Research on stateful public key based secure data aggregation model for wireless sensor networks

Data aggregation technology reduces traffic overhead of wireless sensor network and extends effective working time of the network,yet continued operation of wireless sensor networks increases the probability of aggregation nodes being captured and probability of aggregated data being tampered.Thus it will seriously affect the security performance of the network.For network security issues,a stateful public key based SDAM (secure data aggregation model) is proposed for wireless sensor networks (WSNs),which employs a new stateful public key encryption to provide efficient end-to-end security.Moreover,the security aggregation model will not impose any bound on the aggregation function property,so as to realize the low cost and high security level at the same time.     

BP神经网络IF钢铝耗的预测模型

为了解决某钢厂IF钢冶炼RH精炼过程铝耗偏高问题,通过数理统计和BP神经网络相结合的方法建立了铝耗预测模型,并与多元线性回归模型进行比较,该模型具有更高准确度.该模型分析了不同冶炼工艺参数对铝耗的具体影响,并对相应工艺参数进行了优化.结果表明:脱碳结束氧活度或RH进站氧活度降低0.005％左右,每吨钢铝耗可降低0.07～0.08kg,铝脱氧有效利用系数为70.31％～80.35％;RH进站钢液温度增加35～40℃,铝耗降低1kg左右,铝热反应升温利用系数在97.4％左右;吹氧量小于100m3和大于100m3时,氧气与铝反应的比例分别为37.3％和74.6％左右,吹氧量每增加50m3,铝耗分别增加0.1kg和0.2kg左右.工艺参数优化后平均铝耗由1.359kg降低到1.113kg,降幅达18.1％.     

基于按需和贪婪转发的移动自组网路由协议

移动自组网的动态拓扑特性给路由协议的设计带来了一定的挑战,尤其是在高动态的网络环境中.本文针对该问题,提出了一种新的基于按需和贪婪转发的路由协议,该协议是在RGR模式的基础上提出以下三点改进,即:(1)通过受限的洪泛机制降低网络在路由发现阶段的控制开销;(2)通过移动预测机制,在被动寻路阶段监视被动路径的状态和在GGF阶段帮助节点选取适当的邻居作为下一跳节点;(3)通过路径请求延迟机制以减少不必要的资源浪费.仿真结果表明:改进的RGR协议与现有的RGR、AODV、Modified-RGR和Optimized-RGR相比,不仅具有较高的数据包接收成功率,而且平均路由开销和端到端时延也相对较低.     

基于深度卷积神经网络的地磁导航方向适配性分析

针对地磁导航方向适配性分析时人工提取的特征主观性较强且难以表达深层的结构性特征的问题,提出一种基于深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的地磁导航方向适配性分析方法.首先,利用Gabor滤波器的方向选择特性建立了6个典型方向的适配特征图;然后,设计了卷积神经网络对深层次的方向适配特征进行提取,并通过混和粒子群算法(hybrid particle swarm optimization,HPSO)对卷积神经网络的训练参数进行优选;最后,通过仿真实验对所提方法进行了验证.结果表明,该方法可有效避免复杂的计算以及人工特征提取的盲目性,实现了地磁导航方向适配性分析的自动化,且所提方法的准确率高于传统的BP网络和支持向量机,对地磁导航和航迹规划具有指导意义.     

基于多约束条件反馈的 QoS 链路选择算法

针对物联网普适定位系统中链路选择需满足多限制条件的要求, 提出了一种基于多约束条件反馈的 QoS (Quality of Service)链路选择算法。 利用无线通信广播特性, 将多约束服务质量路由问题转化成满足链路长度、 带宽、 时延、 时延抖动、 丢包率和费用等约束条件的最小代价问题。 建立了物联网多跳自主链路模型并定义了 目标能量函数, 利用 Hopfield 神经网络模型的并行思想将多项约束条件转换为多项式求极值问题。 该算法在不 改变系统链路选择策略的前提下, 避免了选择大量参数的问题, 实现了链路自动选择, 满足了通信实时快速的 要求。     

恰有2个内度的2维Torus网络的定向图

设G是一个简单图且D是G的一个定向图.若对D中任意顶点x,d-(x)=a或b,则称G是[a,b]可实现的.主要研究了2维Torus网络中[a,b]可实现的充要条件.设H=Torus(p,k)是一个2维Torus网络,其中p和k是2个不小于3且奇偶性相同的正整数.设0≤a,b≤4,则H是[a,b]可实现的当且仅当存在非负整数s和t使得s+t=kp且as+bt=2kp.     

基于三维空间模型的毫米波蜂窝网络覆盖概率分析

毫米波蜂窝网络通常在二维空间下建模和性能分析.二维模型适合基站分布稀疏的郊区,但是并不适合城市环境下密集蜂窝网络的性能分析.基于随机几何理论提出三维空间模型.该模型假设基站分布为三维泊松点过程;阻碍模型为视距(line of sight,LOS)球模型;信道为Nakagami-m衰落信道;收发端使用大规模天线阵列获得最大的波束成形增益.基于该模型,给出了三维空间下目标用户和最近基站距离的概率密度函数,推导出目标用户的平均覆盖概率,通过蒙特卡洛仿真实验与二维模型的性能进行了对比,分析了路径损耗、蜂窝半径、天线的波束宽度和天线增益等参数变化对平均覆盖概率的影响.实验结果表明,在密集的城市环境下,三维模型对毫米波蜂窝网络的性能分析更加精确.     

宽带传输网络的生存性技术及其设计方法的研究

作者在文中首先介绍了宽带传输网络生存性研究的必要性，可能性及国内外动态，然后对网络生存性定义及其与可靠性的区别，网络生存性设计方法给予了讨论，对宽带传输网络的生存性的定量分析及灾难造成的损失估计方法提出了新的构思，最后对增强宽带传输网的ＳＤＨ／ＡＴＭ自愈技术设计方法作了详细讨论     

ATM网络中一种链路速率分配算法

针对ATM网络中不同业务的需要,提出了一种采用FIFO机制的易于实现的单队列缓存分配方案,但该方案为了获得较高的链路利用率就需要较大的缓存空间·因此进一步提出了旨在减少信息对缓存的占用的多队列链路速率分配算法,并求解了链路速率的分配规则表达式·理论分析表明,该算法能够在一定程度上克服单队列缓存分配算法对缓存空间的耗费,并保证链路速率的合理分配·     

异构网络中基于兴趣感知的聚类缓存策略

为应对移动流量的爆炸式增长,在异构网络中引入缓存成为目前的热点研究方向之一。目前缓存部署策略存在缓存命中率不高、缓存数据冗余度较高等问题,没有充分利用存储资源,直接影响网络的性能。针对以上问题,提出一种基于用户兴趣感知的虚拟聚类协作缓存部署策略来提高缓存系统性能。根据用户距离构造虚拟聚类,依据内容请求因子确定系统缓存内容,采用基站协作缓存以及用户间虚拟聚类方式共享缓存内容,以缓存命中率最大化为目标建立优化模型并通过贪婪算法求解。理论分析及仿真结果表明,在异构网络场景下,跟现有方法相比,所提方法在缓存命中率、系统平均传输时延等性能上均有明显提升。