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1. 基于形式概念分析的交通监测传感网络贪婪性同步拓扑算法

叶青, 史昕, 孙梦薇, 朱健

《计算机应用》唯一官方网站 2023, 43 (3): 869-875. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022010141

摘要（220）

HTML （4）

PDF （1587KB）（68）

针对交通监测传感网络时间同步拓扑的能量有效性和场景适应性问题，提出一种基于形式概念分析的交通监测传感网络贪婪性同步拓扑算法GST-FCA。首先分析交通监测传感网络同步拓扑的场景适应性需求和能量有效性问题模型；其次，利用形式概念分析（FCA）对同层和相邻层传感节点的邻接特征进行关联性解析，根据最多邻居贪婪策略构建广播元组（BT）并划分同步集合；然后利用回溯广播改进传感网络时间同步协议（TPSN）算法的层探测广播策略，同时设计向上托管机制，增大已同步节点信息的共享范围，进一步缓解贪婪策略产生的局部最优解问题；最后对GST-FCA的能量有效性和场景适应性进行测试。仿真结果表明，相较于TPSN、LECFO等算法，GST-FCA在部署位置、部署规模、道路部署三个测试场景中的同步报文开销分别至少降低11.54%、24.59%和39.16%。由此可见，GST-FCA能缓解局部最优解问题并降低同步报文开销，而且能在同步拓扑满足上述三个场景适应性需求下达到良好的能量有效性。

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2. 基于多前车信息融合的智能网联车辆跟驰模型

纪艺, 史昕, 赵祥模

计算机应用 2019, 39 (12): 3685-3690. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2019050902

摘要（553）

PDF （907KB）（297）

为了进一步提高交通流的稳定性，在经典基于驾驶员记忆的最优速度（OVCM）模型的基础上，提出了一种基于多前车最优速度与紧邻加速度（MHOVA）的智能网联车辆跟驰模型。首先，引入 k辆前车的最优速度变化量与紧邻前车的加速度改进OVCM模型，并分别以参数 γ和 ω表示其权重；然后，结合改进模型利用线性稳定性分析获得交通流的临界稳定条件；最后，利用Matlab对车队施加扰动后的速度和车头距等参数进行数值模拟与分析。仿真结果表明：在车队启动和停止过程的仿真中，所提模型比OVCM模型使得车队整体达到稳定状态的时间更短；在环形道路上车队施加扰动的仿真中，所提模型相比于全速度差（FVD）模型、OVCM和多前车最优速度（MHOV）模型，在合理加速度敏感系数 ω和前车数k约束下的速度和车头距波动幅度相对较小，尤其当 ω为0.3且 k为5时车辆速度的向上和向下波动率最小可达0.67%和0.47%，表明改进模型能较好地吸收交通扰动和增强车队行驶稳定性。

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3. 基于改进人工鱼群算法的车辆轨迹规划方法

袁娜, 史昕, 赵祥模

计算机应用 2018, 38 (10): 3030-3035. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2018030695

摘要（774）

PDF （1011KB）（537）

针对车联网环境下若干典型车辆轨迹规划方法存在车速与轨迹波动性较大的问题，提出一种基于改进人工鱼群算法的车辆轨迹规划方法。该方法以短程通信（DSRC）的车联网应用场景为设计平台，以车辆的最优行车速度为核心计算基础，分析得到了车辆的最佳轨迹。首先，对人工鱼群算法在车联网应用场景的优势和不足进行分析，引入万有引力力学模型与避障模式控制，提出一种改进的人工鱼群算法；然后，分析车辆在车联网应用场景中的受力约束，利用网联车辆的自组织行为控制策略推导最优行车速度；最后，基于最优行车速度实现对车辆的实时轨迹诱导和轨迹避障控制规划。仿真测试结果表明，在运用了基于改进人工鱼群算法的轨迹规划模型后，车辆的驾驶速度更加平稳，轨迹波动性较小，对障碍物可实现零失误避撞；在多车相遇情况下，测试车辆为2~40时，相对于原人工鱼群算法和萤火虫算法，运用改进人工鱼群算法后车速的平均迭代次数减少，迭代效率提高3~7、4~8倍，且随着车辆数目越多，迭代效率提升越明显。

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4. 基于分量解耦融合的无线传感网时钟同步算法

史昕赵祥模惠飞杨澜

计算机应用 2014, 34 (3): 623-627. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.03.0623

摘要（479）

PDF （752KB）（409）

无线传感器网络(WSN)时间同步精度的提高通常以增加额外同步能耗为代价，针对时间同步的高精度与低能耗的权衡问题，提出一种基于分量解耦融合的时钟同步算法。该算法结合双向广播同步机制和节点间时钟的相关性，利用分量解耦融合思想计算被同步节点与基准节点间的时钟偏差，同时根据线性无偏最小方差准则估计各个分量加权参数的取值。仿真结果表明，该算法能够在不增加额外同步能耗的条件下，相比PBS、TPSN和RBS算法，20轮同步后同步精度分别提高4.52μs、13.8μs以及25.48μs。