基于多线性映射的环签密广播公钥方案

提出了基于多线性映射的环签密广播方案,环成员代表环群体匿名签密并广播给多个接收者。其具有两个用户群之间环签密通信的功能。该方案满足环签密广播的安全要求,能够保证签密所传输消息的保密性、签密的不可伪造性、签密者的匿名性。在随机预言模型下,把方案的安全性归约到分级Diffie-Hellman判定问题(GDDH)进行求解。     

基于探测的多信道无线网状网机会路由算法

多信道无线网状网的性能在很大程度上依赖于信道分配和路由选择.现有的多信道无线网状网路由大多没有考虑信道之间的干扰问题,从而导致通信性能下降.针对这一问题,提出一种基于探测的多信道无线网状网机会路由(POR)算法.首先,根据干扰能量,选出最佳通信信道集来降低信道间的传榆干扰.在此基础上,采用探测方式计算路径期望传输时延,确定候选链路集并运用机会路由机制进行数据传输以最小化端到端的传输时延.实验结果表明,POR可以显著地降低平均端到端时延,提高数据包投递率,为数据传输提供实时性和可靠性保证.     

接收机运动情况下天线简谐运动对信道循环平稳性影响的分析

在均匀散射环境下,当天线做简谐运动时,信道中会引入循环平稳.通过分析信道循环平稳的产生机理,定义了循环平稳度来衡量引入的循环平稳.首先当接收机以恒速做直线运动且接收机上的天线做简谐运动时,研究了信道的自相关特性,包括循环平稳性;然后用Matlab仿真工具绘出有关曲线,仿真实验结果更加清晰地显示了信道的循环平稳性;最后揭示了信道循环平稳的研究意义,并对其在该领域的应用前景进行了展望.     

基于多属性判决的网络选择算法

异构网络中,针对如何根据不同业务的特性选择合适的判决参数并利用这些参数来选择最适合的网络以及通过网络负载均衡来减少切换次数和切换失败可能性等问题,提出了一种基于多属性判决的网络选择算法——TAU-MADM算法.考虑到网络客观属性和用户偏好,进行两次判决:第一次判决采用TOPSIS算法,仅考虑网络客观属性,当备选网络方案相当接近时进行第二次判决;第二次判决采用AHP算法计算权重,并采用ANP网络分析法消除属性之间的依赖性,之后构造效用函数,根据每个网络的效用函数值进行网络选择.仿真结果表明,该算法考虑了网络负载均衡,有效地降低了平均切换率和平均切换阻塞卒.     

无线传感器网络时间同步机制研究

时间同步是无线传感器网络中一项重要的底层支撑技术,是实现节点的协同感知、通信、能量管理等网络功能的前提条件。针对无线传感器网络不同的应用需求,相继提出了不同种类的时间同步算法。归纳了无线传感器网络时间同步机制的分类方法,分析了每类典型的时间同步机制,最后总结了无线传感器网络时间同步机制的发展方向和未来的研究热点。     

一种基于移动Agent的云端(Cloud-P2P)数据复合销毁机制

云端融合计算(Cloud-P2P)融合了云计算与对等计算环境的所有节点资源,实现了最大范围的协作与资源共享。数据销毁机制是保障用户数据的安全性和可控性的重要措施之一,然而云端计算环境本身的特性也给数据的有效销毁带来了困难。针对云端数据存储系统对数据的主动销毁、定时销毁和自销毁等复合需求,提出一种基于移动Agent的数据复合销毁机制,该方法不依赖第三方,利用移动Agent技术实现对过期、废弃型数据及时、有效、灵活的销毁,并在恶意主体对数据实施攻击时主动实施防御性数据销毁,有效增强了用户数据的安全性。针对节点上数据的具体销毁,还提出一种新颖的“数据折叠”的数据覆写方法,它充分利用数据本身进行销毁,有效降低了系统的开销。     

基于抽象语法树分析的版本控制分支合并算法

在软件开发中,并行开发已经成为了现实中标准的开发模式,因此软件开发的版本控制在开发过程中得到了非常广泛的应用.虽然大多数的版本控制工具都能完成分支合并以及将不同版本的更改合并起来,但这些工具往往是以一行一行的代码为单位进行文本比较的合并,在遇到某行被同时修改时,则不能给出满意的合并结果.给出了一种新的合并算法,用来解决文本比较分支合并中的问题,它在传统工具的文本比较出现冲突的代码行,对该代码块建立抽象语法树,根据抽象语法树的分析比较,完成不同分支版本代码的自动合并,减少分支合并中的代码冲突及手动合并的工作量,提高开发效率.     

基于部分相位同步的中少年脑电分析

应用一种基于部分相位同步的算法,该算法与双变量相位同步分析方法相比,在多变量非线性系统中能有效地推断直接耦合关系 还是间接耦合关系,因此,可以用此方法判定系统之间的耦合程度。首先把该方法应用于3个耦合的Rossler混沌系统中,仿真结果表明,部分相位同步方法能够准确地推断Rossl er系统之间的耦合关系。然后应用该方法对少年人脑电与中年人脑电进行分析,实验结果表明,少年人脑电耦合程度与中年人脑电耦合程度有显著的差异,说明部分相位同步算法可以作为区分中少年脑电信号的一个依据。     

车联网中基于伪距双差的车辆定位技术

为满足车联网中定位精度的要求, 本文提出了一种伪距双差车辆相对定位算法,该算法通过车辆间伪距信息的车到车(Vehicle-to-vehicle,V2V)交互,抵消了公共误差及不同接收机的时钟偏移量,提高了伪距双差的车辆定位精度。通过对比分析伪距双差算法与全球定位系统（Global position system,GPS)单点定位算法的距离误差均方根,证明了伪距双差算法的定位精度。仿真结果表明采用伪距双差算法(Double differencing relative,DDR) 的相对定位技术在公共可见卫星 数大于4时,其相对定位性能优于GPS单点定位方法。     

Mining fuzzy temporal association rules by item lifespans

Data mining is the process of extracting desirable knowledge or interesting patterns from existing databases for specific purposes. In real-world applications, transactions may contain quantitative values and each item may have a lifespan from a temporal database. In this paper, we thus propose a data mining algorithm for deriving fuzzy temporal association rules. It first transforms each quantitative value into a fuzzy set using the given membership functions. Meanwhile, item lifespans are collected and recorded in a temporal information table through a transformation process. The algorithm then calculates the scalar cardinality of each linguistic term of each item. A mining process based on fuzzy counts and item lifespans is then performed to find fuzzy temporal association rules. Experiments are finally performed on two simulation datasets and the foodmart dataset to show the effectiveness and the efficiency of the proposed approach.