一种基于DCCP的拥塞控制方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN112203328B

    公开(公告)日:2022-07-12

    申请号:CN202011058262.5

    申请日:2020-09-30

    Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种基于DCCP的拥塞控制方法、系统及电子设备,能够保证无线传感网络中数据流量传输的高效性与公平性。所述方法包括:接收端缓存接收数据包;在接收到所述数据包时向发送端返回接收确认信息;在接收到所述数据包后,对所述数据包进行检测查重;所述发送端针对不同网络运行状态,根据所述接收确认信息对数据包发送速率进行控制。所述系统包括发送模块与接收模块。所述电子设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的实现所述拥塞控制方法的计算机程序。

    一种基于无线传感器网络的森林火灾监测方法

    公开(公告)号:CN111343600A

    公开(公告)日:2020-06-26

    申请号:CN202010140028.0

    申请日:2020-03-03

    Abstract: 本发明公开了一种基于无线传感器网络的森林火灾监测方法,通过采用贝叶斯分类器确定在单位面积的森林里需要布置的传感器数量,布置传感器网络,将测得的四种基本天气条件参数代入预先建立的精细燃料湿度规范和火险气候指数对天气条件依赖性的封闭形式方程,计算出表示可能发生火灾的威胁程度,可以量化传感器的分布对FFMC和FWI的影响,以在FFMC和FWI实现所需的精度,既实现森林火灾的准确预测,同时保证成本最低,本方法实现简单,不需要任何特定的节点部署方案。因此,节点可以统一部署,例如,从飞机上投掷它们。这极大地方便了现实生活中的节点部署。

    基于位置和能量相互关系的LEACH协议簇头选择方法

    公开(公告)号:CN111148117A

    公开(公告)日:2020-05-12

    申请号:CN202010061801.4

    申请日:2020-01-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于位置和能量相互关系的LEACH协议簇头选择方法,包括以下步骤,A、计算簇头数量k的最佳值,通过K-Means将整个无线传感器网络划分为k个簇群;B、建立簇群中的层次区域模型;C、设定能量阈值,根据簇内能量对比对簇头进行选择;D、生成能量消耗模型,选择将靠近汇聚节点的普通节点直接将数据传送给汇聚节点。本发明能够解决现有技术的不足,有效降低网络的总能耗,提高网络的稳定运行时间,延长整个无线传感器网络的寿命。

    基于位置和能量相互关系的LEACH协议簇头选择方法

    公开(公告)号:CN111148117B

    公开(公告)日:2022-09-16

    申请号:CN202010061801.4

    申请日:2020-01-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于位置和能量相互关系的LEACH协议簇头选择方法,包括以下步骤,A、计算簇头数量k的最佳值,通过K‑Means将整个无线传感器网络划分为k个簇群;B、建立簇群中的层次区域模型;C、设定能量阈值,根据簇内能量对比对簇头进行选择;D、生成能量消耗模型,选择将靠近汇聚节点的普通节点直接将数据传送给汇聚节点。本发明能够解决现有技术的不足,有效降低网络的总能耗,提高网络的稳定运行时间,延长整个无线传感器网络的寿命。

    一种基于DCCP的拥塞控制方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN112203328A

    公开(公告)日:2021-01-08

    申请号:CN202011058262.5

    申请日:2020-09-30

    Abstract: 本说明书一个或多个实施例提供一种基于DCCP的拥塞控制方法、系统及电子设备,能够保证无线传感网络中数据流量传输的高效性与公平性。所述方法包括:接收端缓存接收数据包;在接收到所述数据包时向发送端返回接收确认信息;在接收到所述数据包后,对所述数据包进行检测查重;所述发送端针对不同网络运行状态,根据所述接收确认信息对数据包发送速率进行控制。所述系统包括发送模块与接收模块。所述电子设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的实现所述拥塞控制方法的计算机程序。

    传染病传播规律的预测方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN111599485A

    公开(公告)日:2020-08-28

    申请号:CN202010455655.3

    申请日:2020-05-26

    Abstract: 本发明适用计算机技术领域,提供了一种传染病传播规律的预测方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:获取传染病在预设的过去时段内的病情数据,过去时段内的病情数据包括感染数据和管控力度数据,根据过去时段内的病情数据和预先训练好的传播预测模型,生成传染病在预设的将来时段内的传播规律,从而在预测时不仅考虑到传染病的感染情况,还考虑到传染病的管控情况,并结合传播预测模型,有效地提高传染病传播规律的预测准确性。

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