基于协作频谱感知和干扰约束的认知异构网络

针对异构无线网络的空闲信道检测准确率及网络吞吐量的优化问题,提出一种基于协作频谱感知和干扰约束的认知异构网络.首先,所提出的认知异构网络系统模型采用多个中心次用户(Center Secondary Users,CSU)节点协助其他节点进行频谱感知,并引入了能量检测阈值,在提高空闲信道检测准确率的同时节省检测能耗.接着,采用最大化数据速率的联合优化方程,在干扰功率的限制约束下为节点分配最佳的发射功率,降低干扰程度并优化网络吞吐量.实验仿真结果表明,相比较基于集群的协作频谱感知分配策略算法和基于QoS约束的能量感知竞争功率分配算法,该算法的网络吞吐量分别提升了3.4%和1.5%,平均频谱利用率分别提高了9.3%和7.4%.     

Josang 信任模型的物联网感知层安全数据融合方法

物联网感知层通常涉及大量传感器节点的运用,具有节点资源有限、分布广泛、无人值守、数据冗余、攻击容易等特点,实施安全数据融合是其必然选择。为了保障物联网感知层数据融合结果的真实性与可靠性,建立了一种结合数据预处理与节点信誉度评价的安全数据融合模型,利用粗大误差理论将明显偏离正常数据（或真值）的异常数据予以识别和剔除,基于概率统计理论计算和更新节点信誉度,只允许来源于高信誉度的节点数据参与数据融合,以Josang信任模型形成对数据融合结果的评价。仿真实验结果表明,该模型不仅有助于确保物联网感知层数据融合结果真实性与可靠性,而且基于粗大误差的数据预处理方法可减少数据融合的计算量,降低对传感器节点资源的需求。     

无线传感网络可信信息覆盖泰森多边形区域划分算法研究

针对无线传感网络区域划分问题,基于可信信息覆盖模型,设计了一种新的面向可信信息覆盖的泰森多边形区域划分算法。首先,该算法利用节点间的协作感知,通过节点聚类形成节点协作感知盘;然后基于可信信息覆盖模型计算各重建点的权值;最后利用权重泰森多边形图理论设计基于该模型的泰森多边形区域划分算法。仿真实验结果表明,该算法与传统圆盘模型下的泰森多边形法相比较,在相同数量节点下划分的泰森多边形区域数量更少,并且有着更高的覆盖率。     

混合服务策略轮询特性下物联网传感节点设计①

为了提高物联网传感器的节能效果和连通性,需要进行节点的优化部署设计,提出基于混合服务策略轮询特性分析的物联网传感节点设计方法。首先分析物联网传感节点的分布式组网结构,由此构建失效代价模型,在模型中采集传感器网络的混合汇聚节点数据,并进行多元信息融合,为最优节能约束下物联网传感节点能量开销的计算提供数据基础,完成物联网传感节点的优化分簇和部署设计,最终实现混合服务策略轮询特性下物联网传感节点设计。仿真结果表明,采用该方法进行物联网传感节点设计的均衡性较好,节点的能耗开销较小,具有很好的物联网部署能力。     

一种面向物联网动态感知图像的量子遗传传输新方法

由于物联网动态感知图像传输的移动性、分布式控制等特点,本文在对现有量子遗传算法(Quantum Genetic Algorithm)的基础上对其进行改进,并结合最优链路状态路由中多点中继技术的特点,提出了一种面向物联网动态感知图像的传输新方法.该方法的创新之处在于利用量子基因位对物联网动态感知图像传输中的图像节点进行编码处理,基于启发式规则以及适应度规则选取中继节点路由,通过量子交叉对节点中的基因链进行交叉操作,以到达收敛和全局最优的目的.仿真和应用实验都表明提出的新方法是切实可行的.该方法在物联网动态感知图像的相关应用中有较好的网络传输效果.     

基于智能优化算法的物联网异构数据融合方法

针对当前物联网数据融合方法速度慢、 融合精度低等问题, 以改善物联网异构数据融合效果为目标, 提出一种基于智能优化算法的物联网异构数据融合方法. 首先采用多个节点采集监测对象状态数据, 并对每个节点采集的数据噪声进行过滤, 初步减少数据规模, 提高物联网异构数据质量； 然后引入聚类分析算法处理簇首数据, 消除簇内数据间的冗余； 最后在汇聚节点采用智能优化算法对簇首数据进行加权融合, 并在相同环境下与其他融合方法进行对比实验. 实验结果表明, 该方法能对物联网异构数据进行有效融合, 获得了较高精度的物联网异构数据融合结果, 物联网异构数据融合错误少、 速度快, 提高了物联网数据融合的效率.     

物联网中重复博弈论入侵检测模型

由于物联网通信节点自身的缺陷,导致现有的安全方法难于应用到物联网中。针对这一情况,提出基于重复博弈论的入侵检测模型。建立一种用于检测恶意通信节点的重复博弈模型算法,使模型应用更符合实际情况,结合随机最优反应均衡算法优化模型使结果能更适应实际网络并且能趋于纳什均衡,并引入一种通用惩罚策略,刺激通信节点之间采取合作策略,提高模型发包成功率。通过对模型算法进行实验仿真,表明该模型能够有效地遏制恶意节点的攻击,提高网络效率。     

基于海计算的智慧教室智能节点设计与实现

针对智慧教室整体系统能耗大,节点采集信息传送效率低的问题,提出了基于海计算的智慧教室架构模型,完成了智能节点的设计与实现.通过将物联网的海计算模式融入智慧教室中,并对物联网技术三层模型进行分析与改进,提出了两层结构的智慧教室架构模型;设计了加入MCU的智能节点,并组建了具有自主处理能力的智能节点网络.实验表明,基于海计算模式下的智慧教室可在传感器端实现对教室环境信息的采集、判断和控制;在采集数据准确率相对稳定的情况下,海计算模式下的智慧教室大幅降低了能耗以及信息传送丢包率,具有更好的适用性.     

基于离散时空网络的多自动引导车路径规划问题

针对多AGV（automatic guided vehicle）在仓储物流搬运系统中的巷道拥堵问题,提出一种规避拥堵的系统优化策略,将产生的AGV拣货路径作为约束生成后续AGV运行轨迹。对仓库相邻节点赋予时间链接,构建时空网络地图,在此环境建立基于离散时空网络的考虑拥堵的路径优化模型,并设计了时空网络与SA(simulated annealing)相结合的全局优化算法ST-SA(space time simulated annealing) 以求解该模型,通过仿真实验对模型及算法的有效性进行验证。实验结果表明：系统优化策略可以对AGV路径规划过程进行控制与优化,ST-SA能够很快搜索到合理、高效的AGV拣货路径方案,缩短AGV在巷道的作业时间,避免了多AGV在智能仓储系统中的碰撞及拥堵。     

基于活动理论的协同感知通用模型

针对当前协同感知模型考虑的感知机制存在的局限性难以适应感知信息多样化和感知结构动态变化等问题,提出一种基于活动理论的协同感知模型(ATCAM).首先重点阐述ATCAM模型的形式化定义,利用活动目标的静态性以层次性方式分解目标任务结构树,刻画协同活动的感知机制;在此基础上,综合考虑活动之间的时间依赖约束、资源依赖约束以及活动操作对象语义关系等三大约束因素,实现活动之间感知强度的计算优化;通过活动的核心要素对象-时间-用户组成的三维画像空间刻画群组成员的活动轨迹,提出表达协同感知空间的精准计算方法.设计协同设计实验对模型的正确性进行验证.实验结果表明,群组成员在协同工作过程中可以获得100%的协同感知效果.     

优化生存时间的传感器网络地理机会路由

为延长无线传感器网络的生存时间,提出一种优化网络生存时间的无线传感器网络地理信息机会路由协议GOROL,并根据该协议特征建立了节点剩余能量与转发能效模型.基于此模型,提出了一种自适应转发集优化算法,该机制兼顾了节点剩余能量与转发能效,能优化传输效率并最大化网络生命周期.仿真实验表明,相比能量感知机会路由CORP和GOR,GOROL具有更长的网络生存时间.     

基于遗传算法的参与式感知激励机制的优化

以最大化有效参与者数量和最大化感知区域覆盖率为优化目标,以服务提供者的有限预算为约束,建立参与式感知激励机制多目标优化模型,运用遗传算法对模型求最优解。同经典激励机制优化方法 RADP-VPC-RC和GIA在相同参数条件下的仿真结果进行对比,证实了遗传算法优化模型的有效性和优越性。     

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.     

三相生物流化床味精废水处理的优化控制研究

针对三相生物流化床味精废水处理过程的闭环控制进行研究,在考虑其大滞后性、复杂非线性等特点的基础上,提出一种基于人工神经网络的非线性模型预测控制方法以实现处理过程的闭环优化控制.该方法首先建立味精废水处理工艺模型,采用非线性模型预测控制方法对模型进行校正,并利用序列二次规划法解决其约束非线性规划问题,最终实现味精废水处理的闭环优化控制.仿真和实验结果表明该方法有效,可实现闭环实时控制,具有广阔的应用前景.     

基于菌群优化算法优化生产车间传感网能耗

为了降低制造车间传感网能耗,采用基于菌群优化的径向基函数神经网络算法对传感网数据进行融合,去除冗余感知数据并降低数据维度;首先分析传感网节点的分簇及数据传输方式,然后建立基于径向基函数神经网络的生产车间传感网数据融合模型,引入菌群算法,利用菌群算法的趋化、复制和迁徙操作对神经网络的权重进行优化,获得稳定的径向基函数神经...     

基于遗传算法的物联网视频多跳中继无线通信路由技术改进

本文提出了适用于物联网视频多跳中继无线通信的实现能量预估的网络层叠协同路由交互寻访技术。该技术的前提是采用遗传算法设计轮询步进优化估值模型,依据估值模型计算节点感知距离和节点能量,结合无线大容量信号编码解调码过程建立层叠协同交互寻访体系,优化簇内、簇头节点的传输效能,实现用户层、网络通信层和感知层层叠路由的交互协同。经软件仿真和数学矩阵对比,该技术可较好地满足物联网视频等大容量感知数据的传输与处理,而且可以充分利用物联网层叠资源特别是感知层与链路层受限的运算、存储和能量等资源。     

基于改进PSO算法的含分布式电源的配电网优化

为了对含分布式电源的配电网进行规划,提出了考虑配网实际运行约束下以配电网网络损耗、电压偏移及DG投资运行成本为目标函数的多目标优化模型.采用基于Levy Flights的粒子群优化算法对所构造模型进行优化,并对33节点配网系统进行仿真.结果表明所建模型是合理的,改进的PSO算法对求解含DG的配电网多目标优化问题是有效可行的.     

一种随机-无标度混合的P2P蠕虫传播模型

针对现有模型中只用节点度来构建蠕虫网络的不足,文中结合无标度网络性质和实际P2P网络通信的特点,引入一个表示新节点连接概率的调节参数,在此基础上以随机选择与优先依附混合的方式建立蠕虫传播模型,并利用平均场理论和Matlab仿真对模型的演化机理进行研究.理论分析与仿真实验表明:选择蠕虫网络中合适的节点和新感染蠕虫主机建立的连接与连接概率、节点吸引力等因素有着紧密的联系;所建立的蠕虫网络具有无标度网络的性质.     

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...     

基于贝叶斯与因果岭回归的物联网流量预测模型

针对物联网流量预测困难的问题,提出了一种基于贝叶斯与因果岭回归的物联网流量预测模型.该模型首先根据物联网流量传输波动影响链路变化等因果关系,深入刻画物联网流量局部特征,并利用薛定谔方程优化识别模型,同时结合贝叶斯拟合因果关系联合岭回归方法建立预测模型.最后,通过仿真实验研究了该模型与其他方法之间的性能状况,结果表明该模型在平均队列、阻塞率和延迟率等方面具有较大优势.