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ieee中文論文格式

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  ieee促進(jìn)從計算機工程、生物醫(yī)學(xué)、通信到電力、航天、用戶電子學(xué)等技術(shù)領(lǐng)域的科技和信息交流,下面是由學(xué)習(xí)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(nèi)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(nèi)容字體:小四號宋體。

  3、字?jǐn)?shù):300字左右。

  4、行距:20磅

  5、關(guān)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(nèi)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(nèi)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(biāo)題序號字體格式

  章:標(biāo)題 小二號黑體,加粗,居中。

  節(jié):標(biāo)題 小三號黑體,加粗,居中。

  一級標(biāo)題序號 如:一、二、三、 標(biāo)題四號黑體,加粗,頂格。

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

  三級標(biāo)題序號 如:1.2.3. 標(biāo)題小四號宋體,不加粗,縮進(jìn)二個字。

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

  五級標(biāo)題序號 如:①②③ 標(biāo)題小四號宋體,不加粗,縮進(jìn)二個字。

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

  (三)表格

  每個表格應(yīng)有自己的表序和表題,表序和表題應(yīng)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(yīng)重復(fù)寫,并在右上方寫“續(xù)表××”。

  (四)插圖

  每幅圖應(yīng)有圖序和圖題,圖序和圖題應(yīng)放在圖位下方居中處。圖應(yīng)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?dāng)?shù)字分別依序連編編排序號。序號分章依序編碼,其標(biāo)注形式應(yīng)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?dāng)?shù)字一律用半角標(biāo)示。

  八、結(jié)束語 小二號黑體加粗居中。內(nèi)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(nèi)容小四號宋體,行距:20磅

  十、參考文獻(xiàn)

  (一)小二號黑體加粗居中。內(nèi)容8—10篇, 五號宋體, 行距:20磅。參考文獻(xiàn)以文獻(xiàn)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(xiàn)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(shù)). 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

  關(guān)于ieee的論文范文

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

  摘 要:考慮節(jié)點移動且數(shù)據(jù)傳輸率不斷變化對網(wǎng)絡(luò)性能的影響,針對IEEE802.15.4提出了一種網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷概率判斷和指數(shù)加權(quán)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(wǎng)絡(luò)負(fù)荷概率判斷思想判定當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀況,然后通過指數(shù)加權(quán)滑動平均方法動態(tài)地調(diào)整退避指數(shù)。通過NS2的仿真結(jié)果表明:與IEEE802.15.4標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議算法及MBS+EWMA算法相比,PJNL_EWMA算法不僅提高了網(wǎng)絡(luò)吞吐量,同時還減小了數(shù)據(jù)包的丟包率和碰撞概率,提高了網(wǎng)絡(luò)性能。

  關(guān)鍵詞:IEEE802.15.4; 載波監(jiān)聽多路訪問/沖突避免;指數(shù)加權(quán)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(shù)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(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Network,WSN)受到學(xué)術(shù)界的廣泛重視[1-2]。由于無線傳感器網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)生命周期成為傳感器網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的首要目標(biāo)。能量損耗的一個主要來源是MAC層碰撞[4]。IEEE802.15.4標(biāo)準(zhǔn)[5]采用二進(jìn)制退避指數(shù)(Binary Exponent Backoff,BEB)算法解決碰撞沖突問題。研究表明BEB算法在網(wǎng)絡(luò)活躍節(jié)點數(shù)較多和數(shù)據(jù)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(jù)網(wǎng)絡(luò)的實際環(huán)境與要求提出新的改進(jìn)算法,主要分為以下兩類[8]:

  1)基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的BE調(diào)整策略:通過改進(jìn)退避指數(shù)(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(wǎng)絡(luò)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(shù)據(jù)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(wǎng)絡(luò)性能,但是不能很好地適應(yīng)數(shù)據(jù)傳輸率不斷變化的動態(tài)網(wǎng)絡(luò)。

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

  為了更合理地優(yōu)化BE值,本文針對文獻(xiàn)[10]提出的MBS+EWMA算法進(jìn)行了改進(jìn),提出了一種將基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)的BE調(diào)整策略與基于網(wǎng)絡(luò)性能參數(shù)監(jiān)測的BE調(diào)整策略相結(jié)合的改進(jìn)算法。

  1 IEEE802.15.4 CSMA/CA

  IEEE802.15.4 CSMA/CA算法需要維護(hù)三個變量:退避次數(shù)(Number of Backoff,NB)、競爭窗口(Contention Window,CW)和退避指數(shù)(Backoff Exponent,BE)。當(dāng)有多個設(shè)備開始向協(xié)調(diào)器發(fā)送數(shù)據(jù)時,執(zhí)行以下步驟:

  1) 協(xié)調(diào)器向設(shè)備發(fā)送信標(biāo)幀,設(shè)備根據(jù)媒體訪問控制(Media Access Control,MAC)層對NB、CW和BE進(jìn)行初始化,然后MAC子層將在[0,2BE-1 ]范圍內(nèi)產(chǎn)生一個隨機數(shù)定位退避周期邊界。

  2) 退避該隨機數(shù)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(shè)定的最大值基礎(chǔ)上,將BE和NB值增加1。如果NB的值小于或者等于設(shè)定的最大退避次數(shù),將重復(fù)執(zhí)行步驟1)與步驟2)。如果NB的值大于最大退避次數(shù),數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)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(shù)據(jù)幀將在下一個退避時隙邊界上開始傳輸。

  2 PJNL_EWMA算法設(shè)計

  針對IEEE802.15.4CSMA/CA算法下網(wǎng)絡(luò)中活躍節(jié)點數(shù)多、移動節(jié)點位置與數(shù)據(jù)傳輸速率不斷變化對網(wǎng)絡(luò)性能產(chǎn)生的影響,本文提出網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷概率判斷和指數(shù)加權(quán)滑動平均(Probability Judgement to Network Load and Exponentially Weighted MovingAverage, PJNL_ EWMA)的退避策略。該算法設(shè)計思路如下:

  1) 網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷概率判斷。

  基于對CSMA/CA算法的分析,在每一次數(shù)據(jù)包發(fā)送后,計算出檢測信道為忙的次數(shù)與檢測信道狀態(tài)總次數(shù),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(shù);CCA_Channel為檢測信道狀態(tài)總次數(shù),包括檢測信道忙與檢測信道空閑的次數(shù)。在移動節(jié)點傳輸速率、當(dāng)前活躍節(jié)點數(shù)、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(shù)是不斷變化的,因而當(dāng)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(shù)相對越多,當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀況為高負(fù)荷的可能性越大;反之,DCC越小,當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀況為低負(fù)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(nèi)。本文引入概率機制來估測當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀況,此方法思想如下:

  考慮到節(jié)點移動所導(dǎo)致的隨機性,在每次數(shù)據(jù)包發(fā)送后產(chǎn)生一個[0,0.8]內(nèi)的隨機數(shù)Random_Number,若Random_Number   2) 基于網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷概率判斷的退避策略。

  為獲得更大的退避調(diào)整空間,令BE的取值范圍為[1,8]。若節(jié)點有數(shù)據(jù)要發(fā)送,且所在時隙為競爭階段,則開始改進(jìn)算法,其中CW與NB根據(jù)IEEE802.15.4標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議算法進(jìn)行初始化,BE初始值的取值方法為:

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

  b)如果上一次數(shù)據(jù)傳輸失敗,則說明當(dāng)前BE值過小,在下一次數(shù)據(jù)傳輸開始將BE值增加為原來的1.5倍。

  3 仿真結(jié)果及分析

  為了驗證改進(jìn)算法的有效性以及能適用于不同的拓?fù)洵h(huán)境,本文對比了三種算法:IEEE 802.15.4標(biāo)準(zhǔn)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(wǎng)絡(luò)和點對點(PeertoPeer,P2P)網(wǎng)絡(luò)的吞吐量、丟包率和碰撞概率進(jìn)行了仿真。仿真參數(shù)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(nèi)節(jié)點可以接受到的數(shù)據(jù)量。本文中的吞吐量為全網(wǎng)絡(luò)的平均吞吐量。

  丟包率 是在特定時段內(nèi)丟失的數(shù)據(jù)包占傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包總量的比例。本文所統(tǒng)計的丟包率為全網(wǎng)絡(luò)所有節(jié)點丟包率的平均值。

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

  3.1 移動節(jié)點星型網(wǎng)絡(luò)仿真

  本文采用的星型網(wǎng)絡(luò)模型為一個矩形區(qū)域,網(wǎng)絡(luò)范圍為20m×20m,1個網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)器,13個移動節(jié)點。其中網(wǎng)絡(luò)協(xié)調(diào)器是靜止不動的,位于網(wǎng)絡(luò)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(nèi)。在仿真模擬實驗中,節(jié)點任意地選擇一個方向移動,達(dá)到模擬區(qū)域邊界后,該節(jié)點重新選取一個方向進(jìn)行移動。節(jié)點的移動速度(m/min)在[0,3]范圍內(nèi)隨機選取。本文假設(shè)所有移動節(jié)點彼此都在通信范圍內(nèi),故而不考慮隱藏終端的問題。所得仿真結(jié)果都是取30組實驗數(shù)據(jù)的平均值。其余網(wǎng)絡(luò)仿真參數(shù)如表1所示。

  表格(有表名)

  3.2 移動節(jié)點P2P網(wǎng)絡(luò)仿真

  該點對點網(wǎng)絡(luò)采用14個節(jié)點組成移動場景模型,模型設(shè)置同星型網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?,網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點均為全功能設(shè)備,節(jié)點的通信采用直接傳輸?shù)姆绞?。參?shù)設(shè)置如表1。

  圖4反映了三種算法的吞吐量隨網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷變化的情況。由于移動P2P網(wǎng)絡(luò)中,節(jié)點的隨機移動會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浜吐酚奢^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(yīng)此類變化,如圖4顯示,隨著網(wǎng)絡(luò)負(fù)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(wǎng)絡(luò)的變化性。

  4 結(jié)語

  針對網(wǎng)絡(luò)中移動節(jié)點帶來的不確定性,導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)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(jù)概率機制判定當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)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(wǎng)絡(luò)拓?fù)湎峦ㄟ^NS2與IEEE802.15標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議算法及MBS+EWMA算法進(jìn)行了分析比較,結(jié)果表明:在移動網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中,當(dāng)網(wǎng)絡(luò)負(fù)荷比較高時該方法通過自適應(yīng)地調(diào)整BE值,從而降低丟包率和碰撞概率,同時提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量。本文只針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)MAC層進(jìn)行了研究,今后的工作需要深入MAC層研究能耗問題以及網(wǎng)絡(luò)跨層能量模型與能耗關(guān)系。

  參考文獻(xiàn):

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  [2] 王殊,閻毓杰,胡富平,等.無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的理論及應(yīng)用[M]. 北京:北京航空航天大學(xué)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(jìn)機制[J].信息技術(shù),2008(8): 8-12.

  
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