信息時(shí)，刪除較大的跳數(shù)信息，保存最小的跳數(shù)信息，跳數(shù)值加1繼續(xù)轉(zhuǎn)發(fā)至鄰居節(jié)點(diǎn)。網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點(diǎn)(包括錨節(jié)點(diǎn))記錄了距每個(gè)錨節(jié)點(diǎn)間的最小跳數(shù)。1.3 ELM估算節(jié)點(diǎn)位置設(shè)Si=(xi,yi)表示第i個(gè)節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)(位置)。Bi=[bi1,bi2,…,bim,…
傳感器與微系統(tǒng) 2018年4期2018-04-09
- 容積弧形調(diào)強(qiáng)與適形調(diào)強(qiáng)放療在肝門(mén)膽管細(xì)胞癌治療中的劑量學(xué)比較
適形度更高、機(jī)器跳數(shù)較小、治療時(shí)間較少等優(yōu)點(diǎn)，本研究旨在比較RapidArc及IMRT兩種放療技術(shù)在肝門(mén)膽管細(xì)胞癌的劑量學(xué)差異。1 資料與方法1.1病例選擇 選取吉林大學(xué)第一醫(yī)院放療科2014年1月3日至2016年8月7日收治的10例局部晚期肝門(mén)膽管細(xì)胞癌或肝門(mén)膽管細(xì)胞癌術(shù)后患者的CT數(shù)據(jù)，男3例，女7例，中位年齡60歲，腫瘤最大直徑2.60～9.28 cm，中位腫瘤大小5.03 cm，其中4例術(shù)后局部瘤床復(fù)發(fā)，2例術(shù)后切緣陰性，2例未行手術(shù)局部晚期肝門(mén)膽
中國(guó)老年學(xué)雜志 2018年3期2018-02-27
- 基于Amorphous的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法研究
點(diǎn)與錨節(jié)點(diǎn)之間的跳數(shù)，估計(jì)平均每跳距離，用未知節(jié)點(diǎn)與錨節(jié)點(diǎn)之間的跳數(shù)乘以平均每跳距離來(lái)計(jì)算未知節(jié)點(diǎn)到錨節(jié)點(diǎn)的距離，再利用最小二乘法來(lái)計(jì)算位置節(jié)點(diǎn)的未知。Amorphous定位算法簡(jiǎn)單，無(wú)需測(cè)距，實(shí)現(xiàn)容易?，F(xiàn)階段對(duì)Amorphous定位算法的改進(jìn)方法主要有：跳數(shù)修正[5]；將已定位的未知節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)化為錨節(jié)點(diǎn)來(lái)幫助其他節(jié)點(diǎn)進(jìn)行定位[6]；而對(duì)Amorphous定位算法本身的參數(shù)優(yōu)化研究較少。本文詳細(xì)分析了Amorphous定位算法本身的參數(shù)，并通過(guò)仿真對(duì)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)
傳感器世界 2017年7期2017-11-21
- 基于跳數(shù)分類(lèi)的改進(jìn)DV-Hop節(jié)點(diǎn)定位算法
-06-07基于跳數(shù)分類(lèi)的改進(jìn)DV-Hop節(jié)點(diǎn)定位算法任克強(qiáng)*,廖美焱(江西理工大學(xué)信息工程學(xué)院,江西 贛州 341000)在傳統(tǒng)DV-Hop節(jié)點(diǎn)定位算法中,不同的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)密度使得節(jié)點(diǎn)之間不同跳數(shù)的平均每跳距離差異較大,跳數(shù)越多誤差越大。為了減小平均每跳距離差異對(duì)節(jié)點(diǎn)定位精度的影響,提出一種DV-Hop改進(jìn)算法。改進(jìn)算法首先提出跳數(shù)分類(lèi)的策略對(duì)網(wǎng)絡(luò)中不同的跳數(shù)進(jìn)行分類(lèi),以減小不同跳數(shù)之間平均每跳距離差異的影響,提高節(jié)點(diǎn)的定位精度;然后對(duì)加權(quán)最小二乘估計(jì)進(jìn)行
傳感技術(shù)學(xué)報(bào) 2017年10期2017-11-03
- 基于距離虛擬補(bǔ)償?shù)腄V-Hop定位算法
行改進(jìn),首先根據(jù)跳數(shù)對(duì)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)之間的距離進(jìn)行虛擬補(bǔ)償；然后對(duì)與未知節(jié)點(diǎn)距離相等的多個(gè)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)求平均距離，從而使得未知節(jié)點(diǎn)到信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的距離更加接近實(shí)際距離.通過(guò)與傳統(tǒng)算法和改進(jìn)算法的性能進(jìn)行仿真對(duì)比，結(jié)果表明改進(jìn)的算法有效的提高了未知節(jié)點(diǎn)的定位精度.無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)； DV-Hop定位算法； 距離虛擬補(bǔ)償； 均值處理，定位精度0 引言無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)定位是無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的一個(gè)重要前提條件，只有知道數(shù)據(jù)采集節(jié)點(diǎn)采集到的數(shù)據(jù)的具體位置，采集到的數(shù)據(jù)才有意義[1]
陜西科技大學(xué)學(xué)報(bào) 2017年3期2017-06-01
- 基于RSSI比例系數(shù)跳數(shù)加權(quán)的DV Hop定位算法
RSSI比例系數(shù)跳數(shù)加權(quán)的DVHop算法。首先，根據(jù)不同平均跳距處的RSSI值，選取出最大平均跳距處的RSSI值，求出加權(quán)因子對(duì)跳數(shù)進(jìn)行加權(quán)，然后求出所有平均跳距的均值作為信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的跳距校正值，從而使得網(wǎng)絡(luò)中獲取的跳數(shù)和平均跳距更接近準(zhǔn)確值，達(dá)到減少定位誤差的效果。仿真實(shí)驗(yàn)表明：相比于傳統(tǒng)算法，該改進(jìn)算法定位誤差明顯減少。關(guān)鍵詞：無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)；DVHop定位算法；跳數(shù)無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)是由許多低成本，小規(guī)模的傳感器節(jié)點(diǎn)構(gòu)成，通過(guò)部署在監(jiān)測(cè)區(qū)域的節(jié)點(diǎn)以自組多跳
科技風(fēng) 2017年10期2017-05-30
- 基于跳距優(yōu)化的改進(jìn)型DV-Hop定位算法*
算法節(jié)點(diǎn)定位,因跳數(shù)計(jì)算和跳距估計(jì)產(chǎn)生偏差,影響定位誤差,為了提高定位精度,提出一種改進(jìn)型定位算法。改進(jìn)算法引入多通信半徑方法細(xì)化節(jié)點(diǎn)間的跳數(shù),計(jì)算未知節(jié)點(diǎn)平均跳距時(shí),剔除孤立節(jié)點(diǎn),并對(duì)利用錨節(jié)點(diǎn)得到的平均跳距進(jìn)行加權(quán)歸一化處理,使得未知節(jié)點(diǎn)定位精度提高。仿真結(jié)果顯示,改進(jìn)算法在不明顯提高算法復(fù)雜度與通信量的基礎(chǔ)上大大提高了定位精度。無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò);DV-Hop定位算法;改進(jìn)算法;通信半徑;加權(quán)平均節(jié)點(diǎn)定位是無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)非常關(guān)鍵的一項(xiàng)技術(shù)。根據(jù)現(xiàn)有定位機(jī)
傳感技術(shù)學(xué)報(bào) 2017年4期2017-04-21
- 跳數(shù)和跳距修正的距離向量跳段定位改進(jìn)算法
偏大，為此，采用跳數(shù)和跳距修正的方法對(duì)距離向量跳段定位算法進(jìn)行改進(jìn)。在計(jì)算信標(biāo)節(jié)點(diǎn)和未知節(jié)點(diǎn)跳數(shù)的過(guò)程中引入節(jié)點(diǎn)通信距離的影響，使得節(jié)點(diǎn)之間的實(shí)際跳數(shù)計(jì)算更加準(zhǔn)確；再利用線(xiàn)性搜索算法獲取最優(yōu)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)間的平均跳距，使信標(biāo)節(jié)點(diǎn)的平均跳距更加精確。對(duì)比仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)算法大大提升了定位的精度，提升幅度高達(dá)15%。關(guān)鍵詞： DV?Hop算法； 無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)； 跳數(shù)； 平均跳距； 定位精度中圖分類(lèi)號(hào)： TN711?34； TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編
現(xiàn)代電子技術(shù) 2017年7期2017-04-14
- 基于校驗(yàn)點(diǎn)的非測(cè)距錨節(jié)點(diǎn)可信度檢測(cè)安全算法＊
可對(duì)錨節(jié)點(diǎn)位置及跳數(shù)進(jìn)行檢測(cè)，驗(yàn)證其可信度。無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)；定位算法；可信度檢測(cè)；安全0 引言無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks，WSN)是通過(guò)自組織隨機(jī)分布的傳感器節(jié)點(diǎn)而形成的低能耗、廉價(jià)的網(wǎng)絡(luò)，目前被廣泛應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域中[1]。特別是在軍事應(yīng)用中，WSN以其具有出色地適應(yīng)性、可擴(kuò)展性和魯棒性，獲得了各國(guó)廣泛的青睞[2]。由于WSN節(jié)點(diǎn)能量限制，每個(gè)節(jié)點(diǎn)不可能完全配備GPS設(shè)備，對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)實(shí)施有效的位置探知成為網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中的要
信息安全與通信保密 2016年8期2016-12-23
- 移動(dòng)Sink的傳感器網(wǎng)絡(luò)路徑優(yōu)化策略
每個(gè)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)跳數(shù)選擇匯聚節(jié)點(diǎn)并通過(guò)匯聚節(jié)點(diǎn)建立路徑。文獻(xiàn)[4]在最短路徑樹(shù)上從最遠(yuǎn)葉節(jié)點(diǎn)開(kāi)始迭代地尋找滿(mǎn)足跳數(shù)要求的匯聚節(jié)點(diǎn)，而文獻(xiàn)[5]從根節(jié)點(diǎn)開(kāi)始根據(jù)跳數(shù)尋找匯聚節(jié)點(diǎn)，再根據(jù)匯聚節(jié)點(diǎn)之間及與其他節(jié)點(diǎn)間的拓?fù)潢P(guān)系調(diào)整匯聚節(jié)點(diǎn)的位置和個(gè)數(shù)。文獻(xiàn)[6,7]從全網(wǎng)范圍內(nèi)考慮所有節(jié)點(diǎn)距離各自所屬匯聚節(jié)點(diǎn)的總跳數(shù)，使得滿(mǎn)足時(shí)延條件下總跳數(shù)最少。文獻(xiàn)[6]建立最小連通支配集作為匯聚節(jié)點(diǎn)的候選節(jié)點(diǎn)，再根據(jù)候選節(jié)點(diǎn)權(quán)重進(jìn)行刪減直到滿(mǎn)足時(shí)延要求。文獻(xiàn)[7]則根據(jù)節(jié)點(diǎn)權(quán)
傳感器與微系統(tǒng) 2016年11期2016-11-04
- 無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)中DV-Hop定位算法的改進(jìn)研究
于多通信半徑修正跳數(shù)的改進(jìn)算法。通過(guò)對(duì)通信半徑進(jìn)行分級(jí)細(xì)化，利用多級(jí)通信半徑修正信標(biāo)節(jié)點(diǎn)到信鄰節(jié)點(diǎn)的跳數(shù)信息，使未知節(jié)點(diǎn)的平均跳距更符合實(shí)際網(wǎng)絡(luò)情況。仿真結(jié)果表明，在相同的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)下，改進(jìn)的定位算法有效的提高了傳感器節(jié)點(diǎn)的定位精度。無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)；DV-Hop定位；多通信半徑；定位精度無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Network，WSN）現(xiàn)已廣泛應(yīng)用于很多領(lǐng)域，而傳感器節(jié)點(diǎn)的位置特別重要，是WSN應(yīng)用的基礎(chǔ)?，F(xiàn)階段定位算法主要分為兩類(lèi)
電子設(shè)計(jì)工程 2016年1期2016-09-08
- 經(jīng)典路由協(xié)議在戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境下的仿真與評(píng)測(cè)
的移動(dòng)速度、路由跳數(shù)、天線(xiàn)覆蓋范圍以及網(wǎng)絡(luò)帶寬等因素對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響，提出了適用于戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境的移動(dòng)自組網(wǎng)路由協(xié)議。關(guān)鍵詞：移動(dòng)自組網(wǎng)；路由協(xié)議；跳數(shù)；覆蓋范圍；網(wǎng)絡(luò)帶寬中圖分類(lèi)號(hào)：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2016）07-0058-03The Simulation and Evaluation of Classical Routing Protocols in Battlefield EnvironmentZHANG Li-r
電腦知識(shí)與技術(shù) 2016年7期2016-05-19
- 基于跳數(shù)修正的DV－Hop改進(jìn)算法
tor)加權(quán)修正跳數(shù)，但對(duì)于RSSI值依賴(lài)較大，產(chǎn)生誤差;文獻(xiàn)［7］采用跨境返回測(cè)距機(jī)制，通過(guò)判斷兩節(jié)點(diǎn)的位置關(guān)系將節(jié)點(diǎn)歸類(lèi)以減少定位誤差，定位精度提升不明顯;文獻(xiàn)［8］對(duì)跳距細(xì)化并使用RSSI比值對(duì)跳數(shù)加權(quán)修正，但使用RSSI測(cè)距模型需要較大的計(jì)算量;文獻(xiàn)［9］引入RSSI比值修正跳數(shù)，定位精度需進(jìn)一步提高;以上算法對(duì)定位精度有一定提高，但有的計(jì)算量較大，有的未能考慮節(jié)點(diǎn)分布的可能情況。本文針對(duì)跳數(shù)進(jìn)行水平及垂直修正，使跳數(shù)信息盡可能地反應(yīng)節(jié)點(diǎn)真實(shí)距離關(guān)
電子科技 2015年1期2015-12-18
- 基于節(jié)點(diǎn)RSSI值與臨界RSSI比例的跳數(shù)修正和跳距重估的DV-HOP算法
界RSSI比例的跳數(shù)修正和跳距重估的DV-HOP算法方旺盛*，雷高祥（江西理工大學(xué)信息工程學(xué)院，江西贛州341000）為了減少傳統(tǒng)DV-Hop定位算法對(duì)未知節(jié)點(diǎn)定位時(shí)產(chǎn)生的較大誤差，提出了一種基于節(jié)點(diǎn)RSSI值與臨界RSSI比例跳數(shù)修正和跳距重估的DV-HOP算法。首先，采取節(jié)點(diǎn)RSSI值與臨界RSSI比例來(lái)修正跳數(shù)，得到修正后的跳數(shù)；然后利用修正后的跳數(shù)求解跳距均衡系數(shù)對(duì)平均跳距進(jìn)行窮盡三角組合加權(quán)修正，得到修正后的跳距；最后，將修正后跳距與通信半徑進(jìn)行
傳感技術(shù)學(xué)報(bào) 2015年8期2015-11-29
- 改進(jìn)的DV-Hop算法在節(jié)點(diǎn)定位中的應(yīng)用
因，提出了節(jié)點(diǎn)間跳數(shù)的修正方法。通過(guò)在廣播通信中采用雙通信頻率，將節(jié)點(diǎn)間的跳數(shù)縮減為0．5R，減少了平均跳距的誤差。通過(guò)matlab軟件的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，本算法可以提高節(jié)點(diǎn)定位精度，且提高網(wǎng)絡(luò)通信頻率，可進(jìn)一步提高定位精度，定位結(jié)果達(dá)到了預(yù)期的目的。DV-Hop算法;節(jié)點(diǎn)定位;zigbee節(jié)點(diǎn)定位通過(guò)節(jié)點(diǎn)間的數(shù)據(jù)和定位算法確定未知節(jié)點(diǎn)的具體位置，標(biāo)識(shí)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的空間位置，是無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)研究的重點(diǎn)內(nèi)容之一。目前應(yīng)用較多的定位算法有RSSI測(cè)距算法、AOA算法、TOA
- 基于改進(jìn)生成樹(shù)優(yōu)化算法的抗毀性網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)研究*
獻(xiàn)[9]探討了在跳數(shù)限制下，構(gòu)建滿(mǎn)足一定連通度的抗毀網(wǎng)絡(luò)模型，并采用生成樹(shù)優(yōu)化 （Spanning Tree Optimization，STO）算法求解模型。但是該算法規(guī)則復(fù)雜、不易仿真實(shí)現(xiàn)，且優(yōu)化后成本開(kāi)銷(xiāo)較高。參考文獻(xiàn)[10]針對(duì)廣域測(cè)量系統(tǒng)通信網(wǎng)絡(luò)，以跳數(shù)和連通度指標(biāo)構(gòu)建抗毀性網(wǎng)絡(luò)模型，結(jié)合流量狀況，采用改進(jìn)的飽和割集算法求解網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，但該算法提出的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)代價(jià)相對(duì)較高，且負(fù)載均衡能力有限。本文依據(jù)通信網(wǎng)絡(luò)抗毀性需求，從網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)出發(fā)，利用圖論
網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)管理 2015年3期2015-09-21
- 基于RSSI值跳數(shù)修正和跳距加權(quán)處理的DV-HOP算法
）基于RSSI值跳數(shù)修正和跳距加權(quán)處理的DV-HOP算法雷高祥， 黃輝，方旺盛（江西理工大學(xué)信息工程學(xué)院，江西 贛州341000）針對(duì)傳統(tǒng)DV-Hop定位算法在計(jì)算節(jié)點(diǎn)間的跳數(shù)和平均跳距存在的誤差，提出了一種基于RSSI值跳數(shù)修正和跳距加權(quán)修正的DV-HOP算法.首先，采取節(jié)點(diǎn)RSSI比值修正跳數(shù)；然后選擇距離未知節(jié)點(diǎn)最近的3個(gè)錨節(jié)點(diǎn)，并利用修正后的跳數(shù)求加權(quán)系數(shù)對(duì)平均跳距進(jìn)行加權(quán)修正.仿真結(jié)果表明：在相同的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，該算法沒(méi)有增加其他硬件開(kāi)銷(xiāo)，并且定位
江西理工大學(xué)學(xué)報(bào) 2015年5期2015-08-29
- 基于多通信半徑的加權(quán)DV-Hop定位算法*
方法細(xì)化節(jié)點(diǎn)間的跳數(shù),最后提出了一種基于加權(quán)DV-HOP的改進(jìn)型RWDV-Hop定位算法。仿真結(jié)果證明,加權(quán)DV-HOP在定位精度上比DV-HOP算法提高了7.3%,改進(jìn)型RWDV-HOP在定位精度上比加權(quán)DV-HOP算法提高了6.7%。無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò);DV-Hop定位算法;信標(biāo)節(jié)點(diǎn);加權(quán)算法近年來(lái),隨著低功耗嵌入式技術(shù),微機(jī)電系統(tǒng)MEMS(Micro-Electro-Mechanism),無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)SOC(System on Chip)和無(wú)線(xiàn)通信(Wi
傳感技術(shù)學(xué)報(bào) 2015年6期2015-04-17
- 基于跳數(shù)限制的高能效分簇路由算法
部分?jǐn)?shù)據(jù)需在指定跳數(shù)內(nèi)到達(dá)基站。目前，雖有一些基于最小跳數(shù)的分簇路由算法［10，11］被提出，但此類(lèi)算法并不能保證所有緊急數(shù)據(jù)包的傳輸實(shí)時(shí)性。針對(duì)上述問(wèn)題，本文提出一種基于跳數(shù)限制的高能 效 分 簇 路 由(hop－constrained energy－efficient clustering routing，HCECR)算法，其相較于傳統(tǒng)算法有三個(gè)創(chuàng)新點(diǎn):1)根據(jù)網(wǎng)絡(luò)規(guī)定的跳數(shù)限制、簇成員數(shù)量及簇內(nèi)平均通信開(kāi)銷(xiāo)，構(gòu)建兼顧能量效率并滿(mǎn)足跳數(shù)要求的簇結(jié)構(gòu);2
傳感器與微系統(tǒng) 2015年11期2015-04-01
- 基于緊密中心性的無(wú)線(xiàn)mesh骨干網(wǎng)網(wǎng)關(guān)部署
化MR-GW路徑跳數(shù)的目的。參考文獻(xiàn)[3]和參考文獻(xiàn)[4]則把最小化網(wǎng)關(guān)部署費(fèi)用且受到一定的QoS約束問(wèn)題歸結(jié)為求解圖的最小支配集問(wèn)題，其中，參考文獻(xiàn)[3]提出了基于貪心算法的GREEDY_LDS算法和基于粒子群算法的PSO_LDS算法，前者能在較短時(shí)間內(nèi)獲得局部的最優(yōu)部署方案，后者則通過(guò)增加運(yùn)算時(shí)間，獲得全局的最優(yōu)解。參考文獻(xiàn)[4]在GREEDY_LDS算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，提出了GREEDY_LDSC算法和GREEDY_LDSI算法，分別提高了網(wǎng)關(guān)部
電信科學(xué) 2015年2期2015-02-28
- 水下無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)路由性能參數(shù)研究
網(wǎng)絡(luò) 通信性能 跳數(shù)中圖分類(lèi)號(hào)：TP393 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1672-3791（2014）09（b）-0006-02在水下無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)中，由于在不同的場(chǎng)景和應(yīng)用對(duì)不同參數(shù)，如能耗、時(shí)延等參數(shù)不同的要求，因此，首先要分析水下水下無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)是利用聲信號(hào)建立起來(lái)的無(wú)線(xiàn)自組織網(wǎng)絡(luò)，它一般是使用飛行器、潛艇或水面艦艇將大量廉價(jià)的微型傳感器節(jié)點(diǎn)隨機(jī)布放在海底或海中指定的感興趣水域，節(jié)點(diǎn)通過(guò)水聲無(wú)線(xiàn)通信形成的一個(gè)多跳的自組織、分布式、多節(jié)點(diǎn)、大面積覆蓋的水下
科技資訊 2014年26期2014-12-03
- WSNs中MA模式與C/S模式比較與分析*
模式。本文從網(wǎng)絡(luò)跳數(shù)角度對(duì)C/S模式和MA模進(jìn)行比較和分析，跳數(shù)評(píng)判方法更切合節(jié)點(diǎn)傳輸特性，可以簡(jiǎn)單有效地評(píng)估網(wǎng)絡(luò)的性能。2 網(wǎng)絡(luò)模型2.1 網(wǎng)絡(luò)描述網(wǎng)絡(luò)由性質(zhì)相同的節(jié)點(diǎn)組成。網(wǎng)絡(luò)中有一個(gè)Sink節(jié)點(diǎn)和n個(gè)成員節(jié)點(diǎn),其集合為S={S0,S1,S2,…,Sn}，其中,S0為Sink節(jié)點(diǎn)，其余為成員節(jié)點(diǎn)，分別有m1,m2,m3,…,mn個(gè)數(shù)據(jù)包。C/S模式和MA模式網(wǎng)絡(luò)模型相同。2.2 C/S模式節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)傳輸模型C/S模式的傳輸機(jī)制分為2種：1)獨(dú)占機(jī)制;2)
傳感器與微系統(tǒng) 2014年5期2014-09-25
- Improved DV-Hop Location Algorithm Based on Hop Correction*
的距離測(cè)量轉(zhuǎn)化為跳數(shù)與平均跳距的乘積，是目前研究最廣泛的算法之一。針對(duì)DV－Hop算法在拓?fù)洳灰?guī)則的網(wǎng)絡(luò)中定位誤差較大的問(wèn)題的研究已經(jīng)取得了一些成果。文獻(xiàn)［8］采用最小均方誤差準(zhǔn)則對(duì)平均每跳距離進(jìn)行修正，文獻(xiàn)［9］首先采用最小二乘法對(duì)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)間的平均跳距修正，然后對(duì)未知節(jié)點(diǎn)收到的平均跳距進(jìn)行加權(quán)處理，這兩種改進(jìn)算法主要修正的是平均跳距，定位精度提高的同時(shí)計(jì)算量也顯著增大。文獻(xiàn)［10］只對(duì)信標(biāo)節(jié)點(diǎn)與未知節(jié)點(diǎn)之間的跳數(shù)作了修正，并未考慮未知節(jié)點(diǎn)之間跳數(shù)的優(yōu)化。
傳感技術(shù)學(xué)報(bào) 2014年1期2014-09-06
- 改進(jìn)的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)無(wú)偏距離估計(jì)與節(jié)點(diǎn)定位算法
傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于跳數(shù)的節(jié)點(diǎn)定位算法不能滿(mǎn)足無(wú)偏距離估計(jì)、節(jié)點(diǎn)定位誤差大的問(wèn)題,提出了一種改進(jìn)的無(wú)偏距離估計(jì)與節(jié)點(diǎn)定位算法(UEDV-hop,Unbiased Estimation DV-hop)。該算法分析期望距離和跳數(shù)的關(guān)系,建立一種新的期望距離與跳數(shù)模型,根據(jù)節(jié)點(diǎn)通信半徑是否已知分別推導(dǎo)了兩種UEDV-hop的求解形式。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:所提的兩種UEDV-hop算法的估計(jì)距離在不同跳數(shù)時(shí)都近似等于該跳期望距離,算法在距離估計(jì)和節(jié)點(diǎn)定位精度上相對(duì)于DV
西安交通大學(xué)學(xué)報(bào) 2014年6期2014-08-08
- DV－Hop無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)定位算法研究
基于距離矢量計(jì)算跳數(shù)的算法。該算法的基本思想是，將待定位節(jié)點(diǎn)到已知節(jié)點(diǎn)之間的距離用網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)平均每跳距離和到已知節(jié)點(diǎn)間的跳數(shù)乘積來(lái)標(biāo)識(shí)，再使用三邊測(cè)量法和最大似然估計(jì)法來(lái)獲得待定位節(jié)點(diǎn)的位置信息。由于無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)［3］中DV－Hop算法的錨節(jié)點(diǎn)與未知節(jié)點(diǎn)之間的平均跳距估算的誤差較大，容易造成累積誤差［4］。由此本文對(duì)原有DV－Hop算法進(jìn)行修改，提出了一種新的節(jié)點(diǎn)位置估計(jì)算法。1 DV－Hop算法的定位過(guò)程DV－Hop的定位算法可以分為3個(gè)過(guò)程［5－7］
電子科技 2013年11期2013-04-25
- 面向不同運(yùn)營(yíng)商的網(wǎng)絡(luò)時(shí)延性能分析
條往返時(shí)延和路由跳數(shù)，再根據(jù)時(shí)延值計(jì)算時(shí)延抖動(dòng)。對(duì)于自治域的統(tǒng)計(jì)信息是，位于各省市的11個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)分別屬于AS4808，AS9808，AS23724，AS24400，AS17621，AS4812。我國(guó)向外公告196個(gè)AS，實(shí)驗(yàn)?zāi)軌蚪y(tǒng)計(jì)65個(gè)AS。2.2 時(shí)延與跳數(shù)2.2.1 往返時(shí)延統(tǒng)計(jì)分析Baek-Young Choi[4]等通過(guò)對(duì)Sprint US IP骨干網(wǎng)的點(diǎn)到點(diǎn)時(shí)延分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)包經(jīng)歷的最大時(shí)延并不能代表網(wǎng)絡(luò)的性能；對(duì)經(jīng)常發(fā)生路徑變化和負(fù)載均衡的骨
鐵路計(jì)算機(jī)應(yīng)用 2012年3期2012-11-29
- 一種基于跳數(shù)修正的DV-Hop定位算法
文提出了一種基于跳數(shù)修正的定位算法。1 DV-Hop算法描述及存在的問(wèn)題DV-Hop算法是一種基于距離矢量的分布式定位算法，該算法的實(shí)現(xiàn)大致分為3個(gè)階段:第1階段 網(wǎng)絡(luò)中的各錨節(jié)點(diǎn)通過(guò)典型的距離矢量交換協(xié)議向鄰居節(jié)點(diǎn)廣播自身位置信息分組，使得網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點(diǎn)獲得距錨節(jié)點(diǎn)的最小跳數(shù)信息。第2階段 每個(gè)錨節(jié)點(diǎn)在獲得其它錨節(jié)點(diǎn)的位置和相隔的最小跳數(shù)信息后，根據(jù)下式計(jì)算錨節(jié)點(diǎn)i自身的平均每跳距離Ci:式中，(xi，yi)、(xj，yj)為錨節(jié)點(diǎn)i與j的實(shí)際坐標(biāo)，d
傳感技術(shù)學(xué)報(bào) 2012年12期2012-10-21
- 無(wú)線(xiàn)Mesh網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)聚類(lèi)屬性分析
中心.然后以網(wǎng)絡(luò)跳數(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)聚類(lèi)算法中的距離參數(shù)，將最小化跳數(shù)之和作為優(yōu)化目標(biāo)，通過(guò)迭代方法獲得穩(wěn)定的聚類(lèi)和分組結(jié)果.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，離散的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)在空間上具有聚類(lèi)特性，利用該方法可以獲得更小的平均跳數(shù)和最大跳數(shù)，因此可以較好地實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)分組和網(wǎng)關(guān)發(fā)現(xiàn).無(wú)線(xiàn)Mesh網(wǎng)絡(luò);聚類(lèi);網(wǎng)絡(luò)跳數(shù);k-medoids算法無(wú)線(xiàn)Mesh網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)網(wǎng)狀網(wǎng)結(jié)構(gòu)，其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)主要包含2種類(lèi)型節(jié)點(diǎn):普通AP(access point)節(jié)點(diǎn)和無(wú)線(xiàn)網(wǎng)關(guān)(gateway)節(jié)點(diǎn).網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)除
- 一種改進(jìn)的多葉準(zhǔn)直器射野分割算法
間，過(guò)多的總機(jī)器跳數(shù)(total number of monitor units)將增加葉片間的射線(xiàn)泄露.因此，如何在保證投射劑量的前提下減少總子野個(gè)數(shù)和總機(jī)器跳數(shù)是優(yōu)化子野分割的兩大目標(biāo)［6］.與此同時(shí)，為了減少葉片間的凸凹槽效應(yīng)、提高射線(xiàn)的利用率，在滿(mǎn)足上述目標(biāo)的基礎(chǔ)上，子野的開(kāi)口面積也應(yīng)設(shè)計(jì)得盡可能大.本文主要考慮的是相鄰葉片允許交疊情況下子野個(gè)數(shù)最少的射野分割算法.針對(duì)這類(lèi)射野分割問(wèn)題，目前的解決方法主要是自適應(yīng)算法［7-9］和規(guī)劃類(lèi)算法［10-1
- 基于距離的IPv6校園網(wǎng)拓?fù)浒l(fā)現(xiàn)整合算法*
拓?fù)浒l(fā)現(xiàn)，并基于跳數(shù)(hop)成功地將兩種方法發(fā)現(xiàn)的結(jié)果進(jìn)行整合，得到了較好的效果.但這種基于跳數(shù)的整合方法也存在一些不足之處，而且系統(tǒng)效率不高.針對(duì)這個(gè)問(wèn)題，文中提出一個(gè)新的IPv6網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔⒌恼纤惴―IAITD(Distance-Based Integrated Algorithm for IPv6 Topology Discovery)，并通過(guò)實(shí)際網(wǎng)絡(luò)對(duì)該算法進(jìn)行了測(cè)試.1 DIAITD算法根據(jù)OSPF協(xié)議，每臺(tái)運(yùn)行OSPF路由協(xié)議的路由器必須用
- 可靠通信的多跳水聲網(wǎng)絡(luò)能量最小路徑*
最小，并給出最優(yōu)跳數(shù)和最優(yōu)距離的求解方法。1 系統(tǒng)模型1.1 水聲傳播損失與噪聲根據(jù)Urick的傳播模型[14]，頻率為 f kHz的水聲信號(hào)傳輸距離d km時(shí)的傳播損失A(d，f)的分貝形式為:等式(1)右邊第1部分為擴(kuò)展損失，第2部分為衰減損失。式中dref為參考距離(通常取值為1 m)，κ為衰減因子(一般介于1到2之間);α(f)為頻率性的吸收系數(shù)(單位為dB/km)，可通過(guò)Thorp公式[15]得到。在某些較低的頻率區(qū)域，α(f)常由下面的經(jīng)驗(yàn)公式
傳感技術(shù)學(xué)報(bào) 2012年8期2012-06-10
- 一種新的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)DV-Hop算法
知節(jié)點(diǎn)到錨節(jié)點(diǎn)的跳數(shù)；第2，要計(jì)算出每跳平均距離。未知節(jié)點(diǎn)到錨節(jié)點(diǎn)的距離由它們之間的跳數(shù)乘以每跳平均距離得到。DV-hop算法的步驟有三個(gè)階段組成：第1階段采用防洪廣播的形式廣播信息，錨節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中廣播一個(gè)消息，該消息包含了該信標(biāo)的標(biāo)識(shí)id，位置坐標(biāo)以及跳數(shù)Hops，初始化Hops為0，接收到此數(shù)據(jù)的每個(gè)節(jié)點(diǎn)將Hops+1并記錄到一張表格中，然后繼續(xù)向新的鄰居節(jié)點(diǎn)廣播。當(dāng)節(jié)點(diǎn)接收到一個(gè)相同的id數(shù)據(jù)包時(shí)便與表中相同id的數(shù)據(jù)包的Hops相比較，若新的跳數(shù)小
電子器件 2010年1期2010-12-21
- 基于虛擬節(jié)點(diǎn)的BP無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)定位算法
于寧等人基于限制跳數(shù)思想提出LDV-Hop算法［5］。現(xiàn)有定位算法都表明錨節(jié)點(diǎn)的比例越高，定位的精度越高［6，7］，但錨節(jié)點(diǎn)比例的增加會(huì)增加無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的成本。本文首先將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)定位，為了進(jìn)一步提高節(jié)點(diǎn)的定位精度，提出了基于次錨節(jié)點(diǎn)的BP定位估計(jì)方法。次錨節(jié)點(diǎn)的引入相當(dāng)于虛擬地增加了錨節(jié)點(diǎn)的比例，這樣就減少了應(yīng)用成本。仿真結(jié)果表明:BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較小的定位誤差，并且，次錨節(jié)點(diǎn)的引入也可進(jìn)一步提高定位精度。1 基于BP的定位算
傳感器與微系統(tǒng) 2010年9期2010-12-07
- 一種基于權(quán)重的DSR路由改進(jìn)算法＊
的時(shí)候，除了最小跳數(shù)外，綜合考慮每條路由組成節(jié)點(diǎn)的剩余能量，提出一種基于權(quán)重的路由算法，根據(jù)路由權(quán)重的大小選取路由，盡量選用跳數(shù)少、剩余能量多的路由，從而達(dá)到節(jié)省能量，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命的目的。1 MWSR路由算法1.1算法的基本思想該算法綜合考慮能量與跳數(shù)構(gòu)建一個(gè)路由權(quán)重函數(shù)，在這兩個(gè)參數(shù)之間尋找一個(gè)折中點(diǎn)，選擇路由權(quán)重值最大的路徑傳送數(shù)據(jù)，即期望找到一條組成鏈路生存時(shí)間比較長(zhǎng)且跳數(shù)又較少的路由作為最后選定的路由，使得在延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間的同時(shí)，不會(huì)犧牲其他一些
網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)管理 2010年13期2010-08-14