多信道无线mesh网络路由判据研究进展

路由判据是多跳无线网络路由协议中的核心内容。由于传统的无线网络均是基于单信道的,因此,无线网络中的经典判据不适应于多信道无线mesh网络。分析了影响多信道无线mesh网络路由判据的几个关键因素,讨论了近年来学术界针对多信道无线mesh网所提出的路由判据,并对各种路由判据进行了系统地分类、比较和分析,给出了无线mesh网络路由判据未来的研究方向。     

基于信息熵的无线传感网入侵检测遗传算法

无线传感网作为正在兴起的物联网的基础设施,在快速发展的同时却面临着多种信息安全风险。提出了一种基于信息熵的无线传感网入侵检测遗传算法,将信息熵和遗传算法应用于检测过程所用比对库的训练,采用异常检测和特征检测结合方法进行入侵检测。仿真实验结果表明,该算法能快速地生成比对库,在入侵检测过程中的收敛性和精确度都有明显改善,其对入侵的检测率高于99．5％,误检率低于0．5％。     

一种能量有效的无线传感器网络信息收集协议

研究了无线传感器网络覆盖和路由相结合问题,提出了覆盖和能量有效（coverage and energy efficient,CEE）的任务分配策略．CEE的基本思想是：对于覆盖重要的节点完成感知任务,对于覆盖不重要的节点完成数据转发任务．基于CEE设计了基于栅格的覆盖和能量有效（grid-based coverage and energy efficient,GCEE）信息收集协议．采用NS2仿真工具,分析了GCEE各个参数对网络能量有效性以及覆盖性能的影响．     

无线认知传感器网络的节能频谱感知策略

针对无线认知传感器网络频谱感知过程中的能耗,提出两种节能策略:①使用可信度投票算法来减少传输检测结果的节点个数;②使用基于部分可观测马尔可夫决策过程的检测算法来减少检测次数.仿真结果表明这两种算法均能有效减少检测能耗,而且组合使用时相比一般算法能节省不低于30%的能量,同时保证检测可靠度满足系统要求.     

非完全信道下认知中继网络中断概率及功率分配

基于最大信道增益的中继选择方法,分析了在不完全信道状态信息（CSI,channel state information）和受主用户干扰情况下认知中继网络的中断概率;进一步提出了在主用户干扰约束和保证认知用户服务质量（QoS,quality of service）条件下最大化认知中继网络频谱效率的数学优化模型,利用拉格朗日对偶松弛法获得了该优化问题的解,在保证主用户传输性能不受影响的前提下,提高了认知中继网络的频谱效率。仿真结果表明该文提出的功率分配方案与等功率分配方案相比提高了性能增益。同时表明在非完全信道条件下获得的频谱效率与完全信道条件下的频谱效率近似,但减少了系统信息的反馈量和实现的复杂度,有利于该方案的工程应用。     

基于非完全信息博弈竞标的无线传感器网络资源分配方法

针对无线传感器网络任务调度过程中造成的资源冲突问题,本文将其考虑为节点间的非完全信息博弈竞标过程,在参与竞标的节点进行决策时,引入隐马尔可夫链对其他竞争者的决策进行预测,同时资源分配过程中的多个优化目标,分别由任务和节点进行优化,并提出一种非完全信息博弈竞标算法。最后,在假设节点个人理性的前提条件下,论证了此非完全信息博弈竞标模型满足经济学原理中的激励相容性和最大化系统收益。并从实验仿真证明其有效性。     

基于非完全信息博弈竞标的无线传感器网络资源分配方法

针对无线传感器网络任务调度过程中造成的资源冲突问题,将其考虑为节点间的非完全信息博弈竞标过程;在参与竞标的节点进行决策时,引入隐马尔可夫链预测其他竞争者的决策,将资源分配过程中的多个优化目标,分别由任务和节点进行优化,并提出一种非完全信息博弈竞标算法;在假设节点个人理性的前提条件下,论证此非完全信息博弈竞标模型满足经济学原理中的激励相容性和最大化系统收益.最后并从实验仿真证明其有效性.     

认知无线网络中无线资源管理研究综述

认知无线电和认知网络是新兴的研究领域,次系统通过对主系统环境的侦测,借用主系统资源进行通信,目的是提高频谱利用率和传输质量,因此,认知网络中的无线资源管理尤为重要.通过调查当前研究领域对于认知网络无线资源管理,总结和综述了常用的数学方法、技术手段及其研究现状,并对未来的发展进行展望.     

基于Elman神经网络的无线传感器网络测距模型

以无线传感器网络为研究对象，在无线传感器网络覆盖范围内的不同距离内采集信号强度值，利用Elman神经网络建立信号强度值与距离之间的映射关系，将采集到的信号强度作为模型的输入进行训练，利用训练好的网络模型进行测距，结果表明具有良好的网络测距性能。     

基于邻居信息交换的机会网络低时延路由算法

提出一种以Epidemic Routing为基础、采用两跳邻居信息交换方式的机会网络低时延路由算法———LDREN,在分组索引的交换过程中交换两跳邻居信息从而增强对本地拓扑的掌握,并优先发送位于最后两跳的数据分组;同时在节点相遇感知过程中借助ECHO消息从节点缓存中删除已到达目的节点的分组.性能分析结果表明,与经典的Epidemic路由算法及其改进算法ARER相比,LDREN在分组端到端时延、分组传送成功率、存储空间占用等方面的性能得到整体提升.     

基于博弈的无线传感网络功控算法收敛性分析

提出基于博弈论的功控算法的目标是降低能耗,减少引入的网络开销,增加网络寿命.从理论上证明了该算法采用优化动态反应来更新发射功率等级就能收敛到纳斯均衡.     

一种新的无线mesh网络编码算法

针对网络编码可以在很大程度上提高网络吞吐量,但会增加网络的复杂性这一问题,构造了一个特殊的无线mesh网络拓扑结构,提出一个新的编码算法.该算法通过构造一个虚拟源节点,利用在无线组播网络中,仅需对进入中继节点的链路进行编码,进入目标节点的链路,直接路由选择就能达到网络编码所能够达到的容量.从而允许与目的节点相连接的中继节点收到数据包后直接路由选择.与传统的基于机会的网络编码COPE算法相比,该算法有效地减少了原始数据包传输的次数,从而提高了以网络编码增益来衡量的网络吞吐量.仿真试验验证了该算法的有效性.     

一种新的无线mesh网络编码算法

针对网络编码可以在很大程度上提高网络吞吐量,但会增加网络的复杂性这一问题,构造了一个特殊的无线mesh网络拓扑结构,提出一个新的编码算法。该算法通过构造一个虚拟源节点,利用在无线组播网络中,仅需对进入中继节点的链路进行编码,进入目标节点的链路,直接路由选择就能达到网络编码所能够达到的容量。从而允许与目的节点相连接的中继节点收到数据包后直接路由选择。与传统的基于机会的网络编码COPE算法相比,该算法有效地减少了原始数据包传输的次数,从而提高了以网络编码增益来衡量的网络吞吐量。仿真试验验证了该算法的有效性。     

认知无线Mesh网络中一种有效的多目标优化频谱分配算法

研究认知无线Mesh网络中多目标优化的频谱分配问题,即最大化总带宽和最小化占用频谱数.利用粒子群优化算法(particle swarm optimization algorithm,PSO)在多目标优化方面的优势,提出基于PSO的多目标优化频谱分配算法PSOSA.PSOSA算法不仅考虑频谱之间的差异,而且重新定义PSO的粒子及粒子的3种运算规则.仿真结果表明:PSOSA算法能在最大化总带宽的同时,最小化频谱占用数.     

异构传感器网络成本最优节点部署机制

针对异构无线传感器网络中节点的高密度部署情况,研究了异构传感器节点的优化部署问题。提出一种基于遗传算法的异构节点成本优化部署方法。算法以网络的容错性和覆盖性为约束条件,以部署的成本为目标函数进行优化计算得到保证网络覆盖和网络容错性所需的节点位置和节点类型。算法既适用于布尔传感模型,又能应用于概率传感模型。仿真结果表明该算法能快速收敛于最优解,降低网络部署的成本,是一种可行的异构无线传感器网络节点部署的解决方案。     

An Efficient ECDSA-Based Signature Scheme for Wireless Networks

Wired equivalent security is difficult to provide in wireless networks due to high dynamics, wireless link vulnerability, and decentralization. The Elliptic Curve Digital Signature Algorithm（ECDSA） has been applied to wireless networks because of its low computational cost and short key size, which reduces the overheads in a wireless environment. This study improves the ECDSA scheme by reducing its time complexity. The significant advantage of the algorithm is that our new scheme needs not to calculate modular inverse operation in the phases of signature generation and signature verification. Such an improvement makes the proposed scheme more efficient and secure.     

DEAON： dynamically-evolving active overlay networks for scalable information retrieval

In this paper,we propose the dynamically-evolving active overlay network(DEAON),which is an efficient,scalable yet simple protocol to facilitate applications of decentralized information retrieval in P2P networks.DEAON consists of three novel components:a Desirable Topology Construction and Adantation algorithm to guide the evolution of the overlay topology towards a small-world-like graph;a Semantic-based Neighbor Selection scheme to conduct an online neighbor ranking;a Topology-aware Intelligent Search mechanism to forward incoming queries to deliberately selected neighbors.We deploy and compare DEAON with other several existing distributed search techniques over static and dynamic environments.The results indicate that DEAON outperforms its competitors by achieving higher recall rate while using much less network resources,in both of the above environments.     

Consensus-based decentralized clustering for cooperative spectrum sensing in cognitive radio networks

A large number of previous works have demonstrated that cooperative spectrum sensing(CSS) among multiple users can greatly improve detection performance.However,when the number of secondary users(SUs;i.e.,spectrum sensors) is large,the sensing overheads(e.g.,time and energy consumption) will likely be intolerable if all SUs participate in CSS.In this paper,we proposed a fully decentralized CSS scheme based on recent advances in consensus theory and unsupervised learning technology.Relying only on iteratively information exchanges among one-hop neighbors,the SUs with potentially best detection performance form a cluster in an ad hoc manner.These SUs take charge of CSS according to an average consensus protocol and other SUs outside the cluster simply overhear the sensing outcomes.For comparison,we also provide a decentralized implementation of the existing centralized optimal soft combination(OSC) scheme.Numerical results show that the proposed scheme has detection performance comparable to that of the OSC scheme and outperforms the equal gain combination scheme and location-awareness scheme.Meanwhile,compared with the OSC scheme,the proposed scheme significantly reduces the sensing overheads and does not require a priori knowledge of the local received signal-to-noise ratio at each SU.     

WSN中一种基于博弈论的拓扑控制算法

针对无线传感器网络的特点,提出了分簇无线传感器网络中一种基于博弈论的拓扑控制算法.以节点度和节点的剩余能量为参数建立收益函数,以各节点的发射功率作为代价函数,在保证网络连通性前提下,各节点通过调整发射功率达到各自效用的最大化.理论分析和仿真结果表明,所提算法存在纳什均衡,能够根据节点的剩余能量,自动调整各自的发射功率,...     

分布式非负矩阵分解的认知无线网络感知能力研究

针对传统的认知无线网络的频谱感知能力差、频谱感知的检测率低、频谱检测误差大的问题,提出一种分布式非负矩阵分解的认知无线网络频谱感知能力研究方法。该方法采用基于感知性能的非负矩阵分解进行频谱数据降维,降低数据处理的复杂度,提高运算速度和频谱感知准确率。采用频谱能量检测模型,通过采集到的信号能量来确定共同决策是否存在空闲频谱。通过对频谱感知误差分析,减少出错率,提高分布式频谱的感知能力。实验结果表明,该算法能提高频谱检测的准确率,降低频谱感知的能量消耗,具有较好的实用性。