移动群智感知中基于数据质量的参与者选择

移动群智感知网络中的数据质量对任务是否成功完成有着至关重要的作用,为了提升移动群智感知任务中的数据质量,本文从选择参与者环节进行研究,提出了一种参与者选择方法,重点研究工作者的信誉、工作者的能力以及工作者与任务位置的距离三个方面,在将花费控制在一定范围的同时,最大限度地提高预期的结果质量,并利用启发式算法设计了新的参与者选择方法.经过实验评估,本文的方法与当前较好的方法相比较,任务的平均预算利用率大致相同,而任务的平均错误率下降了30%以上.通过仿真实验,可以看出本方法在控制任务平均错误率方面有了显著的进步.     

移动群智感知激励机制研究综述

移动群智感知(mobile crowd sensing,MSC)应用的数据获取需要借助大量移动用户的终端进行数据收集,然而移动终端在数据收集时会造成电量、流量的消耗,同时也会造成不可避免的安全隐私问题。为了招募到足够的用户,必须设计合理的激励机制,提高用户参与感知活动的积极性。移动群智感知的激励机制是通过将感知活动与娱乐游戏、信誉值或报酬支付等手段结合的方式来提高用户参与感知活动的积极性。结合国内外移动群智感知激励机制的发展现状,对移动群智感知的基本概念、系统架构和应用进行了评述,根据激励的方式将激励机制分为娱乐游戏、信誉值和报酬支付三大类,对其进行了详细介绍,并给出了未来的研究方向。     

属性感知的MCS任务分配与隐私保护协同机制

针对移动群智感知网络中感知的任务分配以及保护感知用户的隐私信息问题,提出了一种基于用户属性感知的任务分配与隐私保护协同机制。首先,根据感知用户固有属性以及历史任务参与记录,挖掘用户对任务的不同倾向、意愿和访问等来量化出用户的静态属性和社会属性;然后,将用户属性作为输入,使用BP神经网络对用户服务能力进行分析,实现任务与用户的优化分配;最后,感知用户生成假名参与感知任务,结合环签名对用户属性生成随机数进行属性加密,确保感知用户在隐私安全的前提下,提升平台感知数据的准确程度。仿真实验结果表明,文中所提出的策略能够有效地选择出感知用户,验证了用户上传数据的可用性,保护了用户的身份安全。     

移动群智感知中基于用户意愿的参与者优选方法

移动群智感知中,在选择参与者时忽视用户意愿,可能会导致用户执行效率低甚至产生中途退出、上传虚假数据等严重损害感知数据质量的行为.针对这一问题,首先提出了一种基于用户意愿的参与者优选方法,综合考虑用户特征、任务属性、实时环境等信息,使用全连接的深度神经网络以及卷积自编码器构建用户意愿回归模型,量化评估在实时过程中用户对感知任务的执行意愿程度.其次设计平衡用户意愿与用户效用的参与者优选机制,在不同场景下同时保障感知效率与用户意愿.通过在真实轨迹数据集上进行仿真实验,验证了用户意愿回归模型的拟合度优于基线方法.通过两个感知任务案例分析验证了平衡用户意愿与用户效用的参与者优选机制的有效性及合理性.     

基于压缩感知的无线传感网数据收集研究进展

综述了基于CS的WSN数据收集研究成果,分别从基于矩阵设计、最小化能量和减少延迟等方面进行了分类探索,分析了各类方案的技术思想和优缺点,展望了基于CS的数据收集的发展方向。     

面向群智感知车联网的异常数据检测算法

群智感知车联网利用普通用户的手机或平板电脑等智能终端获得交通数据,解决了车联网以低成本获取足够数据的问题,但却凸显了数据"质"的问题.为此,在分析群智感知车联网的数据结构及数据异常特点的基础上,提出一种适用于群智感知车联网的异常数据检测算法,并依此剔除异常数据,提高数据质量.算法利用核密度估计理论对车联网数据的概率密度进行估计,进而构建信任函数计算被检数据的信任度,后根据统计学理论将信任度小于0的数据判定为异常数据.最后对该算法的可行性及性能进行了仿真,结果表明该算法的性能可满足实用需求,且对比传统的统计检测法在检测率和误检率上具有更好的性能.     

入侵检测系统的数据收集机制研究

基于对入侵检测所采用的数据收集方法的分类和分析，提出了一种基于多代理的分布式数据收集模型，介绍了该模型的数据收集方法和协同检测过程，该模型分别在网络的关键入口处以及主机的重要应用和网络接口处部署检测代理，各检测代理根据不同情况采用不同的数据收集方法对各种可疑数据进行收集，并通过协调代理对下层检测代理提交的数据进行协同分析。结果表明，这种数据收集模型为协同检测奠定了基础，提高了对分布式攻击的检测能力。     

去中心化移动群智感知系统中可靠和高效的数据交易（英文）

移动群智感知(mobile crowd sensing, MCS)系统提供了充分利用人群智慧的机会,具有部署成本低、空间覆盖范围广等优点。由于中央服务器可能存在的故障或风险问题,该研究以分散的方式构建具有不可信参与者的高效MCS系统。基于分布式拍卖过程和区块链系统,提出一种高效实用的去中心化MCS系统。该方法通过一个中立、公开和可信的平台,实现了满足个人理性和保护个人隐私的最优社会利益。理论分析和数值实验均证实该方法的有效性。     

无线电环境地图的冗余感知数据删除技术研究

移动群智感知(mobile crowd sensing,MCS)技术在无线电环境地图(radio environment map,REM)的数据收集系统中优势明显,具有良好的应用前景.但由于移动群智感知的时空相关性特点,感知数据中存在大量的冗余,造成了数据存储效率低与传输带宽消耗大的问题.针对此问题,提出一种基于感知数据综合差异度的无线电环境地图冗余数据删除技术.该技术通过计算感知数据之间的综合差异度,实现对无线电环境地图系统中感知数据的冗余检测与删除.为了验证所提技术的有效性,通过实验将该技术与传统的重复数据删除技术进行比较.实验结果表明,与传统的重复数据删除技术相比,所提出的技术在保证数据完整性的前提下,极大地提高了系统的存储效率,降低了数据传输过程中网络带宽的消耗.     

A mechanism based on reputation in P2P networks to counter malicious packet dropping

In P2P (Peer-to-Peer) networks,some malicious peers can impact on overall networks performance.One of the malicious behaviors of these peers is malicious packet dropping.In this paper,our focus is to detect and to exclude peers that misbehave by dropping some or all packets.Here,we propose a reputation-based mechanism for solving the problem efficiently.The proposed mechanism uses both direct reputation information and indirect reputation information to compute comprehensive reputation of a peer.At the same time,history reputation information is also taken into account to provide faults tolerance capability and we regulate the imprecision based on the fact that the cause of packet dropping can be complex.Finally,the peers with bad comprehensive reputation can be detected easily and then will be excluded from the network.In this way,our proposed mechanism improves the performance of P2P networks without increasing computational overhead.     

基于MCS算法的振动主动控制时滞补偿

 针对振动主动控制中时滞会引起最小控制合成算法失稳问题,提出在传统的最小控制合成算法(MCS)的基础上,应用smith 预估器时滞补偿原理,在MCS 算法中添加时滞补偿因子,构建一种改进的具有时延补偿的MCS 算法。选取工业生产中常见的受控机械臂结构进行建模和仿真。结果表明,改进的MCS 算法克服了振动主动控制策略中时滞失稳问题,具有较好的时滞补偿控制效果。     

MPTCP动态预留数据调度策略研究

多路径传输协议（multipath transmission control protocol, MPTCP）是一种基于TCP协议的传输协议,具有高吞吐量、高带宽利用率、高传输速率等优点,且MPTCP向后兼容TCP,支持现有中间件。针对导致MPTCP的传输性能下降的MPTCP中出现乱序、缓存阻塞等问题,综合考虑每条子路径的往返时延RTT（round trip time）和接收端成功接收到的数据包个数,设计了一种动态预留数据调度算法（dynamic resource reservation data scheduling,DR-RS）,当每次需要传输数据包时,子路径的发送缓存按照合理的策略为所需传输的数据包预留空间,尽量使数据包能够按序到达接收端,避免接收端缓存阻塞。利用NS-3仿真工具,对比分析了DR-RS性能,结果表明,DR-RS更合理,能使MPTCP的传输更稳定并提高了传输吞吐量,达到了负载均衡。     

基于稀疏恢复的直接数据域STAP算法

在机载/星载雷达系统中,空时自适应处理(STAP)可有效抑制杂波并实现动目标检测。基于统计的STAP算法通过平稳的训练样本来估计检测单元内的杂波协方差矩阵,并设计相应的滤波器以提高检测单元的输出信杂比。但训练样本的平稳性在实际快变的杂波环境中无法保证,因而此类算法在实际非均匀杂波环境中性能较差。该文通过挖掘检测单元数据在角度-Doppler域上的稀疏性,提出一种新的直接数据域STAP算法。该算法通过稀疏恢复来获得检测单元的高分辨空时谱估计,有效地避免杂波旁瓣对目标检测的影响,进而实现不经过杂波抑制而直接运动目标检测的目的。同时由于不使用训练样本,可很好地避免训练样本内的非均匀性,该算法在实际非均匀杂波场景中有更广泛的应用前景。     

电信网管数据采集技术的研究和实现

随着电信网络的飞速发展,网络日益成为企业节约成本、增加收入的有效资源.因此更好地了解和管理网络,合理规划和利用网络资源,无论对运营商还是研究人员都具有重要意义.作为电信网络管理系统的重要技术,数据采集技术提供了网络设备的带宽利用率、CPU利用率、内存利用率和端口性能等参数,这些参数对于网络管理员管理优化系统是十分重要的.论述了基于SNMP协议进行“数据采集”的算法以及在电信领域的具体实现.     

网格数据管理互操作机制研究

针对不同网格之间数据管理互操作存在的问题,分析了数据网格中间件SRB(Storage Resource Bro-ker)和ChinaGrid中的数据管理模型,同时讨论了SRB和ChinaGrid两者之间实现数据互操作存在的难点,提出了一套基于接口的网格数据互操作机制,并建立了相应的接口模型.该模型采用接口映射和副本管理策略,有效屏蔽了不同网格的数据操作接口,为用户提供了统一的逻辑数据视图和操作模式,保证了数据文件的有效性和一致性.该接口模型具有灵活性高、兼容性强和扩展性好等优点;通过这套接口机制可以实现China-Grid和采用SRB的数据网格之间的互操作.     

提高浅层横波数据采集信噪比的方法

为了取得信噪比较高的野外采集数据,根据浅层横波的激发与接收特点,通过对横波偏振特性分析、震源重量分析、激发面积(震源组合)分析,得出在野外采集时,利用横波偏振特性进行反向激发相减,可以提高浅层横波资料的信噪比;通过试验选取最佳的激发面积和选择合适的震源重量也能提高横波资料的信噪比.     

WAP彩信业务多层数据重组和图像重建方法

由于处理多层协议数据分片重组的困难,目前的信令监测系统一直缺乏有效的手机上网业务内容还原方法。深入研究了GPRS/WCDMA核心网无线应用协议（wireless application protocol,WAP）彩信业务即多媒体消息服务（multimedia message service,MMS）的协议栈和业务流程,设计出面向Gn接口的多层业务数据分片重组和数据图像文件的重建方法。基于现有监测系统采集到的现网数据,该方法成功实现了彩信图像文件的还原。测试结果表明,该方法可以直接利用现有系统有效地实现彩信业务的内容监测。