一种基于网络编码的组播共享树算法

针对无线传感器网络中网络资源消耗过快和带宽利用不足问题,提出了一种基于网络编码的组播算法.算法在目标节点和源节点之间建立两条冗余路径,每个目标节点的冗余路径整合成了组播共享树,在冗余路径上利用Dijkstra算法选择编码节点,利用网络编码技术对数据编码传输.仿真结果表明该算法提高了网络带宽利用率,降低了网络资源消耗和传输时延.     

基于Storm的城市智能交通规划方法

为了缓解城市交通拥堵,提高城市道路利用率,增强路径规划的实时性,提出基于Storm的城市智能交通规划方法。该方法在Storm框架的基础上,设计了城市实时动态路径规划模型(UR-MODE),将用户选择的静态目标和实时路况的动态目标相结合,实现城市交通路径的智能规划;针对城市交通数据实时性较强的特点,利用用户偏好值动态选择最优粒子,并结合自适应惯性权重策略和小规模扰动策略,提出改进的自适应粒子群优化(adaptive partner-particle swarm optimization,APPSO)算法,保证模型的高效求解;结合开源实时处理系统Storm,实现了海量实时交通数据处理。仿真实验结果表明,相较于现有路径规划算法,本文方法收敛速度更快、稳定性更强,能减少17%的车辆平均行驶时间,道路资源利用率平均提高58%,大大缓解了城市交通拥堵问题。     

基于多目标优化的无线传感网无干扰分簇算法

为减少无线传感网的网络能耗并延长网络寿命,提出了一种基于多目标优化的无线传感网无干扰分簇算法(interference-free clustering algorithm,IFCA)。该算法在保证簇间无通信干扰的前提下,将网络能耗和网络覆盖作为优化目标,使用遗传算法和非支配排序优化分簇方案。通过仿真实验分析了节点数量、监测点数量、节点通信半径和节点覆盖半径对本文算法划分网络分簇的结果及无干扰分簇后网络覆盖的影响。仿真结果表明,本文算法适合于具有大量节点的大型无线传感网,在这种网络中,本文算法会智能设置传感器节点的角色,即成员节点、簇头节点和孤立节点,从而达到了对监测点的最优覆盖,实现了网络节能。     

适用于无线传感器网络的数字水印技术

针对无线传感器网络的数据安全问题,提出了一种适用于无线传感器网络的数字水印技术,并设计了水印的生成、嵌入和检测算法.该算法通过水印信息标识发送方节点的身份,将水印信息嵌入到节点采集的数据中进行发送,并在数据融合的过程中保留这种信息.接收方节点通过验证水印信息来判断数据的可靠性,一旦检测到了水印信息则进行存储和转发,使水印信息的数据不被丢弃.通过分析和实验验证,结果表明:该算法可以有效地验证数据的可靠性,水印信息在数据抽样和汇总中不被破坏,具有较好的可行性和实用性.     

基于低功耗与强穿透的ECG传感器节点的设计与实现

针对矿井下信道环境的复杂性与特殊性, 设计并实现了基于低功耗与强穿透的ECG传感器节点. 通过对比论证传感器节点各模块选型, 提出了基于AD8232为心电信号采集芯片、STM 32F103C8T6为处理器以及SI4463为无线收发芯片的ECG传感器节点设计方案. 在阐述传感器节点的软件设计思路与低功耗策略的基础上, 对ECG传感器节点的功耗以及对于矿工ECG信号采集传输性能进行测试与分析.     

基于改进RRT-Connect的快速路径规划算法

针对双向快速扩展随机树(RRT-Connect)算法的路径规划效率较低且采样具有随机性,提出了基于RRT-Connect的改进算法(DRRT-Connect)。该算法在起始点与目标点中间选取一个第三节点作为扩展点,使算法可以同时从起始点、目标点和第三节点生成四棵随机树;同时在改进算法中引入自适应步长调节函数,当探索无障碍空间时,算法使用步长调节函数增大扩展步长,从而提高随机树探索空间的速度;在RRT-Connect算法的基础上引入目标偏置策略,使DRRT-Connect在探索无障碍空间时可以朝目标点进行快速扩展,在探索障碍物空间时则调用随机采样函数,使算法可以快速摆脱障碍物,防止陷入局部最优。将DRRT-Connect算法分别与RRT、RRT-Connect、RRT*算法进行仿真对比,结果表明DRRT-Connect在路径规划效率与迭代次数上均明显优于其他对比算法,其中相较于RRT-Connect算法,DRRT-Connect在路径规划速度上提高了50%,迭代次数上降低了32. 3%。     

基于自适应步长布谷鸟搜索和粒子群融合算法的AUV水下三维路径规划

针对传统布谷鸟算法在处理自主式水下机器人（AUV）于复杂水下的三维路径规划研究时存在搜索目标不可达、寻径和避障能力弱和算法收敛速度慢等问题,提出AUV路径规划算法PSO-ASCS(particle swarm optimization-adaptive stepsize cuckoo search),将粒子群算法引入改进的自适应步长布谷鸟搜索,对布谷鸟算法进行优化。利用空间分层思想建立复杂水下三维模型对PSO-ASCS算法进行路径规划和避障实验;通过考虑路径长度、路径平滑性和路径危险性三个要素构造适应度函数,对PSO-ASCS算法进行测试并与自适应步长布谷鸟算法、标准布谷鸟算法和粒子群算法进行比较。实验表明,本文算法具有较强的全局搜索能力和寻优性能、算法收敛较好,使AUV具备高效的避障和路径规划的能力。     

基于事件相机的无人机目标跟踪算法

无人机目标跟踪可应用于消防、军事等重要领域,已成为计算机视觉领域热门研究课题之一。现有的无人机目标跟踪算法大多基于传统RGB相机结合深度学习算法, 但此类算法一方面无法避免无人机机体抖动造成的运动模糊, 另一方面因传统RGB相机在低光照或过曝光场景下成像质量较差,难以跟踪目标,为此提出采用无人机搭载DAVIS事件相机的方法进行目标跟踪。设计了基于事件与灰度图的双模态融合跟踪网络,用Vicon运动捕捉系统制作了无人机视角下的目标跟踪Event-APS 28数据集,实现了在复杂光照场景下对目标物的有效跟踪。     

DTN中基于节点投递概率的自适应喷射等待路由算法

鉴于节点间的连接时间对消息传输有重要影响,提出了节点间连接强度的概念。结合节点间连接强度和相遇历史信息定义了节点投递概率,并提出了基于节点投递概率的自适应喷射等待路由算法DPN-ASW(adaptive spray and wait routing algorithm based on delivery probability of node):在喷射阶段提出了非对称的副本分配策略DPN-ASW-ARDS,根据节点投递概率自适应地分配消息副本数量;在等待阶段提出了基于节点投递概率区分度的转发策略DPN-ASW-FSDDP,当相遇节点间的投递概率区分度大于给定阈值时,才将消息转发给相遇节点,减少了不必要的转发跳数,有效地控制了网络开销。仿真结果表明,DPN-ASW在Infocom06和Cambridge数据集中均能提高投递率和降低平均时延,同时能有效地控制网络开销。     

基于非线性反正切函数的WSNs高效数据融合方案

高效的数据融合节能策略是延长无线传感器网络生命周期的关键技术之一.为有效节省网络节点能耗提升网络性能,给出一种基于非线性反正切函数的无线传感器网络高效数据融合算法.该算法首先根据数据传输流量变化确定一个均值中心时刻点,然后通过采用非均匀采样的方法进行采样,距离中心点越近的时刻,采样点越多,数据融合率越低;距离中心点越远的时刻,采样点越少,数据融合率越高.仿真和性能分析结果表明该算法具有较好数据融合性能,具有易于实现和灵活高效的特点,可适用于实际的无线传感器网络环境中.     

基于蚁群系统的传感器网络广播与数据聚集算法

针对无线传感器网络能量受限和多跳路由的特点，将蚁群系统原理用于网络的广播和数据聚集中，提出并仿真实现了一种能够最小化传感器网络的总能耗算法．理论分析和仿真数据表明，基于启发式蚁群系统的算法，能够较快的收敛，并找到最优解或是近优解；在网络节点数不同（10～50）的情况下，该算法的单次广播能耗和通信距离比现有的两种主流广播协议算法分别减少了20％～60％和14％～20％，因此其网络生存时间增加了10％～100％，表明该算法总体性能优于传统算法．     

一种基于预选择节点的目标跟踪策略

如何保证传感器网络节点高质量的目标跟踪是一个重要的研究内容。首先预测目标移动的方向上提前选择一些节点进行监控,从而可以保证当目标移动到新的位置总有监测节点进行持续的监测,并且这些监测节点总是离目标非常近,感知质量最高的节点,从而能够连续获得连续的高质量的跟踪。最后对策略进行了的详细的论述和性能分析,实验结果从多个方面证实了所提出的节点选择算法可以在不降低网络寿命的前提下大幅度提高跟踪质量。     

一种聚簇重配置的传感器网络负载平衡算法

根据传感器网络的动态实时性,提出了聚簇重配置负载平衡算法(forced reconfiguration load balan-cing,FRLB).该算法对啦制重配置的系统框架进行了改进,实现了构建阶段和稳态阶段的两种均衡策略.采用一个簇中的节点数和在节点传输距离内的簇头数这两个指标来选择下一簇头;建立了基于契比雪夫不等式的负载平衡的衡量标准来均衡化网络内的能量消耗并减少通信拥塞.仿真分析表明,该算法相比其他网络资源和任务管理算法,能更有效减少热点并提高传感器网络的使用寿命.     

基于优化Paillier算法的两层无线传感器网络范围查询计算方法

针对现有两层无线传感器网络范围查询中数据计算效率较低以及感知节点能耗消耗较高的问题,提出一种基于优化Paillier算法的两层无线传感器网络范围查询计算方法。首先,利用具有可验证性的优化Paillier方法加密感知数据,在保证数据安全隐私的前提下实现密文下的数据运算,将计算平台从查询节点转移到存储节点,提高数据运算效率。其次,提出一种基于最左0-1编码和HMAC数据摘要算法的低功耗数值比较方法,在保证数据稳定性的前提下,降低感知节点能耗。最后,给出该方法的具体设计与实现,并利用树莓派和温湿度、光照强度传感器构建感知节点,利用英伟达TX2边缘计算平台构建存储节点,以此构建实验平台,将范围查询计算方法在该平台进行移植与实现。与现有方法在感知节点能耗、数据计算效率方面进行对比分析,结果表明,本文方法能够在降低感知节点能耗的基础上提高数据计算效率。     

Item2vec与改进DDPG相融合的推荐算法

传统的推荐算法能够有效解决信息过载问题,但在冷启动和数据稀疏的情况下,传统方法仍有其局限性。针对以上问题本文提出一种基于深度强化学习理论的推荐算法,该算法使用深度确定性策略梯度(DDPG,deep deterministic policy gradient,DDPG)算法来解决推荐问题,使用Item2vec将离散的动作空间转换为连续的表示,同时提出了一种余弦距离和欧氏距离相结合的奖励函数,能够保障神经网络不会过早的收敛于局部最优。应用该算法进行电影的推荐,实验结果表明本文提出的算法能够产生较好的推荐并能缓解冷启动所带来的影响。     

一种自适应占空比的目标跟踪策略

提出了一种自适应占空比的目标跟踪策略。策略的要点是:依据节点距离目标的距离不同,划分为占空比不同的3个区域:(1)工作簇。离目标最近区域的节点,节点占空比为1,因而具有较好的跟踪质量;(2)预测簇。目标预计移动的区域,节点保持较高的占空比,具有一定的目标跟踪质量,同时这些区域的占空比小于1,因而付出的能量消耗代价也有限。(3)正常区域。除以上区域外,其它区域为正常区域,其节点的占空比非常小,从而节省能量。更重要的是,虽然本文策略较好的提高了目标跟踪质量,但并没有降低网络寿命。其原因是:无线传感器网络近Sink区域的节点承担了所有外围区域节点数据的转发,因而其能量消耗高。而远Sink区域节点的能量消耗低而能量有剩余。因而,我们充分利用了网络中这部分巨大的剩余能量,使离Sink越远的区域,预测簇的面积越大,节点占空比越大,从而达到了目标错失率低,监测质量高的目标。经过理论与实验结果显示,我们提出的策略在目标跟踪质量,能量有效利用率上优于以往策略,而网络寿命与以往策略相当。     

两层无线传感器网络多维数据隐私保护范围查询协议

针对现有两层无线传感器网络隐私保护范围查询协议存在数据安全低、感知节点通信能耗较高,且较少针对多维数据的问题,提出了一种基于交叉0-1编码和质数融合的两层无线传感器网络隐私保护范围查询协议。在数据提交阶段,感知节点采集多维数据并根据属性维度分组,采用交叉0-1编码、质数融合等方法优化比较因子的计算方式,用AES算法构建加密约束链,提高数据安全性,降低计算和通信能耗。在查询处理阶段,Sink节点对查询范围值采用交叉0-1编码和质数融合操作产生比较因子,将查询单元格与比较因子作为查询指令送至存储节点;存储节点根据交叉0-1编码比较规则将采集数据与查询范围值的比较因子比较,完成多维数据范围查询,结果发送给Sink节点。在结果验证阶段,Sink节点根据多维加密约束链中的采集周期时间和特性,验证查询结果的真实性完整性。在实验部分,采用Cortex-M4和Cortex-A9内核开发板实现协议内容,验证了数据提交、隐私数据查询、隐私数据查询结果真实性和完整性验证等功能。通过对本文协议与CSRQ(communication-efficient secure range queries)协议在感知节点通...     

基于混合遗传算法的多无人机巡逻路径优化

假设无人机巡逻的起、终点均为派出所,提出了一种融合传统遗传算法和爬山算法的警用无人机巡逻路径优化模型——混合遗传算法。按照轮盘赌法则,进行种群个体的选择,以增大优秀种群个体被选中的概率,达到较好的优化效果。同时定义了与路径优化相适应的基因交叉和变异规则。仿真结果表明,提出的混合遗传算法在寻优效果上明显优于传统遗传算法。     

无线传感器网络中基于网络编码的容错路由

针对无线传感器网络中节点被窃听和盗用对数据安全传输所带来的影响,提出了一种基于网络编码的容错路由(fault-tolerant routing based on network coding,FR-NC).该路由算法利用网络中大多数节点能正确传输数据的特点,通过选举保证数据一致性,从而防止了盗用节点对数据的篡改;同时对随机编码系数进行加密,起到了对数据安全的监督和保护作用.通过对实验结果的分析,可以发现当网络中存在一定数量的盗用节点时,FR-NC具有较好的健壮性.     

面向特定服务的网络安全态势数据采集与分析

针对网络安全态势感知的信息获取问题,设计并实现了一种面向特定服务的安全传感器.给出了基于服务指标需求的安全状态数据分类,通过对流营、性能、配置文件等数据的采集与分析处理,生成以多元组形式表示的网络安全事件,并通过安全事件之间的时序关联分析,达到对网络服务可用性与性能变化衡量的目的.实例验证结果表明,该安全传感器能够收集和处理来自特定服务的安全数据并能准确反映服务状态变化,具有较好的可行性和实用性.