无线传感器网络数据聚合网络划分算法

提出了一种应用于无线传感器网络数据聚合的有效划分算法算法选取网络中一组无环连通点集抽象为广义数据汇聚点集．当传感器节点进行数据汇报时,信源节点依按需路由策略将数据传送到广义数据汇聚点集中数据在广义数据汇聚点集内经过在网计算,依表驱动路由快速转发至sink．理论计算确定最优广义数据汇聚点集选取方式,提出分布式“贪婪远跳”算法构建广义数据汇聚点集．仿真论证该优化选择保证网络内任意节点两跳可达广义数据汇聚点集的概率为97％,分析数据传输性能证明了该算法的有效性．     

基于分簇的变速率无线传感网移动数据收集

为了最大化网络数据收集同时均衡节点能量消耗,研究一类基于分簇的无线传感器网络的移动数据收集方案;其中节点的数据产生速率是变化的,将最大化网络数据收集量建模为一个非线性优化问题,通过对偶分解,分层优化以及梯度下降法获得最优的数据产生速率、链路速率以及汇聚节点停驻时间分配方案。仿真结果表明所提方法在均衡网络能耗和最大化数据收集量方面具有良好的性能。     

5G背景下智慧农业通信节点部署策略

针对5G背景下大规模智慧农业传感器网络通信节点在三维空间内部署时,传统的随机节点部署方式存在高能耗、高成本及节点脱节问题,提出了一种基于维诺图(VD)与飞蛾扑火算法(MFO)结合的节点优化部署策略。首先,利用5G通信高带宽的特点,设计了一种分层式通信方案,在此基础上,建立了分层式节点最优部署模型、通信能耗模型以及传感器信息传输网络全连通模型;其次,针对MFO算法种群生成的随机性及搜索无向性的缺陷,设计了基于三维VD的引导式搜索算法(VIMFO);最后,通过对相关模型进行优化求解,从而取得传感器网络通信节点的部署位置。仿真结果表明,与经典MFO算法相比,VIMFO算法能够在提升寻优速度37.89%的基础上,降低传感器通信网络能耗6.9%;在保证农田传感器通信网络节点全连通的前提下,提升了通信网络节点的生存周期。     

无线传感器网络LEACH算法的改进

节点能耗是判断无线传感器网络(WSNs)优劣的重要指标。WSNs节点一般由电池供电,节点间通讯距离越远能耗越大,因此,在研究WSNs时必须考虑节点的能耗与分布。经典低功耗自适应集簇分层协议(LEACH)在选簇首时没有考虑节点位置和剩余能量。本文在LEACH算法的基础上加入节点剩余能量和位置参数:基于节点的分布,优化汇聚节点位置;节点剩余能量越大当选簇首的概率越大。最后,通过MATLAB仿真实验验证改进后的算法均衡了网络节点的能耗,延长了网络寿命。     

能量有效的无线传感器网络覆盖成簇协议

为延长网络的生存周期并保证高质量区域覆盖,在没有位置信息的情况下,提出了一种与位置无关能量有效的传感器网络覆盖成簇协议EELICC.在EELICC协议中,节点根据自身剩余能量和其邻节点的能量分布竞选簇头.对成簇时产生的孤点的处理进行了优化.簇头间以多跳方式将收集到的数据发送到基站.协议还提出了一种簇内调度方法,基于分层成簇的思想,在簇内构建能保证高质量覆盖的工作节点集.实验证明,与协议EECTS相比,EELICC协议可以提供高质量的网络覆盖并有效延长网络的生存周期.     

基于无线传感器网络的优化点集覆盖算法

针对无线传感器网络对目标区域覆盖过程中会产生大量冗余节点,从而导致网络能量消耗过快以及节点覆盖的不完全性等不足,提出了一种基于优化点集覆盖算法.该算法利用高斯正态密度函数和覆盖区域的概率函数对点集进行优化,通过节点感知半径与节点数之间的定量关系给出满足一定覆盖率要求下最优节点集,进而优化了网络资源,提高了网络生存周期和...     

基于深度森林算法的分布式WSN入侵检测模型

针对现有的特征选择算法和分类算法在无线传感器网络(WSN)入侵检测系统中检测性能表现不佳、检测实时性差、模型复杂度高等问题,提出一种基于随机森林和深度森林算法的分布式WSN入侵检测模型.该模型首先对传感器节点流量数据进行预处理;然后将轻量级随机森林分类器部署到传感器节点和簇头节点,传感器节点和簇头节点合作对流量数据进行处理,并在基站上采用深度森林算法从大量流量数据中发现攻击行为;最后对WSN中的入侵行为进行实时分类入侵检测.使用无线传感器数据集WSN-DS和NSL-KDD数据集来评估所提出的模型性能.实验结果表明,该模型与现有的入侵检测模型相比,具有良好的检测性能,实时性较高,可避免模型过度拟合.     

任务类型感知的无线传感器网络数据融合调度算法

针对数据融合调度能量与时延优化问题,提出一种任务类型感知的无线传感网数据融合调度算法。通过传感器节点多功率、多信道的方式,利用最大独立集思想,构建基于数据融合主干树的网络拓扑结构,从而根据调度优先级,通过近似贪婪算法实现簇内数据融合调度,同时结合稀疏系数感知任务类型,减少传输数据量,进而利用簇头节点在网络中的等级,实现簇间数据融合调度。结果表明,所提算法在减少簇头节点数据传输量,降低节点能耗的同时,缩短了数据融合时延,提高了网络寿命。     

基于分层定位的无线传感器网络定位研究

在无线传感器网络中,传感器节点定位是很重要的技术。提出了分层定位的思想,研究了一种集中与分布相结合的定位方法。分层定位技术通过筛选具有固定连接度的框架节点并分步定位,适用于高连接度的网络,可用于计算框架节点和普通节点的定位。仿真验证了分层定位在均匀分布节点网络中具有良好的定位精度。与其它现存方法相比,分层定位的策略可更灵活运用在各种定位应用中。     

事件驱动型无线传感器网络生存期分析

事件驱动型传感器网络在侵扰监测、地震活动监测、动物运动跟踪以及大型设备的状态监测等领域有着巨大的应用前景,但由于其数据传输率不可预知,由此带来的不确定性增大了研究工作的难度.从网络结构与优化冗余节点分布的角度,提出延长事件驱动型传感器网络生存期的能量管理策略.将监测区域的无线传感网络划分成基于正六边形网格的分层结构网络,各层网格内的冗余节点数按最优分布条件由内层向外层依次递减.仿真计算了不同层数和不同p值的网络生存周期,并与传感器节点相同但按泊松分布和均匀分布的网络进行了比较,结果表明本文的方法有效的延长了网络的生存期.     

异构网络中的分层组播:问题与解决方案

总结了异构网络中分层组播的研究进展.根据数据分层的特点指出要从可扩展性、公平性、是否解决IGMP延时、速率调整粒度等方面综合评估分层方案,将分层组播的设计过程分为层次组织、层速率分配和确定实施主体3个阶段,并据此将现有算法分为累加层与非累加层、静态分层和动态分层、端到端和路由器支持3类,进行了深入的分析和比较.给出了动态分层、控制不良行为者、稀疏环境和无线网络中的分层组播等研究趋势.     

基于二分关联图的大数据隐私保护方法

针对目前大数据缺乏群组隐私保护的问题,提出一种基于二分关联图的大数据群组隐私保护方法,在不同群组隐私层级的二分关联图中保护数据隐私。所提算法通过关联图分层(association graph layering, AGL)和层级群组差分隐私(hierarchical group differential privacy, HGDP),实现发布大数据的群组隐私保护。关联图分层将给定关联图的节点和边分组,通过划分二分关联图的节点最小化每个层级的敏感度,可以向不同权限的用户公开不同层级的子图;在层级群组差分隐私过程中,对不同层级选择灵敏度并计算方差,重复聚合噪声减少方差,通过高斯机制进行子图噪声注入,实现分层关联图的扰动,以保证每个层级的群组隐私。实验结果表明,所提方法可以用来保护群组数据的综合敏感信息,并且比其他方法具有更好的隐私保护效果和更高的数据可用性。     

基于RSSI的分层定向扩散路由协议

针对传统的定向扩散路由协议网络中节点耗能大、网络中兴趣消息冗余严重及时延大等不足。本文提出了一种基于RSSI的分层定向扩散路由协议。该协议在兴趣扩散的过程中,将网络中的节点进行分层,实现兴趣消息在层与层间传输,大大减少了兴趣重复传播。与此同时,记录每个节点各传播路径上的RSSI值,这样在找到匹配的数据源节点的同时,就能确定一条最优路径来进行数据的传输。仿真实验结果表明,与传统的定向扩散路由协议相比,该协议减少了参与兴趣扩散的节点数量、降低了节点的平均能耗同时减少了时延,使网络性能得到显著的改善。     

嵌套移动子网路由优化方案与性能分析

IETF在移动IPv6(MIPv6)基础上制定的网络移动性(NEMO)协议规范中,嵌套移动子网的数据传输存在次优路由和多层封装,影响数据包的传输效率.为此,该文在层次移动IPv6(HMIPv6)的基础上,提出了嵌套移动子网的优化方案HRO,引入MAP域优化节点的位置管理,建立优化路由传输数据包.提出路由评估机制,建立了传输开销和传输效率的解析模型.解析结果显示,与NEMO基本支持协议相比,优化后的方案提高了数据包传输效率,更有效地利用了网络资源.     

一种高性能物联网的实现方法

物联网进入5G时代将出现各种应用场景和业务需求的不同,探讨了根据不同的物联网需求创建不同的网络切片技术,这种技术基于分层的网络虚拟化技术的实施,阐述了使用虚拟化技术的网络层的资源管理方法。同时,这种技术的总体架构的网络分层,结合大数据和网络能力开放技术,提供了在5G时代物联网实现的重要思想。     

一种基于节点信誉度的无线传感器网络信任模型

针对无线传感器网络节点存在不信任因素的问题,利用无线传感器网络节点的数据、带宽和能量建立信任模型,并将信任模型引入到无线传感器网络管理体系中,此时网络组建和节点各种行为都以信任度为依据.从模拟实验结果可以看出,该模型可以减少网络的丢包率,网络具有更高不信任行为检测率.     

一种无线传感器网络中基于缓冲区管理的查询处理方法

对于大型无线传感器网络中要求同时支持大量的周期查询和ad hoc查询的软实时应用,提出了一种查询处理方法.设计网络存储结构,为查询处理设置合适的执行区域使其形成查询处理缓冲区,缓冲区内的节点映射了远程节点数据,并使查询和数据在缓冲区汇聚,及时得到处理.基于排队论建立缓冲区中查询任务管理模型,设计其优化策略,得到缓冲区的合适宽度和位置,并基于此设计查询处理算法.实验结果表明,该方法可以降低查询错失率并节约能量.     

机会网络下一种采用二审分析法的网络恶意节点检测机制研究

机会网络中一旦有了恶意节点,则会引起网络拥塞甚至系统崩溃。因此,如何检测并拒绝接收恶意节点发出的消息是保证机会网络能够正常顺利运行的一个亟待解决的问题。为解决这一问题,本文提出一种基于“二审分析法”的方式来对节点的恶意特征进行评价,并建立恶意节点黑名单。该算法首先通过主观分析算法对消息节点进行甄别,对无明显恶意特征的节点发送的传输消息进行“放行”,之后对具有恶意特征的嫌疑节点再利用客观分析算法进一步判断,并将满足条件的节点加入黑名单。正常节点不接收黑名单中各节点发送的消息,以此来抵御恶意节点的注入式攻击。该算法兼顾机会网络节点间的传输机会和节点内部资源,提高了节点恶意性的分析效率。同时提出“有效报文投递率”“有效传输延时”“有效网络开销”等概念,即各项统计指标不再纳入真实恶意节点产生的数据,通过各项“有效指标”,将更准确地对数据进行观察。     

一种基于车载激光扫描点云数据的单株行道树信息提取方法

提出了一种基于分层网格点密度的单株树信息提取方法,从车载激光扫描点云数据中提取出组成单株行道树的激光点,并计算树高、冠幅等特征信息.该方法由建立规则网格,基于高程的点云分层,逐层计算网格点密度,逐层提取激光点,提取单株行道树和计算特征等步骤构成.通过实例证明,提取结果较好地保留了组成单株行道树的激光点,并能较准确地计算特征信息.该方法拓展了车载激光扫描系统的应用领域,并可为城市绿化管理提供新的技术方法.