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。     

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。     

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。     

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。     

基于聚集位向量的IPv6快速路由查找算法

随着IPv6协议的广泛应用,传统的IPv4路由表查找算法不再适应IPv6网络环境中路由转发的需要.IPv6具有巨大的地址空间,未来要面对的将会是海量IPv6路由表,而且128位的IPv6地址比IPv4需要更多的访存数.分析了IPv6路由结构的特点,介绍了IPv6中的各种路由查找技术,提出了基于聚集位向量的快速路由查找算法,并对该算法和常用的二分查找算法的性能进行了分析比较,实验结果表明该算法较好地提高了查找速度,减少了对内存的消耗.     

基于遗传算法的无线传感器网络路由研究

无线传感器网络路由算法面临着节省能量、延长网络寿命、提高可靠性等方面的挑战。提出了一种基于遗传的无线传感器网络路由算法。对算法中的算子编码、适应度函数设计、编码方式及参数选取进行了细致研究。仿真结果表明,本算法减少了能耗、延长了网络生存时间并提高了网络的可靠性。     

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...     

WOBAN中最短路径Dijkstra路由算法

光纤无线宽带混合接入网(WOBAN)是一种新型的具有前景的混合接入网,通过改进其无线端网络的路由算法能够有效克服WOBAN的瓶颈限制。最小跳路由算法(MHRA)和最小时延路由算法(MDRA)是将Dijkstra算法应用在WOBAN前端无线Mesh网(WMN)中的新型路由算法,低负载情况下两算法性能相近,高负载情况下MDRA具有更好的网络性能。通过仿真比较,高负载情况下MDRA的时延和TDR性能明显优于MHRA。     

战术MANET中基于多态转移策略的蚁群优化QoS路由算法

战术MANET的QoS路由计算是一个NP完全问题,可以采用蚁群优化算法来求解.为了提高蚁群优化QoS路由算法的效率,降低时延和网络开销,提出了基于多态转移策略的蚁群优化QoS路由算法(MTS-AQRA).MTS-AQRA将链路稳定性和路由拥塞度与常规的QoS路由约束条件结合起来,利用多态转移策略产生的多样化路由搜索蚁群和并行路由搜索处理,能够在MANET网络中快速地建立满足业务QoS要求的稳定路由.仿真实验结果表明,MTS-AQRA在分组到达率、端到端时延、网络吞吐量等指标上综合性能优于AODV、AntHocNet、QoS-Aware ACO等路由算法.     

改进蚁群算法在DSR路由协议中的应用

针对移动Ad hoc网络节点移动频繁和单路径DSR路由协议不能均衡负载、网络健壮性低以及蚁群算法存在局部查询最优的问题,提出一种改进的蚁群算法,并把改进的蚁群算法应用到单路径路由协议DSR,设计出基于蚁群算法的多路径路由协议IDSR,通过仿真实验,从影响Ad hoc网络路由协议性能优劣的3个主要指标来比较IDSR、DSR路由协议和SMR路由协议的性能,实验结果表明,虽然改进协议IDSR路由开销比DSR、SMR稍有增加,但分组的投递率和平均端到端延时性能都有明显提高。     

基于遗传BP神经网络的装备研制风险分析方法

简要介绍了GA和BP算法,利用遗传算法全局性搜索的特点,改变BP算法依赖梯度信息的指导来调整网络权值的方法,寻找最为合适的网络连接权和网络结构,提出了遗传算法优化BP神经网络的思路及其数学模型.最后,结合对某型航空装备的风险源的分析,利用此优化模型进行了验证.结果表明了该方法的可行性,为装备研制风险分析提供了一种新思路.     

无人机航迹规划常用算法

无人机航迹规划是实现无人机自主飞行的关键技术保障,航迹规划算法则是航迹规划的核心。首先介绍无人机航迹规划的相关理论,其次分析归纳了当前常用的航迹规划算法,最后阐述了航迹规划所面临的挑战及其发展方向。     

机抖激光陀螺捷联系统姿态算法优化设计

机械抖动激光陀螺捷联惯性导航系统中通常要对陀螺信号进行预滤波处理以消除抖动偏频,数据滤波后其幅值和相位的变化引入了附加的姿态算法误差.为了减小此误差,研究了抖动解调滤波器的特性以及数据滤波对系统姿态算法精度的影响,推导了与滤波器匹配的姿态算法优化公式.优化算法仅修正了传统算法系数,不增加算法实现难度.仿真和实验表明,优化算法能有效减小滤波器引入的附加姿态算法误差,明显改善算法精度,有很高的工程实用价值.     

Hamilton系统辛算法的Nekhoroshev稳定性分析

研究辛算法应用于Hamilton系统时的Nekhoroshev稳定性，利用辛映射的插值定理，得到了辛算法的插值定理，进而把它应用到凸Hamilton系统，得到了辛算法的Nekhoroshev稳定性，即辛算法在指数长时间内的稳定性。     

捷联惯导位置更新中的多子样算法

以地理坐标系作为导航坐标系,推导了捷联惯导位置更新中的位置增量算法;提出了基于曲线拟合的多子样(二、三、四子样)涡卷补偿算法和位置旋转补偿算法.仿真结果表明,二、三、四子样涡卷补偿算法和位置旋转补偿算法都能有效地计算出涡卷补偿和位置旋转补偿值,并且二、三、四子样涡卷补偿算法和位置旋转补偿算法的精度依次提高.     

用遗传算法实现雷达网目标分配

通过对雷达网目标分配问题的深入研究,建立了数学模型.为了获得发现概率最大的目标分配方案,引入了遗传算法来对模型求解,并给出了实现的步骤和方法.最后经过验证,证明该方法应用在雷达网目标分配问题上切实可行.     

过程挖掘算法

过程挖掘又称工作流挖掘,主要依据日志中记录的过程实例执行信息重构工作流过程模型,是工作流再设计与分析方法的一项关键技术。对目前主流的过程挖掘算法和相关工具进行了研究,把过程挖掘算法按照特性及解决问题分成了4类,对每类算法的优缺点进行比较研究。最后指出了目前过程挖掘研究中存在的问题。     

遗传算法在装备调拨辅助决策中的应用

利用遗传算法求解装备调拨中的路径优化问题和运输装载问题,并利用MATLAB进行了实例仿真,对装备调拨的辅助决策具有积极的意义。     

导弹总体参数优化设计的合作协同进化MDO算法

传统的导弹设计方法不能很好地实现各子系统设计的协同 ,而多学科设计优化技术十分适合现代计算机网络环境下的多学科协同设计。根据协同进化与MDO在本质上的相似性 ,采用合作协同进化的方法进行MDO算法研究 ,以充分发挥进化算法的优越性。给出了一种基于合作协同进化的MDO算法 ,将该算法应用于导弹的气动 发动机 控制一体化优化设计。     

基于MUSIC算法的罗兰C接收机天地波自动识别方法研究

针对常规罗兰C接收机天地波识别方法不能有效利用信号能量的缺点,根据天波到来时间的估计与合成信号频率的分离相似的特点,提出了一种基于多信号分类算法估计天波延迟的方法.该方法在低信噪比条件下可分离出地波和天波,并能根据天波的延迟变化实时地选择接收机采样基准点的最佳位置.计算机仿真结果表明,该方法可以用于天地波的自动识别,能增加基准点处的信噪比,因而能显著提高罗兰C接收机的性能.