无线Mesh网络技术研究

无线Mesh网络是新近出现的一种无线多跳网状拓扑网络,在多领域被广泛的应用。简要介绍了无线Mesh网络的结构、特点及应用,并重点分析了影响无线Mesh网性能的主要技术因素。     

基于跳数的节点安全定位算法研究与分析

通过对无线传感器网络节点安全定位技术的研究和分析,采用基于跳数的节点定位算法思想获取定位参照信息,提出了一种与硬件无关的基于跳数的节点安全定位算法——HOP-GDSL,该算法用设计的信标节点信息传递协议提供包的认证、保护跳数信息,用现有的锚节点检测虫洞攻击.经仿真实验证明,该算法能有效抵抗恶意节点攻击,实现节点正常定位,并对虫洞攻击有较高的检测率.     

基于时间序列图书借阅的预测与分析

以武警工程大学图书馆2009～2012年的读者借阅流量为基础,基于年、月等时间序列,分别建立了相应读者借阅流量的分布图,对分布规律进行了分析总结,为今后图书馆的管理决策提供了理论依据。     

钢质油罐罐底腐蚀预测模型研究与评价

钢质油罐在储存油料时不可避免地会受到严重腐蚀.为能够掌握罐底的腐蚀程度,提出了一种由灰色系统理论和BP人工神经网络相结合的方法建立预测模型,对钢质油罐罐底腐蚀情况进行了预测,并通过实例计算给出了评价.计算结果表明,预测值与实测值相差很小,尤其对油料腐蚀这种涉及较多因素的复杂过程,该方法具有明显的优越性;该模型克服了传统预测模型需建立函数的难题,且预测精度较高,具有较高理论与实际应用价值.     

基于禁忌算法的无线传感器网络PEGASIS算法改进

为了减少无线传感器网络节点能耗,延长网络生存时间,在PEGASIS算法的基础上,针对PEGASIS算法中节点之间容易产生长链和簇头选择没有考虑节点剩余能量的问题,提出了一种基于禁忌算法的PEGASIS算法改进。建链阶段采用禁忌算法代替原有的贪婪算法,防止了长链的产生,减小了节点传输距离;同时引入基于剩余能量的簇头选择机制,均衡了节点之间的能耗,延长了节点的生存时间。仿真结果表明,改进算法较PEGASIS算法第1个节点的死亡时间延长了约7倍,半数节点的死亡时间也得到了延长,从而提高了整个网络的生存时间。     

探月飞船初次再入段纵程的解析预测方法

探月飞船升阻比较低,为实现长纵程飞行,必须采用跳跃式再入方式。在跳跃式再入轨迹在线规划或预测制导中,如何快速准确地预测初次再入段纵程是一个非常关键的问题。针对这一问题,研究提出一种解析预测方法:利用匹配渐进展开方法得到再入纵向运动方程的闭型近似解;将初次再入段轨迹分为三段,第一段采用高度作为积分自变量,并利用复合梯形公式得到纵程,第二段和第三段分别采用二次多项式来拟合阻力加速度-能量剖面,根据近似解结果反解出多项式系数,并将得到的阻力加速度倒数-能量函数进行积分,得到第二段和第三段的纵程;对解析预测方法的精度和计算效率进行分析,结果表明该方法计算精度较高,速度快,可用于跳跃式再入轨迹的在线规划和制导。     

无线网络控制系统一致性研究

通过构建李雅普诺夫函数,对具有不同拓扑结构的无线网络控制系统的一致性问题进行了研究。利用网络结构的邻接矩阵对网络拓扑结构进行描述,同时构造系统的延迟矩阵,结合复杂网络理论中的聚类系数、耦合强度的概念,对系统进行建模。针对复杂网络中常用的两种结构,构建不同的邻接矩阵和延迟矩阵,利用线性矩阵不等式的方法,给出使系统稳定的一般性条件。最后仿真结果验证了方法的有效性。     

基于网格划分的无线传感器网络多重覆盖算法

为了延长无线传感器网络的工作周期,在满足网络覆盖性能的前提下,可利用调度算法让一部分节点进入休眠以节省能量。提出了一种基于网格划分的无线传感器网络多重覆盖算法,新算法包括冗余节点判断和节点调度两部分。将节点覆盖区域划分为多个网格,通过判断各个网格是否满足覆盖要求,进而判断节点是否冗余。新算法给出了边界冗余节点判据,在调度过程中能够克服边界效应的影响,同时通过冗余节点能量比较,避免了休眠冲突和覆盖盲区的产生。仿真结果表明,与传统的CPNSS算法相比,新算法对冗余节点的判断更为准确,在网络工作集和平均覆盖度两项性能评价指标上均优于传统调度算法,且对网络节点数量增加造成的影响不敏感,能够有效地减少网络冗余,起到了提升网络性能的效果。     

服役工况下镍基单晶高温合金的损伤机制研究进展

为提高镍基单晶叶片服役寿命、解决发动机和燃气轮机的关键核心技术,近年来国内外持续开展了大量针对镍基单晶高温合金服役情况下损伤与失效机制的研究。从实际服役条件出发,总结了镍基单晶高温合金疲劳、蠕变和热机械疲劳损伤机制等研究成果与进展。此外,针对大量实验造成的时间与成本增加问题,还总结了近年来在镍基单晶高温合金的寿命预测方法方面的研究工作与成果,并提出了目前在镍基单晶高温合金寿命评估与失效分析研究方面所面临的困难和挑战。     

基于灰色神经网络武器装备研制费用预测模型

提出了基于灰色系统理论与神经网络的武器装备研制费用组合预测模型,该模型首先采用灰色GM(0,N)模型对研制费用进行预测,利用LMBP神经网络对预测误差进行了模拟与修正,实例验证该方法具有较高的预测精度.