基于区域时变聚类采样机制的物联网 大数据传输算法

为解决传统物联网大数据传输算法存在的网络链路抖动频繁、传输能力受限以及传输误码率大的不足,提出了一种基于区域时变聚类采样机制的物联网大数据传输算法。首先,根据物联网信号发射中常用的LTE-5G信号特性,采取分信道传输及抽样过滤技术来实现数据传输过程中的正交化,消除节点间因信号频率相似而导致的干涉现象,提高网络数据传输效率;随后,几何聚类机制与能量-阈值映射裁决方法,构建了稳定聚类采样方法,利用功率最佳及能量最佳的方式来实现传输节点的筛选,强化传输链路的稳定性能,降低因链路抖动而导致误码的风险。仿真实验结果表明:与常见的超高斯频率漂移传输提升机制(Transmission Mechanism of Super Gauss Frequency Drift Transmission, SGFD-T机制)及拉普拉斯信道滤波传输机制Laplasse Channel Filtering Transmission Mechanism,LCF-T机制)相比,所提算法具有更大的上传带宽和更低的数据采集错误率与误码率。     

基于超空泡混沌预测机制的移动传感网高速传输算法

为解决当前移动传感网高速传输算法中存在跳板节点性能不强及链路抖动频繁等难题,提出了一种基于超空泡混沌预测机制的移动传感网高速传输算法。首先,针对传感节点处于移动状态时拓扑结构难以稳定的问题,采取三角定位方式,构建了能量-惯性修正方法,以完成拓扑结构预测的精确化,实现了节点高速移动状态下的传输链路稳定,减缓了移动传感网的链路抖动;随后,针对移动传感网拓扑形态中存在的超空泡区域,设计角度映射方法,以改善区域内跳板节点寻址状况,从而稳定超空泡区域内链路建立的准确度,提高数据上传稳定性能。仿真实验表明:与当前移动传感网高速传输中常用的启发式高带宽传输(heuristic high bandwidth transmission algorithm,HHBT)算法及拓扑空洞修正传输(topological cavity modified transmission algorithm,TCMT)算法相比,本文算法具有更高的上传带能力与数据传输质量,以及更低的节点平均能耗小和丢包频率低。     

基于拓扑区域一体化成型映射机制的物联网快速收敛算法

为解决物联网快速收敛算法存在的收敛性能较差、网络稳定时间较短的不足,提出了基于拓扑区域一体化成型映射机制的物联网快速收敛算法。首先,根据物联网节点分布具有的随机分布特性及泊松分布特性,通过聚类方式来构建聚合度-权重值裁决模型,以实现路由的稳定收敛,消除因簇头节点失效而导致的区域上传缓慢的现象;随后,采用退避机制来提升簇头节点的传输性能,有效降低因能量受限而导致的网络传输缓慢的现象,优化路由收敛性能,降低因路由抖动而导致的网络瘫痪概率。仿真实验结果表明:与常见的时间度一体化物联网收敛算法(Convergence Algorithm for Time-Integrated Internet of Things,TI-IOT算法)、路由集中度快速收敛算法(A Fast Convergence Algorithm for Routing Concentration Degree,RCD算法)相比,所提算法具有更高的网络稳定工作时间及较快的收敛速度,以及更小的路由冗余度。     

物联网专用频点自组网驱动路由协议算法分析

为了解决物联网专用频点自组网网络节点能量消耗容易失衡,当节点数增加时易产生链路故障的问题,设计一种改进物联网专用频点自组网驱动路由协议算法.以感知现场、汇聚节点和Internet为主要结构,构建物联网专用频点自组网网络模型.模型采用多媒体印刷读物(multimedia print reader,MPR)集合综合选取节点机制,以网络节点总能量消耗以及能量代价为基础,通过节点优化目标函数,确保自组网能量消耗处于均衡状态.通过网络路由协议改进算法,采用最小覆盖集实现物联网专用频点自组网链路故障的修复.结果表明,改进后的算法对路由链路信息转发具有良好的吞吐性能,可以提高网络数据传输性和连通性,并可增加节点生存时间,最终提升数据包到达率和数据控制量.     

基于能量阈值自感分区机制的无线传感网簇路由算法

针对当前部署无线传感网中存在的成簇机制僵化、簇头节点难以进行周期性选举且存在簇区域结构难以动态更新的难题,提出了基于能量阈值自感分区机制的无线传感网簇路由算法.首先在初始化的过程中依据能量阈值进行动态初步的节点分割,形成初步的簇头-簇成员的区域结构;然后按照节点归一化能量剩余水平决定在更新周期内是否进行簇头节点的更换,从而实现了簇头节点按能量最优原则的动态周期性的更换;最后通过簇头节点与簇间汇聚节点形成的传输链路实现信息的协同传输及簇间交汇,有效改善了网络数据的传输质量.仿真实验表明:与RMCRW算法、CMEDD算法等相比较,本文提出的新无线传感网簇路由算法能够有效提高无线传感网的生存周期,减少网络控制开销,改善传感数据的传输质量.     

基于时空二向度定型机制的静态网络检测算法研究

为了解决当前静态网络检测机制中存在链路抖动检出频率低,数据传输性能不高,且难以实现信道噪声擦除的不足,提出了一种基于时空二向度定型机制的静态网络检测算法。首先,综合考虑静态网络接收信号强度(Received Signal Strength Indication,RSSI)、链路质量指针(Link Quality Indicator,LQI)、信噪比(SIGNAL-NOISE RATIO,SNR)的特点,并结合静态网络节点的拓扑特性,通过移序方法,构建了基于频率漂移包络擦除方案的超参数捕捉方法,有效降低信道噪声对网络抖动性能的影响;随后,考虑到当前静态网络节点的数据流量分布不均匀的特性,基于链路相干协方差的方法,实现链路抖动二向度的误差消除,显著提升了网络抗噪性能,强化了数据传输过程中的误差控制。仿真实验表明,与高斯白噪声信道包络检测机制(Envelope Monitoring Mechanism in GaussWhiteNoiseChannel,E2W-GWNC机制)、拉普拉斯信源联合抖动检测机制(LaplasseSourceJointJitter Detection Mechanism,LS-2JD机制)相比,所提算法具有更高的网络数据传输能力,且有更好的链路抖动问题检出效果。     

D2D辅助NB-IoT系统的传输设备数优化算法

针对窄带物联网(narrowband internet of things,NB-IoT)中,处于蜂窝边缘覆盖薄弱区域的用户设备(user e-quipment,UE)到基站的直接链路质量可能并不满足数据传输的服务质量(quality of service,QoS)要求,提出一种设备到设备(device-to-device,D2D)通信辅助NB-IoT UE数据上传的方案.该方案采用D2D通信作为NB-IoT系统的路由扩展.当候选中继UEs工作在D2D通信模式以节省能量时,边缘UEs根据它们的中继时间表选择一组D2D中继设备,用于上行链路数据的传输.此外,对于NB-IoT系统传输设备数不足的问题,进一步提出基于动态规划的优化算法,实现了最佳的单位能量提供的传输设备数(transmission device number provides by unit energy,NUE).仿真结果表明,与直接传输、单中继和多中继等其他算法相比,所提的maxNUE算法在不同的UE/中继发射功率和中继占空比下均获得了最大的NUE.     

基于超极特征匹配机制的人工网络安全流量 过滤算法研究

为解决当前物联网部署过程中存在的流量过滤效率低、传输受限等难题,提出了一种基于超极特征匹配机制的人工网络安全流量过滤算法。首先,基于能量最优原则,并针对sink节点与准分区节点之间的应答响应关系,构建一种网络初始化方案,使用分组问答-响应方式建立节点拓扑初始化关系并进行能量排序,实现网络快速建立及拓扑收敛。随后,综合考虑能量冗余、距离等超级特征并进行区域匹配,通过设计更新周期方法实现对区域节点稳态化控制,稳定区域传输质量,提高算法在超宽带传输条件下的适应能力。最后,采取扫描方式进行分区节点二次筛选,选取转发代价最小的分区节点进行组网,降低分区节点因能量受限而出现瘫痪的概率,进一步稳定算法对流量的过滤及传输质量。仿真实验表明:与当前常用的超宽带一体化传输过滤稳定算法(Ultra Wideband Integrated Transmission Filter Stabilization Algorithms,UWITFS算法)及分区流量综合过滤算法(Partition Flow Comprehensive Filtering Algorithms,PFCF算法)相比,所提算法具有流量过滤强度高、超宽带传输能力强的特性,实际部署价值较高。     

卫星网络中基于蚁群优化的概率路由算法

为了提高空间信息传输的有效性和可靠性,针对传统蚁群优化(ant colony optimization,ACO)容易造成最优路径负载过重而发生拥塞的问题,提出了一种基于蚁群优化的概率路由算法(ant colony optimization based proba-bilistic routing algorithm,ACO-PRA).根据卫星网络拓扑动态周期时变的固有特点,将拓扑周期均匀分为若干个时间片,形成基于不同时间片的卫星网络拓扑连通图;根据网络拓扑连通图,将星间链路带宽和链路容量引入到目标函数中,建立时延最小的优化模型;根据蚁群算法的节点概率函数选择下一跳节点,进而找到一条能同时满足时延带宽和链路容量要求的最佳信号传输路径.仿真结果表明,提出的基于蚁群优化的概率路由算法不仅能够降低平均端到端时延和丢包率,而且能够有效地提高网络吞吐量、平衡网络负载.     

能量有效的无线传感器网络数据收集协议

针对无线传感器网络(wireless sensor networks,WSNs)中数据收集易丢失的特点,提出了一种能量有效的数据收集协议?该协议引入链路质量门限来构造骨干投递网,提高链路可靠性?在构造算法中分配的核结点和非核节点分别采用2种不同的时隙调度表来进行数据传输,该调度算法让暂时不参与数据传输的节点进入睡眠模式,降低节点能量消耗?协议采用管道投递(pipeline delivery)模式进行数据传输,避免传输过程中的互干扰?TOSSIM实验仿真表明,与CTP(collection tree protocol)协议相比,该协议在不计算睡眠调度算法获得的能量增益情况下,仍获得较好的传输开销和更高的能量利用率,减小了网络整体能耗?     

基于随机博弈机制的物联网安全收敛算法研究

为解决当前物联网安全收敛算法存在的节点覆盖区域冲突,读写性能不强,难以解决信号干涉等不足,本文提出了基于随机博弈机制的物联网安全收敛算法。首先,采取信号正交调节方式,确定信道发射过程中最佳信噪比性能,且通过随机博弈方式进一步调节节点覆盖半径,降低因节点间频率干涉而导致的覆盖区域冲突及读写性能不强等问题,改善了节点间因工作频段相似而导致频率干涉问题;随后,考虑到单纯通过调节节点覆盖半径方式存在的精确化程度不够的问题,采取调整节点发射过程中时间戳读写的措施,构建时间戳读写规避机制,通过调整物联网节点进行信道发射过程中的时间窗口,实现对发射信号的精确传送,进一步降低了信号干涉发射的概率。仿真实验表明:与当前广泛部署的节点能量感知退避算法(Node Energy Aware Backoff Algorithm,NEAB机制),时间窗口感知调整算法(Time Window Aware Adjustment Algorithm,TW2A机制)相比,本文收敛算法具有更小的网络完全收敛时间与节点读写时间,以及更少的单节点最大收敛次数,具有很强的实际部署价值。     

基于信道冲击成型自适应机制的 WSN大数据采集算法

为解决无线传感网采集算法普遍存在的节点故障率高、链路抖动严重及抗噪性能较低等不足,提出了一种基于信道冲击成型自适应机制的无线传感网大数据采集算法。首先,根据无线传感网节点信号具有的分区及偏移特性设计了信道冲击成型方法,并基于编码率-信噪比-信号发射强度增益等参量构建能量密度与信道衰落匹配过滤方式,提高信号发射过程中能量密度;随后,通过传输信号与信道噪声具有的正交特性建立自适应抽样机制,根据垂直信号与噪声信号互相干涉中产生的正交效应进行匹配滤波,并针对节点采取了载波过滤的方式进行遍历过滤,降低了网络信号拥塞现象的发生。仿真实验表明:与当前常见的拉普拉斯抗噪传输算法(Laplasse Anti-Noise Transmission Algorithm,ANT-L机制)以及傅氏信号解析抗噪传输算法(Fourier Noise Analysis Algorithm for Noise Immunity,NI-FNA机制)相比,本文算法具有更高的数据吞吐性能,有效地降低了网络链路抖动现象,取得更低的传输误码率。     

Trust attestation mechanism for the sensing layer nodes of Internet of Things

The main function of Internet of Things is to collect and transmit data. At present, the data transmission in Internet of Things lacks effective trust attestation mechanism and trust traceability mechanism of data source. To solve the above problems, a trust attestation mechanism for sensing layer nodes is presented. First a trusted group is established, and the node which is going to join the group needs to attest its identity and key attributes to the higher level node. Then the dynamic trust measurement value of the node can be obtained by measuring the node data transmission behavior. Finally the node encapsulates the key attributes and trust measurement value to use short message group signature to attest its trust to the challenger. This mechanism can measure the data sending and receiving behaviors of sensing nodes and track the data source, and it does not expose the privacy information of nodes and the sensing nodes can be traced effectively. The trust measurement for sensing nodes and verification is applicable to Internet of Things and the simulation experiment shows the trust attestation mechanism is flexible, practical and efficient. Besides, it can accurately and quickly identify the malicious nodes at the same time. The impact on the system performance is negligible.     

一种物联网群体访问路由算法

针对物联网群体访问互联网过于频繁,使得路由节点状态信息不断变化,不能在路由节点精确状态信息下选择路径,从而造成在非精确状态信息下选择无效QoS路由,本文提出了一种物联网群体访问路由算法(IOT_GR),该算法从基于群体智能的启发式算法角度解决问题,并对所涉及的协同代理进行描述,同时给出其相应的算法描述.实验表明,通过群体智能启发式算法可以有效减少不精确状态信息对QoS路由所造成的影响,使得QoS服务成功率较高.