一种用于区分服务路由器的crossbar调度算法

宽带路由器一般采用crossbar交换开关。Crossbar交换开关对QoS (QualityofService)的支持十分重要。提出一种支持IETF区分服务 (DifferentiatedService)服务模型的crossbar调度算法———OSP (OutputSerialPolling) ,该算法带宽利用率高 ,支持报文优先级。与目前存在的同类算法相比 ,具有硬件实现简单的优点     

基于能量均衡的无线传感器网络生命周期延长策略

为了从能量均衡角度出发解决无线传感器网络生命周期延长问题,从而延长整个物联网生命周期,针对无线传感器网络节点遭遇"路由空洞"的时候出现路由中断和生命周期缩短现象,分析能量消耗原理,构建最优跳数模型和能量均衡协议,并提出采用能量均衡的思路减少节点能量消耗。实验仿真发现,应用能量均衡协议使无线传感器网络节点能量分布更加均匀,节点能量消耗时间明显变长,而个别节点能量消耗速度明显大于其他节点的情况得以减少,达到延长无线传感器网络生命周期的目的。仿真结果验证了该方法的可行性。     

基于信息损失最小的预警卫星传感器调度模型

科学合理地调度预警卫星传感器资源是提高弹道导弹预警作战效能的重要手段.在预警卫星传感器资源(主要是凝视探测器)有限而进攻弹道导弹目标数量较多时,利用最小信息损失准则,将传感器调度问题转化为最优访问路径问题进行建模研究,满足了导弹预警资源调度的需要,仿真结果验证了模型的可靠性和可用性.     

导航卫星上行注入任务调度模型及启发式算法

合理安排导航卫星与地面上注站星地链路构建与导航电文上注,对保证星上导航电文的准确性和精确性有着重要意义。对卫星导航系统上行注入过程进行了分析,构建了上行注入任务调度问题的多目标混合整数规划模型,设计了基于规则的启发式求解算法。基于北斗二代和美国的GPS卫星导航系统构建仿真场景,仿真结果验证了模型和算法的正确性、可行性;通过分析仿真结果,得到影响卫星导航系统上行注入任务完成的关键因素。     

舰艇防空火力规划与调度方法研究

根据舰艇防空武器拦截过程的时间连续性和拦截效果的不确定性特点,提出了智能规划和优化调度相结合的舰艇防空计划生成方法。在规划阶段,先用智能规划描述语言PDDL对舰艇防空问题进行建模;针对新的来袭目标或观察的拦截结果,利用智能规划的高效行动推理能力,快速生成可能的备选行动方案;在优化调度阶段,对已生成的备选方案的行动系列进行时间、资源冲突处理,并计算选择出当前最佳拦截方案。与现有的采用离散化处理的武器-目标分配方法相比,该规划与调度过程充分体现了拦截过程的连续性,拦截效果的不确定性,拦截过程中的武器协同,以及最佳拦截时机的选择等,更好地描述了舰艇防空的实际过程。最后,通过蒙特卡罗仿真试验,验证了算法的有效性,为舰艇的自动化防空提供了一种新的解决办法。     

用于目标跟踪无线传感器网络的动态分簇算法

针对跟踪精度和网络能耗的问题,提出了一种用于目标跟踪无线传感器网络的基于预测的动态分簇算法.把目标运动过程看作是高斯马尔可夫过程,根据目标历史轨迹,估计下一时刻位置坐标和运动速度,然后基于估计结果优化选择分簇的簇头和簇成员,形成一个动态分簇来实现目标跟踪.仿真结果表明:该算法使目标跟踪有较好的跟踪精度,能有效均衡网络能耗,延长网络寿命.     

改进的二进制粒子群算法的传感器优化配置

传感器组合优化问题是设备状态检测系统设计的重要问题.在研究传感器与故障有向图的基础上,提出了传感器优化配置模型;根据传感器组合优化自身特点,从位改变率、惯性权重两个方面对BPSO算法进行了参数分析.结合免疫算法的“亲和度”思想以及非线性惯性权重递减公式,提出了改进的二进制粒子群算法.案例显示,改进的二进制PSO算法提高了算法在整个解空间的搜索能力,加快了收敛速度,能够很好地用于解决传感器优化问题.     

惯性传感技术发展与展望

利用GPS辅助INS的系统已在各种应用领域崭露头角,这些新的应用领域将驱动市场对极低成本惯性传感器的大量需求。在回顾惯性传感技术的发展历程、研究热点、应用领域的基础上,讨论和展望了光纤陀螺仪、微机械陀螺仪和加速度计,以及微型光学传感器技术近期和远期的发展趋势。     

基于约束满足的多目标对地观测卫星成像调度

EOS(对地观测卫星)成像调度需要根据用户提出的成像任务需求确定卫星成像序列,是一个复杂的组合优化问题。考虑到成像侧视约束条件,建立EOS成像调度的多目标有向无环约束图模型。在此模型的基础上提出了基于SPEA2(strength pareto evolutionary algorithm 2)的多目标成像调度算法,采用约束控制技术设计遗传算子处理成像约束。经过三个实际的多目标成像调度问题测试,表明该算法可以有效地解决EOS成像调度问题。     

多传感器任务分派的快速启发式规划新算法

在多目标多传感器管理中经常采用的线性规划算法中,随着传感器个数和目标个数的增加,计算量会爆炸式增长,使得跟踪系统不能实时计算,为此,根据传感器管理中线性规划的特点,提出了一种快速启发式算法,考虑组合中的传感器个数将组合的分配效用转化为权重,递推分配权重最大的组合,逐步减小组合和目标的个数.证明了权重最大的组合分派能实现组合中的传感器的最大效用.仿真结果表明该算法在与采用线性规划方法的跟踪精度相当的情况下,能有效地减小计算量.