基于本地化差分隐私的电动汽车接入充电点位置隐私保护

针对现有电动汽车接入充电点位置的隐私保护算法不可抵御背景知识攻击和不可信第三方的隐私攻击问题,提出一种基于本地化差分隐私的电动汽车接入充电点位置隐私保护方法.使用基于距离变换的栅格算法对充电点分布构建维诺图并编号;在客户端对每辆电动汽车所在充电点位置数据进行K-RR随机响应,使结果满足本地化差分隐私,并提供一种在扰动结果上获得电动汽车计数分布无偏估计的方法;通过实验证明该方法在真实数据中与k-匿名方式在查询误差率相当的情况下,其算法安全性及效率更佳.     

含障碍物区域的移动传感器网络部署算法*

针对感知区域内含障碍物的移动传感器网络(MSN)的优化问题,提出一种基于免疫算法与维诺图的移动传感器部署算法。共分为两个阶段：第一阶段,使用多目标免疫算法最大化网络覆盖率并最小化MSN移动与感知的能耗,使用维诺图调节传感器的感知范围;第二阶段：采用基于二值抗体的免疫算法调节传感器的状态,在保持高覆盖率的前提下,最小化节点感知与冗余覆盖引起的能耗。多组仿真实验结果显示,本算法对于有、无障碍的两种场景均获得了较好的覆盖率与能耗指标,并实现了较低的处理时间。     

应力驱动的2.5D梯度各向异性维诺多孔零件轻量化建模方法

为了提高多孔零件的设计自由度、内部力学性能梯度与实际应力分布的匹配度,提出一种应力驱动的2.5D梯度各向异性维诺多孔零件轻量化设计方法。将零件有限元分析结果分解为应力标量场和应力方向场,通过加权随机采样算法将应力标量场映射为零件设计域内的维诺站点分布,实现零件内部力学性能的梯度分布;将应力方向场映射为二维黎曼流形,提出一种基于胞元择优方向生长策略的各向异性维诺图生成算法,生成胞元沿黎曼流形分布的各向异性维诺图。在此基础上,通过偏置算法、调和距离场和拉伸算法生成光滑的梯度各向异性维诺多孔零件。最后,采用有限元分析、三点弯曲实验等方法将所设计的多孔零件和其他多孔零件进行比较分析。实验结果表明,所提出的梯度各向异性维诺多孔零件建模方法能有效提升零件内部力学性能梯度与实际应力分布的匹配度,降低材料消耗,实现轻量化设计。     

面向平均区域覆盖的多机器人分布式控制EI北大核心CSCD

随着通信技术、传感技术和控制技术的发展,多机器人系统因其良好的鲁棒性,灵活性和可扩展性,在理论研究和工程应用中展现出广阔的前景.区域覆盖是多机器人系统典型应用之一,目前多采用维诺图分割覆盖区域并使用Lloyd算法控制机器人前往维诺图细胞中心.然而传统Lloyd算法存在不平衡问题,即机器人覆盖区域面积大小不一,这降低了多机器人协作效率.针对平均区域覆盖问题,本文提出了一种改进的Lloyd算法,将维诺图中各细胞面积方差引入Lloyd算法,相应地设计了基于梯度下降法的分布式控制器.本文方法降低了维诺图中各细胞面积的方差,改善了Lloyd算法的平衡性,能够实现整个区域面积更为平均的划分与机器人对该区域的覆盖.数值仿真与无人机实物实验均验证了改进算法的有效性.     

基于维诺图匹配的粒子跟踪测速法

针对密集颗粒流速度场分布的测量问题,提出了基于维诺图匹配的粒子跟踪测速法。首先,通过对图像粒子进行维诺图构建,给出面积相似度筛选匹配粒子的条件;其次,引入Delaunay三角网搜索结构,通过计算维诺多边形的形状相似度来匹配粒子;再次,研究了去除错误匹配粒子矢量的方法和匹配算法中的关键参数;最后,通过模拟二维旋转流场运动以及二维转盘中的颗粒流实验对算法进行了测试。结果表明:维诺图匹配的匹配准确率高于DT-PTV并且在处理密集粒子匹配效果上更好;维诺图匹配算法适用于测量密集颗粒流速度场分布,颗粒匹配准确率高达99%,并由得到的颗粒流速度场分布验证了算法的有效性。     

基于智能家居组网设计的LEACH算法改进研究

针对LEACH算法在智能家居组网系统中存在数据节点能量消耗太快以及节点死亡过快等问题,提出了一种首先利用维诺图改变几何图形的方法进而确定数据节点被选举作为无线传感器网络的簇首,再进一步根据数据节点到中心节点的距离利用簇半径动态确定的方式将其划分为"热区"簇群以及"非热区"簇群的改进的LEACH算法。通过MATLAB2016a软件对其进行实验仿真,测试结果表明本文改进的LEACH算法不仅数据节点存活率高于未改进的LEACH算法,而且数据节点网络生存时间以及节点能量利用率也优于未进行改进的LEACH算法,结果表明,经过改进的LEACH算法在性能方面均显著优于未改进的LEACH算法,具有较高的实际应用价值。     

传感器网络中一种基于维诺图的跟踪节点选择算法

能源节省和跟踪的及时、准确是移动目标跟踪的重要研究问题.提出了一种基于维诺图的跟踪节点选择算法,利用维诺图的性质建立网络模型,选择距离目标最近的传感器节点参与目标跟踪,同时给出了睡眠节点的唤醒机制,以保证跟踪及时准确的同时最小化唤醒节点数量.最后通过实验讨论了网络中各个参数对算法性能的影响.实验结果表明,该算法在能源节省和跟踪精度方面具有很好的效果.     

路网环境下敏感位置匿名区域的生成方法

用户的位置信息涉及个人隐私,用户精确的位置信息可能会暴露其爱好、行为等敏感信息,因此,位置信息的匿名显得非常重要。现有的位置隐私保护方法大多是在欧氏空间下基于k-匿名算法生成位置匿名区域。欧氏空间下的k-匿名算法虽然可以在一定程度上解决用户位置信息的匿名保护问题,但是在现实生活中,用户的位置受路网环境影响较大,同时,欧氏空间下的k-匿名算法在生成匿名区域后对该区域是否还处于敏感范围内未做考虑。因此提出了一种路网环境下敏感位置匿名区域的生成方法。该方法基于空间划分,首先按照路网L-差异性要求对路网交叉点生成维诺图单元;接着考虑用户所处位置的敏感度,对用户位置生成匿名区域。实验结果表明,与一般的k-匿名算法生成的匿名区域相比,提出的算法能较好地解决一般k-匿名算法生成的匿名区域仍然处于敏感范围内的问题,从而更好地保护用户的位置隐私。     

基于维诺图和二分图的水面移动基站路径规划方法

水面传感器网络（Surface sensor networks,SSNs）具有节点稀疏布置的特点（节点间距离通常大于节点通信半径）,因此难以通过节点间的多跳路由汇聚数据,目前主要采用移动基站（Mobile sink,MS）收集网络中的数据,其中移动基站的路径规划是一个关键问题.该文提出一种基于维诺图和二分图的水面移动基站路径规划方法,首先利用维诺图理论生成数据收集“候选点”;然后以二分图描述候选点对网络中传感器节点的支配关系,并基于支配集理论求解出“最小有效支配集”,即可以收集网络中所有节点数据的最小的候选点集合;最后针对最小有效支配集形成最优路径.大量实验结果表明该方法可以有效地规划出水面传感器网络中移动基站的路径,不仅可以完成全网数据收集任务,而且具有路径长度短、能量效率高和节点能耗均衡的优点.