在WSN中，所有節(jié)點(diǎn)的組織都是隨機(jī)的，這會(huì)導(dǎo)致部署節(jié)點(diǎn)數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于所需數(shù)量，導(dǎo)致某些節(jié)點(diǎn)的感知區(qū)域互相重疊。若網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)同時(shí)運(yùn)行，節(jié)點(diǎn)之間存在許多重疊區(qū)域，這不僅損耗大量的能量，而且會(huì)增加數(shù)據(jù)沖突及其融合的復(fù)雜性[4]。此外，由于傳感器節(jié)點(diǎn)的能量均為受限狀態(tài)，當(dāng)網(wǎng)絡(luò)部署完畢后，節(jié)點(diǎn)的能量補(bǔ)充較為困難[5]。因此，降低節(jié)點(diǎn)的能耗，對(duì)于延長(zhǎng)WSN的生存時(shí)間有著非常重要的價(jià)值[6]。節(jié)點(diǎn)休眠調(diào)度是WSN降低能耗、延長(zhǎng)生存時(shí)間的有效途徑，其基本思想是利用WSN

護(hù)如圖1所示。從節(jié)點(diǎn)A到節(jié)點(diǎn)C的業(yè)務(wù)信號(hào)AC,在節(jié)點(diǎn)A饋入光纖S1/P2的工作通道S1,并沿順時(shí)針?lè)较蚪?jīng)節(jié)點(diǎn)B傳送到節(jié)點(diǎn)C。從節(jié)點(diǎn)C到節(jié)點(diǎn)A的業(yè)務(wù)信號(hào)CA,在節(jié)點(diǎn)C饋入光纖S2/P1的工作通道S2,并在同一區(qū)段沿逆時(shí)針?lè)较蚪?jīng)節(jié)點(diǎn)B傳送到節(jié)點(diǎn)A。圖1 正常工作時(shí)二纖雙向復(fù)用段保護(hù)故障時(shí)二纖雙向復(fù)用段保護(hù)如圖2所示。節(jié)點(diǎn)B、節(jié)點(diǎn)C間的光纜被切斷,節(jié)點(diǎn)B和節(jié)點(diǎn)C分別執(zhí)行時(shí)隙交叉功能,在節(jié)點(diǎn)B將業(yè)務(wù)信號(hào)AC從光纖S1/P2的工作通道S1交叉到光纖S2/P1的保護(hù)通

利用該模型對(duì)未知節(jié)點(diǎn)進(jìn)行初步定位估計(jì),計(jì)算未知節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo),通過(guò)距離差判別法獲取未知節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)。2.6 Color evaluationThe surface color was measured rapidly after sample cooled down, using a CR-400 colorimeter (Minolta, Osaka, Japan) with illuminant D65, 10 observer, 11 mm aperture

與集成電路的敏感節(jié)點(diǎn)碰撞時(shí)，會(huì)產(chǎn)生額外的電荷，導(dǎo)致錯(cuò)誤的瞬態(tài)脈沖或節(jié)點(diǎn)翻轉(zhuǎn)，這被稱為軟錯(cuò)誤［1-2］。軟錯(cuò)誤包括單節(jié)點(diǎn)翻轉(zhuǎn)（Single Node Upset，SNU）、雙節(jié)點(diǎn)翻轉(zhuǎn)（Double Node Upsets，DNUs）、三節(jié)點(diǎn)翻轉(zhuǎn)（Triple Node Upsets，TNUs）、四 節(jié) 點(diǎn)翻 轉(zhuǎn)（Qua?druple Node Upsets，QNUs）。軟錯(cuò)誤會(huì)影響處在惡劣輻射環(huán)境中的納米級(jí)CMOS 電路和系統(tǒng)的可靠性。因此，需要對(duì)納米級(jí)電路

整體.而網(wǎng)絡(luò)是由節(jié)點(diǎn)和連接節(jié)點(diǎn)的邊所組成的.如果用節(jié)點(diǎn)表示系統(tǒng)的各個(gè)組成部分,兩節(jié)點(diǎn)之間的邊表示各個(gè)組成部分之間的相互作用,那么網(wǎng)絡(luò)就為研究復(fù)雜系統(tǒng)提供了一種新的描述方式[1-5].例如神經(jīng)系統(tǒng)可以看作是由神經(jīng)細(xì)胞通過(guò)神經(jīng)纖維相互連接形成的網(wǎng)絡(luò)[2];計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)可以看作是自主工作的計(jì)算機(jī)通過(guò)通信介質(zhì)(如光纜、同軸電纜等)相互連接形成的網(wǎng)絡(luò)[3];人際關(guān)系網(wǎng)是將每一個(gè)人作為一個(gè)節(jié)點(diǎn),如果兩個(gè)人之間存在某種關(guān)系(比如相識(shí))就連一條邊[4];類似的還有電力網(wǎng)絡(luò)和

）及大量的傳感器節(jié)點(diǎn)組成的分布式網(wǎng)絡(luò)，多部署在無(wú)人值守的環(huán)境中，因此極易受到物理破壞及人為的攻擊。與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)相比，傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)較為簡(jiǎn)單且容易被敵方俘獲，可以通過(guò)被捕獲節(jié)點(diǎn)發(fā)動(dòng)如泛洪攻擊等方式的惡意攻擊，使得網(wǎng)絡(luò)資源快速耗盡。因此，設(shè)計(jì)一種高效的惡意節(jié)點(diǎn)溯源定位算法，成為當(dāng)前無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究熱點(diǎn)之一。Savage[1]等人最早提出具體的標(biāo)記算法方案。Ye[2]等人提出了一種基于概率包標(biāo)記的節(jié)點(diǎn)溯源方案(Probabilistic Nested Mar

先搜索主要是從根節(jié)點(diǎn)S0開(kāi)始進(jìn)行擴(kuò)展，并從后繼節(jié)點(diǎn)中選擇代價(jià)最小的節(jié)點(diǎn)繼續(xù)擴(kuò)展，并以此類推，直到節(jié)點(diǎn)無(wú)法擴(kuò)展且沒(méi)有找到解時(shí)進(jìn)行回溯，若找到解，則返回。代價(jià)樹(shù)深度優(yōu)先搜索需要定義2個(gè)隊(duì)列，OPEN隊(duì)列代表未擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)的隊(duì)列，CLOSED隊(duì)列代表已擴(kuò)展節(jié)點(diǎn)的隊(duì)列。定義節(jié)點(diǎn)j的代價(jià)f(j) = f(i) + c(i,j)，其中c(i,j)代表邊節(jié)點(diǎn)i到其后繼節(jié)點(diǎn)j的代價(jià)。算法的流程如下。(1)將節(jié)點(diǎn)S0放入OPEN表中，CLOSED表置空。(2)判斷OPEN表是否

子圖[1]?；?span id="j5i0abt0b" class="hl">節(jié)點(diǎn)的子圖匹配方法是解決模式匹配問(wèn)題的一種有效方法，其以節(jié)點(diǎn)作為最小匹配單位，利用了SSR(State Space Representation)樹(shù)模型構(gòu)建模式匹配的執(zhí)行過(guò)程[2]。其中，狀態(tài)表示一個(gè)由查詢圖節(jié)點(diǎn)和數(shù)據(jù)圖節(jié)點(diǎn)組成的節(jié)點(diǎn)對(duì)。如果查詢圖節(jié)點(diǎn)和數(shù)據(jù)圖節(jié)點(diǎn)滿足匹配條件(查詢圖節(jié)點(diǎn)出度小于數(shù)據(jù)圖節(jié)點(diǎn)出度，查詢圖節(jié)點(diǎn)入度小于數(shù)據(jù)圖節(jié)點(diǎn)入度，查詢圖節(jié)點(diǎn)標(biāo)簽與數(shù)據(jù)圖標(biāo)簽相同等)，則將其加入SSR樹(shù)模型。當(dāng)匹配成功的節(jié)點(diǎn)數(shù)量等價(jià)于查詢圖節(jié)點(diǎn)數(shù)

x，y）表示發(fā)送節(jié)點(diǎn)，（xi，yi）一跳鄰居節(jié)點(diǎn).那么節(jié)點(diǎn)間的相對(duì)位移可以利用以下公式來(lái)得到：RESULTSA total of 200 eyes of 100 patients with mean age of 41.2 years (SD: 10.48, median: 41.0, range: 20-62 years) were evaluated. The sample was comprised of 55 males (55.0%) and 4

控制的優(yōu)化選點(diǎn)及節(jié)點(diǎn)組重要性排序問(wèn)題.根據(jù)牽制控制的同步準(zhǔn)則, 網(wǎng)絡(luò)的牽制控制同步取決于網(wǎng)絡(luò)的Laplacian 刪后矩陣的最小特征值.因此, 通過(guò)合理選擇受控節(jié)點(diǎn)集得到一個(gè)較大的Laplacian 刪后矩陣最小特征值, 是牽制控制優(yōu)化選點(diǎn)問(wèn)題的核心所在.基于Laplacian刪后矩陣最小特征值的圖譜性質(zhì), 本文提出了多個(gè)受控節(jié)點(diǎn)選取的遞歸迭代算法, 該算法適用于任意類型的網(wǎng)絡(luò).通過(guò)BA 無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)、NW 小世界網(wǎng)絡(luò)及一些實(shí)際網(wǎng)絡(luò)中的仿真實(shí)驗(yàn)表明: 該算法

的快速發(fā)展使移動(dòng)節(jié)點(diǎn)可以形成一個(gè)自我創(chuàng)建，自我組織和自我管理的無(wú)線網(wǎng)絡(luò).它的動(dòng)態(tài)配置，靈活性，低成本以及各種吸引人的功能使其成為未來(lái)趨勢(shì)環(huán)境的重要組成部分[2].由于其缺少任何預(yù)先存在的基礎(chǔ)架構(gòu)，節(jié)點(diǎn)可以自由移動(dòng)到任何方向，可以與任何設(shè)備隨時(shí)通信，不受任何控制的獨(dú)立性以及其它特征是其獲得廣泛關(guān)注的關(guān)鍵[3].雖然近些年來(lái)在Ad-hoc[4,5]研究上取得一些的成果，但是MANET網(wǎng)絡(luò)仍然存在動(dòng)態(tài)拓?fù)渥兓?、鏈路帶寬資源有限、能量持續(xù)消耗、網(wǎng)絡(luò)不安全等一系列問(wèn)

遍歷概念格的所有節(jié)點(diǎn),算法效率都有明顯提高.但不少方法是對(duì)原來(lái)子概念格的相關(guān)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行調(diào)整,再來(lái)確定合并之后概念格節(jié)點(diǎn)之間的父子關(guān)系.因?yàn)楦拍罡裰懈缸雨P(guān)系的確定非常麻煩,后合并生成的節(jié)點(diǎn)可能和前面合并生成的不同節(jié)點(diǎn)之間均有直接父子關(guān)系,所以這項(xiàng)工作量也是很大的.本文討論了概念格的一種并行構(gòu)造算法.構(gòu)造過(guò)程中,子概念格的節(jié)點(diǎn)按照內(nèi)涵的升序排列,并給出了節(jié)點(diǎn)級(jí)的概念,方便確定并行構(gòu)造過(guò)程中,新生成節(jié)點(diǎn)之間的直接父子關(guān)系,只需要比較部分級(jí)中的部分節(jié)點(diǎn)即可自底而上生

1，2]是一種源節(jié)點(diǎn)與目的節(jié)點(diǎn)之間沒(méi)有完整的傳輸路徑，利用節(jié)點(diǎn)移動(dòng)帶來(lái)的相遇機(jī)會(huì)來(lái)實(shí)現(xiàn)源節(jié)點(diǎn)與目的節(jié)點(diǎn)通信的移動(dòng)自組織網(wǎng)絡(luò)，其數(shù)據(jù)傳輸模式為“存儲(chǔ)-攜帶-轉(zhuǎn)發(fā)”.概率路由機(jī)制[3]是機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)中一種消息只沿著與目的地址相遇概率更高的方向傳輸?shù)穆酚伤惴ǎ撍惴ㄍㄟ^(guò)計(jì)算節(jié)點(diǎn)之間的接觸概率來(lái)為消息選擇交付概率更大的中繼節(jié)點(diǎn).由于機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)自身的資源(節(jié)點(diǎn)能量、緩存空間等)有限，節(jié)點(diǎn)會(huì)為了節(jié)省自身資源而表現(xiàn)出拒絕向其它節(jié)點(diǎn)提供消息轉(zhuǎn)發(fā)服務(wù)的自私行為，這種自私行為

5-8]中，度量節(jié)點(diǎn)之間的相似性是一項(xiàng)基礎(chǔ)且具有挑戰(zhàn)性的工作。研究者已經(jīng)提出了各種方法度量節(jié)點(diǎn)之間的相似性，如基于鄰域節(jié)點(diǎn)的相似性指標(biāo)和基于路徑的相似性指標(biāo)。基于鄰域節(jié)點(diǎn)的相似性指標(biāo)考慮了節(jié)點(diǎn)之間的公共鄰居的信息，如Jaccard 指標(biāo)[9]和余弦相似性[10]考慮了公共鄰居的個(gè)數(shù)，局部樸素貝葉斯方法[11]、互信息方法[12]和局部相對(duì)熵方法[13]考慮了公共鄰居節(jié)點(diǎn)的權(quán)重。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的鄰域信息代表一種淺層局部結(jié)構(gòu)的視圖，僅使用節(jié)點(diǎn)的鄰域信息難以準(zhǔn)確

）由多個(gè)微型傳感節(jié)點(diǎn)構(gòu)成［1］，其廣泛應(yīng)用于事件檢測(cè)，如入侵檢測(cè)、危險(xiǎn)區(qū)域檢測(cè)等。利用WSNs 中的節(jié)點(diǎn)感測(cè)環(huán)境，再將感測(cè)數(shù)據(jù)傳輸至控制中心，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境的監(jiān)測(cè)目的［2-3］。在監(jiān)測(cè)區(qū)域部署WSNs 的目的在于監(jiān)測(cè)目標(biāo)區(qū)域的異常情況，如森林防火檢測(cè)。這就要求監(jiān)測(cè)區(qū)域被節(jié)點(diǎn)覆蓋或者滿足監(jiān)測(cè)區(qū)域的覆蓋要求［3］。若出現(xiàn)覆蓋空洞區(qū)域或覆蓋要求不能滿足，就可能會(huì)出現(xiàn)對(duì)異常情況的漏檢。覆蓋要求是指針對(duì)不同應(yīng)用環(huán)境，對(duì)監(jiān)測(cè)區(qū)域的覆蓋面積有不同要求。因?yàn)橛行?yīng)用并非要

P2P)網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)間可以進(jìn)行自由交易，并且節(jié)點(diǎn)經(jīng)常連接并離開(kāi)網(wǎng)絡(luò)，這將動(dòng)態(tài)地改變網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?。因此，在選取超級(jí)節(jié)點(diǎn)時(shí)，必須要考慮到超級(jí)節(jié)點(diǎn)的可靠性和穩(wěn)定性。近年來(lái)，MP2P網(wǎng)絡(luò)中的超級(jí)節(jié)點(diǎn)選取策略也是受到了研究人員的廣泛關(guān)注。賈美娟等[1]提出一種根據(jù)節(jié)點(diǎn)興趣相似度進(jìn)行動(dòng)態(tài)分組的超級(jí)節(jié)點(diǎn)選取機(jī)制，引入了中繼節(jié)點(diǎn)用于組與組間的信息交換，根據(jù)節(jié)點(diǎn)的資源類型進(jìn)行分組。郭良敏等[2]提出了一種將物理位置相近的節(jié)點(diǎn)分在一個(gè)簇中，使同組中的節(jié)點(diǎn)在物理位置上相近，降低普通

算能力有限的傳感節(jié)點(diǎn)組成[2]。不同之處在于：MLDC-WSNs內(nèi)的節(jié)點(diǎn)不僅可以移動(dòng)，而且休眠時(shí)間長(zhǎng)(即低占空比)[3-5]。MLDC-WSNs使節(jié)點(diǎn)以低占空比狀態(tài)保存節(jié)點(diǎn)能量。然而，低占空比技術(shù)雖然保存了節(jié)點(diǎn)能量，延長(zhǎng)了網(wǎng)絡(luò)壽命，但是其產(chǎn)生一個(gè)新的問(wèn)題—以低占空比工作的節(jié)點(diǎn)如何發(fā)現(xiàn)鄰居節(jié)點(diǎn)[6]。在MLDC-WSNs中，傳感節(jié)點(diǎn)多數(shù)時(shí)間保持休眠狀態(tài)，這就可能出現(xiàn)原本兩個(gè)物理鄰居節(jié)點(diǎn)，卻不能發(fā)現(xiàn)彼此現(xiàn)象，即它們并不知道彼此的存在。若再考慮傳感節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)性，

WSNs)內(nèi)的節(jié)點(diǎn)具有感知、通信和計(jì)算能力，已廣泛應(yīng)用于災(zāi)害搜救、環(huán)境監(jiān)測(cè)等其他工業(yè)應(yīng)用。這些應(yīng)用通過(guò)節(jié)點(diǎn)感測(cè)環(huán)境，并將感測(cè)數(shù)據(jù)傳輸至后臺(tái)，進(jìn)而監(jiān)測(cè)環(huán)境的目的[2]。在WSNs內(nèi)運(yùn)用最少的傳感節(jié)點(diǎn)數(shù)覆蓋最大的監(jiān)測(cè)區(qū)域一直是WSNs的研究目標(biāo)。文獻(xiàn)[3]分析了三維隨機(jī)覆蓋連通問(wèn)題，旨在以最少的節(jié)點(diǎn)數(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)監(jiān)測(cè)區(qū)域100%的覆蓋。而文獻(xiàn)[4]研究了基于三維晶格模型的局部覆蓋問(wèn)題。不同的應(yīng)用對(duì)覆蓋要求并不相同。有些應(yīng)用要求對(duì)監(jiān)測(cè)區(qū)域?qū)崿F(xiàn)100%覆蓋。而多數(shù)應(yīng)用

中，因無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)多且隨機(jī)分布的特點(diǎn)，導(dǎo)致在互連過(guò)程中部分設(shè)備會(huì)成為孤立節(jié)點(diǎn)失去其通信功能，嚴(yán)重影響網(wǎng)絡(luò)的通信性能。本文提出了一種節(jié)點(diǎn)交換機(jī)制，促使每個(gè)節(jié)點(diǎn)都能重新建立連接，將盡可能多的節(jié)點(diǎn)加入到通信網(wǎng)絡(luò)中，使網(wǎng)絡(luò)獲得最佳的連通性，延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)的使用壽命。1 無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)ZigBee網(wǎng)絡(luò)中定義了三種類型的設(shè)備：ZigBee協(xié)調(diào)器 (ZC)、ZigBee 路由器 (ZR) 和 ZigBee 終端設(shè)備(ZED)。ZC負(fù)責(zé)啟動(dòng)ZigBee網(wǎng)絡(luò)，接受ZR和ZED的

)的方式向其相鄰節(jié)點(diǎn)傳遞固定的路徑里程信息，導(dǎo)致其獲得的路徑中轉(zhuǎn)向點(diǎn)處路徑轉(zhuǎn)過(guò)的角度一定是π/4的整數(shù)倍，從而約束了最優(yōu)路徑的選擇。為解決該問(wèn)題，國(guó)際上又出現(xiàn)了一類無(wú)角度約束路徑規(guī)劃(any-angle path planning)算法，典型的有Field D*[10]，Theta*[11]，Block A*，Cwave[1]等。但是，這些算法中，有的運(yùn)算速度慢，有的需要前期預(yù)處理，有的又過(guò)于復(fù)雜。為解決該問(wèn)題，本文提出了一種易于實(shí)現(xiàn)且運(yùn)算高效的路徑規(guī)劃方

2］的任務(wù)是在源節(jié)點(diǎn)和匯聚節(jié)點(diǎn)間尋找優(yōu)化路徑完成數(shù)據(jù)傳輸。在無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中，節(jié)點(diǎn)的能量是有限的且難以補(bǔ)充，因此路由算法要高效地利用能量［3-4］。無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的路由算法分為平面路由算法和分簇路由算法兩種類型［5］。文獻(xiàn)［6］提出的能量多路徑路由算法是最早提出的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)平面路由算法之一，該路由算法重點(diǎn)考慮能量高效，在數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中，選擇能量消耗小且能量相對(duì)充足的路徑完成數(shù)據(jù)由源節(jié)點(diǎn)到匯聚節(jié)點(diǎn)的傳輸。但是，在算法中沒(méi)有動(dòng)態(tài)考慮各節(jié)點(diǎn)能量損耗情況，一旦

2P網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)，只要在線，都在隨時(shí)監(jiān)測(cè)偵聽(tīng)其他節(jié)點(diǎn)的認(rèn)證請(qǐng)求，驗(yàn)證區(qū)塊數(shù)據(jù)的具體一些步驟如下：Liraglutide administration has been shown to decrease the relative abundance of all of the obesity-related phylotypes (such asRomboutsia,Ruminiclostridium,andErysipelotrichaceae) a

流量模型。多個(gè)源節(jié)點(diǎn)向單個(gè)目的節(jié)點(diǎn)(信宿)傳輸數(shù)據(jù)，如以信宿為根的數(shù)據(jù)收集樹(shù)。而一些數(shù)據(jù)收集協(xié)議也支持沿著根向葉的數(shù)據(jù)傳輸，即形成一對(duì)多(One-to-Many)流量模型。此外，一些數(shù)據(jù)收集協(xié)議具有一定擴(kuò)展性，對(duì)它們進(jìn)行修剪，它們也能支持多個(gè)源節(jié)點(diǎn)向潛在多目的節(jié)點(diǎn)中任意一個(gè)節(jié)點(diǎn)傳輸數(shù)據(jù)，即多對(duì)任意(Many-to-any)節(jié)點(diǎn)。然而，目前缺乏多對(duì)多(Many-to-Many)的數(shù)據(jù)收集協(xié)議，即組播協(xié)議[3]。設(shè)計(jì)有效的組播協(xié)議的挑戰(zhàn)之一：WSNs中無(wú)線電常

由若干自由移動(dòng)的節(jié)點(diǎn)組成的一個(gè)多跳、自組織、無(wú)中心、臨時(shí)性的自治系統(tǒng)[1]。MANET網(wǎng)絡(luò)根據(jù)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的不同分為兩類：一類是平面結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)所有節(jié)點(diǎn)的地位是平等的，不同節(jié)點(diǎn)之間可存在多條路徑，但網(wǎng)絡(luò)開(kāi)銷會(huì)隨著節(jié)點(diǎn)數(shù)目的增加而急劇增大，所以此類網(wǎng)絡(luò)的可擴(kuò)展性較差，適用于小規(guī)模的網(wǎng)絡(luò);另一類是層次結(jié)構(gòu)，該結(jié)構(gòu)是由多個(gè)簇組成，節(jié)點(diǎn)被分為簇首和簇成員，簇首節(jié)點(diǎn)具有路由決策和路由轉(zhuǎn)發(fā)功能，簇成員節(jié)點(diǎn)只具備發(fā)送和接收功能。在網(wǎng)絡(luò)中引入分層結(jié)構(gòu)，將網(wǎng)絡(luò)劃分為簇，可以方便

h交換機(jī)，即真實(shí)節(jié)點(diǎn)的位置。本文首先基于圖論和社交網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域的定義，研究真實(shí)節(jié)點(diǎn)的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了智慧校園虛實(shí)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲姓鎸?shí)節(jié)點(diǎn)的定義。在網(wǎng)絡(luò)建模中，進(jìn)一步解釋了真實(shí)節(jié)點(diǎn)的特點(diǎn)。然后通過(guò)研究節(jié)點(diǎn)介數(shù)、重疊社區(qū)發(fā)現(xiàn)等算法，提出適用于智慧校園虛實(shí)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞恼鎸?shí)節(jié)點(diǎn)定位算法。最后實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，通過(guò)兩種適用于智慧校園虛實(shí)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞恼鎸?shí)節(jié)點(diǎn)定位算法，有效發(fā)現(xiàn)了拓?fù)渲姓鎸?shí)節(jié)點(diǎn)的位置。2 準(zhǔn)備工作在智慧校園虛實(shí)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲校?span id="j5i0abt0b" class="hl">節(jié)點(diǎn)分為虛擬節(jié)點(diǎn)和真實(shí)節(jié)點(diǎn)。其中，虛擬節(jié)點(diǎn)代表Minin

會(huì)路由協(xié)議以傳輸節(jié)點(diǎn)與移動(dòng)目的節(jié)點(diǎn)之間的距離作為路由指標(biāo)，并通過(guò)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)期望時(shí)延來(lái)選擇合理的轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)。文獻(xiàn)[9]提出了一個(gè)可靠的并且能量有效的機(jī)會(huì)路由協(xié)議，該協(xié)議使用剩余能量和期望成本的比值作為它的路由指標(biāo)。一個(gè)基于功率控制的協(xié)同機(jī)會(huì)路由協(xié)議在文獻(xiàn)[10]中給出，它通過(guò)研究數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制的有效性來(lái)減少節(jié)點(diǎn)的能量消耗。在現(xiàn)有的機(jī)會(huì)路由協(xié)議的設(shè)計(jì)中，所考慮的路由指標(biāo)往往是固定不變的，因此，這些指標(biāo)可以用于候選節(jié)點(diǎn)集的選擇算法。但是，在實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景中，往往需要用

上移動(dòng)信息網(wǎng)中的節(jié)點(diǎn)能夠?qū)崟r(shí)訪問(wèn)地面網(wǎng)絡(luò)，須解決如下問(wèn)題：當(dāng)某個(gè)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)通過(guò)衛(wèi)星鏈路與地面網(wǎng)絡(luò)相連時(shí)，它如何向網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的所有其他節(jié)點(diǎn)通告它的存在；當(dāng)一個(gè)新的節(jié)點(diǎn)加入海上移動(dòng)信息網(wǎng)絡(luò)中，或者一個(gè)需要訪問(wèn)地面網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)缺乏有效的移動(dòng)節(jié)點(diǎn)網(wǎng)關(guān)信息時(shí)，如何及時(shí)了解到當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)中有哪些移動(dòng)節(jié)點(diǎn)可以充當(dāng)網(wǎng)關(guān)。2 算法研究2.1 移動(dòng)節(jié)點(diǎn)網(wǎng)關(guān)信息通告移動(dòng)節(jié)點(diǎn)網(wǎng)關(guān)信息通告算法的步驟描述如下：（1）移動(dòng)節(jié)點(diǎn)網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)向所有鄰近節(jié)點(diǎn)發(fā)出通告消息AdMsg；（2）收到通告消息AdMs

通常會(huì)受到傳感器節(jié)點(diǎn)的生命周期的影響，而有限的能量供給和惡劣的工作環(huán)境又會(huì)導(dǎo)致傳感器節(jié)點(diǎn)的過(guò)早失效。因失效節(jié)點(diǎn)在拓?fù)渲械乃幬恢貌煌撌?duì)網(wǎng)絡(luò)的影響也不盡相同。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)傳輸?shù)奶匦裕?span id="j5i0abt0b" class="hl">節(jié)點(diǎn)會(huì)導(dǎo)致其本身傳遞的數(shù)據(jù)負(fù)載重新分配，可能會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)中其余節(jié)點(diǎn)的負(fù)載增加而發(fā)生級(jí)聯(lián)失效[1]。目前，級(jí)聯(lián)失效相關(guān)問(wèn)題的主要研究方向還是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)[2-7]，其中最為典型的應(yīng)用就是電力網(wǎng)絡(luò)[5-7]。文獻(xiàn)[2]針對(duì)物聯(lián)網(wǎng)中日益需求的面向服務(wù)計(jì)算，研究了服務(wù)節(jié)點(diǎn)可能出現(xiàn)

言無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)自身位置信息的獲取是大多數(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)，節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵支撐技術(shù)。依據(jù)是否測(cè)量距離，定位算法可劃分為基于測(cè)距的算法和非測(cè)距的算法[1]。前者[2]對(duì)距離進(jìn)行直接測(cè)量，通常定位精度相對(duì)較高，但節(jié)點(diǎn)需要額外硬件的支持，并且定位過(guò)程會(huì)消耗大量的能量。非測(cè)距算法[3]則依靠網(wǎng)絡(luò)連通度等信息即可計(jì)算未知節(jié)點(diǎn)的位置，對(duì)節(jié)點(diǎn)的硬件要求小。反向傳播(back propagation,BP)定位算法是將BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于節(jié)點(diǎn)定位的一類算法，

，研究熱點(diǎn)是利用節(jié)點(diǎn)關(guān)系(如社會(huì)關(guān)系、相遇概率)確定消息轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)[1,2]，完成消息傳輸過(guò)程。Pan等[3]提出的Bubble Rap路由，依據(jù)節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)信息對(duì)節(jié)點(diǎn)劃分社區(qū)，同時(shí)利用網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)和節(jié)點(diǎn)屬性計(jì)算節(jié)點(diǎn)活躍度并排序，根據(jù)節(jié)點(diǎn)排名選擇轉(zhuǎn)發(fā)消息節(jié)點(diǎn)；Abdelkader等[4]利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中“小世界”特性制定路由策略，依據(jù)節(jié)點(diǎn)相似性和中心性確定轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)；吳大鵬等[5]提出根據(jù)節(jié)點(diǎn)社會(huì)屬性感知的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)策略，利用節(jié)點(diǎn)連接持續(xù)時(shí)間評(píng)估節(jié)點(diǎn)關(guān)系。此外，研究

、表面和周圍傳感節(jié)點(diǎn)間的通信。WBAN是位于人體內(nèi)或外的傳感節(jié)點(diǎn)的集合,在Sink(網(wǎng)關(guān))節(jié)點(diǎn)的統(tǒng)一控制下,監(jiān)視人體周圍環(huán)境和身體本身的功能,并將相關(guān)數(shù)據(jù)傳送給醫(yī)生、護(hù)士、監(jiān)護(hù)人及其他機(jī)構(gòu)或組織[2]。考慮到人體感受的舒適性和方便性,WBAN中的傳感節(jié)點(diǎn)在重量和體積上比通用傳感網(wǎng)絡(luò)WSN(Wireless Sensor Network)要求更加嚴(yán)格,節(jié)點(diǎn)電池大小的限制使得WBAN網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸比通用WSN要求更加能量有效[3]。由于人體不同姿勢(shì)、移動(dòng)造成網(wǎng)絡(luò)

中，為每個(gè)傳感器節(jié)點(diǎn)都安裝GPS設(shè)備是不太實(shí)際的方法。所以現(xiàn)有的一些定位方法中只是讓少數(shù)傳感器節(jié)點(diǎn)配備有GPS設(shè)備，然后通過(guò)一些數(shù)學(xué)的方式來(lái)估算未知傳感器節(jié)點(diǎn)的位置。根據(jù)定位過(guò)程中是否測(cè)量實(shí)際節(jié)點(diǎn)間的距離，定位算法可分為：距離相關(guān)(Range-based)定位算法和距離無(wú)關(guān)(Range-free)定位算法。其距離相關(guān)的定位算法需要測(cè)量相鄰節(jié)點(diǎn)間的絕對(duì)距離或方位，并利用節(jié)點(diǎn)間的實(shí)際距離來(lái)計(jì)算位置節(jié)點(diǎn)的位置，定位精度高，但對(duì)節(jié)點(diǎn)本身硬件要求較高。距離無(wú)關(guān)的定位

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)異質(zhì)性的節(jié)點(diǎn)重要性評(píng)估方法黃加增（福建農(nóng)林大學(xué)東方學(xué)院，福建福州 350017）對(duì)于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特殊性，用加權(quán)拓?fù)潇貫槔碚摶A(chǔ)，提出了基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)異質(zhì)性變化率的節(jié)點(diǎn)重要程度評(píng)估方法。首先，本文給出了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)加權(quán)拓?fù)潇氐母拍?，闡述了基于BBV網(wǎng)絡(luò)的反向演化原理，其次，在反向演化原理的基礎(chǔ)上提出了節(jié)點(diǎn)重要程度取決于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)異質(zhì)性變化率的觀點(diǎn)，并提出了網(wǎng)絡(luò)割點(diǎn)的異質(zhì)性變化率的計(jì)算方法；最后，以一個(gè)例子來(lái)說(shuō)明節(jié)點(diǎn)重要程度的評(píng)估過(guò)程，并對(duì)特殊節(jié)點(diǎn)進(jìn)行了

善青島市技師學(xué)院節(jié)點(diǎn)電壓分析法的解題步驟金利善青島市技師學(xué)院電路分析的網(wǎng)絡(luò)方程法有：2b方程法、支路電流法、節(jié)點(diǎn)電壓法、網(wǎng)孔電流法和回路法。本文結(jié)合實(shí)例，利用基爾霍夫電流定律（KCL）和VCR導(dǎo)出節(jié)點(diǎn)電壓方程的一般形式，介紹節(jié)點(diǎn)電壓分析法的解題步驟。KCL定律；節(jié)點(diǎn)電壓；自電導(dǎo)；互電導(dǎo)基爾霍夫電流定律（KCL）的表述方式之一：對(duì)于集總參數(shù)電路，在任意時(shí)刻，流出電路任一節(jié)點(diǎn)的電流之和等于流入該節(jié)點(diǎn)的電流之和，即I出=I入。在電路中任選一節(jié)點(diǎn)作為參考節(jié)點(diǎn)，其余

159)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)通信干擾情況分析研究劉釗(沈陽(yáng)理工大學(xué) 遼寧 沈陽(yáng) 110159)在無(wú)線網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)通信的過(guò)程中，無(wú)論是外部的干擾還是內(nèi)部節(jié)點(diǎn)之間的干擾都是不可忽視的問(wèn)題。本文首先介紹了采用層次型網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的節(jié)點(diǎn)功率設(shè)定方案，其次給出了幾種當(dāng)節(jié)點(diǎn)內(nèi)部之間產(chǎn)生相互干擾的情況并分析此時(shí)節(jié)點(diǎn)功率該如何設(shè)定，最后簡(jiǎn)述目前網(wǎng)絡(luò)干擾技術(shù)存在的不足以及未來(lái)的發(fā)展形勢(shì)。網(wǎng)絡(luò)干擾；層次拓?fù)洌还β试O(shè)定一、引言無(wú)線網(wǎng)絡(luò)是一種利用無(wú)線電波傳輸信息的大型網(wǎng)絡(luò)，相比于有線網(wǎng)絡(luò)覆蓋面

004)一種基于節(jié)點(diǎn)信息的負(fù)載均衡算法李成森1，黃桂敏1，周 婭2，劉平山2(1.桂林電子科技大學(xué) 信息與通信學(xué)院,廣西 桂林 541004;2.桂林電子科技大學(xué) 計(jì)算機(jī)與信息安全學(xué)院,廣西 桂林 541004)在P2P流媒體點(diǎn)播系統(tǒng)中，節(jié)點(diǎn)可能收到過(guò)多的數(shù)據(jù)請(qǐng)求造成自身過(guò)載，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)負(fù)載的不均衡，影響了系統(tǒng)的整體性能。為了平衡節(jié)點(diǎn)間的負(fù)載，通過(guò)建立節(jié)點(diǎn)的信息列表管理節(jié)點(diǎn)的動(dòng)態(tài)負(fù)載信息，設(shè)計(jì)了一種基于請(qǐng)求遷移的負(fù)載均衡(LBRM)算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，L

V協(xié)議通過(guò)數(shù)據(jù)源節(jié)點(diǎn)S泛洪廣播RREQ消息請(qǐng)求到任意目標(biāo)節(jié)點(diǎn)D的路由，而在無(wú)線體域網(wǎng)絡(luò)中，只有一個(gè)sink目標(biāo)節(jié)點(diǎn)，除最短跳數(shù)路由上的節(jié)點(diǎn)外，其他參與RREQ接收和轉(zhuǎn)發(fā)的節(jié)點(diǎn)浪費(fèi)了能量。提出了一種能量平衡的無(wú)線體域網(wǎng)絡(luò)AODV多播路由發(fā)現(xiàn)協(xié)議，通過(guò)在節(jié)點(diǎn)廣播的hello消息中增加到sink的最小跳數(shù)hops、到sink的下一跳節(jié)點(diǎn)next和節(jié)點(diǎn)本身是否具備轉(zhuǎn)發(fā)能力isforward 3個(gè)參數(shù)，只選擇能到達(dá)sink節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)參與轉(zhuǎn)發(fā)RREQ消息，變廣播為

igBee［1］節(jié)點(diǎn)分為全功能設(shè)備和精簡(jiǎn)功能設(shè)備兩種類型［2］。協(xié)調(diào)器與路由器為FFD 設(shè)備，終端節(jié)點(diǎn)為RFD 設(shè)備。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的不同，ZigBee一般分為樹(shù)路由和AODVjr（Ad－h(huán)oc on－demand distance vector junior）兩種路由算法。樹(shù)路由是ZigBee協(xié)議中定義的最基本的路由方式，該算法只依靠相關(guān)節(jié)點(diǎn)的父、子節(jié)點(diǎn)進(jìn)行路徑選擇，相對(duì)簡(jiǎn)單、無(wú)需維護(hù)路由表，節(jié)省網(wǎng)絡(luò)的存儲(chǔ)資源［3］，但該算法往往產(chǎn)生較大路徑成本。Clus

的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位算法王景琿(國(guó)家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心,鄭州450001)針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的自身定位問(wèn)題,提出一種基于分布式協(xié)作的DV-Hop改進(jìn)算法。在距離計(jì)算的基礎(chǔ)上,采用最大似然估計(jì)方法選取共線度較低的參考點(diǎn)作為錨節(jié)點(diǎn)。綜合考慮所有錨節(jié)點(diǎn),以可信度為準(zhǔn)則,通過(guò)加權(quán)平均計(jì)算每一個(gè)未知節(jié)點(diǎn)的平均跳距。計(jì)算未知節(jié)點(diǎn)的定位誤差,將誤差低于預(yù)設(shè)閾值的未知節(jié)點(diǎn)轉(zhuǎn)化為錨節(jié)點(diǎn),擴(kuò)大定位范圍。仿真結(jié)果表明,在初始錨節(jié)點(diǎn)數(shù)和通信半徑相同的情況下,該算

asse圖的最大節(jié)點(diǎn)開(kāi)始,沿著僅包含該對(duì)象的路徑,自頂向下完成概念格的構(gòu)造,不需要遍歷所有的節(jié)點(diǎn),也不需要重新構(gòu)造概念格.概念格；Hasse圖；節(jié)點(diǎn)；對(duì)象自從德國(guó)的Wille教授1982年提出新式概念分析以來(lái)[1],作為其核心數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——概念格,已經(jīng)在數(shù)據(jù)挖掘、知識(shí)發(fā)現(xiàn)、信息檢索、軟件工程、本體研究等很多領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用[2-5].在應(yīng)用過(guò)程中,由于數(shù)據(jù)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是變化的、動(dòng)態(tài)的,為了符合動(dòng)態(tài)環(huán)境下概念格應(yīng)用的需求,概念格維護(hù)的研究也是一個(gè)重要的方面.針

T 網(wǎng)絡(luò)中每一個(gè)節(jié)點(diǎn)都扮演兩個(gè)角色：服務(wù)端、客戶端［1］。BT 下載與傳統(tǒng)的Client－Server結(jié)構(gòu)相比，具有以下幾個(gè)優(yōu)勢(shì)：自擴(kuò)展性、可靠性、公平性以及成本低、效率高的特性［2］。隨著B(niǎo)T 網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，越來(lái)越多的人在使用BT 網(wǎng)絡(luò)下載資源時(shí)限制上傳帶寬，不愿上傳資源，這種行為就叫做free－riding行為。該行為占用其他節(jié)點(diǎn)的上傳帶寬，自己不提供或提供極少的上傳帶寬［3］。同時(shí)，還有各種有害節(jié)點(diǎn)利用BT 協(xié)議的這一缺陷，對(duì)BT 網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行攻擊［4－5

值守的惡劣環(huán)境，節(jié)點(diǎn)容易發(fā)生故障，同時(shí)節(jié)點(diǎn)可能因電量耗盡而無(wú)法工作。網(wǎng)絡(luò)中關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的故障會(huì)將無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)分割成多個(gè)不連通的分區(qū)，不同分區(qū)之間的節(jié)點(diǎn)無(wú)法協(xié)作完成任務(wù)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能產(chǎn)生嚴(yán)重影響。特別在戰(zhàn)場(chǎng)和搜救應(yīng)用中，人工很難干預(yù)，網(wǎng)絡(luò)連通性的自主恢復(fù)非常重要。移動(dòng)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)連通性恢復(fù)問(wèn)題研究成為近年來(lái)研究的熱點(diǎn)［1～8］，典型方法有PADRA［3］和DCR［7］。但是PDARA 方法中關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的確定需要確定網(wǎng)絡(luò)的連通支配集(CDS)，能源消耗過(guò)大，且在連

P協(xié)議［3］，源節(jié)點(diǎn)在等待CTS 控制包的過(guò)程中允許其它節(jié)點(diǎn)進(jìn)行控制包或數(shù)據(jù)包的傳輸;Chirdchoo N 等人提出的RIPT 協(xié)議［4］采用一次RTS，CTS 控制包交換，可以進(jìn)行多個(gè)數(shù)據(jù)包傳輸?shù)姆桨浮８鶕?jù)這一基本思想，本文詳細(xì)深入分析研究了預(yù)約類型協(xié)議的傳輸過(guò)程，給出了多個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)可以同時(shí)獲得信道使用權(quán)的基本結(jié)論和成立條件，并以此為基礎(chǔ)提出了一種高效的基于節(jié)點(diǎn)對(duì)排序的水聲傳感器網(wǎng)絡(luò)MAC 協(xié)議，通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該協(xié)議的有效性。1 握手類協(xié)議過(guò)程分析一

Ns中普通傳感器節(jié)點(diǎn)能量、計(jì)算、存儲(chǔ)和通信能力都有限且節(jié)點(diǎn)不可移動(dòng)，而執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)則是可移動(dòng)的，具有更多的能量，更強(qiáng)的計(jì)算、存儲(chǔ)和通信能力［3］。WSANs中可以通過(guò)執(zhí)行器節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)來(lái)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的最佳性能［4］，也可以在傳感器節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)問(wèn)題的時(shí)候?qū)?zhí)行器節(jié)點(diǎn)移動(dòng)到問(wèn)題節(jié)點(diǎn)處進(jìn)行拓?fù)湫迯?fù)，以提高網(wǎng)絡(luò)的魯棒性、保證網(wǎng)絡(luò)的性能。割點(diǎn)（cut vertex），是無(wú)線傳感器與執(zhí)行器網(wǎng)絡(luò)中一旦失效就會(huì)引起網(wǎng)絡(luò)分割的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，是因?yàn)榫W(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)隨機(jī)分布可能產(chǎn)生的瓶頸節(jié)點(diǎn)［5］。

一個(gè)偏序集，每個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)元素。如將無(wú)圈圖G中的所有頂點(diǎn)排成一個(gè)線性序列，使得圖G中任意一對(duì)頂點(diǎn)u和v，若(u，y)∈E(G)，則u在線性序列中出現(xiàn)在v之前。通常，這樣的線性序列稱為滿足拓?fù)浯涡虻男蛄?，?jiǎn)稱拓?fù)湫蛄校?］。對(duì)于部隊(duì)輸送而言，簡(jiǎn)單的偏序關(guān)系還不能完全描述序列要求，本文再進(jìn)行如下定義。(2)樹(shù):無(wú)圈的連通圖稱為樹(shù)(又稱樹(shù)圖，記作T(V，E))。(3)絕對(duì)優(yōu)先關(guān)系:樹(shù)中?非父子的2 個(gè)節(jié)點(diǎn)a、b，如果a比b重要(a』b)，且a的任一子節(jié)點(diǎn)都比b

00092)1 節(jié)點(diǎn)尺寸及節(jié)點(diǎn)構(gòu)造對(duì)于一般工字梁與方鋼管柱剛接節(jié)點(diǎn)，通常做法是在方管柱內(nèi)梁翼緣處對(duì)應(yīng)設(shè)置兩道橫向加勁肋。而對(duì)于圓鋼管與方管柱剛接節(jié)點(diǎn)，由于受力及計(jì)算假定(剛接、鉸接)不同，加勁可有不同的設(shè)置，甚至可以不設(shè)置。本文所述節(jié)點(diǎn)為某項(xiàng)目99 m跨桁架上弦桿與柱連接節(jié)點(diǎn)，計(jì)算模型中假定為剛接，節(jié)點(diǎn)十分重要，節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)時(shí)也相對(duì)謹(jǐn)慎，確保節(jié)點(diǎn)安全可靠。對(duì)于該柱頭節(jié)點(diǎn)，本文給出了五種構(gòu)造形式，節(jié)點(diǎn)構(gòu)造及桿件截面如圖1所示。節(jié)點(diǎn)1鋼管柱內(nèi)只加一塊20 mm橫向

TDMA協(xié)議需要節(jié)點(diǎn)為一跳范圍內(nèi)的鄰居節(jié)點(diǎn)預(yù)留無(wú)沖突時(shí)隙，并利用預(yù)留時(shí)隙向鄰居節(jié)點(diǎn)單播、多播、廣播數(shù)據(jù)包［5］。在分布式分組預(yù)留多址接入(D-PRMA)協(xié)議中，節(jié)點(diǎn)分為傳輸語(yǔ)音和數(shù)據(jù)的節(jié)點(diǎn)，同時(shí)一個(gè)時(shí)隙被分為多個(gè)微時(shí)隙。但是，這些協(xié)議都不支持超過(guò)兩跳的多跳實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)包傳輸，同時(shí)，D-PRMA沒(méi)有考慮節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)性，F(xiàn)PRP和E-TDMA只是限制性地考慮了節(jié)點(diǎn)移動(dòng)性，F(xiàn)PRP假定節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洳话l(fā)生變化的網(wǎng)絡(luò)中移動(dòng)，且要求節(jié)點(diǎn)移動(dòng)速度非常慢，E-TDMA假定網(wǎng)絡(luò)

網(wǎng)性能，需要根據(jù)節(jié)點(diǎn)之間的拓?fù)鋱D生成網(wǎng)狀的節(jié)點(diǎn)。常規(guī)條件下，生成多個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)需要很大的人力、物力，且拓?fù)鋱D的更換不方便。目前介紹這方面設(shè)計(jì)的文獻(xiàn)不多，文獻(xiàn)［1－3］都是使用Open-Net等網(wǎng)絡(luò)仿真軟件等對(duì)鏈路層以上進(jìn)行仿真，直接對(duì)物理層的數(shù)據(jù)通路的設(shè)計(jì)沒(méi)有涉及。下面采用FPGA設(shè)計(jì)了一種網(wǎng)絡(luò)仿真器，可以對(duì)拓?fù)鋱D進(jìn)行動(dòng)態(tài)配置，以驗(yàn)證組網(wǎng)的性能，并可以對(duì)拓?fù)鋱D進(jìn)行快速修改。采用16個(gè)節(jié)點(diǎn)，因?yàn)?span id="j5i0abt0b" class="hl">節(jié)點(diǎn)數(shù)較多，測(cè)試信號(hào)多，如果沒(méi)有邏輯分析儀采集大量的信號(hào)，則測(cè)試不

由大量無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)組成，現(xiàn)已廣泛應(yīng)用在軍事、環(huán)境、醫(yī)療等領(lǐng)域［1－2］。節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)是無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)得以廣泛應(yīng)用的前提條件，網(wǎng)絡(luò)中的傳感器節(jié)點(diǎn)發(fā)回監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)的溫度、壓力、濕度等數(shù)據(jù)信息只有與位置信息相關(guān)聯(lián)才有意義［3－4］。節(jié)點(diǎn)的定位技術(shù)是無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)獲取信息的關(guān)鍵技術(shù)，正逐步受到了越來(lái)越多的關(guān)注［5］?，F(xiàn)有的無(wú)線傳感器節(jié)點(diǎn)定位技術(shù)可以分為兩類:基于測(cè)距的定位技術(shù)［6］和無(wú)需測(cè)距的定位技術(shù)［7－8］?；跍y(cè)距的定位技術(shù)需要測(cè)量節(jié)點(diǎn)間的距離或角度信息，測(cè)量精

限的自組織傳感器節(jié)點(diǎn)密集部署而成［1］。所有節(jié)點(diǎn)的能量消耗并不是統(tǒng)一的，那些處在關(guān)鍵位置的節(jié)點(diǎn)會(huì)消耗更多的能量，這些關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)的移除會(huì)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)的斷裂［2］。為了實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)的低成本，通常節(jié)點(diǎn)上都不會(huì)帶有GPS定位裝置，這樣節(jié)點(diǎn)就不知道其在網(wǎng)絡(luò)中的準(zhǔn)確位置，也不能用定位方法去識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中的瓶頸節(jié)點(diǎn)。本文提出了一種通過(guò)關(guān)鍵性來(lái)探測(cè)其是否為瓶頸節(jié)點(diǎn)的局部方法。瓶頸節(jié)點(diǎn)示例如圖1所示。由于隨機(jī)部署的原因，連接兩個(gè)或多個(gè)區(qū)域的瓶頸節(jié)點(diǎn)必須承擔(dān)兩個(gè)區(qū)域之間大量數(shù)據(jù)包的轉(zhuǎn)發(fā)工作

網(wǎng)絡(luò)中某個(gè)或某些節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障，網(wǎng)絡(luò)中其它節(jié)點(diǎn)經(jīng)過(guò)自組織仍然能夠保證網(wǎng)絡(luò)的正常工作.由于這樣的網(wǎng)絡(luò)具有一定的獨(dú)立性，因而在戰(zhàn)場(chǎng)通信、緊急救援、偏遠(yuǎn)地區(qū)通信及其它一些特殊商業(yè)領(lǐng)域中具有極大的吸引力和應(yīng)用價(jià)值.Ad hoc網(wǎng)絡(luò)中，當(dāng)某個(gè)節(jié)點(diǎn)因移動(dòng)或故障而導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)分割時(shí)，信息只限在網(wǎng)絡(luò)局部傳遞而不能到達(dá)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)，這樣的節(jié)點(diǎn)被稱為網(wǎng)絡(luò)分割點(diǎn).如果網(wǎng)絡(luò)中存在分割節(jié)點(diǎn)，那么網(wǎng)絡(luò)的通信能力將受到極大的影響.因此，節(jié)點(diǎn)之間可靠的連通是保證網(wǎng)絡(luò)通信的基礎(chǔ).為了增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)的連通性

言無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的位置是網(wǎng)絡(luò)中必要的基礎(chǔ)信息，節(jié)點(diǎn)的準(zhǔn)確定位是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵問(wèn)題之一。目前，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中是否需要測(cè)量節(jié)點(diǎn)之間的真實(shí)距離，定位算法可分為基于測(cè)距的方法(range-based)和距離無(wú)關(guān)的方法(range-free)［1］。前者測(cè)量利用節(jié)點(diǎn)之間的距離或者角度信息實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)自身定位，典型的算法有TDoA，RSSI，ToA，AoA等?；跍y(cè)距的定位方法需要額外硬件的支持，并且會(huì)產(chǎn)生大量計(jì)算和通信開(kāi)銷;距離無(wú)關(guān)的定位方法僅依靠網(wǎng)絡(luò)的連通度等信息

言由于傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的處理能力、通信帶寬以及能量等資源有限，且部署在惡劣環(huán)境中，對(duì)節(jié)點(diǎn)替換電池或能量補(bǔ)充是不可能的，所以網(wǎng)絡(luò)一般采用高密度(20node/m3)部署策略[1]。但這種部署會(huì)造成信息冗余、信息沖突、網(wǎng)絡(luò)消耗能量過(guò)多、網(wǎng)絡(luò)生存時(shí)間縮短等問(wèn)題。在密集部署的監(jiān)測(cè)區(qū)域內(nèi)達(dá)到節(jié)約能量的方法就是去除一些覆蓋冗余節(jié)點(diǎn)，在保證整個(gè)網(wǎng)絡(luò)性能的前提下，將一部分節(jié)點(diǎn)處于工作狀態(tài)，而讓其他節(jié)點(diǎn)處于低功耗的休眠狀態(tài)。覆蓋是無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)對(duì)物理世界感知能力的體現(xiàn)，常作為