蚁群算法在智能LED路灯控制中的应用

针对基于电力线载波通信(PLC,Power Line Communication)技术的LED路灯监控系统,基于蚁群算法(ACA,Ant Colony Algorithm)开发了一种适用于低压配电网的LED路灯组网寻址算法,并在目标函数、信息素更新规则、状态转移规则和搜索等方面做了优化改进。建立了路灯自动路由模型,并给出自动路由协议框架。通过该模型,可动态识别低压配电网信道质量,并根据信道质量变化,动态维护电力线载波通信网络路由,保证通信网络有效性。最后,通过信道仿真模型和现场试验验证了该方法的可行性和有效性。     

基于作战环路的指挥信息系统抗毁性建模与分析

在指挥信息系统抗毁性研究中,网络节点异质性和作战机理的表征与分析不足.针对该问题,基于指挥信息系统主导的观察、判断、决策和行动作战环路,区分网络中信息、指控、打击和通信4类节点,提出作战信息链的概念来反映指挥信息系统运行机理;采用平均时延来刻画作战信息链的时效性,通过转化为经过指定点的最短路径问题给出计算方法;采用链路贯通率来刻画全系统内信息节点和打击节点之间形成有效链路的程度.结合"预先规划+随遇接入"生成的指挥信息系统网络模型,进行了抗毁性仿真分析,验证了方法的有效性.仿真结果进一步表明,指挥信息系统网络在随机攻击和度优先攻击下抗毁性表现出了复杂网络的共性,但其抗毁性结果的异常变化也具有一定的特殊性,从而证实了节点异质性和系统作战机理的影响.     

蜂群无人机数据链自组网协议设计

针对蜂群无人机的国内外发展现状,设计了蜂群数据链组网技术方案,将遥测数据通过窄带和宽带数据链分别传输,通过数据链自组网完成遥控和遥测,增强了测控的可靠性;同时,设计集群数据链自组网协议栈,针对介质访问控制(MAC)协议和路由协议进行设计。基于QualNet和STK的通信网络仿真平台,针对无人机集群数据链的MAC协议和路由协议进行了仿真性能评估,验证了统计优先级多址接入(SPMA)协议的可行性,实现无人机之间不需要预约信道和时隙进行自组网通信,确保了高优先级业务的实时性。     

适用于无人机集群应急通信系统分簇路由协议

无人机集群应急通信系统面临的最大挑战为集群网络拓扑的快速变化,因此,高效的自组网路由协议是保证无人机集群应急通信系统具有稳定链接性能的基础,同时也是该领域的研究热点。分析了现有无人机自组网路由协议不能完全适用于无人机集群应急通信系统的机理,采用MAC层和网络层联合设计思想,提出了一种基于簇结构和强化学习的分簇路由协议,簇内设计了基于簇结构的先应式路由协议,簇间则采用基于位置和链路质量Q学习的自适应路由协议,从而减小了路由维护开销、缩短了端到端时延,提高了转发成功率。仿真结果表明,在实现高效分簇的基础上,所研究的分簇路由协议可满足无人机集群应急通信系统的高动态、低时延和高可靠的要求,具有一定的实际应用前景。     

军事通信中ad hoc网络路由协议性能分析

移动ad hoc组网灵活,抗毁性很强,将在未来的军事通信中发挥重要作用。因此,对于移动ad hoc网络研究中的首要的路由问题作了探讨,先简要介绍了两种典型的路由协议OLSR(Optimized Link State Routing)和AODV(Ad hoc On-Demand Distance Vector Routing),接着利用网络仿真工具OPNET分析了AODV的协议特点,最后比较了两种路由协议的性能。仿真结果表明AODV路由开销小,但时延大,节点移动过快时存在路由稳定性的问题;OLSR路由开销很大,但时延相对较小。因此在搭建军用adhoc网时,应根据实际使用情形做出选择。     

基于任务流的网络化指挥信息系统抗毁性分析

针对传统系统抗毁性分析方法在研究面向任务的指挥信息系统抗毁性时存在的片面、静态问题,提出了基于任务流的动态功能网络抗毁性分析理念。在指挥信息系统双层网络结构的基础上,建立基于任务流的多子网结构模型,引入抗毁性测度对抗毁性进行分析。通过构建仿真想定,进行功能子网和功能网络整体抗毁性分析,找出动态变化的关键节点。实验结果验证了该方法的有效性。     

SpaceWire网络混合路由机制设计

针对星上系统总线多元性导致的星载网络接口和协议不能标准化的发展瓶颈,基于SpaceWire总线协议,通过将静态路由(时间触发)与动态路由(事件触发)机制结合,实现了控制数据和载荷数据共用网络。静态路由完全遵循SpaceWire-D协议,在保证确定性传输的同时,通过启发式调度算法首次实现了多时间窗并行调度,并提出利用最大公约数法设计时间窗,以提高网络吞吐量;动态路由通过对随机事件和载荷数据分配优先级,实现传输路径冲突时对紧急任务的优先处理。在OPENT中搭建网络系统仿真模型,对所提出的路由机制进行了仿真。实验结果表明,静态路由时段网络吞吐量较现有调度算法有明显提高,动态路由实现了紧急事件优先传输。     

一种用于SpaceWire网络的混合路由机制设计*

针对星上系统总线多元性导致的星载网络接口和协议不能标准化的发展瓶颈,本文基于SpaceWire总线协议,通过将静态路由(时间触发)与动态路由(事件触发)机制结合,实现了控制数据和载荷数据共用网络。静态路由完全遵循SpaceWire-D协议,在保证确定性传输的同时,通过启发式调度算法首次实现了多时间窗并行调度,并提出利用最大公约数法设计时间窗,以提高网络吞吐量；动态路由通过对随机事件和载荷数据分配优先级,实现传输路径冲突时对紧急任务的优先处理。最后在OPENT中搭建网络系统仿真模型,对所提出的路由机制进行了仿真。实验结果表明,静态路由时段网络吞吐量较现有调度算法有明显提高,动态路由实现了紧急事件优先传输。     

多媒体传感器网络中基于ACO的QoS路由协议

针对目前无线多媒体传感器网络QoS路由协议算法复杂、能耗较大等缺点,提出将蚁群优化算法用于改进无线多媒体传感器网络的路由选择.首先,抽象出多媒体传感器网络QoS 路由模型,进而,利用蚁群算法设计了一个运用带网络约束条件的权值去更新信息素浓度增量的路由算法--AntWMSN算法,AntWMSN算法利用正向蚂蚁F_(ant)收集链路带宽、时延、丢包率等参数,结合精华蚂蚁系统更新本地节点的网络状态模型以及每个访问过的节点上的信息素,从而找到满足多约束QoS条件下的最佳路由.仿真结果表明,该算法具有分布式全局优化网络路由选择的特性,比传统的QoS路由协议具有更好的收敛性,并且在满足网络对QoS参数需求的前提下,有效地提高了网络的生命周期.     

Ad Hoe网络两种路由协议仿真分析

介绍并比较了AdHoc网络表驱动路由协议和按需驱动类路由协议,对按需驱动路由协议中的动态源路由协议和自组网按需距离矢量路由协议,使用Omnest仿真软件进行了场景设计和仿真,通过分组交付率、平均端到端时延对动态源路由协议和自组网按需距离矢量路由协议进行了评估。     

指挥控制系统网络动态抗毁性

为研究指挥控制系统网络的动态抗毁性,建立了指挥控制系统的多Agent复杂网络抗毁性模型。在模型中,将系统中的每个作战单元看作一个具有自修复能力的Agent;在重点攻击和随机攻击的基础上提出了一种基于攻击力度指数的攻击策略;引入了网络整体效率,并在此基础上提出了一种网络动态抗毁性的度量方法。最后利用仿真的方法对指挥控制系统的抗毁性进行了研究,仿真结果表明网络节点的自修复能力对于网络保持其性能的时间的长短具有很大影响,对提高指挥与控制系统的抗毁性具有一定的参考价值。     

基于强化学习的移动自组织网络分步路由算法*

移动自组织网络是一种无基础设施、由移动通信节点组成的无线网络,具有高度的动态特性。传统的路由协议并不能适应节点移动性带来的频繁拓扑变化,简单的洪泛路由也会因开销过大降低网络的性能。针对如何在移动自组织网络中自适应地进行路由选择,提出了一种基于强化学习的分步路由选择算法。该算法以最小链路总往返时延为目标,基于强化学习进行路由搜寻,在筛选出符合目标需求节点集合的基础上,结合置信度选择路由。在链路变得不可靠时,数据包被广播给筛选出的邻居节点集来提升路由可靠性并降低开销。对提出的算法在分组到达率和路由开销等主要性能指标进行数值仿真分析,仿真结果表明,提出的分步路由算法相比于基于强化学习的智能鲁棒路由,在降低开销的同时,保持着相当的吞吐率。     

Ad Hoc高动态路由协议仿真与研究

Ad Hoc网络是一种没有固定设施的无线移动自组织网络,动态变化的拓扑结构对路由协议的性能有着重要影响。研究了DSR,AODV和OLSR 3种传统路由协议,以OPNET软件为仿真工具,设计了空中飞行平台网络拓扑结构背景的高动态仿真方案,采用随机恒定速度移动模型(RCS),使得仿真场景更加贴近高动态移动节点动态性能。通过比较网络时延、归一化网络吞吐量、路由负载和数据传送成功率等参数,分析了它们的性能。仿真结果表明,OLSR协议的综合性能优于其他协议,更适合于节点高速移动且网络拓扑结构频繁变化的Ad Hoc网络,并为下一步研究打下基础。     

基于拓扑变化预计算的多层卫星网络路由协议

设计了一种基于拓扑变化预计算的多层卫星网络路由协议.与已有协议不同,该协议在网络拓扑变化前完成路由计算,并采用了自适应的链路状态报告方式.从路由计算时机和链路状态报告方式2方面分析了协议的合理性.与常规路由协议相比,此路由协议收敛更快,更能适应多层卫星网络拓扑变化频繁的特点.     

面向片上网络的多播吞吐率和能量模型

片上网络逐渐成为片上众核中非常有前景的互连方式.基于目录的cache一致性协议的维护需要片上互连网络高效的支持多播.在借鉴单播的网络吞吐率模型基础上,建立了面向多播的网络吞吐率模型和体系结构级的能量模型.相对于传统的多播路由算法,负载平衡维序路由算法(BDoR)和最小路径维序路由算法(MPDoR)通过平衡X和Y两个方向...     

基于动态贝叶斯网络的复杂网络抗毁性分析

复杂网络抗毁性是复杂网络在节点或边遇敌攻击后能继续维持基本功能的能力,是衡量军事信息网络鲁棒性和敏捷性的重要指标。针对复杂网络及对作战体系支撑能力的多指标、复杂化和动态演绎特点,在静态分析方法基础上,提出基于动态贝叶斯网络的抗毁性分析方法。建立了复杂网络抗毁性指标体系。构建了基于动态贝叶斯网络的复杂网络抗毁性评估模型,提出确定评估模型参数的方法。仿真验证了方法的可行性和有效性。     

基于路径加权的军事通信网波动性评估算法

波动性是网络拓扑层抗毁性的一项重要参考指标。针对军事通信网拓扑层波动性评估问题,将传统评估算法改进后提出了一种基于路径加权的新算法。不再将网络所有链路的重要程度等量齐观,而是通过网络节点间两两通信,计算出每条链路的权值进而得到与链路相连节点的权值(波动性度量值),用所有节点权值的均方差评估网络波动性。最后基于布尔行列法对复杂网络路由探寻的准确性,分别将新算法与传统算法应用于复杂网络波动性评估并进行比较。结果表明:传统评估算法具有不准确性,而新的算法不仅评估量化更为细致,而且对节评估准确无误,新算法完善可靠。     

强化学习框架下移动自组织网络分步路由算法

移动自组织网络是一种无基础设施、由移动通信节点组成的无线网络,具有高动态特性。传统的路由协议并不能适应节点移动性带来的频繁拓扑变化,简单的洪泛路由也会因开销过大降低网络的性能。针对如何在移动自组织网络中自适应地进行路由选择,提出强化学习框架下的分步路由选择算法。该算法以最小链路总往返时延为目标,基于强化学习进行路由搜寻,在筛选出符合目标需求节点集合的基础上,结合置信度选择路由。在链路变得不可靠时,数据包被广播给筛选出的邻居节点集以提升路由可靠性并降低开销。对提出的算法在分组到达率和路由开销等主要性能指标进行数值仿真分析。仿真结果表明,提出的分步路由算法相比于基于强化学习的智能鲁棒路由,在降低开销的同时,保持着相当的吞吐率。     

网络分布式分级数据处理技术

针对现代战争中多平台多传感器协同作战的特点,提出了一种网络分布式分级数据处理技术。首先,通过网络分布式技术提升了整个作战系统的抗毁性,实现了指控作战的无缝交接。其次,通过分级融合技术解决了传统单级融合模式中由于数据回吐而造成的信息冗余问题,同时也降低了网络负载;最后,通过理论分析和仿真实验验证了分布式分级处理技术的可行性和有效性,具有较强的工程应用价值。     

基于战场环境的多频分级AdHoc网络效能分析

通过分析现代战场通信环境的复杂性、通信节点的异构性,提出了一种基于战场环境的多频分级Ad Hoc网络结构。并通过仿真验证,这种结构的路由控制开销小,报文投递成功率提高,在今后对战术通信网抗毁能力的研究中具有很高的实用价值。