传感器节点定位系统攻防机制研究

正确的节点位置信息是无线传感器网络许多功能模块实现的前提和基础,如网络构建和维护、监测事件定位、目标跟踪.在资源受限的传感器网络中,如何安全和有效地获取节点位置信息,是一个极具挑战性的安全问题.本文着重分析了不同的传感器节点定位系统所面临的各种攻击,分析了近年来该领域具有代表性的安全措施的原理、特点和局限,并简要介绍了该领域今后的研究热点.     

Agent-based P2P环境下开放式服务体系架构研究

将Agent的概念引入P2P服务体系架构中,会对整个架构的灵活性和自适应性产生重要的影响.在深入讨论和研究Agent-based P2P环境独特的技术特点的基础上,设计并提出了Agent-based P2P环境下开放式服务体系架构模型,即OSA-ABP.模型架构由5层分层模型和多Agent交互模型构成,与同类架构比较,在架构的开放性、异构Agent兼容性、资源统一描述发布等方面具有较高的技术优势.     

无线传感器网络中移动协助的数据收集策略

利用移动数据收集器(mobile data collector,简称MDC)进行传感器网络中感知数据的收集,可以有效地减少传感器将数据发送到静止基站的传输跳数,节约网络的能量,延长网络寿命.此外,MDC通过循环收集传感器数据或承担数据转发的功能,避免节点间由于多跳传输引起的能量空洞(energy hole)以及节点失效造成的传输链路中断等问题.MDC的移动性也为无线传感器网络的研究带来新的挑战.研究基于移动协助数据收集的无线传感器网络结构,分类总结了近年来提出的一些典型的基于MDC的算法和协议,着重讨论了MDC在网络能量、延迟、路由和传输等方面带来的性能变化.最后,进行了各种算法的比较性总结,针对传感器网络中MDC的研究提出了亟待解决的问题,并展望了其未来的发展方向.     

数据筛选技术在并行I/O中的应用

Collective I/O是并行I/O的一种实现方式,然而科学应用中的请求并不总能很好地满足进行Collective I/O的前提条件.根据工作站网络的特点,在并行I/O系统CION(Collective I/O on Now system)中将数据筛选技术与之紧密结合,充分发挥了Collective I/O的功效.性能测试显示了数据筛选对系统性能的显著提高.     

砌块生产现场管理及生产组织

本文从砌决生产现场管理及生产组织把砌块生产简单归纳为生产过程、生产信息处理、产品质控体系,并加以概述,引发一个新的研究课题.     

关于AtuoLISP在CAD绘制采矿设计图中的应用

本文通过对AutoCAD制图软件中的LISP语言的介绍,使初学CAD者了解其LISP语言功能,并通过实例介绍在矿山制图中的应用,为广大应用CAD制图的矿山工作者提供个参考。     

海拉尔盆地旧桥凹陷下白垩统伊敏组、大磨拐河组上段沉积相分析

从沉积学、地球物理和古生物等方面对旧桥凹陷沉积盖层下白垩统伊敏组、大磨拐河组上段划分标志进行了论述,利用钻孔资料对两个组沉积相进行了划分,并对其沉积特征进行了分析,指出伊敏组是本区地浸砂岩型铀矿找矿的有利层位。     

可生存GMPLS网络中带有SRLG约束的路由选择算法

为了提高传统的共享风险链路组(SRLG)约束下的路由选择(TRSSC)算法的成功保护率提出了一种新的RSSC(NRSSC)算法.NRSSC算法的基本思想是,当计算工作路径时考虑SRLG束将SRLG作为链路代价公式的一部分,这样可以在选择工作路径时避免SRLG链路,提高成功保护率.为了提高资源利用率,本算法允许共享备份带宽.另外,NRSSC算法根据用户的不同靠性要求,提供不同等级的保护服务.仿真结果表明,与TRSSC算法相比较,NRSSC算法不仅能够增加成功保护率,而且可以提高资源利用率,有效地改善了网络性能.     

一种基于非均匀分簇的无线传感器网络路由协议

在路由协议中利用分簇技术可以提高无线传感器网络的可扩展性.当簇首以多跳通信的方式将数据传输至数据汇聚点时,靠近汇聚点的簇首由于转发大量数据而负载过重,可能过早耗尽能量而失效,这将导致网络分割.该文提出一种新颖的基于非均匀分簇的无线传感器网络多跳路由协议.它的核心是一个用于组织网络拓扑的能量高效的非均匀分簇算法,其中候选簇首通过使用非均匀的竞争范围来构造大小不等的簇.靠近汇聚点的簇的规模小于远离汇聚点的簇,因此靠近汇聚点的簇首可以为簇间的数据转发预留能量.模拟实验结果表明,该路由协议有效地平衡了簇首的能量消耗,并显著地延长了网络的存活时间.     

基于流量预测的传感器网络拒绝服务攻击检测方案

在无线传感器网络中,如何准确和迅速地检测拒绝服务攻击,以保障网络设施的可用性,是一个极具挑战性的安全问题.文中采用线性预测技术,为传感器节点建立了简单高效的ARMA(2,1)流量预测模型,进而为传感器网络设计了一种基于流量预测的拒绝服务攻击检测方案--TPDD.在该方案中,每个节点独立地完成流量预测和异常检测,无须特殊的硬件支持和节点之间的合作;为了提高方案的检测准确度,提出了一种报警评估机制,减少预测误差或信道误码所带来的误报.模拟实验结果表明,ARMA(2,1)模型具有较高的预测精度,能够实时地预测传感器网络流量;TPDD方案能够在较少的资源开销下,迅速、有效地检测拒绝服务攻击.