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      ieee中文論文格式

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        ieee促進從計算機工程、生物醫(yī)學、通信到電力、航天、用戶電子學等技術領域的科技和信息交流,下面是由學習啦小編整理的ieee中文論文格式,謝謝你的閱讀。

        ieee中文論文格式

        一、封面

        題目:小二號黑體加粗居中。

        各項內容:四號宋體居中。

        二、目錄

        目錄:二號黑體加粗居中。

        章節(jié)條目:五號宋體。

        行距:單倍行距。

        三、論文題目: 小一號黑體加粗居中。

        四、中文摘要

        1、摘要:小二號黑體加粗居中。

        2、摘要內容字體:小四號宋體。

        3、字數:300字左右。

        4、行距:20磅

        5、關鍵詞: 四號宋體,加粗。 詞3-5個,每個詞間空一格。

        五、英文摘要

        1、ABSTRACT:小二號 Times New Roman.

        2、內容字體:小四號 Times New Roman.

        3、單倍行距。

        4、Keywords: 四號 加粗。 詞3-5個,小四號 Times New Roman. 詞間空一格。

        六、緒論 小二號黑體加粗居中。內容500字左右,小四號宋體,行距:20磅

        七、正文

        (一)正文用小四號宋體

        (二)安保、管理類畢業(yè)論文各章節(jié)按照一、二、三、四、五級標題序號字體格式

        章:標題 小二號黑體,加粗,居中。

        節(jié):標題 小三號黑體,加粗,居中。

        一級標題序號 如:一、二、三、 標題四號黑體,加粗,頂格。

        二級標題序號 如:(一)(二)(三) 標題小四號宋體,不加粗,頂格。

        三級標題序號 如:1.2.3. 標題小四號宋體,不加粗,縮進二個字。

        四級標題序號 如:(1)(2)(3) 標題小四號宋體,不加粗,縮進二個字。

        五級標題序號 如:①②③ 標題小四號宋體,不加粗,縮進二個字。

        醫(yī)學、體育類畢業(yè)論文各章序號用阿拉伯數字編碼,層次格式為:1××××(小2號黑體,居中)××××××××××××××(內容用4號宋體)。1.1××××(3號黑體,居左)×××××××××××××(內容用4號宋體)。1.1.1××××(小3號黑體,居左)××××××××××××××××××××(內容用4號宋體)。①××××(用與內容同樣大小的宋體)a.××××(用與內容同樣大小的宋體)

        (三)表格

        每個表格應有自己的表序和表題,表序和表題應寫在表格上方正中。表序后空一格書寫表題。表格允許下頁接續(xù)寫,表題可省略,表頭應重復寫,并在右上方寫“續(xù)表××”。

        (四)插圖

        每幅圖應有圖序和圖題,圖序和圖題應放在圖位下方居中處。圖應在描圖紙或在潔白紙上用墨線繪成,也可以用計算機繪圖。

        (五)論文中的圖、表、公式、算式等,一律用阿拉伯數字分別依序連編編排序號。序號分章依序編碼,其標注形式應便于互相區(qū)別,可分別為:圖2.1、表3.2、公式(3.5)等。

        文中的阿拉伯數字一律用半角標示。

        八、結束語 小二號黑體加粗居中。內容300字左右,小四號宋體,行距:20磅。

        九、致謝 小二號黑體加粗居中。內容小四號宋體,行距:20磅

        十、參考文獻

        (一)小二號黑體加粗居中。內容8—10篇, 五號宋體, 行距:20磅。參考文獻以文獻在整個論文中出現(xiàn)的次序用[1]、[2]、[3]……形式統(tǒng)一排序、依次列出。

        (二)參考文獻的格式:

        著作:[序號]作者.譯者.書名.版本.出版地.出版社.出版時間.引用部分起止頁

        期刊:[序號]作者.譯者.文章題目.期刊名.年份.卷號(期數). 引用部分起止頁

        會議論文集:[序號]作者.譯者.文章名.文集名 .會址.開會年.出版地.出版者.出版時間.引用部分起止頁

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        IEEE 802.15.4 MAC協(xié)議退避機制的改進

        摘 要:考慮節(jié)點移動且數據傳輸率不斷變化對網絡性能的影響,針對IEEE802.15.4提出了一種網絡負荷概率判斷和指數加權滑動平均(PJNL_EWMA) 的退避策略,在每次載波監(jiān)聽多路訪問/沖突避免(CSMA/CA)算法開始時采用網絡負荷概率判斷思想判定當前網絡狀況,然后通過指數加權滑動平均方法動態(tài)地調整退避指數。通過NS2的仿真結果表明:與IEEE802.15.4標準協(xié)議算法及MBS+EWMA算法相比,PJNL_EWMA算法不僅提高了網絡吞吐量,同時還減小了數據包的丟包率和碰撞概率,提高了網絡性能。

        關鍵詞:IEEE802.15.4; 載波監(jiān)聽多路訪問/沖突避免;指數加權滑動平均;吞吐量;碰撞概率

        0 引言

        隨著無線通信與傳感器等技術的飛速發(fā)展,集信息采集、處理和通信功能于一體的無線傳感器網絡(Wireless Sensor Network,WSN)受到學術界的廣泛重視[1-2]。由于無線傳感器網絡節(jié)點通常采用電池供電[3],所以節(jié)點的能量非常有限,降低節(jié)點能耗與延長網絡生命周期成為傳感器網絡設計的首要目標。能量損耗的一個主要來源是MAC層碰撞[4]。IEEE802.15.4標準[5]采用二進制退避指數(Binary Exponent Backoff,BEB)算法解決碰撞沖突問題。研究表明BEB算法在網絡活躍節(jié)點數較多和數據傳輸率高等情況下碰撞沖突增加從而能耗增加[6-7]。

        目前,針對BEB算法的局限性,許多研究者根據網絡的實際環(huán)境與要求提出新的改進算法,主要分為以下兩類[8]:

        1)基于統(tǒng)計學習的BE調整策略:通過改進退避指數(Backoff Exponent,BE)更新規(guī)則,使之趨于合理的范圍,從而降低碰撞概率,提高網絡的性能。其中較早的有MILD(Multiplicative Increase Linear Decrease)算法[9],此算法通過修改退避窗口,使其乘性增加線性減少。Pang等[10]提出了MBS+EWMA(Memorized Backoff Scheme with the Exponentially Weighted Moving Average)算法,主要是針對數據過去的傳輸狀況及EWMA[11]思想精確地計算BE值。此類算法很好地提高了多活躍節(jié)點的網絡性能,但是不能很好地適應數據傳輸率不斷變化的動態(tài)網絡。

        2)基于網絡性能參數監(jiān)測的BE調整策略:實時監(jiān)測網絡狀況動態(tài)地調整某些參數來優(yōu)化算法性能。文獻[12]提出了PMAC(Prioritybased MAC)算法,每個節(jié)點實時監(jiān)測到當前的網絡狀況和流量來動態(tài)地調整BE值,使協(xié)議在網絡性能方面得到提高。此類算法具有較強的適應能力,但需要實時監(jiān)測某些網絡的運行參數,從而增加了算法的復雜度。

        為了更合理地優(yōu)化BE值,本文針對文獻[10]提出的MBS+EWMA算法進行了改進,提出了一種將基于統(tǒng)計學習的BE調整策略與基于網絡性能參數監(jiān)測的BE調整策略相結合的改進算法。

        1 IEEE802.15.4 CSMA/CA

        IEEE802.15.4 CSMA/CA算法需要維護三個變量:退避次數(Number of Backoff,NB)、競爭窗口(Contention Window,CW)和退避指數(Backoff Exponent,BE)。當有多個設備開始向協(xié)調器發(fā)送數據時,執(zhí)行以下步驟:

        1) 協(xié)調器向設備發(fā)送信標幀,設備根據媒體訪問控制(Media Access Control,MAC)層對NB、CW和BE進行初始化,然后MAC子層將在[0,2BE-1 ]范圍內產生一個隨機數定位退避周期邊界。

        2) 退避該隨機數個退避時隙后,要求物理層執(zhí)行空閑信道檢測。

        3) 如果檢測到信道為忙,在保證BE不超過算法設定的最大值基礎上,將BE和NB值增加1。如果NB的值小于或者等于設定的最大退避次數,將重復執(zhí)行步驟1)與步驟2)。如果NB的值大于最大退避次數,數據發(fā)送失敗,并將失敗信息返回給上層,由上層決定是否重新傳輸數據幀。

        4) 如果檢測到信道為空閑時,MAC子層先將CW值減少1然后判斷CW是否為零,如果CW不等于0,算法重新檢測信道;如果CW=0,數據幀將在下一個退避時隙邊界上開始傳輸。

        2 PJNL_EWMA算法設計

        針對IEEE802.15.4CSMA/CA算法下網絡中活躍節(jié)點數多、移動節(jié)點位置與數據傳輸速率不斷變化對網絡性能產生的影響,本文提出網絡負荷概率判斷和指數加權滑動平均(Probability Judgement to Network Load and Exponentially Weighted MovingAverage, PJNL_ EWMA)的退避策略。該算法設計思路如下:

        1) 網絡負荷概率判斷。

        基于對CSMA/CA算法的分析,在每一次數據包發(fā)送后,計算出檢測信道為忙的次數與檢測信道狀態(tài)總次數,將兩者的比值定義為信道競爭程度:

        DCC=Busy_Channel÷CCA_Channel(1)

        其中:Busy_Channel為檢測信道為忙的次數;CCA_Channel為檢測信道狀態(tài)總次數,包括檢測信道忙與檢測信道空閑的次數。在移動節(jié)點傳輸速率、當前活躍節(jié)點數、節(jié)點的移動速率、節(jié)點間傳輸距離等不斷變化的情況下,信道檢測忙的次數是不斷變化的,因而當前信道競爭程度也是變化的。DCC越大,表明信道處于忙的次數相對越多,當前網絡狀況為高負荷的可能性越大;反之,DCC越小,當前網絡狀況為低負荷的可能性越大。仿真表明,95%以上的DCC落在區(qū)間[0,0.8]內。本文引入概率機制來估測當前網絡狀況,此方法思想如下:

        考慮到節(jié)點移動所導致的隨機性,在每次數據包發(fā)送后產生一個[0,0.8]內的隨機數Random_Number,若Random_Number   2) 基于網絡負荷概率判斷的退避策略。

        為獲得更大的退避調整空間,令BE的取值范圍為[1,8]。若節(jié)點有數據要發(fā)送,且所在時隙為競爭階段,則開始改進算法,其中CW與NB根據IEEE802.15.4標準協(xié)議算法進行初始化,BE初始值的取值方法為:

        a)如果上一次數據傳輸成功,當Random_Number   BEi+1=RBEA+(1-R)BEi; R=1-BEi-BEAK(2)

        b)如果上一次數據傳輸失敗,則說明當前BE值過小,在下一次數據傳輸開始將BE值增加為原來的1.5倍。

        3 仿真結果及分析

        為了驗證改進算法的有效性以及能適用于不同的拓撲環(huán)境,本文對比了三種算法:IEEE 802.15.4標準協(xié)議算法(簡稱原始算法)、MBS+EWMA算法[10]與PJNL_EWMA算法。在NS2仿真平臺上,對移動節(jié)點下的星型網絡和點對點(PeertoPeer,P2P)網絡的吞吐量、丟包率和碰撞概率進行了仿真。仿真參數如表1,吞吐量、丟包率和碰撞概率的定義[13-16]如下:

        吞吐量 即在不丟包的情況下單位時間內節(jié)點可以接受到的數據量。本文中的吞吐量為全網絡的平均吞吐量。

        丟包率 是在特定時段內丟失的數據包占傳輸的數據包總量的比例。本文所統(tǒng)計的丟包率為全網絡所有節(jié)點丟包率的平均值。

        碰撞概率 一次發(fā)送任務后的碰撞次數與總的退避次數的比值。

        3.1 移動節(jié)點星型網絡仿真

        本文采用的星型網絡模型為一個矩形區(qū)域,網絡范圍為20m×20m,1個網絡協(xié)調器,13個移動節(jié)點。其中網絡協(xié)調器是靜止不動的,位于網絡模擬區(qū)域的中心,移動節(jié)點的初始位置是隨機地分布在模擬區(qū)域內。在仿真模擬實驗中,節(jié)點任意地選擇一個方向移動,達到模擬區(qū)域邊界后,該節(jié)點重新選取一個方向進行移動。節(jié)點的移動速度(m/min)在[0,3]范圍內隨機選取。本文假設所有移動節(jié)點彼此都在通信范圍內,故而不考慮隱藏終端的問題。所得仿真結果都是取30組實驗數據的平均值。其余網絡仿真參數如表1所示。

        表格(有表名)

        3.2 移動節(jié)點P2P網絡仿真

        該點對點網絡采用14個節(jié)點組成移動場景模型,模型設置同星型網絡拓撲,網絡中所有節(jié)點均為全功能設備,節(jié)點的通信采用直接傳輸的方式。參數設置如表1。

        圖4反映了三種算法的吞吐量隨網絡負荷變化的情況。由于移動P2P網絡中,節(jié)點的隨機移動會導致網絡拓撲和路由較頻繁地變化,此時,固定的信道利用率檢測方法不能很好地適應此類變化,如圖4顯示,隨著網絡負荷的增加,原始算法的吞吐量逐漸低于另外兩種算法。此外,如圖4顯示,PJNL_EWMA算法在吞吐量上獲得較優(yōu)的性能,其原因在于該算法引入了概率機制,可在一定程度上配合移動P2P網絡的變化性。

        4 結語

        針對網絡中移動節(jié)點帶來的不確定性,導致網絡性能的降低,本文提出了一種更為合理的BE值退避策略――PJNL_EWMA,該策略依據概率機制判定當前網絡狀況,采用EWMA方法精確地計算BE值。為了驗證PJNL_EWMA算法的有效性,在不同的網絡拓撲下通過NS2與IEEE802.15標準協(xié)議算法及MBS+EWMA算法進行了分析比較,結果表明:在移動網絡環(huán)境中,當網絡負荷比較高時該方法通過自適應地調整BE值,從而降低丟包率和碰撞概率,同時提高網絡吞吐量。本文只針對無線傳感器網絡MAC層進行了研究,今后的工作需要深入MAC層研究能耗問題以及網絡跨層能量模型與能耗關系。

        參考文獻:

        [1] BURATTI C, MARTALO M, VERDONE R. Sensor networks with IEEE 802.15.4 systems: distributed processing MAC, and connectivity[M]. 北京:科學出版社,2012: 3-23.

        [2] 王殊,閻毓杰,胡富平,等.無線傳感器網絡的理論及應用[M]. 北京:北京航空航天大學出版社,2007.

        [3] ZHANG L. Knowledge graph theory and strudural parsing[M]. Ensched, The Netherlands: Twente University Press, 2002: 23-45.

        [4] 吉誠,徐友云,鄭寶玉.基于IEEE802.15.4退避算法的改進機制[J].信息技術,2008(8): 8-12.

        
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