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一路落花范文1
2、今日今时今刻，汝与谁执子搏弈对座。
3、那年那月那日，你我牵手长廊叹花落。
4、今日今时今刻，汝共谁亭台水榭醉卧。
5、那年那月那日，我曾用一生许诺。
一路落花范文2
【关键词】 移动网络 路由 优化方案
移动Ipv6是当前的研究热点，而移动网络技术更是当中崭新的课题。移动网络不但为内部节点提供了连接，还带来多种效能上的提高，降低了移动设备的复杂性，减少宽带消耗和地址更新延迟。然而，该协议还存在许多问题，其中最突出的就是路由优化问题。移动网络基本协议以牺牲路由为代价，来简化并加速网络的切换过程。会话分组要经过多个的转发，各个之间通过双向隧道进行连接，数据包的封装和解封都会带来巨大的网络延迟。
1 移动网络（NEMO）
1.1 移动网络体系结构
NEMO工作组通过引入一种称为移动路由器（MR）的装置，作为连接网络内外的接口网关，使得网络内部的合法节点都能够获得Internet连接。同时定义了3中MR支持的节点类型：（1）本地固定节点，属于移动网络自身，不具有移动性；（2）本地移动节点，属于移动网络自身，具有移动性，但脱离MR会失去与外部网络的连接；（3）访问移动节点，具有自己的家乡链路和，属于移动IP或移动Ipv6节点。
本文将着重研究访问移动节点在移动网络中的路由优化。
MR充当了移动网络和Internet的网关接口，MR在家乡链路时直接与MR’s HA连接，当MR移动到外地链路后，通过外地FA保持与HA的连接。
1.2 NEMO通信过程
VMN接入到NEMO后通过MR与VMN’s HA保持连接，当NEMO移动到外地链路后MR在外地FA进行注册，并保持与MR’s HA的连接。此时，MR’s HA与FA之间，MR’s HA与VMN’s HA之间都建立了双向隧道。在图1中，通信节点CN向VMN发送数据包，VMN的移动对CN是透明的，数据包的目的地址是VMN的家乡地址，并被VMN’s HA截获，由于VMN’s HA和MR’s HA之间已经建立了双向隧道，该数据包被封装后通过隧道转交给了MR’s HA，同样在MR’s HA于FA之间也建立了双向隧道，MR’s HA在收到数据包后发现目的地址是MR的家乡地址，预示再次封装数据包并通过隧道转发给FA，FA收到数据包后通过MR将数据包最终交给VMN。
2 NEMO自适应路由优化
移动网络通常是随某种交通工具运动的，由于交通工具移动速度较快，则移动网络发生链路切换会较为频繁，NEMO基本协议更加有利于较快的网络切换。同时，像汽车、火车等交通工具也会发生站点停靠，此时一种优化的路由又显得更为重要。本文所提出的路由优化加入了自适应的概念，通过在NEMO协议中加入一个时间门限t，使得移动网络能够根据在某个外地链路的停留时间，决定是否进行路由优化。
2.1 时间门限
切换优化和路由优化是移动网络中的一对矛盾体。从图1可看出移动网络内部的各个节点都是通过MR与外部网络保持连接的，VMN只需要在MR处注册，是否移动对于VMN’s HA和CN都是透明的，所以NEMO基本协议可以进行更快的网络切换。但是，NEMO基本协议没有对路由进行优化，当移动网络长时间停留在某个外地链路时，网络没有得到合理的使用。然而，当移动网络在发生网络切换后立即进行路由优化，如果在此外地链路停留时间很短，那么不断的路由优化和链路切换会消耗大量的带宽和系统资源。
为了解决路由优化和快速切换之间的矛盾，考虑到运动中的移动网络在一个链路中的停留时间较短，可以在VMN上添加一个定时器，设置时间门限t为运动的移动网络穿越各个链路所需时间的最大值。
这样当移动网络在某个链路停留时间超过t，则可以认为该移动网络在此链路中停留，允许进行路由优化。此时，VMN向VMN’s HA发送绑定更新以优化路由。
移动网络在发生切换后要将定时器复位重新计时，这样多个VMN同时发起绑定更新，会造成绑定风暴。为避免这个问题，可以为时间门限设置上下限，让t在Tmin和Tmax之间随机取值。
2.2 路由优化
NEMO基本协议中存在的路由问题，主要是由于会话分组需要通过多个家乡转发，VMN可以通过对其家乡进行绑定更新优化路由。
当VMN的定时器到达时间门限t后，产生触发中断，开始进入路由优化过程。首先由VMN向VMN’s HA发送绑定更新报文BU，VMN’s HA在收到BU后向MR’s HA发送切换初始化消息HI，高速MR’s HA准备释放它们之间的隧道，MR’s HA准备就绪之后就回复一个切换应答消息Hack。
在VMN’s HA完成绑定更新的验证和准备之后，分别向VMN和MR’s HA发送绑定应答消息，以高速可以开始路由优化，随后VMN与其家乡完成了新隧道的建立。当VMN完成切换，通过FNA数据报文通知VMN’s HA已完成了路由优化，请求发送缓存的数据。
2.3 方案分析
（1）用于自适应优化的定时器设置在VMN上，一方面可以增加移动节点的自主性，同时减少MR的负担，而且在VMN上设置定时器用于启动路由优化是切实可行的，并没有对设备的复杂性造成影响。（2）为了进一步优化NEMO协议，考虑到实际的应用以Web服务最为普遍，可以在家乡增加缓存，以加快Web服务请求。并且如何加速路由优化后移动网络的链路切换，提高安全性和接入认证都是进一步需要研究的课题。
3 结语
本文研究了针对移动网络的自适应路由优化方案，通过对该方案的理论分析等说明了解决移动网络中链路切换与路由优化之间的矛盾。
参考文献：
一路落花范文3
说了“总有一天我要找齐不输给这些人的伙伴，找到世界第一的宝藏，我绝对要当上海贼王。”这句话和罗杰一样。
出现在《海贼王》动画版第四集的18分钟左右。
《海贼王》，原名《航海王》，是日本漫画家尾田荣一郎作画的少年漫画作品，在《周刊少年Jump》1997年34号开始连载。改编的电视动画《航海王》于1999年10月20日起在富士电视台首播。
（来源：文章屋网 ）
一路落花范文4
赵纯强，山东济宁人士，道家换宫六爻学术创始人，专业从事易学研究与策划。曾经是一位很普通的打工者，从小痴迷易学和中国传统文化的他在各处打工中也没有忘记对易学如痴如醉的爱好研究。在工作与学易期间，不断游历名山大川，参访世外高人，融会各家之长。从东北的青山黑水到江南的秀丽风光，从海边的奇山峻石到大漠的落日孤烟，他在全国各地工作的经历深刻体会到周易与现代科学技术结合的近乎完美，现代的环境建筑学其实就是古代的风水堪与学。
其间他把大量的精力投入到风水与人事预测的学术研究中，拜访多位易坛权威虚心求教，并在各地工作之余免费为人预测，在大量实践之后终于在2007年完善了道家换宫六爻与道家风水之理论，使之易学水平提升至一个全新的层次，并取得了中国国际易经协会高级风水师的荣誉称号，多次受邀参加全国各类易学大会，给易学界带来真正道家风水预测之理论，使易坛为之一新。
《易经》虽是卜筮之书，却包含了很多对事物本质和发展规律的认知。一个“易”字就能窥见其丰富而深厚的内涵。赵老师说：“周易并不单是一门预测方法，而是指导人生与自然的一门哲学，对人生与自然有着积极的指导作用。”应社会需要，赵老师应邀担任多家公司易学顾问，为多家房地产项目进行风水策划。
在与各地的易学爱好者和一些易坛权威的交流中也深切体会到在学术水平上的差别之大，很多易学大师经历几十年研究有着深厚的易理实战经验，但这些人只服务一些高端人群，而那些街头摆摊的预测者终日为生计奔波，有的只了解皮毛就摆摊卜筮欺骗众人，为易经学术预测文化带来极度恶劣的影响。一些在生活工作中很多处于迷茫之中的人又需要一个正确的指导方向而得不到真正高手的指点，为更广泛的服务大众也为了证明祖国易学的科学性与实践性，赵纯强一直苦于寻求突破地域性的限制。
一路落花范文5
【关键词】网络优化 驱车路测 网络分析
随着移动网络规模的不断扩大，用户数量的不断激增，在网络中出现了越来越多影响通信质量的问题，这些问题通常表现为：语音质差、未接通、掉话、小区间的切换失败等，问题直接造成了网络通信质量下降，影响了客户对运营商的满意度评价。而无线网络优化（wireless network optimization）作为能够实现采集通信数据、发现和分析网络问题、解决网络问题、提高网络服务质量的通信网络技术，从网络投入使用开始就受到了广泛的关注，目前，网络优化技术已经成为了各通信运营商开展通信技术中一项必不可少的工作。
本文探讨通过实地驱车路测进行网络通信数据采集、数据分析从而进行网络优化的方法。即通过路测发现网络通信问题，进而提出整改方案进行整改以使网络的通信性能得到改善。经过实践证实，驱车路测具有主动、快速发现通信问题，网络信息收集较全面，方便研究人员结合外界环境做出优化整改方案等特点。
1 路测完成优化的实施步骤
驱车路测进行网络优化主要包括以下几个方面的工作：前期准备工作，数据采集过程，数据分析过程以及优化整改过程。如果有条件的，可以在网络进行整改后再次进行驱车复测，以验证整改方案的有效性。现对以上几个方面的工作做简单的介绍。
1.1 前期准备工作
前期准备工作包括设备的准备及信息的准备等。具体的，设备的准备包括：测试手机（作为主被叫用）、gps全球定位系统、蓝牙适配器、安装有计算机测试软件（本文采用的是tems软件）的笔记本电脑、外接电源、通信保障测试车一辆。信息的准备包括：现网基站的数据，如基站的经纬度、天线高度、方位角、俯仰角、天线型号、小区lac/ci、bcch/bsic/tch频点和跳频方式等；地图的准备；位置信息的准备以及根据测试要求进行测设路线的设计的准备等。
1.2 数据采集过程
数据采集过程是通过手机的测量报告取得相关信息，然后利用专用的路测软件读取接口开放的测试手机的测量信息加以处理，并将测试设备中的gps的数据融合在一起，从而获得具有特定格式的路测数据。一般来说，测试的内容主要有小区覆盖测试、呼叫通话测试和场强测试。
本文采用爱立信公司开发的tems软件完成数据的采集和分析，该软件可以提供全网覆盖测试、特定小区覆盖测试、小区切换性能测试、频率扫描测试、话音信道测试、日常通话测试等功能。驱车进行数据采集时，测试时设定每次呼叫的时长为180秒，呼叫间隔为20秒，一般车速不应超过40公里/小时，同时记录测量数据。
1.3 数据分析过程
利用路测得到的数据可以利用相关的软件再进行处理，进而得到网络优化所需要的各种图表、数据，利用后台对这些图表和数据进行分析，就可以获得无线网络参数和话音质量的相关信息。这些信息包括：基站是否存在拥塞、干扰、掉话等现象；网络覆盖情况，是否存在盲区；小区切换关系、切换次数、切换电平是否正常；下行链路是否有同频、邻频干扰；是否有阴影效应；扇区是否接错位；天线下倾角、方位角及天线高度是否合理；呼叫接通情况，是否存在呼叫不通及掉话等，找出造成这些问题的原因是数据分析的主要任务，为制定网络优化方案和实施网络优化提供依据。
1.4 优化整改过程
根据分析得到的情况，提出合理的整改意见即可交由通信运营商进行网络整改，
2 路测常见问题的分析与解决
路测过程中常见的问题主要有：主被叫掉话、未接通、语音质差、小区切换问题、覆盖问题等。
掉话率是网络测试中的关键指标，一般来说，掉话的原因可能会有以下几种：（1）无线链路计数器超时引起的掉话；（2）因干扰引起的掉话；（3）基站的硬件故障引起的掉话等。解决掉话问题的主要措施有：调整天线的方位角、添加邻区关系、更改服务小区扰的频点和对基站进行检测等。
网络测试中另一个重要的考核指标是接通率，接通率反映出了网络的可接入性能，这个指标的优劣影响着用户
使用感受。一般来说，未接通常见的原因有：被叫手机位置更新、被叫手机tch拥塞、被叫手机sdcch拥塞、主叫手机tch拥塞、主叫手机sdcch拥塞等。解决拥塞的措施包括增加基站或增大邻区的覆盖范围，对被叫手机位置更新引起的未接通的解决措施包括合理设置lac范围。
在路测中，用户对语音质量的感受可以通过测量得到的rxqual值来反映：rxqual值越低，则表明语音质量越好。在实际网络中，影响rxqual值的因素一般为rxqual或其他网络参数的切换门限值设定不合理。解决的措施包括添加小区间的邻区关系、更改小区间的切换门限使移动台往更好的小区切换。
小区切换问题也是在路测中经常会出现的问题，小区切换问题通常有三种表现形式：（1）切换失败。引起切换失败的原因很多，例如切换时目标小区无线链路恶化、目标小区拥塞或硬件故障、网络侧数据定义错误、目标小区天线参数设置不合理、目标小区时钟问题、无线干扰问题等均可引起切换失败。（2）切换过频。该现象主要发生在无主服务小区的区域中，当两个或两个以上小区的bcch信号电平十分接近，没有强势的主导小区时则可能引起频繁切换。解决频繁切换的主要方法有调整周边基站的天线挂高、俯仰角、方位角，调整周边基站功率，调整小区的切换参数等。（3）切换不合理。不合理切换主要是指测试手机在相邻小区电平比服务小区电平高出许多时，不发生切换；相邻小区电平比服务小区电平低很多是，仍然向邻区切换；地理上相邻的小区没有定义邻区导致跨区切换。导致出现切换不合理的最主要的原因是漏定邻区关系或切换参数设置不合理。解决切换不合理的方法是添加小区之间的邻区关系、增大或降低切换门限。 3 基于路测的网络优化实例
本文实际驱车对南宁市的小区进行了驱车路测，对路测得到的数据进行分析后提出了优化方案并提交给通信运营商进行了整改。以下是对南宁市编号为zr17403的小区进行驱车路测所完成的网络优化案例分析。
实际驱车对编号为zr17403的小区进行驱车路测，所得的测试问题描述如下：车行大学路，由东向西行驶，在科园大道附近，被叫占用zr17403小区通话，信号电平约为-81dbm，话音质量为7等级，检测到有较好的邻区，但因质差无法发起切换，后导致掉话。所得的主被叫信息图分别如图1和2所示，图3给出了初测得到的该小区的mcom数据库。
从主被叫的信息图并结合小区的mcom数据库图，对初测得到的信息进行分析，问题点在服务小区的主瓣方向上，虽然信号电平良好，但主被叫都出现了7等级的质差，其中被叫还出现了7等级的连续质差，进而掉话。被叫占用的tch信道频点为11，c/i值较高，为6.14。可以初步判断此次掉话定是同邻频的干扰所为。对测得的mcom数据库图进一步分析可以发现，该频点与另一小区56082的12频点、小区26352的10频点邻频，检测到小区26352的信号电平在-47dbm左右，强于服务小区约33db，邻频干扰严重。
对小区zr17403的问题点进行分析后，本文提出的解决方案是修改zr17403小区的tch频点，将其值从11调整至16。运营商根据该方案对该小区的网络参数进行修改后，对该小区进行复测，所得到的被叫信息图如图 4所示，从图中可见，初测时在同一路段出现的被叫掉话问题进过优化整改后在复测中没有出现，证实了网络优化方案的有效性。
4 结束语
近年来，随着移动用户数的迅猛增长，用户对网络通信质量的要求越来越高，各移动运营商都大规模地开展了以提高用户感知度为目标的网络优化工作。网络优化工作是为了保证在充分利用现有网络资源的基础上，解决网络存在的局部缺陷，最终达到无线覆盖全面无缝隙、接通率高、通话持续、语音质量清晰，保证网络容量能满足用户高速发展的要求。随着移动通信技术向3g时代全面展开，用户对网络的服务质量提出了更高的要求，运营商之间的竞争也变得更加激烈，网络的发展对路测和网络优化工作提出了新的要求，网络优化技术和服务有着更广泛的发展前景。
参考文献
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作者简介
梁缨（1971-）， 女，广西壮族自治区北流市人。硕士学位。现为广西大学计算机与电子信息学院讲师。研究方向为无线传感器网络、网络优化和网络管理。
陈恒洲（1988-），男，广西壮族自治区来宾市人。学士学位。研究方向为网络优化、网络管理、无线传感器网络。
一路落花范文6
针对无线传感器网络移动路由问题，提出了Q学习和蚁群优化混合的无线传感器网络移动路由算法。该算法综合了Q学习和蚁群优化算法思想，引入了新的路径选择概率模型，并对最优路径进行了有效的维护。仿真实验结果表明：该算法有效地提高移动选路效率，满足不同任务对时延的要求，增强了最优路径的可靠性，进一步降低了网络能耗。
关键词：无线传感器网络；Q学习；蚁群优化；移动；路由算法；路径维护
中图分类号：TP393.02
文献标志码：A
0引言
无线传感器网络（Wireless Sensor Network， WSN）[1]是一种将传感器、无线通信等多种技术交叉融合产生的新型应用网络。能源受限是其显著特征之一[2-4]，因此如何设计有效的路由算法以利于大量数据传输成为其重要的研究内容。
文献[5]在WSN中采用基于移动（Mobile Agent， MA）的计算模型，从而有效克服了客户/服务器数据传输模型中能耗大、时延长、可扩展性差等缺点。而MA在WSN中的迁移路径直接影响了数据的传输效率，蚁群优化（Ant Colony Optimization， ACO）算法[6]在解决旅行商问题[7-8] （Traveling Salesman Problem， TSP） 方面较为有效，而WSN中MA的路由问题可以转化成求解TSP。之前的研究[9-12]已采用蚁群算法或改进蚁群算法来解决MA迁移路径问题，但存在算法运行时间较长、容易过早收敛陷入局部最优解、选路效率低和最优路径中存在失效节点等缺陷，同时节点的对环境的学习能力也较弱。
针对以上问题，本文提出Q学习和蚁群优化混合的无线传感器网络移动路由算法（Mobile Agent Routing Algorithm for WSN based on Q learning hybrid with Ant colony optimization， MARAQA）。把Q学习算法中的Q值作为蚁群优化算法中信息素值，增强了路径中节点的学习能力，提高了MA选路效率，采用路径维护操作，提升了最优路径的可靠性，降低了网络整体能耗。
由于得到的最优路径中还可能存在某些因环境或故障等而失效的节点，这样不仅会导致MA迁移失败，使得到的最优路径无效，而且会使求解操作花费的能量和时间等白白浪费，所以求解最优路径固然重要，但对得到的最优路径的维护也同样不可缺少。
根据定理1，可得路径维护的具体操作步骤如下：
1）当路径上某节点失效后，以失效节点的父节点和子节点为直径做圆；
2）根据父节点和子节点的信息表查找共同的邻居节点，并将该失效节点从父节点和子节点的邻居列表中删除；
3）如果只存在一个邻居节点，并且该节点在此圆内，则将此节点作为替代节点；
4）如果存在多个邻居节点，并且这些节点在此圆内，则根据父节点和子节点的信息表中邻居节点地理位置，计算这些节点到父节点和子节点的距离总和，取距离总和最小的节点作为替代节点。
在路径维护过程中，同时考虑了整个局部维护路径的能耗和维护后的路径的长度，使得到的维护后的路径在能耗和时延上达到局部最优。如图3，为WSN中源节点到目标节点之间最优路径中的某一段，在该路径上节点f因故失效，则以失效节点的父节点a和失效节点的子节点b之间的连线为直径作圆，然后进行路径维护操作。因为c、g、h节点都在圆内，而节点h的不在节点a邻居列表中，故将其排除，比较节点c、g分别到节点a、b的距离和，最后选择路由acb来代替故障路由afb，从而在保留原有路径大部分信息的前提下，快速维护最优路径，减少网络重新寻路的能耗和时延。
从图5可看出：由于ACO算法没有考虑节点的剩余能量，求解的路径运行时间比较长；算法容易过早收敛陷入局部最优解，而不是全局最优解；寻优效率比较低，迁移路径较长，能耗大，节点能耗不均衡等，所以其路径评价函数值最大。文献[11-12]算法考虑了节点自身的剩余能量，在一定程度上增强了算法全局搜索能力，但是没有考虑到节点传输能量消耗主要是与距离的平方或者四次方有关，从而导致路径评价函数较大。MARAQA增强了路径中节点的学习能力，在选路时综合考虑节点距离、剩余能量和节点参照距离因素；又考虑到节点传输能量消耗主要是与距离的平方或者四次方相关，从而使最优路径长度、网络能耗和网络能耗均衡度达到有效的平衡，因而其路径评价函数值最小。
4结语
本文设计了新的MA结构和节点信息表，在MARAQA中将Q学习算法中的Q值作为蚁群优化算法中信息素值，提高了节点对环境的学习能力，增强了MA寻路效率。而在选路中综合考虑了最短距离、节点剩余能量和参照距离等因素，并对最优路径进行了维护。仿真结果表明该算法得到的最优路径是优越和可靠的。
参考文献：
