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      • 簡(jiǎn)介:自20世紀(jì)70年代中期以來(lái)伴隨系統(tǒng)級(jí)、主板級(jí)和芯片級(jí)的模擬電路快速發(fā)展模擬電路故障診斷一直是研究熱點(diǎn)領(lǐng)域。由于診斷模型的缺乏、元件容差以及非線性等問(wèn)題導(dǎo)致了模擬電路故障診斷的高難度和高復(fù)雜度。而傳統(tǒng)的基于模型的故障診斷理論和方法在實(shí)際工程中很難達(dá)到預(yù)期的效果以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為代表的智能方法為模擬電路故障診斷提供了一條新的途徑受到學(xué)術(shù)界和工程界的廣泛關(guān)注。本文針對(duì)經(jīng)典RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在模擬電路故障診斷中存在準(zhǔn)確性較差的問(wèn)題提出了基于K均值聚類的遺傳算法優(yōu)化RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)方法。本文主要工作體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面①針對(duì)模擬電路故障診斷的特征提取問(wèn)題通過(guò)對(duì)小波包的改進(jìn)實(shí)現(xiàn)了故障信號(hào)的細(xì)微變化和高頻段畸變的分析從而更精確地捕捉電路故障的原始故障特征。②針對(duì)經(jīng)典RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬電路故障診斷方法識(shí)別率低的問(wèn)題提出了隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)可變的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷方法從而顯著提高了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬電路故障診斷的識(shí)別率。通過(guò)數(shù)值實(shí)驗(yàn)與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的故障診斷性能比較分析改進(jìn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在診斷速度和識(shí)別準(zhǔn)確性方面具有明顯的優(yōu)勢(shì)說(shuō)明了方法的有效性。③針對(duì)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬電路故障診斷方法的性能受參數(shù)影響的問(wèn)題提出了基于K均值聚類和遺傳算法的參數(shù)優(yōu)化方法。在優(yōu)化問(wèn)題的設(shè)計(jì)中綜合考慮診斷速度、準(zhǔn)確性以及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度得到RBF的數(shù)據(jù)中心和寬度最佳設(shè)置提高了改進(jìn)RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬電路故障診斷方法的工程應(yīng)用意義。
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      • 簡(jiǎn)介:隨著基于IEEE80211的無(wú)線局域網(wǎng)(WIRELESSLOCALAREAWK,WLAN)的廣泛應(yīng)用,配置了WIFI接口的移動(dòng)設(shè)備越來(lái)越普及。日常生活中的移動(dòng)設(shè)備如智能手機(jī)和便攜電腦等都配有WIFI接口,而且具有WIFI接口的無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)已經(jīng)在物聯(lián)網(wǎng)中使用。因此,如何保證這些配有WIFI接口的移動(dòng)設(shè)備在移動(dòng)過(guò)程中保持與通信網(wǎng)絡(luò)的連接不中斷即移動(dòng)性管理成為一個(gè)重要的研究課題。基于IEEE80211的無(wú)線局域網(wǎng)(WIRELESSLOCALAREAWK,WLAN)只支持鏈路層的移動(dòng)性管理,但不支持網(wǎng)絡(luò)層移動(dòng)性管理。因此,在WLAN中,當(dāng)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)(MOBILENODE,MN)進(jìn)入到新的子網(wǎng)時(shí)可能造成已經(jīng)建立的連接中斷。代理移動(dòng)IPV6(PROXYMIPV6PMIPV6)可以克服IEEE80211標(biāo)準(zhǔn)的上述不足。PMIPV6是一種基于網(wǎng)絡(luò)的移動(dòng)性管理協(xié)議,因具有不需要MN參與移動(dòng)性管理相關(guān)信令的交互等優(yōu)點(diǎn),已被廣泛應(yīng)用。本文主要研究不同WLAN場(chǎng)景中的移動(dòng)性管理,研究基礎(chǔ)設(shè)施WLAN中PMIPV6協(xié)議的實(shí)現(xiàn),旨在降低切換時(shí)延、減少丟包率和優(yōu)化路由。本研究主要內(nèi)容包括⑴研究IEEE80211基礎(chǔ)設(shè)施WLAN中PMIPV6的實(shí)現(xiàn)問(wèn)題,針對(duì)一個(gè)移動(dòng)接入網(wǎng)關(guān)(MOBILEACCESSGATEWAYMAG)管轄單一接入點(diǎn)(ACCESSPOINTAP)架構(gòu),提出了接入點(diǎn)分簇的PMIPV6實(shí)現(xiàn)方案,即基于擴(kuò)展服務(wù)集(EXTENDEDSERVICESETESS)的PMIPV6實(shí)現(xiàn)架構(gòu),同時(shí),設(shè)計(jì)了移動(dòng)性管理策略及其關(guān)鍵信令的時(shí)序圖。此外,針對(duì)正方形和正六邊形基本服務(wù)集,推導(dǎo)了MN的ESS越界概率及MN進(jìn)入到配置了MAG的AP覆蓋范圍的概率,進(jìn)而分析切換時(shí)延。數(shù)值分析結(jié)果表明,在移動(dòng)接入網(wǎng)關(guān)MAG和局部移動(dòng)錨點(diǎn)(LOCALMOBILITYANCHLMA)之間傳播時(shí)延較大時(shí),所提方案在切換時(shí)延方面優(yōu)于現(xiàn)有移動(dòng)性管理方案。⑵研究帶無(wú)線局域網(wǎng)控制器(WIRELESSLANCONTROLLERWLC)的WLAN中降低切換時(shí)延和丟包率問(wèn)題。隨著WLAN規(guī)模增大,需要WLC對(duì)大量AP進(jìn)行管理和配置。在帶WLC的WLAN中,MAC(MEDIUMACCESSCONTROL)層功能由AP和WLC共同完成。在這種架構(gòu)中,由于移動(dòng)性管理信令需由AP轉(zhuǎn)發(fā)給WLC處理,因此導(dǎo)致切換時(shí)延增大。針對(duì)該問(wèn)題,我們應(yīng)用MAG鏈降低帶WLC的WLAN的切換時(shí)延。推導(dǎo)了MN穿越MAG區(qū)域概率的一般表達(dá)式并借助該公式對(duì)會(huì)話持續(xù)時(shí)間和MN逗留時(shí)間進(jìn)行分析。在此基礎(chǔ)上構(gòu)建優(yōu)化問(wèn)題,通過(guò)求解該優(yōu)化問(wèn)題得到最優(yōu)的MAG鏈長(zhǎng)度。數(shù)值分析表明在WLC和LMA間的距離較大時(shí),所提方案在切換時(shí)延方面優(yōu)于已有方案。此外,所提方案還能降低由時(shí)延限制而造成的數(shù)據(jù)包丟失。⑶研究如何將分布式錨點(diǎn)應(yīng)用于帶WLC的WLAN并利用雙層指針進(jìn)一步降低切換時(shí)延和優(yōu)化路由問(wèn)題。分布式移動(dòng)性管理允許MN在會(huì)話開始時(shí)選擇較近的接入路由器作為其錨點(diǎn),因此,將分布式移動(dòng)管理思想應(yīng)用于帶WLC的WLAN可以實(shí)現(xiàn)降低切換時(shí)延的目的。然而,對(duì)單個(gè)會(huì)話來(lái)說(shuō),錨點(diǎn)是固定的,MN經(jīng)歷多次切換時(shí),切換時(shí)延大和路由欠優(yōu)問(wèn)題仍存在。鑒于此,我們利用雙層指針推進(jìn)解決上述問(wèn)題,其中“低層指針”的作用是降低切換時(shí)延,類似MAG鏈;而“高層指針”通過(guò)向?qū)Χ斯?jié)點(diǎn)注冊(cè)的方式實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)地改變MN會(huì)話的錨點(diǎn),達(dá)到優(yōu)化路由的目的。此外,我們推導(dǎo)了所提方案和已有方案的切換時(shí)延公式,數(shù)值分析和仿真驗(yàn)證表明所提方案可以降低分布式移動(dòng)性管理的切換時(shí)延。
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      • 簡(jiǎn)介:隨著4G通信技術(shù)的廣泛應(yīng)用以及移動(dòng)用戶的激增,如今多媒體化的業(yè)務(wù)需求不斷增多,無(wú)線通信系統(tǒng)已構(gòu)成由小基站和宏基站聯(lián)合部署的異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò),小基站的應(yīng)用提高了網(wǎng)絡(luò)容量。但是由于各小區(qū)內(nèi)移動(dòng)用戶的動(dòng)態(tài)變化,造成負(fù)載在時(shí)空分布上的不均衡性,資源利用率下降,而且大量小基站的部署也會(huì)帶來(lái)能耗的增加,因此異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中負(fù)載均衡和節(jié)能技術(shù)已成為研究熱點(diǎn)。針對(duì)LTE系統(tǒng)中分布式基站架構(gòu),提出頻率復(fù)用和圖論知識(shí)相結(jié)合的改進(jìn)型頻譜分配方法,該方法結(jié)合各小基站的業(yè)務(wù)需求變化和頻帶資源,遵循相鄰小基站之間使用正交子信道來(lái)避免同頻干擾的原則,合理地將一定數(shù)目的子信道分配給小基站,并結(jié)合相鄰小基站的資源分配情況來(lái)進(jìn)行優(yōu)化,使小基站之間復(fù)用的子信道數(shù)目更多,資源的利用率更高,實(shí)現(xiàn)了負(fù)載均衡并提高了整體的網(wǎng)絡(luò)性能。研究了異構(gòu)場(chǎng)景下小基站睡眠模式技術(shù)來(lái)達(dá)到節(jié)能效果,提出了一種宏基站輔助帶寬的睡眠模式方案。在總業(yè)務(wù)量較少時(shí),可將負(fù)載較低的小基站內(nèi)用戶轉(zhuǎn)移至宏基站,由宏基站代為提供業(yè)務(wù)服務(wù),讓該小基站轉(zhuǎn)為睡眠狀態(tài);而在總業(yè)務(wù)量較大時(shí),將宏基站的部分帶寬分配給業(yè)務(wù)需求得不到滿足的小基站內(nèi)用戶。實(shí)驗(yàn)仿真結(jié)果證明,本文提出的研究方案具有一定的優(yōu)越性,系統(tǒng)吞吐量和小基站的滿意度都得到了提高,不同網(wǎng)絡(luò)制式下系統(tǒng)都能節(jié)省一定的能量。
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      • 簡(jiǎn)介:MIMO技術(shù)要求設(shè)置在無(wú)線終端的多天線之間擁有低相關(guān)性,去相關(guān)性網(wǎng)絡(luò)技術(shù)有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),即天線單元和去相關(guān)性網(wǎng)絡(luò)可以分開設(shè)計(jì),從而可以簡(jiǎn)化MIMO天線的設(shè)計(jì)過(guò)程。本文的研究主要圍繞如何設(shè)計(jì)出針對(duì)于二元對(duì)稱分布天線任意頻點(diǎn)的去相關(guān)性網(wǎng)絡(luò)展開的,提出了一種基于奇偶模分析法的MIMO天線去相關(guān)性網(wǎng)絡(luò)綜合方法,該網(wǎng)絡(luò)能同時(shí)實(shí)現(xiàn)天線去相關(guān)性和阻抗匹配,具有普適性,并且可以利用該去相關(guān)性網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)思路實(shí)現(xiàn)MIMO天線的小型化和寬帶化。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下首先,利用奇偶模分析方法分析得出對(duì)稱雙天線在任意頻點(diǎn)下的端口Π型等效電路,分析得出天線同時(shí)獲得去相關(guān)性和阻抗匹配的條件,即天線端口的奇偶模等效阻抗同時(shí)匹配到特征阻抗。由此建立起四端口無(wú)損去相關(guān)性網(wǎng)絡(luò)的求解條件。其次,由奇偶模分析方法分析得出全連通的四端口去相關(guān)性網(wǎng)絡(luò)擁有兩個(gè)自由度,故通過(guò)刪除去相關(guān)性網(wǎng)絡(luò)枝節(jié)加強(qiáng)限定條件的方式實(shí)現(xiàn)對(duì)全連通的去相關(guān)性網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)化,得到14種可行的不同拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的簡(jiǎn)化去相關(guān)性網(wǎng)絡(luò),同時(shí)給出了各自的阻抗限定范圍,并通過(guò)仿真和實(shí)驗(yàn)的方式驗(yàn)證了本文提出的去相關(guān)性網(wǎng)絡(luò)的有效性。然后,針對(duì)于MIMO天線的小型化設(shè)計(jì),本文將分析得到的最簡(jiǎn)化去相關(guān)性網(wǎng)絡(luò)加載在電短單極子對(duì)稱天線上,通過(guò)去相關(guān)性網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)匹配特性將電短單極子的工作頻段由高頻“拉低”到低頻,并且保持天線的小型化尺寸不變,從而實(shí)現(xiàn)小型化MIMO天線的設(shè)計(jì),本文通過(guò)仿真和實(shí)驗(yàn)的方式驗(yàn)證了該方法的有效性。最后,針對(duì)于MIMO天線的寬帶化設(shè)計(jì),本文將在對(duì)稱天線相鄰頻點(diǎn)下的設(shè)計(jì)的去相關(guān)性網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行合并,通過(guò)合并的去相關(guān)性網(wǎng)絡(luò)的加載使得天線在相鄰頻點(diǎn)之間同時(shí)獲得去相關(guān)性和阻抗匹配,從而通過(guò)去相關(guān)性網(wǎng)絡(luò)的寬帶化實(shí)現(xiàn)MIMO天線寬帶化的目的。本文通過(guò)仿真和實(shí)驗(yàn)的方式驗(yàn)證了該方法的有效性。
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      • 簡(jiǎn)介:無(wú)線鏈路極易受到路徑干擾、數(shù)據(jù)沖突、節(jié)點(diǎn)移動(dòng)等諸多因素的影響,使得數(shù)據(jù)在傳輸過(guò)程中很容易丟失,導(dǎo)致較高的數(shù)據(jù)丟失率,增加了重傳的開銷?;诰W(wǎng)絡(luò)編碼的數(shù)據(jù)重傳技術(shù)能夠利用網(wǎng)絡(luò)編碼的技術(shù)特點(diǎn)減少重傳開銷,受到了當(dāng)前研究者的廣泛關(guān)注。本論文研究基于網(wǎng)絡(luò)編碼技術(shù)的數(shù)據(jù)包重傳機(jī)制,做了如下工作1、研究了基于截止時(shí)間約束的網(wǎng)絡(luò)編碼重傳算法(DEADLINECONSTRAINTBASEDWKCODING,DCNC)。DCNC算法要求每個(gè)數(shù)據(jù)包都必須在截止約束時(shí)間之前重傳。與不加截止時(shí)間約束的重傳方法相比較,該算法由于考慮了時(shí)間約束,需要較多的重傳次數(shù),但更加符合實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景。2、給出了一種改進(jìn)的基于二進(jìn)制計(jì)算的網(wǎng)絡(luò)編碼重傳算法(IMPROVEDWIRELESSBROADCASTRETRANSMISSIONBASEDONBINARYWKCODING,IWBRBNC),該方法允許對(duì)不可解的編碼包進(jìn)行緩存,并通過(guò)后續(xù)成功恢復(fù)的丟失數(shù)據(jù)包來(lái)解碼緩存中的編碼包。仿真結(jié)果顯示,隨著接收節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)的增多,該算法相對(duì)于其他算法由于充分利用了緩存的編碼包信息,明顯地減少了重傳次數(shù),并且它能夠在提高吞吐量和減少譯碼時(shí)延間進(jìn)行折衷考慮。
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      • 簡(jiǎn)介:近幾年以來(lái),各類突發(fā)的事件和重大自然災(zāi)害頻繁發(fā)生,在突發(fā)公共事件或自然災(zāi)害時(shí)現(xiàn)有電力應(yīng)急通信手段存在單一通信網(wǎng)絡(luò)覆蓋率低、傳輸帶寬有限、缺乏機(jī)動(dòng)靈活性、使用局限性大等缺陷,無(wú)法進(jìn)行較大規(guī)模和高頻次移動(dòng)過(guò)程中的視頻會(huì)議和應(yīng)急指揮,不能滿足隨時(shí)隨地、異地遠(yuǎn)程應(yīng)急處理和現(xiàn)場(chǎng)指揮的更高要求,致使電力行業(yè)安全生產(chǎn)陷入癱瘓,造成的重大的經(jīng)濟(jì)損失和社會(huì)影響。本文通過(guò)研究異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)多鏈路并行移動(dòng)通信傳輸技術(shù),建立了異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)多鏈路并行的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)模型,設(shè)計(jì)了異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)多鏈路并行的應(yīng)急通信系統(tǒng),搭建了異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)多鏈路并行應(yīng)急通信系統(tǒng)原理樣機(jī),在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下測(cè)試了異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)接入設(shè)備和終端設(shè)備的性能以及系統(tǒng)原理樣機(jī)的可靠性和穩(wěn)定性。該系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)基于多種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的多鏈路并行傳輸策略,能夠自動(dòng)根據(jù)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀況選擇最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)。同時(shí),可根據(jù)多條通信鏈路的實(shí)時(shí)帶寬和各自實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)量大小,自動(dòng)分配上下行數(shù)據(jù),提高無(wú)線數(shù)據(jù)的傳輸效率、穩(wěn)定性和數(shù)據(jù)吞吐量。異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)多鏈路并行的電力應(yīng)急通信技術(shù)能夠克服國(guó)內(nèi)相關(guān)產(chǎn)品的設(shè)計(jì)和使用均基于單一運(yùn)營(yíng)商網(wǎng)絡(luò)環(huán)境和帶寬利用率低等缺陷,為異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)多鏈路并行傳輸技術(shù)在電力應(yīng)急通信中的推廣應(yīng)用打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。
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      • 下載積分: 5 賞幣
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      • 簡(jiǎn)介:在構(gòu)建能源互聯(lián)網(wǎng)的背景下,電力通信網(wǎng)作為承載智能電網(wǎng)和未來(lái)能源信息交互的基礎(chǔ)設(shè)施,對(duì)可靠性的要求越來(lái)越高。智能電網(wǎng)的結(jié)構(gòu)形態(tài)、業(yè)務(wù)特性和信息流向分布,決定了電力通信網(wǎng)的形成和資源配置而電力通信網(wǎng)的可靠性程度,直接影響了智能電網(wǎng)發(fā)展和運(yùn)營(yíng)的水平。電力通信網(wǎng)的可靠性需要在物理拓?fù)?、網(wǎng)絡(luò)性能、業(yè)務(wù)部署等方面進(jìn)行規(guī)劃和優(yōu)化來(lái)保障。因此,面向智能電網(wǎng)開展通信網(wǎng)絡(luò)可靠性保障關(guān)鍵技術(shù)的研究,具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。通信網(wǎng)可靠性研究可分為可靠性分析評(píng)估和可靠性保障提升兩個(gè)環(huán)節(jié),當(dāng)前研究集中在可靠性分析評(píng)估方面,缺少可靠性保障提升方面的研究成果。本文分析了智能電網(wǎng)中通信網(wǎng)絡(luò)可靠性在物理層、網(wǎng)絡(luò)層、業(yè)務(wù)層所呈現(xiàn)的不同特征,從經(jīng)濟(jì)成本控制、網(wǎng)絡(luò)資源利用、業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)分布和級(jí)聯(lián)故障影響等四方面深入研究了智能電網(wǎng)中通信網(wǎng)絡(luò)可靠性保障關(guān)鍵技術(shù),提出了面向電力通信網(wǎng)物理層、網(wǎng)絡(luò)層、業(yè)務(wù)層等不同層面的可靠性保障方法和機(jī)制。本文的主要工作和貢獻(xiàn)包括如下1在物理層可靠性保障方面,針對(duì)當(dāng)前快速發(fā)展的智能配電網(wǎng)大量利用光纖通信組網(wǎng)時(shí),存在的拓?fù)淇煽啃员U闲枨笈c經(jīng)濟(jì)成本控制之間的矛盾,提出了一種計(jì)及拓?fù)淇煽啃郧乙猿杀究刂茷槟繕?biāo)的光纖組網(wǎng)規(guī)劃優(yōu)化方法。該方法在基于未來(lái)規(guī)劃站點(diǎn)位置的基礎(chǔ)上,結(jié)合已有網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),綜合考慮網(wǎng)絡(luò)建設(shè)經(jīng)濟(jì)成本、拓?fù)淇煽啃?、業(yè)務(wù)分布等因素,構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)優(yōu)化模型,并采用粒子群算法確定最佳的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)規(guī)劃和優(yōu)化方案。最后分別結(jié)合模擬環(huán)境、某地市實(shí)際光傳輸網(wǎng)這兩種環(huán)境下進(jìn)行仿真,從成環(huán)率、經(jīng)濟(jì)成本等因素對(duì)規(guī)劃優(yōu)化方案進(jìn)行對(duì)比分析,驗(yàn)證了所提出方法能較好的兼顧經(jīng)濟(jì)性和可靠性,在不同可靠性保障要求下能夠做到經(jīng)濟(jì)成本最優(yōu)化控制。2在網(wǎng)絡(luò)層可靠性保障方面,針對(duì)智能配用電網(wǎng)中由于存在無(wú)線、PLC等多種異構(gòu)通信方式,導(dǎo)致的實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)可靠性保障需求與網(wǎng)絡(luò)資源利用率低之間的矛盾,提出了一種面向可靠性和吞吐量的配用電通信網(wǎng)異構(gòu)資源優(yōu)化分配方法。在該方法中,基于無(wú)線MESH和PLC兩種異構(gòu)通信資源,首先提出了將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)處理服務(wù)映射到無(wú)線MESH和PLC網(wǎng)絡(luò)的配用電通信虛擬化場(chǎng)景,再通過(guò)分析業(yè)務(wù)與網(wǎng)絡(luò)間的承載映射關(guān)系,設(shè)計(jì)了網(wǎng)絡(luò)虛擬映射模型,以實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)可靠性需求下最大化業(yè)務(wù)吞吐量為目標(biāo)函數(shù),以網(wǎng)絡(luò)資源映射關(guān)系為約束條件,建立了優(yōu)化問(wèn)題模型,最后采用遺傳算法與啟發(fā)式算法確定虛擬網(wǎng)絡(luò)資源的優(yōu)化分配方案。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn),驗(yàn)證了該方法能較好的兼顧網(wǎng)絡(luò)資源利用率和實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)可靠性,在保障實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)可靠性的前提下,能夠提升網(wǎng)絡(luò)吞吐量及資源利用率。3在業(yè)務(wù)層可靠性保障方面,針對(duì)電力通信網(wǎng)中運(yùn)行著大量生產(chǎn)控制類和管理信息類業(yè)務(wù),存在著重要業(yè)務(wù)通道可靠性保障需求與業(yè)務(wù)運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)分布不均衡的問(wèn)題,提出了一種面向業(yè)務(wù)可靠性的負(fù)載均衡路由優(yōu)化機(jī)制。在該機(jī)制中,在分析業(yè)務(wù)與網(wǎng)絡(luò)的承載風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了通道路由負(fù)載優(yōu)化問(wèn)題模型,提出了基于相對(duì)熵的TOPSIS改進(jìn)法來(lái)確定業(yè)務(wù)重要度。以全網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)均衡度為優(yōu)化目標(biāo),兼顧全業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)度、網(wǎng)絡(luò)風(fēng)險(xiǎn)度和負(fù)載均衡度,基于業(yè)務(wù)重要度提出了負(fù)載風(fēng)險(xiǎn)均衡的業(yè)務(wù)路由選擇算法,實(shí)現(xiàn)了新增業(yè)務(wù)路由的最優(yōu)化選擇。最后通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)表明,無(wú)論針對(duì)單業(yè)務(wù)還是整體網(wǎng)絡(luò),該機(jī)制均能夠有效降低網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)整體的風(fēng)險(xiǎn),能夠較好地兼顧重要業(yè)務(wù)可靠性需求與全網(wǎng)業(yè)務(wù)運(yùn)行的整體風(fēng)險(xiǎn)。4在網(wǎng)絡(luò)與業(yè)務(wù)跨層保障方面,針對(duì)電力通信網(wǎng)與智能微電網(wǎng)之間設(shè)備供電和信息交互的相互依賴關(guān)系,存在著一方發(fā)生故障后可能形成級(jí)聯(lián)故障和故障傳播的風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題,提出了一種基于相依耦合模型的通信網(wǎng)電網(wǎng)級(jí)聯(lián)故障抑制機(jī)制。在該機(jī)制中,首先結(jié)合電力通信網(wǎng)與電網(wǎng)之間業(yè)務(wù)承載與供電依賴關(guān)系,構(gòu)建了面向電力通信網(wǎng)電網(wǎng)的相依耦合網(wǎng)絡(luò)模型。針對(duì)電網(wǎng)節(jié)點(diǎn)故障后可能造成的級(jí)聯(lián)故障,基于相依耦合網(wǎng)絡(luò)模型,設(shè)計(jì)了網(wǎng)絡(luò)耦合級(jí)聯(lián)故障抑制算法,用來(lái)控制電力相關(guān)線路、節(jié)點(diǎn)電流變化范圍以及信息通道或通信節(jié)點(diǎn)失效數(shù)量,避免或減少發(fā)生次生故障,進(jìn)而抑制級(jí)聯(lián)故障發(fā)生和故障傳播。最后通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn),從故障后電能變化、通信失效數(shù)量等角度驗(yàn)證了該算法的有效性,說(shuō)明該機(jī)制在一定程度上可以抑制通信網(wǎng)和電網(wǎng)之間的級(jí)聯(lián)故障,進(jìn)而可保障通信網(wǎng)電網(wǎng)耦合網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行的可靠性。
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        上傳時(shí)間:2024-03-06
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      • 簡(jiǎn)介:隨著無(wú)線數(shù)據(jù)通信技術(shù)與多媒體業(yè)務(wù)的高速發(fā)展,第四代移動(dòng)通信(THE4THGENERATIONMOBILECOMMUNICATION,簡(jiǎn)稱4G)應(yīng)運(yùn)而生。4G以其超高的數(shù)據(jù)傳輸速率,被廣泛應(yīng)用。頻譜作為移動(dòng)通信最稀缺的資源,仍然是阻礙高速率移動(dòng)通信的最主要因素,因而,盡可能提高頻譜效率成為4G要解決的關(guān)鍵問(wèn)題。目前,4G的小區(qū)間頻率復(fù)用因子達(dá)到了極限水平,頻譜效率在一定程度上達(dá)到了很大的提升,隨之而來(lái)卻引入了很嚴(yán)重的小區(qū)間干擾(INTERCELLINTERFERENCE,ICI),極大地影響了4G的通信質(zhì)量和用戶體驗(yàn)。因此,在滿足用戶通信質(zhì)量要求的前提下,盡可能減弱小區(qū)間干擾成為4G亟待解決的問(wèn)題?,F(xiàn)有的各種干擾抑制技術(shù)存在各方面的不足,提出更優(yōu)的干擾抑制方案對(duì)4G的可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。其中干擾協(xié)調(diào)技術(shù)由于得到業(yè)界的高度重視與認(rèn)可,而頗具研究?jī)r(jià)值。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下第一深入探究基于FFR(部分頻率復(fù)用)的干擾協(xié)調(diào)技術(shù)?;谝粋€(gè)包含19個(gè)蜂窩小區(qū)的移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)仿真模型,驗(yàn)證了在頻率復(fù)用中,小區(qū)的合理劃分和頻譜的合理分配方案。改變中心半徑百分比和邊緣帶寬占用比,分別考察信干噪比、系統(tǒng)容量、小區(qū)有效覆蓋率三個(gè)性能指標(biāo)。根據(jù)仿真結(jié)果得出結(jié)論干擾協(xié)調(diào)技術(shù)大大提升了蜂窩移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的用戶體驗(yàn)。在實(shí)際LTE移動(dòng)通信系統(tǒng)中,應(yīng)該綜合考慮小區(qū)中用戶的分布與需求情況,合理進(jìn)行帶寬資源的分配,實(shí)現(xiàn)最佳的系統(tǒng)性能。第二深入探究基于SFR(軟頻率復(fù)用)的干擾協(xié)調(diào)技術(shù)?;贚TE蜂窩網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)仿真模型,對(duì)軟頻率復(fù)用(SFR)方案的4種典型模式分別進(jìn)行MATLAB仿真,分析4種模式下系統(tǒng)用戶SINR、有效覆蓋率、總吞吐量的對(duì)比情況。根據(jù)仿真結(jié)果得出結(jié)論實(shí)際LTE移動(dòng)通信系統(tǒng)對(duì)用戶SINR、有效覆蓋率、總吞吐量三種指標(biāo)有不同要求時(shí),應(yīng)選用合適的工作模式。第三基于軟頻率復(fù)用(SFR)的干擾協(xié)調(diào)技術(shù),結(jié)合頻譜資源分配算法,得出基于功率控制的綜合改進(jìn)型SFR方案,分析比較三種發(fā)射功率比下系統(tǒng)性能的變化。根據(jù)仿真結(jié)果得出結(jié)論合適的發(fā)射功率比與頻率復(fù)用方案相結(jié)合,能在很大程度上提高系統(tǒng)性能,在實(shí)際4GLTE系統(tǒng)中應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況選擇合適的資源分配比和功率控制比,以達(dá)到最優(yōu)的通信效果。
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        上傳時(shí)間:2024-03-06
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      • 簡(jiǎn)介:隨著現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷進(jìn)步,逆向工程技術(shù)和三維打印技術(shù)的發(fā)展越來(lái)越深入人心,點(diǎn)云重建作為兩種技術(shù)中的重要研究方向,廣泛應(yīng)用于汽車、航空航天、生物醫(yī)療等各個(gè)領(lǐng)域的產(chǎn)品研發(fā)和仿制。近年來(lái),人工智能由于具備很強(qiáng)的學(xué)習(xí)能力、處理非線性能力、具有協(xié)作能力等優(yōu)點(diǎn),受到逆向工程和三維打印技術(shù)的大力關(guān)注,并應(yīng)用于點(diǎn)云重建的研究上,有著廣泛的前景。本研究主要內(nèi)容包括⑴為了有效地提高點(diǎn)云重建模型的質(zhì)量、收斂速度和精度,提出了動(dòng)態(tài)生長(zhǎng)的自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)云重建技術(shù)算法,基于自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,構(gòu)造了球體三角網(wǎng)格為網(wǎng)絡(luò)的映射結(jié)構(gòu),通過(guò)對(duì)大量無(wú)規(guī)則節(jié)點(diǎn)進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)達(dá)到神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)的分裂,改變網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的固定性,刪除不穩(wěn)定的網(wǎng)格節(jié)點(diǎn),通過(guò)網(wǎng)格優(yōu)化使神經(jīng)元節(jié)點(diǎn)與輸入的離散點(diǎn)云保持更加地緊密,最終得到較好的網(wǎng)格重建結(jié)果。⑵針對(duì)復(fù)雜拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的曲面、虧格曲面等對(duì)點(diǎn)云重建技術(shù)的限制,提出了動(dòng)態(tài)生長(zhǎng)的神經(jīng)氣網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)云重建算法,根據(jù)輸入的樣本點(diǎn)云,自適應(yīng)調(diào)節(jié)重建速度的增長(zhǎng),保持幾何關(guān)系和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的收斂性與協(xié)調(diào)性。利用壽命閾值和累積誤差值來(lái)插入新的神經(jīng)元節(jié)點(diǎn),壽命刪除機(jī)制來(lái)刪除冗余邊的連接。此算法點(diǎn)云重建會(huì)產(chǎn)生較高的魯棒性,重建三角網(wǎng)格的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)具有收斂性,曲面逼近精度較高,網(wǎng)格比較均勻,最終重建的結(jié)果更為理想。⑶針對(duì)曲面三角網(wǎng)格重建孔洞修補(bǔ)的問(wèn)題,研究了動(dòng)態(tài)生長(zhǎng)的神經(jīng)氣算法。利用此算法的基本思想,通過(guò)非流形邊的檢測(cè)機(jī)制刪除冗余邊并且實(shí)時(shí)地更新三角面片的信息,在算法重復(fù)學(xué)習(xí)的過(guò)程中,直到每個(gè)三角面片都達(dá)到收斂。利用動(dòng)態(tài)生長(zhǎng)的神經(jīng)氣算法修復(fù)實(shí)體模型中存在的孔洞缺陷,有效地提高了網(wǎng)格重建的效率和曲面的精確程度。
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      • 簡(jiǎn)介:拒絕服務(wù)攻擊是一種常見(jiàn)的網(wǎng)絡(luò)攻擊形式,其目的旨在使受害網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用喪失對(duì)外正常提供服務(wù)的能力,對(duì)網(wǎng)絡(luò)安全構(gòu)成極大的威脅。對(duì)于拒絕服務(wù)攻擊,傳統(tǒng)的防御方法幾乎完全依賴于攻擊特征的選取,面對(duì)當(dāng)前不斷發(fā)展的拒絕服務(wù)攻擊技術(shù),往往不能取得理想的防御效果。移動(dòng)目標(biāo)防御技術(shù)不依賴具體的攻擊特征,通過(guò)改變自身的結(jié)構(gòu)使攻擊者不能準(zhǔn)確定位攻擊目標(biāo),為彌補(bǔ)傳統(tǒng)靜態(tài)防御靈活性不足的缺陷提供了理想的解決方案。本文討論了一種基于動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的拒絕服務(wù)防御方法,通過(guò)動(dòng)態(tài)改變受害服務(wù)器集群的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),將通過(guò)認(rèn)證的合法用戶重新分配到擁有新地址但對(duì)外保密的備份主機(jī)上,使系統(tǒng)受攻擊部分能避開當(dāng)前攻擊,從而恢復(fù)原有的服務(wù)質(zhì)量。由于攻擊者可以控制部分合法賬戶收集系統(tǒng)信息,并通過(guò)追蹤這些惡意賬戶隨其他用戶一起進(jìn)行的動(dòng)態(tài)遷移發(fā)現(xiàn)新上線的備份主機(jī)并發(fā)起新一輪攻擊,在已有研究基礎(chǔ)上,本文改進(jìn)了用戶重分配算法,利用重分配結(jié)果與惡意用戶在全部用戶中的分布之間的關(guān)系提高參加重分配的用戶中正常用戶的比例,使更多的正常用戶能被重新分配到不含惡意用戶的備份主機(jī)上而避免再次受到攻擊。實(shí)驗(yàn)證明,與現(xiàn)有算法相比,本算法能在更少的重分配次數(shù)內(nèi)保護(hù)絕大多數(shù)的正常用戶,在更短的時(shí)間內(nèi)使系統(tǒng)的服務(wù)質(zhì)量恢復(fù)到可接受的范圍內(nèi)。云計(jì)算技術(shù)的快速發(fā)展為網(wǎng)絡(luò)服務(wù)提供了更靈活便捷的部署方式,其資源分配彈性化的特點(diǎn)顯著降低了動(dòng)態(tài)改變系統(tǒng)配置和資源分配的實(shí)現(xiàn)難度,使云平臺(tái)成為部署移動(dòng)目標(biāo)防御系統(tǒng)的理想平臺(tái)。本文以當(dāng)前最流行的開源云平臺(tái)OPENSTACK為基礎(chǔ),討論基于動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的動(dòng)態(tài)防御系統(tǒng)在云平臺(tái)上的實(shí)現(xiàn)。
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      • 簡(jiǎn)介:隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)越來(lái)越多的安全問(wèn)題、性能瓶頸等弊端,對(duì)服務(wù)器的需求也迅速增長(zhǎng)。OPENFLOW技術(shù)將傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中的控制和轉(zhuǎn)發(fā)層面分離開來(lái),控制層面能夠更加靈活地調(diào)度網(wǎng)絡(luò)資源,按需調(diào)用靈活的開放接口,通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一的南向接口使網(wǎng)絡(luò)設(shè)備虛擬透明化。通過(guò)對(duì)物理設(shè)備進(jìn)行編程改變其工作方式,亦即軟件定義網(wǎng)絡(luò)SOFTWAREDEFINEDWKSDN。當(dāng)前OPENFLOW網(wǎng)絡(luò)中用到的互聯(lián)技術(shù)主要是二層交換技術(shù),而在OPENFLOW網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)路由功能,去完成三層交換的研究還十分有限。本文根據(jù)當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展趨勢(shì),在介紹OPENFLOW相關(guān)技術(shù)和發(fā)展趨勢(shì)的基礎(chǔ)上,分析傳統(tǒng)路由算法其次,對(duì)OPENFLOW網(wǎng)絡(luò)的路由需求做出分析,對(duì)比已有的OPENFLOW路由方案,在現(xiàn)有的SDN控制器提供路由服務(wù)的基礎(chǔ)上,詳細(xì)分析基于L3ROUTING組件的路由系統(tǒng)最后,對(duì)OPENFLOW網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行分析,并研究OPENFLOW網(wǎng)絡(luò)中的路由算法,針對(duì)OPENFLOW網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)狀網(wǎng)和胖樹結(jié)構(gòu),研究傳統(tǒng)路由算法和基于流量的路由選擇算法以及基于蟻群算法的多路徑路由選擇算法。結(jié)合OPENFLOW網(wǎng)絡(luò)的特征,在不同的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)中,基于流量時(shí)延、帶寬,跳數(shù)的因素影響,計(jì)算出全網(wǎng)最短路徑,仿真對(duì)比算法的性能,選擇帶寬使用較低、時(shí)延較小、計(jì)算路由更快的算法,以解決OPENFLOW網(wǎng)絡(luò)中流量轉(zhuǎn)發(fā)的眾多問(wèn)題。
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      • 簡(jiǎn)介:無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)已經(jīng)滲透到人們生活的各個(gè)領(lǐng)域,它為人們和物理世界之間的聯(lián)系提供了接口。隨著近年來(lái)全球能源危機(jī)日益加劇,綠色建筑在全國(guó)范圍內(nèi)的大力推進(jìn),國(guó)務(wù)院也已把傳感器網(wǎng)絡(luò)及智能信息處理和綠色建筑均納入了國(guó)家中長(zhǎng)期科技發(fā)展規(guī)劃。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)在綠色建筑系統(tǒng)中發(fā)揮著重要的輔助作用,保證建筑系統(tǒng)長(zhǎng)期穩(wěn)定節(jié)能的運(yùn)行,本文從面向應(yīng)用于綠色建筑的傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)著眼,從網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),感知節(jié)點(diǎn)部署,網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)收集,數(shù)據(jù)中心控制決策多個(gè)方面進(jìn)行研究。首先,針對(duì)綠色建筑中無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)通常需要大量的感知節(jié)點(diǎn),需要考慮網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)收集時(shí)的通信時(shí)延和頂層控制的響應(yīng)時(shí)延,提出了一種網(wǎng)內(nèi)分布式控制與決策處理架構(gòu),可以縮短數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐ㄐ艜r(shí)延和響應(yīng)延遲,并提出加入沖突處理規(guī)則庫(kù)和分級(jí)決策以避免應(yīng)用之間的響應(yīng)沖突。針對(duì)于大規(guī)模的建筑系統(tǒng),需要支持異構(gòu)傳感器平臺(tái),提出了一種分層建筑管理架構(gòu)HBMF,同時(shí)制定應(yīng)用層通信協(xié)議,并在一個(gè)經(jīng)過(guò)認(rèn)證的綠色建筑內(nèi)部部署一個(gè)小型網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行測(cè)試實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)通過(guò)不同調(diào)制模式下和不同占空比情況下基于HBMF架構(gòu)的綠色建筑無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行測(cè)試,其數(shù)據(jù)包接收率均達(dá)到100%,且結(jié)果顯示在SADL和ADL調(diào)制模式下,其網(wǎng)絡(luò)各項(xiàng)性能評(píng)價(jià)結(jié)果要更好。其次,綠色建筑傳感器網(wǎng)絡(luò)中感知節(jié)點(diǎn)的部署關(guān)系到網(wǎng)絡(luò)的覆蓋連通性,根據(jù)建筑空間區(qū)域特點(diǎn),同時(shí)考慮區(qū)域障礙對(duì)節(jié)點(diǎn)通信性能的影響,提出了按照目標(biāo)區(qū)域形狀的分區(qū)部署算法,通過(guò)在保證覆蓋連通的基礎(chǔ)上控制傳感器節(jié)點(diǎn)數(shù)目并最終達(dá)到降低網(wǎng)絡(luò)成本的目標(biāo)。針對(duì)基于無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)監(jiān)測(cè)在綠色建筑領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用,提出了其傳感器節(jié)點(diǎn)部署的多目標(biāo)優(yōu)化模型,并引入罰函數(shù)將多目標(biāo)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為單目標(biāo)問(wèn)題,其演化的目標(biāo)函數(shù)作為算法的適應(yīng)度評(píng)價(jià)函數(shù),采用改進(jìn)的自適應(yīng)變異二進(jìn)制PSO算法尋求最優(yōu)解,優(yōu)化過(guò)程中粒子群代表傳感器節(jié)點(diǎn)部署位置的候選解,仿真結(jié)果表明可以在相當(dāng)規(guī)模的建筑空間快速確定傳感器節(jié)點(diǎn)的部署方位。然后,無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于大型綠色建筑時(shí),網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸量巨大,需要能效的數(shù)據(jù)收集方案才能減輕網(wǎng)絡(luò)負(fù)擔(dān),延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)生命周期,因此提出了將壓縮感知理論引入到網(wǎng)絡(luò)路由的策略。通過(guò)設(shè)計(jì)稀疏隨機(jī)投影矩陣,結(jié)合最小生成樹算法完成感知節(jié)點(diǎn)至匯聚節(jié)點(diǎn)(SINK)的網(wǎng)絡(luò)路由。感知數(shù)據(jù)最后在SINK節(jié)點(diǎn)重構(gòu),并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)比較不同參數(shù)條件下,數(shù)據(jù)重構(gòu)的成功率和重構(gòu)時(shí)間。最后,提出了一種應(yīng)用于綠色建筑無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中心的的分布式控制決策策略,該策略基于所提出的附加H運(yùn)算模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。選取環(huán)境感知變量作為輸入量,利用H運(yùn)算引入灰色關(guān)聯(lián)度分析理論,根據(jù)各狀態(tài)變量與輸入變量的相關(guān)度,在線評(píng)價(jià)各輸入變量的影響權(quán)重。將此模型運(yùn)用到占建筑能耗比重最大的HVAC和智能照明子系統(tǒng)中,經(jīng)過(guò)測(cè)試達(dá)到理想的節(jié)能效果。
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      • 簡(jiǎn)介:隨著深亞微米集成工藝技術(shù)的成熟,單一芯片上集成的IP核數(shù)目越來(lái)越多,片上系統(tǒng)采用的基于分段式總線和共享總線的互連結(jié)構(gòu)已經(jīng)不能匹配快速發(fā)展的通信需求,傳統(tǒng)的片上系統(tǒng)開始面臨在通信帶寬、通信功耗、全局同步等各方面出現(xiàn)的局限性問(wèn)題。所以,近年來(lái)研究學(xué)者們?yōu)榱藦氐捉鉀Q總線結(jié)構(gòu)通信模式帶來(lái)的局限性,把計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)引進(jìn)到芯片設(shè)計(jì)中來(lái),片上網(wǎng)絡(luò)應(yīng)運(yùn)而生。片上網(wǎng)絡(luò)為了滿足了單一芯片上包含上百個(gè)處理器時(shí)候的系統(tǒng)性能要求,采用路由和分組交換技術(shù)取代共享總線,并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議與計(jì)算協(xié)議的交換構(gòu)成了具有計(jì)算、通信功能的完整系統(tǒng),從而在體系結(jié)構(gòu)上解決了共享總線的弊端和規(guī)模日益擴(kuò)大的系統(tǒng)內(nèi)部的通信問(wèn)題。布圖規(guī)劃階段作為芯片物理設(shè)計(jì)的第一個(gè)階段,是影響整個(gè)芯片性能的關(guān)鍵環(huán)節(jié),布圖規(guī)劃問(wèn)題對(duì)系統(tǒng)的功耗、延遲等性能均有很大影響,所以從多個(gè)角度研究更好的布圖規(guī)劃算法非常必要。本文研究了片上網(wǎng)絡(luò)布圖規(guī)劃算法,主要完成了以下工作。第一,本文針對(duì)模擬退火收斂速度慢,優(yōu)化效率低的缺點(diǎn),對(duì)搜索策略和概率性的劣向轉(zhuǎn)移作出了改進(jìn),并將改進(jìn)后的模擬退火思想引入粒子群優(yōu)化算法中,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在與傳統(tǒng)的模擬退火算法的比較中,本文提出的混合算法在布圖階段的處理時(shí)間上最高可節(jié)省737%,延長(zhǎng)降低比例最高達(dá)到了51323%,吞吐量方面的平均漲幅367%,最高漲幅達(dá)到1303%。第二,本文提出一種多目標(biāo)算法引入進(jìn)粒子群優(yōu)化算法中,在多目標(biāo)尋優(yōu)過(guò)程中利用PARETO最優(yōu)解的思想來(lái)協(xié)調(diào)各個(gè)子目標(biāo)之間可能會(huì)出現(xiàn)矛盾的情況,并通過(guò)理論實(shí)驗(yàn)證明,多目標(biāo)粒子群算法的尋優(yōu)結(jié)果比現(xiàn)有的單目標(biāo)算法更具有可靠性。
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        上傳時(shí)間:2024-03-05
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      • 簡(jiǎn)介:隨著近些年互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展,包括WEB服務(wù)在內(nèi)的應(yīng)用層服務(wù)和應(yīng)用程序越來(lái)越多的被開發(fā)和使用。應(yīng)用層的安全問(wèn)題日益突出,其安全重要性也愈加顯得重要?;赪EB服務(wù)器的網(wǎng)絡(luò)攻擊行為發(fā)生頻繁,分布式拒絕服務(wù)攻擊DDOS是其中最難以防御且破壞性最大的攻擊行為之一。DDOS是一種通過(guò)消耗目標(biāo)資源來(lái)阻止用戶正常訪問(wèn)目標(biāo)服務(wù)的網(wǎng)絡(luò)攻擊形式,它對(duì)網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的可用性構(gòu)成極大的威脅,同傳統(tǒng)的DDOS相比,基于應(yīng)用層的DDOS攻擊隱藏效果更好,破壞力更強(qiáng)。DDOS攻擊檢測(cè)是整個(gè)安全防范體系的重要一環(huán),通過(guò)快速、準(zhǔn)確地檢測(cè)和識(shí)別攻擊,為安全防御提供有效支撐?,F(xiàn)有的大多數(shù)DDOS檢測(cè)方法難以區(qū)分攻擊者的攻擊行為和突發(fā)的大流量正常請(qǐng)求行為,基于網(wǎng)絡(luò)行為分析的檢測(cè)方法對(duì)于攻擊者的異常行為能夠較好的辨識(shí),因此基于網(wǎng)絡(luò)行為分析的DDOS檢測(cè)方法的研究顯得很有必要。本文根據(jù)攻擊者對(duì)WEB服務(wù)器發(fā)起DDOS攻擊時(shí)選取URL的不同方式,把針對(duì)應(yīng)用層WEB服務(wù)的DDOS攻擊分為固定URL攻擊,隨機(jī)URL攻擊和遍歷URL爬蟲模式攻擊三種類型,并對(duì)每一類攻擊時(shí)URL的請(qǐng)求率進(jìn)行分析,把請(qǐng)求的URL作為離散隨機(jī)變量,得出攻擊時(shí)的URL請(qǐng)求熵并與正常情況下URL請(qǐng)求熵進(jìn)行對(duì)比,以此找出DDOS攻擊時(shí)的行為差異。在此基礎(chǔ)上對(duì)檢測(cè)結(jié)果進(jìn)一步分析優(yōu)化,提出一種基于URL聯(lián)合信息熵向量的DDOS攻擊檢測(cè)方法,檢測(cè)方法將URL請(qǐng)求熵和頁(yè)面停留時(shí)間熵進(jìn)行向量結(jié)合,通過(guò)仿真表明該方法能夠有效的區(qū)分DDOS攻擊和正常突發(fā)大流量FLASHCROWD訪問(wèn)情況。最后,通過(guò)對(duì)目前主流DDOS攻擊工具的研究分析,基于實(shí)驗(yàn)室的面向服務(wù)架構(gòu)下的WEB系統(tǒng),利用模擬實(shí)驗(yàn)對(duì)檢測(cè)方法做了可行性和檢測(cè)效能的驗(yàn)證測(cè)試,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于網(wǎng)絡(luò)行為分析的聯(lián)合信息熵向量檢測(cè)方法對(duì)DDOS檢測(cè)能夠明顯的減少誤檢率。
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