基于RBF网络信道均衡器

在数字通信系统中为了克服信道畸变引起的码间干扰，在接收端必须采用信道均衡技术。在本文中，我们将RBF网络用作均衡器。采用最近邻聚类和直接判决算法来调整隐藏层中心，然后再用LMS算法调整输出层的系数。该算法可以实现在线学习，根据相应的准则增加，删除隐藏层节点。算法事先不必确定隐藏层的节点个数。模拟结果显示，RBF网络均衡器能够正确地将信号从有噪信道中恢复出来，在计算机模拟仿真中其性能与理想贝叶斯均衡器相当。     

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.     

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.     

一种在非视距环境中的移动节点定位方法

在移动节点射频定位技术基础上,根据自主移动节点运动的特点,提出一种能够减轻非视距NLOS影响的定位算法nLAEL．该算法首先利用移动节点的速度信息,构造相对定位轨迹;然后通过相对定位轨迹和射频定位的比较实现对位置和方向的估计,获取定位结果;最后估计射频定位精度,区分出失真的射频定位结果,以减小NLOS的影响．本算法计算简单,是一种实用的移动节点定住方法．仿真实验结果证明了算法的有效性．     

基于信号飞行时间与误差分析的改进无线传感网络Bounding-box定位算法

为提高无线传感网络定位算法的实效性,针对Bounding-box定位算法定位精度不足的问题,提出了基于信号飞行时间与误差分析的改进Bounding-box定位算法。该算法根据累计距离误差,在正方形重叠区域重新划分离散小方格,然后按照累计距离误差最小化准则,选择对应离散小方格的中心点坐标作为待定位节点的定位位置。通过仿真实验表明,提出的改进Bounding-box定位算法,在距离测量精确和小误差情况下,能够明显提高定位精度。此外,真实环境实验表明,在采用信号飞行时间作为距离测量技术的条件下,提出算法的定位误差最小。更多还原     

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.     

基于离散粒子群的WSN分簇路由算法

在定义了包含邻居节点信息的粒子适应度函数的基础上,提出了一种基于离散粒子群(DPSO)的单跳路由分簇协议(DPSOCA).该协议应用DPSO优化簇首选择过程,采用无竞争开销的方式选举一组最佳节点担任簇首.研究结果表明,与LEACH算法相比,DPSOCA能有效地均衡网络节点的能量消耗和显著地延长网络寿命;采用k-收敛准则和增加惯性权重的随机性有利于提高网络寿命与收敛代数的性价比.     

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.     

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．     

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.     

基于微服务架构的负载均衡优化算法及实现

针对传统负载均衡算法的局限性，设计了基于最低并发负载算法的动态权重负载均衡(DWLB)算法，算法根据服务器节点的性能计算得出系统节点的权重，当最低并发算法失效，算法升级为动态权重算法，权重大的节点被选中的概率也会更大。实验结果表明，本文提出的负载均衡算法具有高可行性。     

网络流量异常检测方法：SSAE-IWELM-AdaBoost

针对传统入侵检测方法在高维海量数据且类别分布不均衡的环境下检测性能较差的问题,提出一种流量异常检测方法SSAE-IWELM-AdaBoost,该方法基于堆叠稀疏自编码网络(stacked spare auto encoder,SSAE)并融合改进加权极限学习机(weighted extreme learning machine,WELM)。该方法首先使用堆叠稀疏自编码网络直接从原始流量数据中自动学习并提取特征,获取原始数据的低维抽象表示,然后以WELM作为集成算法(AdaBoost)的基础分类器,利用修改的训练样本权值分配规则和基分类器权值更新公式迭代训练基分类器,通过加权投票表决的方法得到最优强分类器完成网络攻击流量的识别。在UNSW-NB15数据集上进行仿真实验,实验结果表明,SSAE-IWELM-AdaBoost算法可以提高整体的检测精度以及小样本攻击的检测率,缩短分类器的训练时间,能较好地满足大规模网络环境下原始流量数据实时检测,对不均衡流量数据识别也具有较好的表现。     

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。     

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.     

云环境下基于Entropy-KNN算法的节点选择策略

为满足大数据高效处理与节省成本的需求,针对云计算网络可计算节点资源的多维属性特点,提出了一种面向云计算的多属性Entropy-KNN层次聚类算法的节点选择策略.在节点资源动态描述机制的基础上,借助P2P动态路由完成节点资源的信息交换与实时更新,通过属性信息熵及相似度距离的计算,首先对已知节点按属性进行多次聚类,获得给定阈值的子类;接着选取距离较小的K个近邻节点为候选节点,根据分类与可信度的验证,最终选取与需求节点间相似度距离较小的节点作为候选节点.结果表明,该算法在一定程度上提升了计算节点的定位准确率,同时也能进一步提高大数据的处理效率.     

一种新的降低内容寻址网络节点间延迟的方法

为了降低内容寻址网络CAN（content-addressable network）节点间的延迟,建立了数学模型,引入求静态图最短路径的Dijkstra算法,并以重叠网络中的节点为图的顶点,相邻节点以边连接,相邻节点间的延迟为边的权值构建节点间的动态延迟图.本文的算法能在任意两个节点间的多条路径中找到一条延迟最小的路径.使用P2Psim对该方法和选择延迟最小的邻居节点作为下一跳的方法进行对比测试,结果表明本文的方法能更有效地降低CAN中节点间的延迟.     

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．     

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.     

基于逻辑复合门映射的电路面积优化

提出了一种基于复合门映射的电路面积优化方法.该方法首先通过BDD结构的拆分将待优化的逻辑电路转化为由二输入基本逻辑门组成的多级逻辑网络,然后利用复合门搜索和等效转换算法将逻辑网络中适合复合门实现的子结构用相应的复合门替换.提出的优化算法用C语言编程实现,并用MCNC电路进行了测试.测试结果表明,相比于ABC和BDS软件结果,经算法优化后,电路的节点数可分别减少约37%和29%.     

一种基于优先级的加权公平队列调度算法

根据在无线传感器网络上传输实时业务的要求,深入研究了加权公平队列调度算法.在分析其无法保证实时业务的QoS的原因后,提出一种基于优先级的加权公平队列调度算法P-WFQ.这种算法利用滑动窗口将WFQ和基于优先级的机制结合起来,通过有效的优先级划分策略,在带宽受限的情况下,保证高优先级数据的QoS要求.仿真结果表明:P-WFQ在实时业务的时延性能上比WFQ有明显的改善,而且能够将实时业务的最大时延控制在允许范围之内.