参与式感知系统中基于压缩感知的数据采集算法

基于压缩感知理论提出了一种在参与式感知系统中进行数据采集的算法.该算法通过对节点社会关系的分析,估计得出部分未被传输的节点感知数据,在此基础上对观测矩阵进行更新,使压缩感知算法可以利用已传输的数据和估计得出的数据进行重构.该算法能显著减少参与式感知系统中传输的数据量,同时能够保证较好的数据重构精度.采用随机漫步移动模型进行了仿真实验,验证了算法的可行性.实验表明,与传统的压缩感知算法相比,上述算法在重构成功率相同的情况下,可以显著减少网络传输的数据量,从而降低网络消耗.     

无线电环境地图的冗余感知数据删除技术研究

移动群智感知(mobile crowd sensing,MCS)技术在无线电环境地图(radio environment map,REM)的数据收集系统中优势明显,具有良好的应用前景.但由于移动群智感知的时空相关性特点,感知数据中存在大量的冗余,造成了数据存储效率低与传输带宽消耗大的问题.针对此问题,提出一种基于感知数据综合差异度的无线电环境地图冗余数据删除技术.该技术通过计算感知数据之间的综合差异度,实现对无线电环境地图系统中感知数据的冗余检测与删除.为了验证所提技术的有效性,通过实验将该技术与传统的重复数据删除技术进行比较.实验结果表明,与传统的重复数据删除技术相比,所提出的技术在保证数据完整性的前提下,极大地提高了系统的存储效率,降低了数据传输过程中网络带宽的消耗.     

面向物联网移动感知的服务节点发现算法

针对物联网移动感知场景中节点移动性、随机性在时间和空间两方面给数据感知、数据传递造成的问题,提出一种基于节点社会关系认知的目标区域感知服务节点发现算法.引入交互因子和距离因子对节点社会关系进行量化,构建节点移动概率表和凝聚子群,通过信任传递与社会关系最优路径树的计算,确定目标区域感知服务节点集.仿真实验表明,该算法缩短...     

测量数据的曲线曲面拟合算法

移动最小二乘法由于其良好的逼近性能而广泛用于曲线曲面拟合,但处理含有粗大误差的数据时,拟合结果极不稳定.为了减少粗大误差对拟合精度的影响,本文提出一种移动最小截平方法,该方法在支持域内引入最小截平方法代替最小二乘法,在所有节点当中选出剔除异常值的最优节点组合,确定局部拟合系数.该方法不需要人为地分配权重或设定阈值,可避免主观操作带来的影响.数值模拟和实验数据处理表明,移动最小截平方法能有效地处理测量数据中的粗大误差,拟合结果明显优于移动最小二乘法,具有良好的拟合精度和鲁棒性.     

基于Android移动设备传感器的体感应用

普适计算下的情景感知已被广泛应用.为了利用Android移动设备成熟的传感器技术来实现体感操作,文中基于Android移动设备设计了新颖的体感应用系统.该系统利用中间件技术实现了Android移动设备与服务器之间的通信,包括有效识别数据的传输、用户操作的模式识别和动作数据的量化;同时,系统通过传感器获取模拟数据并转换为相应的数字执行命令,从而实现Android手机传感器的开发.实验结果表明,该应用系统具有控制精准、能耗较低、能应用于不同场景等特点.     

基于感知源信任评价的物联网数据可靠保障模型

为了解决物联网大数据源头的可靠问题,给出一种基于感知源信任评价的物联网数据可靠保障的模型.模型首先构建感知层评测单元,每个评测单元均包括工作节点、伴生节点和判决节点三种类别.感知同种指标的工作节点之间可互相作为对方信任值计算的依据;伴生节点和判决节点均用于对工作节点的状态进行监测,伴生节点用于对工作节点的数据进行定期的验证,从而确定工作节点的状态;判决节点则是当工作节点出现疑似异常,无法最终确定时,被动启用以作为最终的判断结果.通过以上三种节点的数据收集和验证给出了一种用于节点可靠度计算、调整的方法,以此获得每个工作节点的信任值.然后在给定阈值的情况下,构建信任列表,剔除不可信的感知节点,只传输和处理可信节点所感知的数据.同时为了保证感知节点的初始可靠,引入接入认证机制.从理论分析和仿真的结果看,该模型具有节点感知数据可靠、灵活可扩展等特点,能够有效提高物联网大数据源头的可靠性.     

一类非线性系统的鲁棒自适应控制

针对一类不确定的非线性系统,提出了一种鲁棒自适应控制设计,该方法能保证闭环系统所有信号全局一致有界,并且使所研究的非线性系统的范围扩大,仿真结果表明了该控制方案的有效性.     

基于OSGi和RESTful技术的移动校园数据中间件的设计

在分析数字化校园应用的基础上,提出了基于OSGi和RESTful Web Services构建移动数字化校园数据中间件系统来获取现有的校园系统信息的方法,阐述了数据中间件的构架和设计.该系统采用Equinox服务框架和RESTful技术,智能采集校园系统信息并优化,同时考虑了后期的数据分析及应用扩展的问题.试验结果证明该数据中间件能很好地向移动应用提供数据支持,并且具有很好的用户体验感.     

协作上下文感知下无线传屏数据不一致性消除

为了提高无线传屏的链路稳定性和数据传输可靠性,增强无线传屏的视觉效果,研究建立了一种感知环境下多媒体数据共享的节点协作感知模式,确定了基于协作上下文感知的无线传屏模型及其工作方法,并针对传屏中出现的数据不一致性问题,提出了一种面向突发错误的数据不一致性消除算法.该算法通过反馈和加窗处理,提升了算法的抗突发错误能力,并提高了无线传屏中传屏数据不一致性消除的正确率,使无线传屏数据可以在复杂环境下获得可靠的传输.仿真结果表明,在数据包含突发错误时该算法的正确率优于其他同类算法.     

基于核空间优化支持向量机的合作频谱感知算法

在认知无线电网络中,由于噪声不确定性引起的聚类重叠,导致能量检测的性能明显降低.针对噪声 不确定对频谱感知的影响,提出了一种基于核空间优化支持向量机的合作频谱感知算法.该算法融合了支持向 量机和核空间优化相关理论,将感知用户收集的数据统计量组合成向量,使用Fisher准则对该向量集进行相关运 算,得出使各类数据在高维空间中分离度最高的核函数参数.之后使用支持向量机算法对训练向量进行训练,得 到最优的频谱感知分类器.仿真结果表明,基于核空间优化支持向量机的合作频谱感知算法在噪声不确定情况 下优于传统的合作频谱感知算法.     

基于物联网的智能家居系统网络层设计

目的提出一种智能网关与服务器协调合作的网络层解决方案,解决基于物联网的智能家居系统中各类感知设备、控制器与远程移动终端在网络层的互联互通问题.方法通过对系统网络层功能需求的分析,设计基于u C/OS-II操作系统的多任务并发网关,并结合Linux操作系统下的多进程技术与IO复用技术,开发网络层服务器,自主设计多层兼容可变长数据帧通信协议以保证系统各层次间数据交互的准确性与稳定性.结果系统网络层能够实现与感知层实时的数据交互,解决了多移动终端并发请求、网络层IO阻塞、数据交互时序混乱的问题.结论系统网络层具备高度的并发与实时性,可实现感知层中各类测控数据至应用层移动终端设备的双向数据交互,具有一定的工程应用价值.     

利用智能手机感知的移动医疗检测研究综述

综述利用智能手机感知的移动医疗检测的发展现状、关键技术和应用前景,分析目前移动医疗检测相关的智能手机内置芯片的原理、功能和应用,总结该领域近几年典型的应用系统;研究了利用智能手机感知的移动医疗检测系统的技术架构,即数据采集、数据汇聚和数据处理等技术,其关键技术包括大数据、传感网、模式识别和人工智能等;指出利用智能手机感知的移动医疗检测系统的不足和面临的挑战,包括医疗大数据的采集精度不高、传输效率低和数据处理能力差等;提出未来的研究方向,如医疗大数据处理以及利用智能手机检测心理健康等。     

移动智能体网络的优化功率控制及同步

从网络拓扑结构连通性与网络整体同步行为的内在关联出发,提出一种移动智能体网络的功率控制策略.首先确定满足网络拓扑结构连通的最小感知半径;其次以提高整个移动智能体网络的拓扑结构抗毁性为优化目标提出一种代价函数,在最大功率限制下的最大感知半径及保证连通的最小感知半径的范围内采用粒子群优化算法(PSO)予以优化,寻求同时满足网络连通性与抗毁性需求的个体感知半径;随后基于该控制策略,以个体感知邻域内运动方向偏差最大的2个邻居个体运动方向的中值作为个体下一时刻的运动方向,研究了移动智能体网络的快速同步问题.仿真结果表明:通过调节个体感知半径,移动智能体网络的功率控制和抗毁性能得到了提高.     

双选择性衰落信道下的频谱感知

为提高双选择性衰落信道环境下频谱感知性能,提出了一种基于改进的复指数基扩展模型进行信道建模的频谱检测方法.该方法是在一般的复指数基扩展模型的基础上,采用一种能自适应移动速度的基函数,在恒虚警概率条件下,利用接收信号的循环特征,对授权用户的频谱进行感知.实验结果表明,在低信噪比和认知用户移动速度不断变化的环境下该方法有较好的检测性能.     

基于上下文感知的智能停车场系统的研究

上下文感知是在移动计算环境中实现人机自然交互的关键.车辆停放乱和车辆失窃是停车场的重点问题.针对该问题,提出了一种基于ZigBee和上下文感知的智能停车场管理系统,给出了智能停车管理系统的总体架构.该系统使用RFID对车和车主进行跟踪,并根据所感知信息进行上下文推理决策判断合法性,从而有效实现对停车场的智能化管理.     

一种基于不确定数据的频繁模式分布式挖掘算法研究

大多数真实世界的数据都是局部收集,分区组织的,因此真实数据一般具有分布式特性.通过挖掘这些数据将提供决策者辅助决策信息.提出了一种基于不确定数据的频繁模式分布式挖掘算法,该算法在构建不确定数据生成交易决策树的基础上,提出了在分布式环境下,顺序执行和并行执行分别处理决策树的方法和技巧.实验结果表明,该算法可节省大量的处理时间,提供可靠的辅助决策信息.     

面向交通感知数据处理业务的虚拟机调度系统

海量、实时、持续、多样的交通感知数据对承栽其处理业务的IT设施提出了更高的要求,但现有云基础设施服务中采用的虚拟机调度方案在承栽交通感知数据多处理业务时,会出现负栽倾斜、负栽不均及资源利用率不高的问题。为此,提出一种对交通感知数据处理业务敏感的虚拟机调度策略并设计了相应的调度算法,给出了系统的设计与实现,该系统可以适应计算密集和数据密集不同特征交通处理业务的承栽,同时能够实现能耗约束下的负栽平衡调度。通过基于实际交通应用场景的实验表明,该系统可在保障所承栽业务的前提下实现虚拟机的负栽均衡和优化节能。     

Femtocell系统中的频谱感知技术研究

Femtocell是为了适应3G发展而推出的超小型移动基站系统,通过认知无线电频谱感知技术与运营商的其它基站共享频谱资源。然而,由于3G系统采用了功率控制技术,使得传统的能量检测频谱感知性能受到影响。针对以上问题,根据Femtocell系统的特点,提出应用能量检测频谱感知和时间提前量检测频谱感知相融合的协作频谱感知方法,将能量检测感知和时间提前量检测感知的结果"相与",以确定系统最终的频谱感知结果。分析和仿真结果表明,在相同的频谱感知精度条件下,该方法能缩小Femtocell系统的虚警范围,从而提高频谱资源的利用效率。     

P2P环境下面向不确定数据的kNN查询方法

由于仪器的不精确和网络延时等原因,在传感器网络和P2P系统中数据都存在不确定性.为解决此问题,基于现有的集中式的不确定数据的kNN查询方法,提出了一种在P2P环境中对不确定数据的kNN查询方法.该方法在super-peer的网络拓扑结构的基础上,以一种扩展的R树(P2PR-tree)作为此查询算法的空间索引结构,解决P2P环境中对多维数据的索引.并且结合两种剪枝策略减小了候选集的范围和减少了查询在P2P网络中的网络代价.实验结果表明,该方法在减少网络代价方面具有较高的性能.     

面向ERP协同办公的移动中间件技术应用研究

针对移动ERP应用中存在的异构问题,设计了一种面向ERP协同办公的移动中间件模型.介绍了组成结构和核心模块的设计思路,支持上下文感知,以元数据驱动形式管理企业已有ERP子系统的服务,调用服务处理移动ERP应用请求,将响应结果转换为JSON格式返回移动终端.结合实际移动ERP项目验证了可行性,为实现ERP协同办公数据和信息的有效共享提供了一种行之有效的途径,在一定程度上完善了移动ERP的体系结构.