无线Mesh网络的跨层设计理论与关键技术

由于无线M esh网络(WMN)在拓扑、传输和业务上的特性,传统的用于有线网络的分层协议设计方法已不能保证其服务质量(QoS).探索基于物理层、MAC层、路由等协议层的WMN跨层设计方法的目标是在无线资源利用率和多媒体业务的QoS需求两方面达到较好的折衷.WMN各个协议层在设计过程中的有关协议和算法要求附加统一的跨层管理器,监测各层的分组传输性能或需求,动态控制或调节相关算法.通过实现较高协议层的多媒体业务QoS需求与较低协议层的网络状态信息在各协议层之间的共享,可以达到对协议层控制算法的优化.在合理地选择跨层设计目标的基础上,多个协议层需要联合设计与优化.从物理层、MAC层、路由协议层和TCP层等层面介绍了WMN跨层设计的一般原则和方法.归纳了目前WMN跨层设计中亟待深入研究的一些理论和关键技术,包括自适应速率与节能机制、基于QoS需求的跨层MAC协议设计和路由协议设计等.     

单线圈检测器速度估计的贝叶斯网络模型

实时精确的车流速度对于交通管理系统来说是至关重要的. 然而,最普遍的单线圈检测器却不能输出速度参数. 本文提出了一种新的单线圈检测器速度估计的贝叶斯网络方法. 在分析流量及时间占有率与速度之间的因果关系基础上,通过单线圈检测输出采样间隔内的流量和时间占用率数据,建立了速度估计的贝叶斯网络模型,采用高斯混合分布函数和EM算法进行模型表达及参数训练. 通过北京快速路实地数据对算法进行了验证,结果表明算法不同采样间隔、不同车道及不同交通状态下均具有较强的鲁棒性,与传统算法相比平均绝对误差减少2 km／h左右. 这一方法可以应用于交通管理系统速度的估计.     

超级拥挤公交网络均衡配流

使用公交路段的表示方法描述公交网络,公交路段上的出行费用受拥挤影响,公交车辆上的乘客流量受车辆运营能力限制.在拥挤影响和能力限制的双重约束下,建立公交乘客均衡配流模型,设计求解算法并给出算例.模型和算法尤其适用于高峰时期乘客流量大于线路运营能力的超级拥挤公交网络均衡配流.     

基于正态云模型和模糊层次分析法的列车通信网络性能评估方法

为保证高速列车安全、可靠运行,研究了列车通信网络性能评估方法;综合考虑列车通信网络的实时性、可靠性和服务质量,建立了合理的列车通信网络性能评价指标体系,采用模糊层次分析法确定列车通信网络性能评估指标的权重;考虑列车通信网络评估过程中具有不确定性,构建了基于正态云模型和模糊熵的二维评估模型;建立了基于交换式以太网的大容量和高可靠性列车通信网络仿真平台,获取各指标样本数据,运用二维评估模型计算各指标的隶属度,依据模糊理论最大隶属度法则确定列车通信网络性能等级。研究结果表明:在列车通信网络状态良好时,60%评估样本的网络性能等级为Ⅰ、Ⅱ级,在网络丢包率和误码率较大时,40%评估样本的评估等级为Ⅲ、Ⅳ级,表明二维评估模型能够有效地反映列车通信网络状态;与仅运用模糊综合评价法相比较,两者的评估结果基本一致,反映了二维评估模型的准确性;模糊综合评价法不能消除评估过程中不确定性因素的影响,从而导致评估结果缺乏精确度,因此,提出的方法更适合于列车通信网络性能评估。      

一种基于主观逻辑的无线传感器网络可信路由算法

无线传感器网络中高敏感度数据传输业务要求路由协议设计时必须考虑能量与安全约束.LEAcH分簇路由算法没有考虑节点与所选路径的安全性,文中提出的基于主观逻辑的可信LEACH路由算法(TLEACH_BSL)充分考虑节点可信度评价,对改进前后路由算法作了理论性分析及仿真实验比较,为可信路由算法体系的研究提供了思路.     

列车通信以太网周期数据时态约束调度方法

针对工业以太网调度方法以报文截止期为唯一约束的局限,提出了一种基于时态约束的列车通信网络周期数据调度表生成方法.首先基于时间触发机制改造列车以太网的通信与消息模型;其次利用网络设备通信参数与数据报文参数,提出周期数据通信的时态约束有向图量化模型;最后设计了基于可满足性模理论的调度表生成算法,求解单播及广播业务的周期数据调度表以验证算法有效性,并在实际列车通信网络的拓扑条件下进行调度性能测试及分析.实验结果表明:该调度算法能够解决部分传统算法不能调度的通信任务,满足更细化的周期数据调度需求并提升调度灵活性;调度性能测试中最大链路负载超过80%,可调度周期数据业务量达到1 000项.      

基于交换式以太网的列车通信网络的交换机排队时延分析

传统列车通信网络的带宽难以满足现代列车数据传输的要求.本文提出了一种基于交换式以太网的列车通信网络解决方案,为了降低列车实时数据的传输时延,为交换机设计了具有优先级的队列调度策略,并采用G/D/1排队论分析了列车实时数据和非实时数据的排队时延,计算证实了该策略可以将实时数据在交换机的平均排队时延降低到70 μs以下.最后,通过网络仿真研究证实了实时周期数据的平均排队时延从无优先级时的91 μs降低到了有优先级时的61 μs.     

移动Ad Hoc网络中基于可靠传输的节能机制

随着移动Ad Hoc网络的应用日趋广泛,如何有效节省移动节点的能量,提高网络生存时间成为了难题.针对现有的节能协议和机制很少考虑链路误码率的问题,分析了在端到端重传机制和逐跳重传机制下的理想能耗,定义了新的链路代价函数.仿真结果表明使用该机制的路由协议具有较好性能,在数据传输可靠性和能耗之间达到有效的平衡.     

日常动态货物列车开行方案优化研究

为使铁路行车组织符合日常货流动态变化,本文提出编制日常动态货物列车开行方案,以确定货物列车开行的始发终到站、开行数量、编组内容和开行时段.基于编组计划、运行图等基本运输计划构建列车时空网络,以车流走行费用,列车运营费用,车流延误费用之和最小为目标;考虑车流径路唯一,节点流量平衡,列车开行数量,车流中转时间等约束,构建整数规划模型.为提升算法的求解效率,增加解的个体数目实现算法的并行性,引入多邻域移动准则,设计改进的模拟退火算法进行求解.以蒙华铁路实际数据进行案例分析,结果证明了本文模型和算法的有效性.     

大型铁路客运站候车大厅运用优化研究

对大型铁路客运站候车大厅进行科学的优化组织,是提高车站工作效率的主要措施。而旅客流线与列车是否匹配、检票时间是否合理,直接影响着车站的工作效率,因此,本文首先建立网络模型确定出从进站口到候车区的最优旅客流线,并定义合理的检票时间,然后建立候车大厅均衡使用的指派模型,实现了求解该模型的模拟退火算法,并给列车匹配最佳流线。最后以兰州站为例,验证本文模型和算法具有可行性。     

基于WSN 的铁路防灾安全监控系统研究

本文在分析铁路防灾系统架构和特点的基础上,使用无线传感器网络（WSN） 技术对现有系统进行无线化改进.充分发挥WSN的优点,采用Zigbee 和RFID技术,设计 基于WSN的铁路防灾系统架构、组网方案和数据传输方案.在现有防灾监控系统功能的 基础上,新增车地传输功能,将列车运行前方的环境情况发送给列车,为列车运行提供参 考.此外,详细研究Zigbee节点和RFID节点的部署方案,并对节点部署情况进行仿真及实 例分析.本系统能够降低防灾系统的安装难度和部署成本,并为列车实时提供前方运行环 境情况,为高速列车的安全运行提供保障.     

实时监测无线传感器网络改进方法

结合危险品运输监测应用,搭建了基于无线传感器网络的实时监测系统,并对其MAC层协议和物理层无线数据发送时序进行了改进和优化。改进了MAC层中的原始BEB算法,引入了支持优先级的GDCF算法。对MAC层中的RTS/CTS方式进行了有效性分析,并出于节能考虑,引入了睡眠技术。在物理层数据无线发送过程中,为缩短发送时间,减少碰撞可能性,对其时序进行了优化。在工程车辆上安装基于IRIS无线传感器的节点平台进行实际测试。测试结果表明:改进后的退避算法节点丢包率随网络节点数目增加变化不明显;去除RTS/CTS机制后,在采样间隔时间为50ms时,网络丢包率由20%左右下降到了6%以内;一个工作周期内节省能量达到95%;无线数据发送时序优化达到了设计要求,满足了实际应用中对实时监测无线传感网络的性能要求。     

Optimization and Algorithm for Through Train Connections at District Stations

In the optimization of train diagrams, selecting the arrival and departure paths of the through trains has a great impact on the dwell time at district stations.In this paper, on the basis of train paths and the through train connection time standard at district stations, we built a mathematical model aiming at minimizing dwell time of through trains at two adjacent district stations, and then converted this into a network flow model to which is added a source and a sink node.Then, we propose a new algorithm for solving the network flow model based on the minimum-cost flow algorithm.A case study for through trains from the Guiyang South Railway Station to the Chongqing West Railway Station shows that the algorithm is reliable and efficient for solving the problem of through train connections, and there is a reduction in the total dwell time that the through trains spend at two adjacent district stations.     

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结合传统数据通信网络的QoS保障机制研究成果及无线传感器网络自身特点,针对青藏冻土地温自动监测的应用特点,提出能量的高效利用、数据的可靠传输和网络生存周期的有效延长是其QoS保障的主要需求和关键点。并以此关键点为目标,研究了青藏冻土地温监测的无线传感器网络QoS保障机制的能量优化策略,提出了非均匀分簇路由算法并进行了深入分析。最后,通过仿真验证及在青藏冻土地温自动监测的试点应用,验证非均匀分簇路由算法能有效提高网络的生命周期和数据传输可靠性。研究成果将为建立无线传感器网络相关应用系统提供理论支撑和模型参考。     

面向路基监测的WSN分簇自适应加权融合算法

部署在铁路路基监测区域内的无线传感器网络（WSN）,由于节点能量和带宽等资源的限制,要求数据的采集、处理、传输满足低能耗、高效率和高可靠性. 本文提出面向智能监测的无线传感器网络分簇部署策略,在感兴趣的区域内部署尽量多的节点,并根据数量类型、环境特征等因素将网络以簇为单位进行划分. 以簇为单位,采用自适应加权数据融合处理技术,将采集的地温数据按照精度分别乘以权重值再进行平均值处理,有利于降低数据冗余度,提高数据准确度和采集效率. 仿真性能分析表明,该方法可以显著提高数据传输效率,降低网络能耗,延长网络生命周期.     

基于无线传感网的铁路隧道环境无线监测系统设计

依据隧道环境监测需求及特点,提出了一种环境参数无线监测系统设计方案,实现了ZigBee短距离无线通信技术与GPRS远程通信技术的有效结合,完成了传感器网络中数据采集节点以及网络协调节点的硬件和软件开发,并设计了适合于数据实时传输的通信协议.测试表明,该系统测量误差小,可靠性高,适合应用于铁路隧道环境监测.     

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实时精确的车流速度对于交通管理系统来说是至关重要的. 然而,最普遍的单线圈检测器却不能输出速度参数. 本文提出了一种新的单线圈检测器速度估计的贝叶斯网络方法. 在分析流量及时间占有率与速度之间的因果关系基础上,通过单线圈检测输出采样间隔内的流量和时间占用率数据,建立了速度估计的贝叶斯网络模型,采用高斯混合分布函数和EM算法进行模型表达及参数训练. 通过北京快速路实地数据对算法进行了验证,结果表明算法不同采样间隔、不同车道及不同交通状态下均具有较强的鲁棒性,与传统算法相比平均绝对误差减少2 km／h左右. 这一方法可以应用于交通管理系统速度的估计.     

基于神经网络方法的柴油机气缸压力识别

分析了柴油机气缸盖系统激励和响应信号的非线性特性,阐述了基于BP神经网络的柴油机气缸压力识别方法.对测试的振动响应信号进行时域统计平均和低通滤波后,训练BP神经网络,利用自适应梯度下降算法,自适应调节学习速率,提高网络精度,识别柴油机气缸压力.结果表明,恢复出来的缸内压力信号和实测信号十分接近,该方法对柴油机的实时在线控制、监测和故障诊断有重要的应用价值.