RKP based secure tracking in wireless sensor networks

To enhancing the wireless sensor network＇s security in target tracking and locating application, this article proposes a tracking cluster based mobile cluster distributed group rekeying protocol （MCDGR）. Based on the given sensitivity, sensors can locate the moving object in the monitored area and form a tracking cluster around it. This tracking cluster can follow the target logically, process data on the target and report to the sink node, and thus achieve the tracking function. We introduce a multi-path reinforcement scheme, q-composition scheme and one-way cryptographic hash function based random key predistribution algorithm （RKP）, which can guarantee a high accuracy and security and a low energy consumption on the same time in large-scale sensor networks.     

一种节能的无线传感网异构配置模型

依据对实际传感信息分布与无线传感网络工程需求的分析,提出一种新的无线传感网异构配置模型(WSNHEDPM).对传感节点中的传感模块按需要进行组合,使其与感知物理特征量空间分布特征相适应,以减少信息冗余,降低无线传感节点的能量负担.对两种配置方法进行了配置成本、能量消耗与生存周期方面的理论和实验分析比较.理论和仿真实验表明,该模型使无线传感网在面向实际普通应用环境时更为能量有效和合理.     

一种改进的混沌掩盖通信方法

提出了一种适合较大功率信息信号的混沌掩盖通信方法。在该方法中,注入到发射系统的信号是信息信号与一个自适应控制器的误差。同时,将信息信号直接叠加在发射的混沌信号中驱动接收系统。在接收端,另一个自适应控制器维持收发系统的混沌同步并恢复出信息信号。由于同步误差与信息信号无关,从而在增大信息信号功率的同时允许其频率与混沌信号的频率相当。理论分析和数值模拟的结果表明,该方法不但增强了低维混沌系统的通信保密性,而且极大地改进了接收端的信噪比。     

基于软件通信体系结构的无线通信系统研究

采用软件无线电技术和模块化设计思路,构造新式无线通信系统是无线通信发展的趋势。介绍了软件通信体系结构(softwarecommunicationarchitecture,SCA)的设计理念。对硬件体系结构、软件体系结构和安全体系结构进行了讨论。建立了基于SCA的无线通信系统模型,分析了采用面向对象设计的硬件模块属性。描述了用于实现通信功能的资源,并对应用程序接口提出了要求。     

基于蓝牙的无线传感器网络

提出了一种基于蓝牙技术的无线传感器网络,它采用基于信息触发的星型网络拓扑和节能工作模式,使得一个蓝牙主结点可以控制从结点的个数远大于7个,有效降低了每个传感器结点的功耗,加强了传感器结点的安全管理。     

基于传感器网络的标量量化器的设计

针对分布式编码在无线传感器网络研究中的重要性,着重研究了分布式编码中标量量化器的设计,分析设计最优标量量化器所存在的问题,提出了一种线性组合失真和速率的率失真数学模型。在此模型上,采用了一种改进的Lloyds迭代算法。通过仿真证明,此算法比传统的算法更能保证标量量化器的最优性或局部最优性。     

基于免疫系统的无线传感器网络性能优化

根据免疫系统B细胞和T细胞模型,建立人工免疫系统与无线传感器网络间的相似关系,提出一种邻域节点选择算法,以判断传感器节点是否被激活。由于事件信息传递到汇聚节点会产生偏差,利用时空相关理论和自适应最小均方误差滤波算法,建立偏差与激活节点数目及偏差与节点通信频率之间的关系,确定传递事件信息所需最少激活节点数和最佳通信频率。不同条件下仿真结果表明,这种无线传感器网络优化策略能起到减少节点数目、降低通信频率及节约能耗的效果。     

无线自组织通信中基于前导符号的定时同步

传统的基于自相关的和基于互相关的定时同步算法具有相关峰的旁瓣较宽或对载波频率偏移(carrier frequency offset, CFO)敏感的问题,均无法满足无线自组织通信系统对快速准确的定时同步的需求。针对这一问题,提出了一种新的基于改进互相关的定时同步算法,通过将一个长的相关器拆分为两个较短子相关器的乘积,使度量函数的主峰更加尖锐、次峰更低,理论分析了算法的抗频偏性和计算复杂度。对所提算法和传统互相关算法的蒙特卡罗仿真结果表明,在复杂度相当的前提下,所提算法在检测准确率上具有1.1 dB的性能增益,且对频偏的鲁棒性较好。     

基于遗传算法的无线传感器网络覆盖控制优化策略

针对节点高密度部署的无线传感器网络中优化工作节点集的选取问题,提出了一种基于遗传算法的覆盖控制优化策略：设计了密度检测机制优化初始种群,保证种群质量;采用精英操作,提高优化速度;引入禁忌思想,设计了两种禁忌操作,实现局部有效搜索,优化全局搜索。仿真实验及分析表明,该策略快速有效地实现了工作节点数目少、节点集覆盖率高的工作节点集的优化选取,在获得较高覆盖质量的条件下休眠了更多的冗余节点,可有效地降低能耗,延长网络生存时间。     

基于时钟同步的混合型安全组播密钥管理

为保护组播通信的机密性,安全组播使用不为组外成员所知的密钥来加密数据,并随组成员关系的变化而动态更新。提出一种将平坦型和分层型密钥管理相结合的、基于IGMPv3的混合型方案,它将群组划分为多个独立的小区,有效地解决了与安全组播相关的扩展性和可靠性问题。提出了一种新的基于时钟同步的密钥管理算法,各小区代理不进行信息交换而只通过定时来执行批次密钥更新,从而有效地降低了系统的通信开销。     

New mixed broadcast scheduling approach using neural networks and graph coloring in wireless sensor network

Due to the mutual interference and sharing of wireless links in TDMA wireless sensor networks, conflicts will occur when data messages are transmitting between nodes. The broadcast scheduling problem (BSP) is aimed to schedule each node in different slot of fixed length frame at least once, and the objective of BSP is to seek for the optimal feasible solution, which has the shortest length of frame slots, as well as the maximum node transmission. A two-stage mixed algorithm based on a fuzzy Hopfield neural network is proposed to solve this BSP in wireless sensor network. In the first stage, a modified sequential vertex coloring algorithm is adopted to obtain a minimal TDMA frame length. In the second stage, the fuzzy Hopfield network is utilized to maximize the channel utilization ratio. Experimental results, obtained from the running on three benchmark graphs, show that the algorithm can achieve better performance with shorter frame length and higher channel utilizing ratio than other exiting BSP solutions.     

Distributed event region fault-tolerance based on weighted distance for wireless sensor networks

Event region detection is the important application for wireless sensor networks (WSNs), where the existing faulty sensors would lead to drastic deterioration of network quality of service. Considering single-moment nodes fault-tolerance, a novel distributed fault-tolerant detection algorithm named distributed fault-tolerance based on weighted distance (DFWD) is proposed, which exploits the spatial correlation among sensor nodes and their redundant information. In sensor networks, neighborhood sensor nodes will be endowed with different relative weights respectively according to the distances between them and the central node. Having syncretized the weighted information of dual-neighborhood nodes appropriately, it is reasonable to decide the ultimate status of the central sensor node. Simultaneously, readings of faulty sensors would be corrected during this process. Simulation results demonstrate that the DFWD has a higher fault detection accuracy compared with other algorithms, and when the sensor fault probability is 10%, the DFWD can still correct more than 91% faulty sensor nodes, which significantly improves the performance of the whole sensor network.     

基于混沌同步的保密通信

针对网络数据传输的安全问题,提出了一种基于混沌同步的保密通信方法。通过设计非线性状态观测器,构造了两个混沌系统并使其保持同步,从而实现加密信号的完全再现。同时分析了同步系统的稳定性,给出了设计非线性状态观测器的方法。应用熟知的Rossler混沌系统构建保密通信系统,并进行分析和仿真。仿真结果表明,该方法具有设计简单、同步速度快、保密程度高等特点。     

基于复杂网络视角的航空通信网络鲁棒性分析

针对军事航空通信网络会遭敌攻击的实际情况,引入了一种不完全信息条件下的复杂网络攻击模型,分析了该模型在航空通信网络上的级联失效原理,并给出了航空通信网络的鲁棒性度量方法。最后,通过设置不同的不完全信息攻击模型参数和级联失效参数,对航空通信网络鲁棒性进行了仿真分析,验证了所提方法的可行性和有效性。     

无线传感器网络中基于粒子群优化的目标识别方法

针对无线传感器网络在地面目标声振信号识别方面的应用需求,在分析现有算法缺点的基础上,提出了基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)方法的目标识别算法。利用粒子群算法优化基于模糊逻辑规则的分类器(fuzzy logic rule based classifier, FLRBC),分析了算法中各个参数的设置对算法性能的影响。基于实地采集到的信号的仿真实验表明,该方法在一定程度上提高了目标识别的正确率和稳定性,平衡了分类性能,改善了收敛性质。     

基于IEEE 802.11a标准的LDPC编码的OFDM无线通信系统

基于IEEE802 11a无线局域网标准,深入研究了LDPC码编码的OFDM无线通信系统。针对此系统,提出了简化的LDPC码编码调制译码初始化算法。该算法不需信道噪声功率,根据星座图上符号间的距离计算接收符号的后验概率,然后得到译码所需要的初始对数似然比消息。仿真结果表明,在多信道下系统上有较好的性能,初始化算法是有效的。     

Prediction-based protocol for mobile target tracking in wireless sensor networks

Remote tracking for mobile targets is one of the most important applications in wireless sensor networks (WSNs). A target tracking protoco–exponential distributed predictive tracking (EDPT) is proposed. To reduce energy waste and response time, an improved predictive algorithm–exponential smoothing predictive algorithm (ESPA) is presented. With the aid of an additive proportion and differential (PD) controller, ESPA decreases the system predictive delay effectively. As a recovery mechanism, an optimal searching radius (OSR) algorithm is applied to calculate the optimal radius of the recovery zone. The simulation results validate that the proposed EDPT protocol performes better in terms of track failed ratio, energy waste ratio and enlarged sensing nodes ratio, respectively.     

多跳筛选无线传感器网络决策融合

为了在保证传感器工作效果的同时控制系统能耗,在资源受限的无线传感器网络决策融合系统中同时引入传感器信息的多跳传输方式和筛选传输策略。在瑞利分布信道模型下,推导出该系统的最优融合规则。但该规则需要信道的实时状态信息,实用性差。为此提出基于信道统计分布信息的次优似然比融合规则,并给出了小信道信噪比情况下的简化形式。理论分析和仿真表明,次优规则性能损失较小,运算量更低,信息需要更少,符合资源受限系统的要求;同时使用筛选策略,降低了系统的传输能耗。     

基于订阅分解的无线传感器网络中间件

通过分析无线传感器网络的特性及其并发应用的特点,提出了一种新型消息中间件EventX,以便为实际应用提供高效节能的软件平台。首先定义了基于事件驱动的订阅模型,然后指出EventX的体系结构,并给出了根据时间、类型等对订阅进行分解的模型和算法,最后为低能量状态的节点设计了一种基于权重的贪婪决策算法。通过仿真测试,证明其能够减少网络数据传输开销,延长网络生存时间。