基于数据聚合的无线传感器网络拓扑发现算法

针对传感器网络能源有限的特性,提出了一种基于数据聚合的拓扑发现算法。根据在聚合节点（sink）收集到网络内部节点报文接收或丢失的情况,通过发现网络中所有叶子节点到sink节点的数据传输路径,来推测网络的逻辑拓扑,不会增加网络负担。仿真实验表明：算法可以准确快速地推测传感器网络的拓扑,并且适合大规模传感网络的拓扑推测。     

基于边聚类的多层社会网络社团发现算法

针对目前多层社会网络(multi-layered social network, MSN)的社团发现算法较少、社团划分结果较粗糙等特点, 提出了一种基于边聚类的多层社会网络社团发现(CLEDCC)算法。该算法综合考虑每层关系网中的任意两节点邻居及节点本身的关系强弱, 并分别针对人造稀疏网、稠密网以及真实数据集进行仿真。实验表明, 所提出的CLEDCC算法能有效地避免参数不确定性问题, 并比跨层边聚类系数(CLECC)算法的社团划分结果更精准。     

MANET共识选举轻量级CA认证方案*

移动自组织网是由一组自主的无线节点或终端相互合作而形成的独立于固定基础设施的分布式网络,具有无中心、自组织、多跳路由等特点。然而,移动自组织网先天具有的拓扑结构变化频繁和能量受限等缺点,使得移动自组织网络难以进行复杂的认证。针对该问题,结合轻量级证书颁发机构(CA)认证思想,借鉴区块链技术中的共识机制来选举CA,提出一种基于共识算法的轻量级轮转CA认证方案。通过共识算法周期性地选举出当前CA,全网快速达成共识后,即可确定CA,实现轻量级认证。该方案CA节点周期性轮换,无需证书管理,适合高度动态变化、生存周期短的移动自组网。详细分析了方案的安全性并基于BAN逻辑分析方法进行了形式化证明。理论分析表明,该方案可在一定程度上抵御拒绝服务(DoS)攻击、仿冒攻击等多种网络攻击,增强移动自组织网络的安全性能。     

接地网故障诊断中的拓扑分解及其应用研究

为了对接地网进行故障诊断,通过对接地网支路拓扑结构进行分析,提出了一种以可及节点为裂点的分层拓扑分解方法,将接地网分解为元版块网、可及接地网和本征接地网。根据不同的数据结构,实现了接地网网络拓扑自动分解,明确了由拓扑结构决定的各层支路的关联性,采用结构判断和诊断后判断结合的方法对接地网支路的可测性进行了研究,可以自动识别诊断结果唯一确定的明晰支路,为科学利用诊断结果具有指导意义。对一个60支路的实验接地网采用所提出的算法进行分解和可测性判断,验证了提出的方法的正确性和实用性。     

基于分层的河流水下传感器网络路由算法

为了获取传感器节点的实时位置,在河流水下传感器网络(UWSN)的独特环境中,采用流体力学的方法对河流水下传感器网络进行建模,模拟真实河流环境下传感器节点的运动规律。为了研究河流水下无线传感器网络数据传输的问题,提出了一种河流环境下基于分层的路由算法(RALM)。每个节点根据收到Sink广播的速度信息周期性地计算并更新各自的拓扑信息,数据待发送节点优先选择当前剩余能量最多的上一层的邻居节点进行数据转发,若上层无邻居节点,则转发给剩余能量最多的同层邻居节点。仿真实验表明,所提算法在网络的冗余度和丢包率上都要优于基于深度的路由算法(DBR)和基于分层的水下传感器网络路由协议(Layered-DBR),网络生存周期分别提高了71%和45%。     

移动自组网拓扑发现策略的分析研究*

移动自组网是由移动节点自组织形成的无线网络,由于节点移动、无线通信等特点,构造它的拓扑结构比较困难。通过分析传统的拓扑发现策略,研究了移动自组网拓扑发现策略的最新进展,主要分成蚂蚁算法类和聚簇算法类两种类型,对每个类型中各种算法进行了分类论述,分析了优缺点并进行了综合比较,并讨论了未来需要解决的问题。     

Internet AS幂律建模及其参数估计

为了精确建模Internet自治系统层面上的拓扑结构,提出了基于最小节点度和最大节点度的拓扑幂律模型及其参数估计新算法。针对Internet自治系统层拓扑实际测量数据,利用新算法对拓扑幂律模型中的最小节点度、最大节点度以及标度参数进行计算。实验结果表明,由新算法估计的Internet自治系统层拓扑幂律模型的最小节点度为1,最大节点度随网络规模的增大而增大,标度参数的误差与使用最大然似估计法误差一样均非常小,约为2.25。     

一种面向软件定义移动自组网的拓扑发现方法

移动自组网在传统的分布式组网方式下难以满足复杂的业务需求对网络QoS及安全性的高要求,基于SDN的移动自组网架构(SD-MANET)的提出为解决该问题提供了有效的解决思路。在SD-MANET中,拓扑发现是控制器进行流量调度与安全性控制的前提。本文提出一种面向SD-MANET的拓扑发现方法,其主要思想是：利用连通支配集算法生成骨干网络,由骨干节点将局部拓扑信息通过上行通路上报给SDN控制器,控制器根据收集到的邻接信息计算出全网拓扑。本文方法通过限制向控制器上报局部拓扑信息的节点数量来降低拓扑信息收集过程中产生的额外开销。仿真结果表明,该方法能够准确地生成并维护网络拓扑,且具有较小的控制开销。     

基于拓扑结构和节点性能的应用层组播算法

针对当前应用层组播节点具有异构性和存在传输延迟等问题,提出一种基于拓扑结构和节点性能的应用层组播算法。根据拓扑感知的方法对网络进行分层分簇,在构建组播树时考虑节点的异构性,使高性能的节点接近源节点,低性能的节点接近叶子节点。实验结果表明,该算法能提高组播树的效率,降低端到端的延迟,减小链路压力和控制开销,在大规模节点环境中有效改善组播树的性能。     

WMN中基于轻量级CA的双向认证和密钥协商协议

针对无线Mesh网节点间认证过程复杂,效率低的问题,提出一种新的无线Mesh网双向认证和密钥协商协议。该协议使用椭圆曲线密码算法并结合轻量级CA公钥认证机制,降低了认证过程中的计算和通信开销。采用BAN逻辑对该协议进行形式化有效性验证,并对其安全性和性能进行分析,结果表明该协议具有较高的安全性和较高的通信效率。     

一种动态占空比的无线传感器网络MAC协议

在无线传感器网络(WSN)中,降低能耗会引发端到端时延的增加.为兼顾能耗和时延的平衡,提出一种基于动态占空比的WSN介质访问控制协议.通过计算节点利用率、平均睡眠延时,结合占空比上下限,动态调整节点占空比,使其更好地适应网络实时通信流量.实验结果表明,该协议在线性拓扑中比S-MAC节能52％,延迟减少35％,在网状拓扑...     

一种基于SNMP的链路层拓扑发现算法

为提高链路层网络拓扑发现效率,提出一种基于简单网络管理协议的拓扑发现算法。将交换机间的连接网络用树形结构表示,自顶向下逐层确定每个交换机的连接关系。通过修改连接关系的判定条件,并结合线程池和哈希查找技术,提高拓扑发现的效率。实验结果表明,该算法能快速准确地获得完整的网络拓扑结构。     

基于POMDP的跨层机会频谱接入优化设计

在功率受限的机会频谱接入(OSA)研究中,大多使用完全可观测马尔可夫决策过程(MDP)对环境建模,以提高物理层或介质访问控制(MAC)层指标,但由于感知设备的限制,无法保证用户对环境完全感知。为解决该问题,提出一种基于部分可观测马尔可夫决策过程(POMDP)与Sarsa(λ)的跨层OSA优化设计方案。结合MAC层和物理层,采用POMDP对功率受限且有感知误差的次用户频谱感知和接入过程进行建模,并将其转换为信念状态MDP(BMDP),使用Sarsa(λ)算法对其进行求解。仿真结果表明,在功率受限条件下,该Sarsa(λ)-BMDP方案的有效传输容量、吞吐量和频谱利用率分别比完全可观测Q-MDP方案低9%、7%和3%左右,其误比特率比基于点的值迭代PBVI-POMDP方案低20%左右,比Q-MDP方案高16%左右。     

802.11s中RM-AODV路径选择协议的研究

RM-AODV路径选择协议是IEEE 802.11s标准中HWMP路由选择协议的基础。不同于传统AODV协议在第3层使用IP地址路由和跳数作为路由metric,RM-AODV工作在第2层使用MAC地址和空时metric进行路径选择。为了适应无线mesh网络流量呈树状汇聚的特点,IEEE 802.11s标准还对RM-AODV进行树状先验式扩展。在典型无线mesh网络拓扑中通过仿真对RM-AODV的路径发现时间进行研究,进一步分析相对根节点的不同位置对路径发现时间的影响。     

网络层与链路层综合拓扑发现算法及其实现

为了实现对网络的有效管理与监控,采用层次化模型,提出了一种基于广度优先遍历的探索式拓扑发现算法。该算法将底层的设备发现与顶层的拓扑关系分析分离开来,在顶层利用图的相关理论,实现了网络层拓扑与物理网络拓扑的完整发现。与现有方法相比,该算法解决了网络层拓扑与数据链路层拓扑发现相互独立的问题,增强了其实用性。算法在中联通综合网络管理平台中的成功应用表明了其有效性。     

基于路径损耗的WSN拓扑控制算法

现有无线传感器网络拓扑控制算法大多基于理想网络模型,且需要节点位置信息。为此,提出一种基于路径损耗的拓扑控制算法。该算法无需任何节点位置信息,通过计算两节点间小于或等于3跳的前向与后向路径损耗,构建网络拓扑。仿真结果表明,该算法能降低网络能耗及节点间的通信干扰,保证网络连通性,延长网络生命周期。     

基于网格扫描的WSN节点定位算法

现有的非测距定位算法无法准确获取未知节点的估计区域。针对该问题,提出一种基于网格扫描的分布式无线传感器网络(WSN)节点定位算法。计算每个被定位节点的初步估计区域,将该区域划分成网格阵列,通过逐个扫描得到有效网格,并将该有效网格区域的质心作为节点的估计位置。实验结果表明,在不同锚节点比率和不同节点总数的情况下,该算法的定位精度比DLE算法提高20%以上。     

基于MIP的WiMax终端退网研究

针对WiMax网络架构标准中CMIP下的终端异常退网问题,介绍WiMax标准的体系架构及移动IP协议,研究现有CMIP/PMIP模式下终端的退网和资源释放情况,在此基础上,设计并实现一种新的解决方案,将检测终端异常退网和发起终端退网流程的决策权交给接入网关。对其进行测试,结果表明,该方案既可解决CMIP模式下终端异常退网时不能及时进行资源释放以及用户计费等问题,也适合终端正常退网和PMIP模式下的异常退网等情形。     

基于FasterMDNet的视频目标跟踪算法

多域卷积神经网络（MDNet）算法在卷积层采用选择性搜索的方式来提取候选框，因此它没有共享完整图像特征，从而导致在线视频目标跟踪速度慢。针对这个问题，提出一种快速多域卷积神经网络（FasterMDNet）视频目标跟踪算法。FasterMDNet是建立在MDNet基础上的一种模型，在卷积层后面引入RPN（Region Proposal Network）网络，优化了损失函数，共享完整图像卷积特征，加快候选区域建议框（ROI）更高效的生成；为了更好地获得目标和背景信息表示，在RPN网络后加入ROIAlign层，对提取的候选区域建议框特征图用双线性插值方法来提高感受野的分辨率。该算法对目标跟踪基准数据集OTB2013、OTB2015、VOT2016进行了评估，并与前沿的跟踪算法做对比，实验结果证明，该算法跟踪准确率优于其他对比方法，并且对比相同实验环境下MDNet算法，在线跟踪速度提高了近12倍。     

基于模糊C-均值的无线传感器网络算法

在低功耗自适应集簇分层型协议算法的基础上,提出一种基于模糊C-均值的无线传感器网络算法。在簇形成阶段采用模糊C-均值方法根据基站预先指定的最优簇头个数Q,将整个传感器网络节点分成Q个簇,每个节点隶属于其中一个簇,在整个网络生命周期内,这个簇将固定不变。在新的一轮开始时,簇内簇头节点的选择基于节点的当前能量值。在数据传输阶段,在簇内通信采用单跳模式,簇间通信采用多跳模式。仿真实验表明,该算法具有可行性和有效性。