在智能网络管理系统中,传统的系统抽样方法无法适应对现代信息网络的实时监测要求。为克服该问题,提出一种模糊自适应抽样方法。以模糊控制原理为基础,通过设定的隶属函数和模糊规则动态调整抽样间隔,在尽可能减小对网络时延和带宽影响的情况下进行异常探测和网络瓶颈检测。实验结果表明,在相同的误差条件下,该方法比系统抽样方法所需样本数少69%,若采用相同的样本数,其抽样误差比系统抽样方法低54%。
在一个内存有限的物理路由器上,可能需要部署几十个甚至几百个虚拟路由器。为节省内存开销,提出一种最优特里树合并算法。采用动态规划方法求解每棵特里树的初始合并节点和最优特里树的节点数,在动态规划计算过程中记录任意2个节点达到最优匹配时的子节点排列,根据计算结果构造最优特里树。实验结果表明,与简单特里树合并算法相比,该算法能节省20%~90%的内存开销。
针对起重机吊装路径规划算法性能对比困难的问题,设计并实现一个通用的规划系统。对起重机吊装路径规划问题进行分析,根据算法与问题的逻辑关系搭建系统框架,介绍吊装路径规划算法框架以及路径规划模块的实现过程。实验结果证明,该系统可直观地展示某一规划算法的规划结果,使多个算法在同等条件下进行性能比较,有助于算法研究。此外,该系统不仅容易扩充新算法,还能方便地增加吊装路径规划问题。
人工鱼群算法存在收敛速度慢、精度差等不足,借鉴全局的鱼群聚群、追尾行为策略,提出一种基于差分策略的鱼群算法。该算法在鱼群中心执行聚群行为和公告板最优记录的基础上,设置公告板停滞阈值和停滞状态记录,对处于停滞阶段的鱼群进行差分进化操作,进而跳出局部极值,克服后期搜索的无目的性。仿真结果表明,与鱼群算法、粒子群算法进行相比,进化后鱼群算法的收敛速度和寻优精度得到明显改善,具有较好的优化效果。
针对单个Duffing混沌系统的测距方法存在较大误差以及系统状态判定较复杂的问题,提出一种基于双Duffing耦合同步混沌系统的超声波测距方法。利用耦合同步混沌系统接收声波回波信号,根据同步系统输出信号的跳变与否判断是否接收到回波信号,以达到准确测距的目的。仿真实验结果表明,该方法能有效提高远距离、强噪声背景下回波信号的距离测量精度,并且系统状态判定简单,计算量小。
针对3种典型城市应用环境的无线传感器网络(WSN)信道模型,采用3种频段信号的传播路径损耗特性进行现场实验测试,使用最小二乘法对测量结果进行线性回归分析。分析结果表明,城市环境下的WSN信道与传统蜂窝无线信道模型有较大差异,但仍可采用双折线对数距离损耗模型进行拟合,同时得到WSN的信道传播特性和规律,可为城市环境WSN的设计和工程应用提供依据。
为快速、高效地增强因环境等因素导致质量退化的视频图像,提出一种基于动态场景估计的自适应图像增强算法。该算法采用拉普拉斯算子锐化图像的细节纹理,利用灰度统计的方法判据图像的场景,构建不同场景下的灰度映射函数,并根据动态场景估计的结果自适应地调整图像灰度的动态范围,以提升图像对比度。采用流水线处理技术和数据流行缓存技术完成硬件实现,执行效率高、占用资源少,可满足高清视频流的实时处理。实验结果表明,该算法在避免失真、保留原始语义的同时,能在各种场景下实现高质量的图像增强。