一种对等网络层次比率优化模型

层次比率是影响层次P2P系统查找性能的主要因素,利用节点能力的差异性,建立了基于DHT的两层P2P网络结构的查询时延模型和节点负荷模型,并根据模型求出最优层次比率.仿真结果证明了提出的求解方案能有效地提高两层P2P网络的查找性能,使系统具有更好的可扩展性,有利于P2P网络应用,尤其是基于P2P的VoIP应用的大规模部署.     

基于分层结构的P2P-SIP网络的研究

现有P2P-SIP架构提高了SIP网络的可靠性和可扩展性,但是要付出增加呼叫建立时延的代价.P2P-SIP系统对时延是敏感的,为了减少定位用户的平均响应时间,提出了一种基于超级节点的分层P2P-SIP网络架构.该系统根据节点和参考点之间的延迟对节点进行分组,将P2P-SIP网络划分为多个低层子网,各子网的超级节点再构成高层主干网.仿真结果表明该系统有效地降低了呼叫建立的平均时间.     

P2P流媒体服务中的索引技术研究

本文对现有P2P流媒体资源定位方法进行分析比较。在此基础上,综合了结构化网络和非结构化网络的优点,引入分组混合拓扑索引技术,在组间进行泛洪搜索,组内采用DHT的结构化搜索方式,有效提高P2P流媒体资源定位的效率,组内备份超节点增强了系统的鲁棒性。     

Kademlia协议的分析与研究

讨论了一种新颖的基于异或运算的对等网络模型Kademlia.该模型采用异或运算,简化了节点路由及定位算法,提高了节点间连接的可靠性,以及系统的查询速度.     

基于DHT的P2P网络资源定位模型研究

目的分析和讨论目前流行的P2P网络模型,探讨基于DHT(Distributed Hash Table)的资源定位方法,提出一种改进的kademlia模型。方法将虚拟节点引入结构化P2P系统,对P2P网络节点进行筛选以提高网络运行效率,使之能自适应地进行网络规模调整,在拓扑形成时充分利用网络访问的区域性和物理网络中节点的邻近特性降低访问延迟和路由长度。结果模拟测试表明模型在路由选择和访问延迟方面的表现均优于原Kademlia算法。结论改进后的模型继承了DHT和Kademlia的优点,有助于改善P2P网络的可扩展性和可管理性,优化路由,减少网络开销,从而提高网络资源的利用率,适合面向Internet规模的文件共享、协同工作等P2P应用。     

一种基于超级节点的Chord区域搜索算法

 Chord协议是使用分布式散列表(DHT)技术最简单的环状拓扑结构的p2p模型,但是目前对Chord协议的改进,存在着增大路由表和节点状态信息维护开销过大的问题.提出了一种折衷的改进算法,将Chord环分成区域,每个区域选取一个超级节点.通过区域超级节点层次化定位方法,在不增大路由表和节点状态信息维护的情况下,提高了系统的定位效率.实验模拟结果表明节点路由表只需维护O(logk)其它节点信息(k为区域数量),就可大大降低平均查询路径长度.     

基于会话异构的结构化对等网络拓扑模型

针对分布式哈希表(DHT)拓扑模型在动态网络中性能下降的问题,提出了一种改善的会话异构拓扑(SHT)模型.SHT模型利用了对等网络节点存在的会话异构性,将动态节点聚簇在稳定节点,从而降低了网络动态节点对于DHT拓扑的强干扰性.仿真实验显示,SHT模型能有效减少对等网络系统的拓扑维护开销,提高系统稳定性和数据可用性.     

嵌套式Chord路由系统研究

在P2P网络中,DHT(Distribute Hash Table,即分布式哈希表)在应用层上把所有的节点组织成一个结构化的重叠网络,文件索引分布其中,查询报文将通过这个重叠网络路由.DHT在节点失效、遭受攻击和突发性高负载面前都能表现出很好的健壮性;但是目前DHT还面临许多问题,其中之一就是DHT在初始设计时忽略了参与节点在物理网络上的邻近性,导致重叠网络和物理网络脱节,即DHT未能充分利用底层物理网络的拓扑信息,从而造成实际的寻路效率低下.因为路由算法是DHT的核心,所以提高DHT寻路效率是当前基于DHT的P2P研究的重点,具有很重要的意义.国际上几个研究小组独立地提出了Chord、CAN、Pastry和Tapestry等基于DHT的结构化P2P系统.本文提出了一种构造嵌套式Chord的方案,既改进了寻路效率又保持了原有DHT系统的负载平衡性质.该方案具有完全分布式的特点.利用这种思想对Chord进行了改进,构造了嵌套式Chord.仿真的结果证明了该方案的有效性.     

移动P2P环境下考虑物理位置的分层Chord算法

在移动P2P环境下,把基站作为物理位置的界标点加入到基于DHT原理的Chord环中,同时引入超级节点概念,提出基于物理位置的分层Chord算法,该算法提高了资源查询效率,解决了节点之间物理位置和逻辑位置不相符的问题.仿真实验表明:节点资源平均查找延迟时间降低明显,平均查找路由次数减少1～2次.     

Kalman滤波在WSN定位评估中的应用

针对无线传感器网络实际应用中定位信号的不稳定性,单纯从定位算法角度改进已很难使定位精度有一个新的突破.为此在节点测距过程中提出了改进的自适应对数正态阴影模型;在坐标评估过程中采用了Kalman滤波方法,并利用马尔可夫过程建立移动节点的状态方程,结合未知节点状态数据的测量值估计出坐标位置的最优值.最后将上述两个过程的改进引入到现有的三角形定位算法中,进行引入前后性能对比.实验结果证明,改进的自适应对数阴影模型提高了测距模型的自适应性及测距精度,Kalman滤波和马尔可夫过程的引入减小了移动节点的定位误差.     

无线移动Ad Hoc网络的一种节点定位模型

给出了无线移动AdHoc网络的一个节点定位概率模型,证明了当平面网络中的已知节点达到一定的数量要求时,通过模型算法可以充分准确地确定未知节点的位置.通过仿真分析,说明该模型在实际中是可行的、有效的;并且分析了节点移动性对未知节点定位的影响,得出未知节点的定位是随着其移动速度的增大而变得愈加困难,而随着其与已知节点的通信距离的增大而变得愈加容易的结论.     

一种分布式无锚点定位算法的优化与实现

符合分布式和无锚点特点的定位算法一直是传感器网络节点定位技术的一个重要发展方向。通过对大量无锚点定位算法的分析,提出了一种符合分布式特点且定位精度较高的无锚点定位算法。为进一步提高该算法的节点定位精度,建立了该算法的误差模型,通过对其分析,提出了减少目标节点定位误差的方法。为衡量节点估计位置的准确程度,首先提出了2个指标——定位等级与可信度;然后以原算法为基础,利用提出的指标,按照误差分析得出的结论,设计了一种从目标节点邻居表中筛选出高精度邻居节点的优化机制,从而提高了目标节点的定位精度。计算机仿真分析表明,优化后的算法计算节点估计位置的有效性和可靠性均高于原算法,进而证明了这种优化设计的可行性。     

动态结构化P2P网络的负载均衡方案

DHT结构化P2P网络中,节点上存放对象个数的差异性、节点处理能力的异构性以及P2P网络的动态性,使P2P网络出现负载不均衡问题.为此,文中在超立方DHT覆盖网络上构建了基于二叉树的层次化负载均衡模型,用于收集节点的负载和容量信息、生成负载均衡策略和执行负载转移操作.通过应用均衡域的操作模式,P2P网络的负载均衡任务可...     

基于RSSI的WSN节点室内定位分析

基于实验的基础,对基于接收信号强度（received signal strength indication,RSSI）的无线传感器网络（wireless sensor network,WSN）节点室内定位的几种不同情况进行分析.根据室内无线传播模型和实际测量数据得到RSSI室内传播模型;比较在不同位置的未知节点定位精度的不同;针对三点定位结果不理想的问题,采用粒子群优化（particle swarm optimization,PSO）算法对定位结果进行优化;比较不同数量的源节点对于节点定位精度的影响.当信标节点数量比较多时,通过筛选一些可靠的信标节点来提高定位精度.     

人工蜂群算法优化支持向量机的传感器节点定位

为了提高传感器节点的定位效果,针对支持向量机参数优化问题,设计一种人工蜂群算法优化支持向量机的传感器节点定位模型.首先采集传感器节点的相关数据,提取有效参数;然后采用支持向量机建立传感器节点定位模型,并采用人工蜂群算法解决支持向量机的参数选择问题;最后在MTALAB2014平台进行传感器节点定位实验.实验结果表明,该模型可以反映当前传感器节点的位置,获得较精准的传感器节点定位结果.     

基于移动锚节点的粒子群优化定位算法

在无线传感器网络的一些应用环境中,无线信道损耗模型参数未知,无法直接基于RSSI测距定位。本文针对这类应用环境,研究并提出基于移动锚节点的粒子群优化定位算法,利用移动锚节点代替传统典型算法中的静态锚节点,并将节点定位问题抽象为非线性约束优化问题,利用粒子群优化技术求解定位。仿真、分析结果证明,该算法定位精度较高,对环境噪声变化具有较强的适应能力。     

改进型无线传感器网络的质心定位方法

针对传统质心定位算法定位精度受锚节点密度影响大,但锚节点成本高而不能大量使用的问题,采用移动锚节点,引入高斯马尔科夫移动模型对锚节点移动路线进行规划,使锚节点在待测区域内随机移动形成更多的虚拟锚节点,代替传统定位算法中的锚节点,提高了质心定位算法中对未知节点的覆盖率与定位精度.仿真结果表明,该方法有效且能应用于大型无线传感器网络定位.     

一种基于凸优化的WSN障碍环境下定位算法

针对传统DV hop算法定位精度较低及定位环境中物体阻碍信息传播导致节点定位失效的问题, 提出一种适用于障碍环境下的高精度定位改进算法. 首先引入一个考虑定位节点的最小跳数误差修正值, 通过该值筛选参与定位的锚节点, 进而优化锚节点的平均跳距; 然后利用三角函数结合两锚节点间的准确距离共同计算未知节点到锚节点的距离; 最后通过对未知节点的位置进行凸优化计算, 使得节点间的数据传播具有最优路径, 优化定位过程, 提高定位精度. 仿真实验结果表明, 改进算法不仅解决了在无线传感器网络障碍环境下难定位的问题, 还可有效提高未知节点的定位精度.     

基于ZigBee网络的室内定位系统的设计与实现

针对当前室内定位系统成本高、精度低、可靠性差的缺点,设计出了一种基于ZigBee无线传感网络的无线室内定位系统.系统硬件以德州仪器公司CC2530片上系统为核心,软件基于德州仪器公司Z-Stack协议栈将测距标定与完整定位流程结合起来,通过测量接收信号强度计算待定位节点到参考节点的距离,然后利用三角形质心算法进行定位,确定待定位节点坐标.实际测试表明:该室内定位系统操作简单,可靠性高,定位精度达到95 cm以内,定位误差期望为9.76 cm.     

基于粒子群优化算法的井下目标定位方法

针对矿井结构复杂,井下未知节点定位存在信标节点布置冗余、定位精度低等问题,提出了一种基于粒子群优化算法的井下目标定位方法。根据矿井环境特点区块化布置信标节点,通过引入线性递减权重的粒子群算法对未知节点与信标节点的测量距离和估计距离的误差进行优化,降低定位误差。与四边测量法、加权最小二乘法和RSSI加权质心算法进行Matlab仿真对比实验。仿真结果显示:信标节点为5个,节点总数为15时,平均定位误差为0.877 m。高斯白噪声标准差取值范围从5递增到20,平均定位误差由1.21 m增长到4.65 m,增长幅度最小,抗噪性最好。信标节点密度由10%增加到40%,平均定位误差从2.82 m下降到0.76 m,定位精度明显好于其他三种算法,稳定性好于RSSI加权质心算法。定位精度更高,抗噪性更好,可靠稳定,在井下巷道环境中适应性更强。