无线传感器网络的自身定位算法研究

自身定位算法在无线传感器网络技术的目标定位和跟踪等方面起着举足轻重的作用,而算法的优劣直接影响着自身定位和目标定位的精度．以传统的DV-hop算法为依据,提出了一种WDH（Weighted-DV-hop）定位算法,在获得跳数的步骤中,根据接收到的传播信号区分强弱程度,并取0．d．5或1作为跳数递增量的加权修正值,来得到新的跳数．最后通过Matlab平台实现算法的验证,表明其可以明显地提高定位的精度．     

能量有效的无线传感网络节点调度算法研究

在无线传感网路中,在某些情况下引入以节点地理位置为分簇依据的GAF算法虽能有效节省节点能量,但由于其随机选择簇头,没有考虑簇头最佳位置分布,因此并不能对节点能量进行充分利用.针对此问题,提出一种新的改进算法L-GAF算法,其主要思想是寻找最佳位置簇头节点,通过定期动态转换虚拟单元格,改变节点与中心点的距离,利用节点度策略和节点剩余能量优化簇头选举机制,均衡能量分布.实验证明:与GAF算法相比,此算法延长了网络的生命周期,提高网络的负载能力.     

基于改进贝叶斯和风险评估的无线传感网络信任模型

针对无线传感器网络加密手段和身份认证技术不能解决网络内部攻击问题,提出一种基于改进的贝叶斯和风险评估的无线传感器网络信任模型。该模型针对基本的贝叶斯信任模型进行改进,采用异常折扣因子防止非入侵因素导致的网络异常行为;为实现信任对时间的敏感性,提出了自适应遗忘因子来削弱过去行为的影响;为防止恶意节点的诋毁,利用偏离度来过滤某些推荐节点;同时提出了基于熵的风险评估机制,用于评价信任的不确定性。实验结果表明,所提出的模型具有较高的检测率与较低的误检率,能有效保障无线传感器网络安全性能,并延长网络的生命周期。     

基于正交矩阵与联合独立滤波机制的无线传感网络信号定位算法

为解决当前无线传感网信号定位算法易受瑞利噪声影响,且其采用的半径扫描旋转定位机制在高衰落信道条件下难以消除定位角度误差,导致定位精度较低的缺陷,本文研究了鉴于正交矩阵联合单一滤波制度的无线传感网信息定位方案:首先,通过基准节点以及有关接收节点的位置关系,构建正交矩阵定位结构,用来接收待测节点发送的信号,并根据接受节点与待测节点的角度,对获取的待测节点子信号进行初步定位,减少接收节点定位待测节点的角度误差;随后,依据接收节点与待测节点的角度估计,构建联合独立滤波机制,采取功率谱密度函数计算定位过程中定位角度的平均估计,从而实现了对角度估计的优化,提高了信号定位精度.仿真实验表明:与JISA算法及NP-CPLA算法相比,本文算法具有较好的抗噪能力,其定位精度与效率更高,而定位误差更低.     

一种基于GAF拓扑控制的加权质心定位算法

针对无线传感器网络节点定位的能量均衡问题,提出采用蜂窝结构GAF算法进行拓扑控制的基础上,使用改进的加权质心算法进行节点定位。该算法通过区域划分增加信标节点选择的有效性,通过对距离加权减少多径效应影响。性能分析和仿真结果表明该算法可构造良好的网络拓扑结构,均衡节点能耗,延长整个网络的生存周期,提高节点定位精度,在密集型网络中可获得良好的定位性能。 更多还原     

时差法超声波流量计中时间间隔测量及误差分析

在时差法超声波流量计计量原理的基础上,分析了影响时差法超声波计量准确度的主要原因,通过采用基于延迟线内插法的专用测时芯片 TDC-GP21实现高分辨率时间间隔的测量,并对影响时间间隔测量准确度的因素进行了充分分析,提出了相应的解决方法.最后,设计了时间间隔测量系统,利用该系统进行的实验结果表明,系统达到了ps级的时间间隔测量标准差,流量计的测量误差可保证在0.5±%以内.     

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.     

无线传感器网络中的一种分布式能量有效成簇算法

为了延长无线传感器网络的生存时间,需要设计适合无线传感器网络特点的能量有效的协议。成簇算法能够减少无线传感器网络的能量消耗,对增强网络的可扩展性和延长网络的生存时间有着重要的作用。现有的算法对多路衰退的链路并不十分能量有效,针对这些算法的不足,提出了一种基于     

一种启发式能量优化的无线传感器网络数据收集算法

建立了基于能耗和剩余能量约束的无线传感器网络数据收集模型.提出了一种新的基于目标偏差度函数的启发式算法,该算法根据前次计算的结果和约束要求以及自适应动态调整目标函数加权系数的取值,避免了无效重复计算,使算法始终朝着有效的方向搜索.仿真分析表明本算法在网络存活时间指标上优于最小能耗算法;在算法的时间复杂度和搜索成功率上优于k-Dijkstra算法.     

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。     

基于无线传感器网络的环境监测系统

针对当前城市环境保护与在线监测的需要，提出了一种利用具有自组织特性的无线传感器网络（wireless sensor networks, WSN）对温度、湿度和噪声等环境变量进行在线监测的方法．该方法采用了对等式网络体系结构、低功耗微小网络节点、基于拓扑树的网络初始化配置算法以及基于地理位置特性的路由算法，不仅解决了传统监测方法中网络布线复杂、精度有限的问题，而且具有实时性和容错性强等特点．仿真结果表明，在1000个节点、通信距离为100m的条件下，监测数据延迟时间〈600ms，较好地满足了实时环境监测的要求。     

一类具有非线性发生率的无线传感网络蠕虫传播模型的延迟动力学行为

研究了一类具有不同发生率的无线传感网络蠕虫传播模型的延迟动力学行为。由于在监测节点隔离不稳定节点需要消耗一定的时间,在模型中考虑了处理时滞。通过分析相应特征方程根的分布情况,得到了平衡点存在性、模型局部稳定性和Hopf分岔存在的充分性条件。通过构造合适的李雅普诺夫函数,证明了蠕虫病毒平衡点的全局稳定性。数值仿真实验验证了理论分析结果的正确性。仿真结果表明,当处理时滞的值越过关键值时,网络中的蠕虫传播将失去控制,发现无线传感网络的覆盖范围是控制蠕虫传播和保证无线传感网络安全最为重要的因素之一。并通过仿真发现消除模型混沌状态的一些关键参数,其中非线性发生率βSII+1是控制蠕虫病毒传播、保证无线传感网络安全的最佳选择。     

基于蚁群算法的无线网状网安全路由算法

根据蚁群算法的自组织性、分布式计算以及正反馈与无线网状网路由问题有着惊人相似的特点,提出了基于蚁群算法的无线网状网安全路由算法.在该算法中引入基于模糊理论的信任评估模型,使前向蚂蚁在选择下一跳之前,先对节点进行信任评估,用来检测恶意节点,阻止恶意节点的主动攻击.分析结果表明,该算法能满足无线网状网负载均衡的要求,保障无线网状网路由安全.     

基于无线Mesh网络的一种信道分配算法及路由协议

提出了在多信道环境下的无线Mesh网络中的一种混合型路由协议TOIRP(tree-based and on-de-mand integrated routing protocol)以及一种分布式的信道分配算法CLBCA(channel load based channel assign-ment).TOIRP协议采用HWMP(hybrid wireless mesh protocol)所提出的混合路由技术,将基于树的路由与传统的AODV(ad hoc on-demand distance vector)路由相结合,减少路由发现的时延,同时采用了一种新的路由判据CETTI(cumulative expected transmission time with interference).该路由判据充分考虑多信道的特性,设计了一种量化通信干扰的方法,将干扰分为外部数据流对路径的干扰以及路径内部数据流的干扰两个方面,并综合考虑了跳数、时延等因素,提高了网络的吞吐量.信道分配算法分为收发器与邻居节点绑定和收发器与信道绑定两个部分,将信道的负载作为选择信道的标准,避免了多信道中常见的信道依赖所造成的影响,并且提高了信道的利用率.模拟结果表明,采用新的路由判据后,网络的吞吐量最优情况下得到提升.     

基于改进卷积神经网络的数控机床旋转轴热误差建模方法

为对五轴数控机床旋转轴的热误差进行更精确地预测,解决变工况条件下预测精度不佳与热误差数据获取困难的问题,提出了基于改进卷积神经网络的热误差建模方法.采用激光干涉仪与热成像仪采集不同温度下的角度定位误差与热图像,对热误差进行傅里叶函数拟合,将预测目标由不同角度下的热误差转变为拟合函数参数.在VGG网络模型架构上,引入SKNet注意力机制,以提高模型对变工况下的热图像特征提取水平,并采用全局平均池化代替全连接层,以改善过拟合情况.将建立的模型用于热误差预测,结果表明,旋转轴热误差预测RMSE在升温状态下为8.36″,降温条件下为9.57″,预测精度达90%以上,优于普通卷积神经网络模型.结果证实了所提方法在旋转轴热误差建模中的有效性.     

基于SIFT算法的移动机器人同时定位与地图创建

研究了基于尺度不变特征变换（SIFT）算法的移动机器人同时定位与地图创建（SLAM）方法,即在视角改变情况下,用SIFT算法对不同图像进行特征匹配,根据极线几何原理得到摄像头的旋转角度,将之与里程计的角度信息融合,从而实现较准确的自我定位与地图创建.实验表明：本方法利用电荷耦合器件（CCD）摄像头和里程计间内在的几何关系来实现SLAM,提高了低成本移动机器人的定位精度.     

无线自组织网络的MAC协议攻击分析

利用有限状态机模型,将无线自组织网络IEEE 802.11 MAC协议的实现过程描述成不同的状态转移过程,从而建立了无线自组织网络MAC协议执行过程的有限状态机模型.在此模型下,研究了攻击者如何成功地逃避检测及对MAC协议的攻击行为.NS-2.33仿真实验表明,随着攻击者在不同状态下对网络节点的攻击程度的加强,路由消耗逐渐增大,网络的平均吞吐量呈逐渐下降趋势.     

基于GCC-PHAT的改进近场声源定位算法

结合GCC-PHAT与SRP搜索的算法被广泛应用于声源定位系统,但其定位结果随信噪比降低而恶化严重,且难以估计窄带声源。针对这些问题,提出一种用于近场模型的改进算法。首先计算阵列信号求和功率谱的峰均比,再经对数变换和设置噪声抑制阈值等步骤,得到反映频点信噪比的加权因子,将其应用在GCC-PHAT中,并进一步优化SRP搜索策略。大量仿真结果表明:改进的算法具有强的抗噪能力,且对宽带和窄带声源信号均有良好的估计效果,很适合实时处理。更多还原     

基于时间序列采样的正则化回归算法的收敛性

给出了基于时间序列采样的正则化回归算法的误差分析,即先将误差收敛归结为正则误差和样本误差,借助于Hoeffding型不等式给出了正则误差估计;同时,使用覆盖数及基于时间序列的Hoeffding型不等式给出了样本误差估计,从而算出学习速度一种上界的估计．最后的结果也说明学习速度能达到指数收敛性．     

基于簇的无线传感器网络密钥预分配方案

通过把网络划分为多个六边形区域,每个节点预先存储多个子密钥空间中的密钥信息,采用基于组的部署方式,提出了一种新的基于分簇结构的无线传感器网络密钥预分配方案.该方案能够动态更新节点的密钥,从而解决了由于节点被捕获所导致的密钥连通性下降和密钥更新通信开销大等问题.性能分析和仿真结果表明,与现有的密钥预分配方案相比,该方案可以确保任意两个相邻节点之间都能够建立一个惟一的对密钥,节点所需的密钥存储空问减少,密钥建立和更新所需的通信开销很小,网络的抗攻击能力得到较大提高.