单跳无线传感器网络能量分析计算

该文研究单跳无线传感器网络系统能量消耗的理论模型及其分析计算.采用电磁场能量扩散理论、电路能量消耗理论和技术,得到传感器网络中用于感知的普通节点、数据汇聚和簇头节点的能量模型,以此为基础,获得单跳传感器网络的系统能量模型.将这些模型应用到以Motorola芯片所构成的传感器网络系统分析中,所计算的网络节点能量消耗同Motorola产品性能指标一致,并计算出单跳网络中最优簇头数目与节点总数目的关系,以及网络系统总能量和总节点数目的关系,两者都近似成线性缓慢变化的特征.该文研究结果对于无线传感器网络节点设计和系统设计都具有直接的参考价值.     

异构无线传感器网络节点部署算法研究

无线传感器节点将收集到的数据传输到簇头,簇头将数据包聚合后再发送到基站.离基站较远的簇头在发送数据过程中会因为能源消耗过高而提前死亡从而导致出现能量空洞的问题.为此,本文对异构传感器网络的节点部署进行研究,将网络监控区域划分成圆环,提出一种传感器簇头最大化生命周期模型.该模型以传感器簇头能耗均衡为基础并通过分析每层圆环传感器节点能量消耗情况计算出每层圆环的宽度,提出一种基于圆环的非均匀节点部署算法,得出了节点部署的密度函数.使用MATLAB对节点均匀部署、非均匀部署和随机部署进行了模拟仿真实验,通过对实验结果分析,该算法能在延长传感器网络的生命周期方面有着比较明显的优势.     

多关系类型社交网络信息传播模型

考虑到用户之间的好友关系存在多种类型,且不同类型的好友关系信息传播偏好不同,提出了一种多关系类型社交网络信息传播模型,并建立了信息传播的动力学方程.在该模型中,用户根据自身的传播偏好决定是否分享或传播信息,并根据信息传播偏好主动选择可能的好友关系分享或传播信息.数据仿真结果表明:在多关系类型社交网络中,信息的传播范围和信息在网络中持续的时间与信息的特征有关;信息通过多种类型的好友关系传播能够有效提高信息的传播范围和传播速度.该模型与现实社交网络中信息传播的规律具有一致性,是一种有效的社交网络信息传播模型.     

分簇及局部优化的无线传感器网络拓扑控制算法

为保证网络连通性和覆盖度的情况下,尽量合理、高效地使用网络能量,延长网络生命周期,提出一种基于分簇和局部优化的拓扑控制(cluster and local optimization topology control,CLTC)算法.基于树型网络模型,利用分簇思想将网络分割为不同的簇,簇内运用最小生成树算法,确定邻居节点关系,降低节点通信碰撞;簇间通过簇头连接,形成优化的骨干网络拓扑.仿真实验表明,运行CLTC算法,构建网络拓扑结构快速,通信开销小,可以有效降低节点平均能耗,延长网络周期.     

流量内容词语相关度的网络热点话题提取

针对网络舆情分析的需求，给出了网络热点话题定义及其形式化描述，分析了流量内容中热点词语与热点话题的关系，提出了流量内容中热点词语的相关度计算算法．在此基础上，采用基于高密度连接区域的密度聚类方法得到热点词语簇，结合热点词语簇相关的网页标题及网站地址信息，得出网络热点话题的属性描述．实验结果表明，该算法能够有效获取当前网络中的热点话题，话题提取有效率达到16.7％，为网络热点话题传播特性研究提供了基础．与web挖掘、话题监测与跟踪方法相比，所提算法通过选取合适的数据源，能更大程度地还原网络用户行为，从而得到了更为准确的网络信息传播状况．     

基于LEACH协议的无线传感网能效分簇算法

针对基于LEACH(Low-Energy Adaptive Clustering Hieravchy Protocol)协议中簇头随机选取造成网络能耗过快的问题,提出了LEACH-E(LEACH based on Energy)算法.该算法在簇头选取时引入了节点的剩余能量以及网络的平均能量,使剩余能量比网络平均能量高的节点优先充当簇头;在普通节点的入簇包内携带节点能量信息.通过簇头计算簇平均能量,并转发给BS(Base Station)以计算获取网络平均能量;BS可充当簇头降低网络能耗速度.实验验证结果显示,该算法提高了网络的寿命、吞吐量,能量效率也有一定的优势.     

基于风险传染的金融网络系统风险模型?

在金融体系中,不同机构之间存在着错综复杂的财务关系,从而形成了一个庞杂的金融网络.本文提出金融网络的一个风险传播模型,通过模拟单个机构破产所带来的风险传染效应来研究金融体系的系统风险,这与传统的孤立考察单个机构的风险再将所有机构的风险加总的研究方法不同.在文章中我们考察了不同网络结构、不同网络规模以及不同节点对于系统稳定性的影响,并且将模型应用在实证数据.为更好地理解金融体系系统风险提供了帮助.     

电子电器触电风险评估模型

电子电器在使用过程中,因元器件失效等导致的触电伤害在总伤害类型中占比高达59.6％.为了分析其触电伤害模式,评估风险程度,将熵权法和反向传播(back propagation,BP)神经网络法相结合,从电能意外释放角度分析触电风险的传递路径,构建了电子电器触电风险评估模型.通过对168组电子电器触电风险样本数据的训练及仿真模拟,结果表明:本文模型在低、中、高风险水平评估过程中的相对误差百分比分别为2.80％、4.97％、3.06％,准确率较高,评估结果与产品的实际风险程度具有良好的符合性.通过随机取样评估结果的对比分析,该模型评估的精准度比传统熵权法提高了.     

基于网络均衡性的生命线系统抗灾能力分析

为了进行系统的生命线网络系统抗灾能力分析,基于网络均衡,则网络稳定,抗灾风险分摊的思想,采用了熵原理对系统稳定性的意义对网络整体均衡性进行评价,并给出了相应的评价计算模型.其中对网络均衡性的分析是建立在结构均衡和资源分配均衡上的,结构均衡是通过同层节点拓扑重要度差异大小来体现的,差异大则结构均衡性差;资源分配均衡是通过网络节点功能重要度反映出的,并认为功能重要度实质上是节点拓扑结构重要度的"加权".通过计算得出了算例中的网络整体均衡的结果,并给出了对网络中某些高风险节点的判断.结论是基于网络均衡性进行生命线系统的抗灾分析判断其抗风险能力是可行且合理的.     

一种面向分簇无线传感器网络的多信道跨层协议

针对工业测控对传感器网络抗干扰性及通信实时性的要求,提出了一种面向分簇无线传感器网络的多信道跨层协议.该协议在簇内采用多信道配合时分复用机制,并通过高容忍度信道切换算法实时评估信道质量和自适应切换信道,以减小相邻簇和相邻频段协议的干扰,在簇间引入链路Q值评价路径状况,采用基于概率转发的多路径机制平衡网内数据流量,并控制和缓解拥塞,以减小数据流量大或变化快时因拥塞造成的丢包.该协议将簇内多信道和簇间多路径2种机制相结合以提升网络性能.仿真结果表明,相比传统的分簇协议,该协议能有效抵抗干扰并控制和缓解簇间拥塞,且可缩短约22％的簇间延时.     

复杂网络中基于反应式的危险抑制方法

复杂网络中的危险传播行为依赖于网络拓扑结构和节点的动态特性.网络拓扑结构与危险传播的动力学机制是分离的,因此需要结合节点的动态信息来分析网络中的危险传播机理.本文针对该问题提出一种复杂网络中基于反应式的危险抑制方法,该方法主要针对节点当前的感染模式,采取相应的免疫策略进行防护.通过仿真实验表明,本文提出的免疫策略可以更加有效地抑制复杂网络中的危险传播.     

一种考虑风险传播与预期故障分析的配电网信息物理系统安全性评估方法

伴随着电力系统与信息系统交融的程度不断加深,配电网逐渐发展为高度融合的信息物理系统(cyber-physical system, CPS),这对配电网的运行带来了一定程度的风险。当信息网局部节点失效时,可能使得电力网受到大规模扰动,从而导致电力网负载大量丢失甚至崩溃。基于信息网风险传播理论与预期故障分析方法提出一种配电网CPS安全性评估方法。首先分析CPS的结构框架,建立配电网CPS关联矩阵模型,再根据信息-物理系统的耦合相关性,考虑信息网节点间风险传播,构建信息-物理组合预想故障集,并提出安全性评估指标,最后通过仿真模型验证了该方法的合理性。     

基于隐马尔科夫模型的网络安全风险评估方法

为了能实时准确地评估网络安全风险,提出一种基于隐马尔科夫模型的网络安全风险评估方法。该方法基于隐马尔科夫模型对目标网络进行建模,通过节点的直接风险和相关性引起的间接风险来量化节点的安全风险;考虑节点在网络中的重要性程度,结合节点安全风险,量化目标网络的整体安全风险。通过实验对所提方法进行验证。实验结果表明：该方法能够对由节点相关性和节点重要性程度所带来的网络安全风险进行量化,使得网络安全风险评估结果更加准确、可信。与传统的网络安全风险评估方法相比,该方法能够更加及时地发现网络中的异常风险变化情况,为网络安全防御策略的及时调整提供依据。     

考虑节点异质性和故障函数的电力信息物理系统风险传播模型

由于电力信息物理系统的耦合建模方法大多数依赖网络拓扑结构划分节点类型,未考虑节点信息的属性,同时也忽略了不同节点类型对风险传播的影响,削弱了对风险预测的能力。因此,提出了一种考虑节点异质性和故障函数的电力信息系统风险传播模型。首先对实际电力网络节点特性以及耦合性特点进行分析,结合节点异质性提出双网节点的表征方法,基于双网物理和逻辑依赖关系,设计了电力信息物理融合系统(cyber physical systems, CPS)表征模型。在此基础上,考虑双网状态交互影响的方向性及节点的依赖性,分析影响风险传播的因素,通过定义基于节点度的故障概率函数,构建了电力CPS风险传播模型。以合成网络和意大利真实数据所建立的耦合网络进行实验分析,证明模型的有效性。     

基于分簇结构的P2P流媒体混合分发算法

提出了一种基于分簇结构的混合分发算法,算法采用分簇的方法将流媒体中的节点资源进行簇划分,形成由簇头、簇内节点构成的分簇网络结构,簇头与簇内节点通过拉拽算法来获得数据,而簇头间采用推送分发算法.仿真结果表明,该算法能提高数据块复制速度,减少数据传播时延,有效降低系统的控制开销,提高了播放连续度.     

基于易感者-染病者-易感者的时变机场网络延误传播模型

为宏观角度分析机场网络延误传播机理,基于复杂网络易感者-染病者-易感者(susceptible-infective-susceptible, SIS)传染病模型建立了延误传播模型。从机场网络延误传播的时变性和与SIS传染病模型的相似性入手,以机场为节点,定义了其在机场网络延误传播过程里存在的不同状态,依据节点状态间的转变机理,建立机场网络延误传播动力学模型,并根据航班时刻规划航班流运输路径。以全国153个机场为例,采集航班延误数据,进行模型仿真并分析实验参数。结果表明:机场网络延误节点的延误影响范围有限,且网络对延误的传播能力具有一定的抑制性,很少出现全网的崩溃现象;该模型具有有效性和实用性,可以较好地仿真实际延误的传播过程。     

基于ARMA与BP神经网络模型的产品质量安全风险预测

主要通过对产品伤害人数的预测来表征产品质量安全风险。依据产品伤害人数的时间序列数据,建立较为稳定的ARMA模型和BP神经网络模型对产品伤害人数做出了科学的预测;并对两种预测方法进行了实证结果比较与分析,为管控产品质量安全风险提供方法支持。     

基于TOPSIS的复杂电网节点重要性评估

本文利用复杂网络理论构建了江西电网拓扑模型,对其网络特性进行分析,通过TOPSIS(technique for order preference by similarity to ideal solution)算法评估电网中的重要节点,并利用SIR(susceptible infected recovered model)模型对重要节点的传播影响力进行仿真分析。结果表明江西电网节点度分布服从幂律分布,网络呈现出无标度和小世界特性。网络中的重要度排名前10的节点分别为罗坊、抚州、梦山、鹰潭、乐平、永修、南昌、文山、赣州和红都。SIR仿真结果说明重要节点对网络的传播影响力极大,其中TOPSIS方法下的最终节点感染规模相比单一指标至少有5%的增幅。     

考虑配电网故障停电风险和负荷变化的动态网络重构

配电网重构可以改善和提升系统的运行效率,但目前重构方法中较少考虑配电网的可靠性和负荷动态变化.文中针对由配电网支路故障引起的配电网可靠性降低问题,提出了一种考虑配电网支路故障停电风险和负荷变化的动态重构方法,并以支路故障停电风险指标来评价配电网网络结构的优劣,建立了考虑支路故障和负荷变化的配电网分时段动态重构模型,给出了利用量子遗传算法求解所提模型的方法和流程.IEEE 33-节点系统仿真结果表明,采用考虑障停电风险的配电网动态重构方法,在16∶00和17∶45可以明显降低配电网故障停电风险（分别降低13.52千瓦小时/年和13.62千瓦小时/年）,验证了所提出的考虑故障停电风险的配电网动态重构方法的有效性.