移动传感器网络基于安全连接的节点位置优化

传感器节点的合理分布并保障节点间安全通信是无线传感器网络设计中的关键问题.传统的节点分布优化算法仅以提高网络有效覆盖率为目标,极易导致网络安全连接度的降低.针对该问题,从理论上对传感器网络拓扑模型进行了建模分析.结合具有快速多目标优化能力的精锐非支配遗传算法,提出一种基于安全连接的节点位置优化算法,从而保证网络实现目标跟踪和安全通信的质量效果.分析了随机部署模型与基于预知分配坐标的高斯部署模型下算法的求解性能,仿真结果表明,所提出的算法能够快速收敛于网络覆盖率和安全连通度两者的折衷点,满足无线传感器网络的实际需求.     

基于动态时间规整距离指纹匹配的Wi-Fi网络室内定位算法

Wi-Fi网络中常规的基于指纹匹配室内定位算法面临信号时变现象或人为干扰的影响,导致定位精度不高。为此,提出基于动态时间规整（DTW）距离相似性指纹匹配的Wi-Fi网络室内定位算法。首先,该算法将定位区域的Wi-Fi信号特征按照采样的先后顺序转化为时间序列类型指纹,通过计算Wi-Fi信号指纹动态时间规整距离的大小来获取定位点与样本点的相似性;然后,根据采样区域结构特征,将Wi-Fi信号指纹采集问题划分为三类基本的动态路径采样方式;最后,结合多种动态路径采样方式增加指纹特征信息的准确性和完整性,从而提高指纹匹配的准确性和定位精度。大量实验结果表明,较瞬时指纹匹配定位算法,所提算法误差范围在3m以内定位的累积错误率：路径区域匀速运动提高了10%,变速运动提高了13%;开放区域交叉曲线运动提高了9%,S型曲线运动提高了3%。所提算法在实际室内定位应用中能有效提高指纹匹配的准确性和定位精度。     

卫星综合信息网中的资源管理和任务调度

卫星综合信息网是天地一体化的网络 .其构成具有高度的动态特性 ,并且网络中的通信能力 ,计算能力等都是高成本的网络资源 ,同时卫星节点上的星载设备属于能源受限的设备 .如何对网络整体资源和性能进行可靠合理的调度与管理是维护网络正常运行 ,充分利用网络资源的关键所在 .为此 ,在针对卫星综合信息网网络管理的研究中 ,提出了关于网络资源管理和任务调度的概念 ,并在卫星综合信息网的管理协议 MNMP中定义了相应的实现过程     

无线传感器网络中基于接近度的无需测距定位算法

针对当前无需测距定位算法存在定位误差大的问题,本文提出了一种基于接近度的无需测距定位算法,接近度是本文定义的一个用来表示邻居节点距离远近的值.首先根据邻居节点之间的几何特征和邻居关系推导出一个线性函数,函数输出是接近度.然后用锚节点之间的距离和接近度计算一个矫正值,矫正值和邻居节点之间接近度的乘积作为邻居节点之间的估计距离.最后根据估计距离计算未知节点的估计位置.仿真结果表明,本文算法的估计距离误差和定位误差都要低于当前同类型定位算法.     

无线传感器网络中最优分割圆定位算法

为提高无需测距定位算法精度,提出一种最优分割圆定位(OPCL)算法.以节点通信半径做分割圆,将待定位节点附近的锚节点分割为圆内及圆外两部分,定义匹配函数以量化衡量分割结果与实际一、两跳锚节点集合的匹配程度.在一定搜索范围和搜索粒度下,取最优分割圆的圆心作为目标位置.算法综合利用了节点连通性约束及非连通性约束.仿真结果显示,与同类的质心算法、最小包含圆算法相比定位精度显著提升,尤其是对边缘节点定位效果更明显.     

基于博弈理论的移动自组网激励机制研究

摘 要：针对移动自组网中节点在报文转发过程中的表现出的自私行为,利用博弈理论,从静态和动态2个方面对其进行了完整的建模与分析。首先,提出了一种严厉针锋相对策略,并建立了一个无限重复报文转发博弈模型,求得了激励一致性条件。然后,利用演化博弈理论对节点由自私向协作转变的动态过程进行了分析,并证明了严厉针锋相对策略的演化稳定性。仿真结果表明,即使在自私节点比率为1的条件下,只要合理选择惩罚参数,均可有效激励自私节点的协作转发行为,整体网络性能最多可提升80%。     

卫星网网络管理中资源管理与任务管理的研究

随着航天技术的迅速发展，卫星网络的研究已成为热点．扩展了网络管理的传统功能域，定义了适用于卫星网的资源管理和任务管理内容，并在多元化网络管理协议的基础上，设计了资源管理与任务管理的实现方式，通过灵活的调度算法对任务进行有效调度，可以最大限度的利用网络资源，提高了用户对卫星网络的使用效率．     

无线传感器网络中基于伸展树的感知节点分布优化

In a sensor network, reasonable distribution of sensor nodes will do much good to the improvement of sensorial ability. In a sensor network constructed by randomly scattering, a better sensing coverage can be achieved by topology adjustment utilizing mobility of some sensor nodes. To solve this problem, we define an extending-tree in the sensor network using Voronoi diagrams and Delaunay network. On this base, a new optimization algorithm of sensor node distribution based on genetic algorithm is designed, which provides a sound effective means to improve the sensorial ability of network. Simulation output shows that this algorithm can achieve an optimizing node distribution in the object area, by which sensorial ability of the whole sensor network can be improved at a relatively low cost.     

分而治之的混合型良性蠕虫的建模与分析

由于良性蠕虫可以主动地防御蠕虫的传播,因此引起了蠕虫研究领域专家的广泛关注.通过分析分而治之的混合型良性蠕虫的特点,将其划分为3个子类.在有延迟以及无延迟的情况下.推导了分而治之的混合型良性蠕虫的3个子类的数学传播模型,这些传播模型描述了分而治之的混合型良性蠕虫对抗蠕虫传播的过程.最后,仿真实验验证了传播模型,并且得到如下结论:在相同的感染条件下,复合的分而治之的混合型良性蠕虫抑制蠕虫传播的效果最好.     

传感器网络中基于树的感知器分布优化

无线传感器网络中,感知节点的合理分布对于提高网络的感知能力和信息收集能力以及提高网络的生存期限都具有重要的作用。对于随机分布方式产生的感知网络,可以利用节点的移动性对特定感知节点的位置进行调整从而改善网络整体的感知覆盖范围。为此,利用 Voronoi 图以及相关 Delaunay 三角网定义了传感器网络中以sink 节点为中心的伸展树,并提出了基于遗传算法的感知节点分布优化算法。仿真结果表明,算法能够以较小代价对传感器网络进行节点的分布优化,从而有效提高网络整体的感知能力。