基于数据冗余控制的移动群智感知任务分配方法

移动群智感知系统中任务之间存在时空覆盖重叠性,这可能导致重复数据收集从而引发数据冗余问题,为此,提出了一种可同时控制任务内以及任务间数据冗余的任务分配方法。该方法首先提出基于长短期记忆（LSTM）神经网络的轨迹序列预测模型,对任务参与者进行细分时空单元的轨迹序列预测,然后根据轨迹预测结果提出最小化数据冗余的优化模型。通过最小化时空单元的数据冗余度来控制单个任务内的数据冗余问题,并通过让单个任务参与者在时空单元中的感知数据被最大化重复利用来控制多个任务之间时空覆盖重叠性带来的数据冗余。实验结果表明,提出的任务分配方法可以有效地减少任务内及任务间的数据冗余。     

无线传感器网络中定位误差对覆盖控制算法的性能影响*

覆盖控制是无线传感器网络中的一个基本问题,其主要目的是在保证全覆盖要求的同时调度冗余节点轮流工作。为了找出冗余节点,当前的研究工作大都假定节点已经拥有精确的地理位置信息,但实际应用中节点是无法获取到精确的位置信息,为此,研究当节点位置信息存在误差时对覆盖控制算法的影响,分析了全覆盖控制算法的缺陷和失效的原因,并通过仿真研究了多种因素变化时的网络覆盖率变化规律。结果表明,在节点位置存在误差的情况下,网络覆盖率会随着误差率、网络区域、节点密度和感知半径的增加而降低。该结果为研究实用化的网络覆盖控制算法提供依据     

可存盲区的井下无线传感器网络节点部署研究

在分析现有无线传感器网络节点部署方案和覆盖模型的基础上,针对完全覆盖存在难度大、成本高、节点存在冗余等缺点,提出了一种可存盲区的井下无线传感器网络覆盖模型和节点部署方案,并给出了该方案在井下的具体应用。可存盲区的井下无线传感器网络节点部署方案可根据监测对象的具体情况调节盲区度,从而实现盲区大小的设置。分析结果表明,对于相同的节点数量,该方案比完全覆盖时的覆盖面积大;对于同等面积的监测区域,该方案比完全覆盖时所需的传感器节点数量少,不仅节约了系统成本,还在一定程度上改善了节点冗余度问题。     

可重用多属性多等级门限秘密共享

多等级门限秘密共享策略是用来解决具有多等级访问结构的秘密共享问题。多等级访问结构是将所有参与者根据其权限或职位高低分割成不同的层次,并在恢复秘密时,对各等级参与人数都有一定门限要求的结构。在以前的多等级门限策略中,划分参与者集合都是基于单一的用户属性。在实际情况中,参与者通常会有多种属性,并且为了满足一些更高级别的安全需求,系统更希望基于多种属性对参与者集合进行划分。虽然对多等级秘密共享策略的研究已经非常深入,但是现存的秘密共享策略几乎无法解决上述问题。基于Tassa提出的基于Birkhoff插值法的多等级门限秘密共享策略和Mignotte提出的基于中国剩余定理的秘密共享策略,提出了一种用户秘密份额可重复使用的基于多属性划分的多等级门限秘密共享策略。     

Dynamic Coverage with Wireless Sensor and Actor Networks in Underwater Environment

This paper studies the problem of dynamic coverage with wireless sensor and actor networks (WSANs) in underwater environment. Different from most existing works, the WSANs consist of two kinds of nodes, i.e., sensor nodes (SNs) which cannot move autonomously and actor nodes (ANs) which can move autonomously according to the performance requirement. The problem of how to coordinate two kinds of nodes to facilitate dynamic coverage in underwater environment is challenging due to their heterogeneous capabilities. To reduce redundancy of communication links and improve connectivity between ANs and SNs in underwater WSANs, a min-weighted rigid graph based topology optimization scheme is first developed, such that the underwater communication energy consumption can be saved. With the optimized topology, a dynamic coverage strategy is proposed to improve the coverage among SNs and ANs for underwater WSAN where underwater fluid motions are considered. Furthermore, it is proved that the network coverage area is connected by using the min-weighted rigid graph. Finally, simulation results are presented to show the effectiveness of the main results.      

无线传感器网络中一种分布式冗余检测算法

无线传感器网络覆盖控制中现有的大部分冗余检测算法都是针对节点感知半径相同的同构网络的,无法应用于异构网络.提出一种保持网络k级覆盖的适应异构传感器网络的分布式冗余检测算法.该算法根据节点的冗余分布特性设计了有效覆盖邻居选取,通过有效覆盖邻居感知半径关系及交点处的覆盖程度判断检测冗余.仿真表明:算法中有效覆盖邻居选取的设计,大大降低了节点执行冗余计算的时间,算法的运行效率较高;算法在异构WSN中性能优异,冗余检测彻底、充分,有益于节省节点能量,延长网络生存时间.     

移动群智感知中基于任务质量的多任务分发参与者选择

任务分发作为移动群智感知领域的关键研究问题是目前的热点和难点,针对该领域中多任务分发条件下的参与者选择方法进行研究,根据参与者的历史任务完成情况,利用参与者累计信誉以及参与意愿构建参与者服务质量模型(QoS).在最大化QoS的基础上,采用启发式贪心算法解决参与者的选择问题.提出以任务为中心和以用户为中心的两种选择方案,在算法中引入距离约束因子、完整度约束因子以及信誉度约束因子,在保证任务完成质量的前提下,尽可能提升平台最终收益和参与者的收益.对两种算法的可行性和有效性进行评估,与现有的算法在选择出的参与者人数、移动距离以及数据质量等方面进行详细对比,分析各种因素对选择结果的影响.在实验过程中,建立阶跃型数据定价模型,对参与者上传的数据质量进行量化对比.实验结果表明,所提出的算法较现有的算法在服务质量方面取得了很好的效果.     

基于虚拟力算法的WMSNs覆盖研究

为了提高无线多媒体传感器网络（WMSNs）区域覆盖率,在传感器节点随机部署后,通过调节传感器节点的感知方向,使节点从感知重叠区域向覆盖盲区转动,提高网络覆盖率。针对现有算法中存在覆盖效率和覆盖率不能统一的问题,提出一种改进的虚拟力覆盖算法（VFARCR）,该算法利用传感器节点感知扇形区域质心点间的斥力调节感知方向,且通过传感器节点间的覆盖冗余度的决定方向调整的大小,虚拟力和覆盖冗余度共同控制传感器的转动。仿真实验表明：该算法提高了覆盖效率和覆盖效果,提高了虚拟力覆盖算法的性能。     

一种新的最大相关最小冗余特征选择算法

传统的基于特征选择的分类算法中,由于其采用的冗余度和相关度评价标准单一,从而使得此类算法应用范围受限。针对这个问题,本文提出一种新的最大相关最小冗余特征选择算法,该算法在度量特征之间冗余度的评价准则中引入了两种不同的评价准则;在度量特征与类别之间的相关度中引入了4种不同的评价准则,衍生出8种不同的特征选择算法,从而使得该算法应用范围增大。此外,由于传统的最大相关最小冗余特征选择算法不能根据用户实际需求的数据维度进行特征选择。所以,引入了指示向量 $\lambda $ 来刻画用户实际的数据维度需求,提出了一种新的目标函数来求解最优特征子集,利用支持向量机对4个UCI数据集的特征子集进行了实验,最后,利用分类正确率、成对单边T检验充分验证了该算法的有效性。     

On redundant coverage maximization in wireless visual sensor networks: Evolutionary algorithms for multi-objective optimization

Wireless visual sensor networks can provide valuable information for a variety of monitoring and control applications. Frequently, a set of targets must be covered by visual sensors, as such visual sensing redundancy is a desired condition specially when applications have availability requirements for multiple coverage perspectives. If visual sensors become rotatable, their sensing orientations can be adjusted to optimize coverage and redundancy, bringing different challenges as there may be different coverage optimization objectives. Actually, the specific issue of redundant coverage maximization is inherently a multi-objective problem, but usual approaches are not designed accordingly to compute visual sensing redundancy. This article proposes two different evolutionary algorithms that exploit the multi-objective nature of the redundant coverage maximization problem: a lexicographic ”a priori” algorithm and a NSGA-II ”a posteriori” algorithm. The performance of both algorithms are compared, using a previously proposed single-objective greedy-based algorithm as a reference. Numerical results outline the benefits of employing evolutionary algorithms for adjustments of sensors’ orientations, potentially benefiting deployment and management of wireless visual sensor networks for different monitoring scenarios.     

特殊权限下的动态门限签名方案

为了解决现有动态门限签名方案中签名者权限相同的问题,基于双线性映射,给出一种具有特殊权限的(n1+n2,ti+1)动态门限签名方案。该方案不仅能根据被签名消息的重要性动态改变门限值,而且实现了ti个一般成员和一个特殊成员共同完成的签名。对方案的性能进行了分析。     

基于GACO的群智感知参与者选择方法研究

参与者选择方法作为群智感知研究的重要内容之一,现有研究还存在不足,只单一考虑任务发布时间或任务区域覆盖等属性,导致选择的参与者执行任务效率较差。因此针对这一问题综合考虑任务时间和任务区域覆盖等约束条件下,为实现任务执行效率最高和群智感知平台激励成本最少的优化目标,提出一种基于贪婪蚁群算法的群智感知参与者选择方法（PS-GACO）。该方法主要通过候选参与者聚集蚂蚁信息素浓度的多少准确选出适合执行发布任务的参与者,大大提高了任务执行效率。最后通过仿真实验将提出的PS-GACO方法与普通参与者选择方法进行比较,实验结果表明PS-GACO在算法运行时间、任务执行效率以及激励成本等方面都优于其他两种方法,对于群智感知参与者选择有很好的应用前景。     

一种高吞吐量的无人机轨迹规划方法

无人机由于具有完全可控的移动性以及快速部署等优点,成为无线通信领域的研究热点。研究一种无人机支持的多播信道,利用无人机作为移动发射机向多个地面节点发送信息,在无人机的有限任务通信时间内,设计一种连续圆飞行轨迹方法。面向随机分布的多个地面节点,设定距离阈值对地面节点进行分组,通过求解新型旅行商问题确定无人机对各个分组的通信顺序,在满足无人机与地面节点通信覆盖需求的情况下,对圆心、无人机的飞行速度以及飞行半径进行求解,确定各个分组的圆形飞行轨迹,进而生成连续圆飞行轨迹。为实现吞吐量最大化目标,基于连续圆轨迹,在轨迹、功率一定情况下进行功率和轨迹优化,并通过交替联合优化无人机轨迹和功率以提高无人机对地通信系统整体性能。仿真结果表明,与基准方案相比,该方法系统吞吐量明显提高。     

灾后道路可用性监测系统设计

地震灾后道路随时可能因余震再次塌方堵塞,需要实时监测其可用性。为此,提出一种灾后道路可用性监测系统。利用传感器覆盖半径、系统覆盖期望和冗余度对节点进行布置,并根据其传输特点设计路由的建立、转发和维护算法,给出多传感器信息综合的事件判断算法和图像采集方式。实验结果表明,当事件发生时,该系统能及时收到警报和图像信息。     

Exploiting maximal redundancy to optimize SQL queries

Detecting and dealing with redundancy is an ubiquitous problem in query optimization, which manifests itself in many areas of research such as materialized views, multi-query optimization, and query-containment algorithms. In this paper, we focus on the issue of intra-query redundancy, redundancy present within a query. We present a method to detect the maximal redundancy present between a main (outer) query block and a subquery block. We then use the method for query optimization, introducing query plans and a new operator that take full advantage of the redundancy discovered. Our approach can deal with redundancy in a wider spectrum of queries than existing techniques. We show experimental evidence that our approach works under certain conditions, and compares favorably to existing optimization techniques when applicable.

群智感知中面向移动群体的参与者选择优化模型

随着短视频时代的来临,移动群智感知任务的视频化程度越来越高,在传统研究中常利用机会网络和移动网络激励任务的分发和数据的收集,但机会网络中节点移动的不可控性,以及视频任务内容传输的高代价性都使得这些方法的实用性大大降低.针对此问题,利用社会移动群体规律性的自主聚集、活动范围大等特点,提出一种面向社会移动群体的群智感知参与...     

基于椭圆曲线的密钥共享方案

针对门限密钥共享体制中存在的密钥分发者欺诈和参与者欺诈问题,采用椭圆曲线密码体制（ECC）,提出一种可防欺诈的多密钥共享方案。该方案可以阻止密钥分发者、参与者的欺诈问题,且能实现更新主密钥时无需更改参与者的子密钥。方案可以灵活地增加或减少参与者,其安全性基于Shamir门限机制和椭圆曲线离散对数难题。     

基于专家特征的条件互信息多标记特征选择算法

特征选择对于分类器的分类精度和泛化性能起重要作用。目前的多标记特征选择算法主要利用最大相关性最小冗余性准则在全部特征集中进行特征选择,没有考虑专家特征,因此多标记特征选择算法的运行时间较长、复杂度较高。实际上,在现实生活中专家依据几个或者多个关键特征就能够直接决定整体的预测方向。如果提取关注这些信息,必将减少特征选择的计算时间,甚至提升分类器性能。基于此,提出一种基于专家特征的条件互信息多标记特征选择算法。首先将专家特征与剩余的特征相联合,再利用条件互信息得出一个与标记集合相关性由强到弱的特征序列,最后通过划分子空间去除冗余性较大的特征。该算法在7个多标记数据集上进行了实验对比,结果表明该算法较其他特征选择算法有一定优势,统计假设检验与稳定性分析进一步证明了所提出算法的有效性和合理性。     

EasiFCCT:一种保证连通性的传感器网络局部覆盖算法

调度节点轮流工作可以有效延长网络寿命,然而现有的调度协议大部分需要地理位置信息,引入了额外的负担;一些不需要地理位置信息的节点密度控制算法又无法保证有效的网络覆盖度.此外,已有的分析证明了随机算法可以以较大概率保证一定的网络覆盖度,但是因其没有考虑到节点的非连通性会导致网络出现不连通的情况,所以具有一定局限性.提出的局部覆盖算法在随机调度的基础上同时考虑节点的连通性,可以保证网络在具有一定的有效覆盖度的同时能够连通工作.仿真结果表明,算法在网络有效覆盖度方面要优于已有的工作,同时由于新算法建立在随机调度的基础上,因此其复杂度低,较易实现.     

含理想控制策略和期望轨道的最优控制

研究合理想控制策略和期望轨道的二次型最优控制问题．通过把控制问题转化为估计问题，从信息融合估计的角度，使原问题转化为求控制量的“最优估计”问题．通过实际算例表明。该算法所得二次性能指标值优于现有算法．