基于改进自适应遗传算法的移动WSN覆盖方法

针对传统的WSN覆盖模型的弊端,尤其是如果一个传感器失效,K-覆盖模型需要至少k个传感器节点监测其范围内是否有目标需要覆盖,提出了一种基于改进自适应遗传算法的移动WSN覆盖方法,在能量资源有限的前提下,尽可能长时间的对指定的目标进行连续监测。该算法考虑到了移动传感器是可以连续和变速运动的,从而能够保证所有目标都在它们的覆盖范围内。仿真结果表明,在使用移动节点的情况下,与其他常用模型相比,改进方法的生存周期和数据包数量都有明显提高。     

基于节点分割的社交网络属性隐私保护

现有研究表明,社交网络中用户的社交结构信息和非敏感属性信息均会增加用户隐私属性泄露的风险.针对当前社交网络隐私属性匿名算法中存在的缺乏合理模型、属性分布特征扰动大、忽视社交结构和非敏感属性对敏感属性分布的影响等弱点,提出一种基于节点分割的隐私属性匿名算法.该算法通过分割节点的属性连接和社交连接,提高了节点的匿名性,降低了用户隐私属性泄露的风险.此外,量化了社交结构信息对属性分布的影响,根据属性相关程度进行节点的属性分割,能够很好地保持属性分布特征,保证数据可用性.实验结果表明,该算法能够在保证数据可用性的同时,有效抵抗隐私属性泄露.     

改进的HyperSplit报文分类算法

针对现有高速、大容量、多域报文分类算法普遍存在内存使用量大的问题,提出一种改进的HyperSplit多域报文分类算法。通过分析现有算法内存使用量大的原因,修正和设计选择分割维度与分割点、去除冗余结构的启发式算法,最大限度减少决策树中的复制规则数量,消除决策树中存在的冗余规则和冗余节点,优化决策树结构。仿真结果表明,该算法与现有多域报文分类算法相比,不依赖于规则集类型和特征,在保证内存访问次数不增加、报文得到线速处理的情况下,可降低算法的内存使用量,当规则集容量为105时,内存使用量降低到HyperSplit算法的80%。     

基于支持向量机的无线传感器网络节点定位算法

机器学习是利用经验来改善自身性能的一种学习方法,而支持向量机(support vector machine,SVM)作为机器学习中的一种新模式,在解决小样本、非线性及高维模式识别等方面有着其特有的优势.基于支持向量机的节点定位算法利用机器学习算法的特性,实现无线传感网络节点定位.其基本思路是将网络区域划分为若干个等分的小格,每一小格代表机器学习算法中一个确定的类别,机器学习算法在学习了已知的信标节点对应的类别后,对未知节点所处位置进行分类,从而进一步确定未知节点的位置坐标.仿真实验表明,"一对一"节点定位算法有较高的定位精度,对测距误差的容忍性较好,同时对信标节点的比例要求并不高,比较适合用于信标节点稀疏的网络环境中;而"决策树"节点定位算法受覆盖空洞的影响并不大,比较适合应用于节点分布不均匀或者存在覆盖空洞的网络环境中.     

基于多尺寸网格的LEACH协议改进

针对低功耗自适应集簇分层型(LEACH)协议中节点采集的数据存在大量冗余和能量消耗不均衡问题,提出一种能量高效路由协议MDG-LEACH。该协议基于虚拟网格和多尺寸网格选取活跃节点,采用综合考虑节点剩余能量和空间分布情况的簇头选择机制,簇头与基站之间根据动态规划方法建立最短传输路由树进行数据传输。仿真结果表明,与LEACH协议以及单剑锋的LEACH改进协议(计算机技术与发展,2013年第2期)相比,MDGLEACH协议在均衡节点能量消耗和延长无线传感器网络寿命方面有了较大提高。     

虚拟场景中有宽度物体移动路径的优化方法

提出一种虚拟场景中有宽度物体移动路径的优化方法,在地图掩码数据经过寻路算法搜索后,得到一组连续路径节点组成的节点集,从起始节点出发,沿着路径节点找出离起始节点最远且没有障碍物遮挡的可见节点,作为下一个起点,循环往复直至节点集的终止节点,并顺序连接这些可见节点,即可得到优化路径。通过合并节点集中的多余节点,使路径更平滑,从而减少物体移动过程中改变方向的次数,解决有宽度物体无法通过狭窄通道后,须重新计算路径的问题,达到了更好的用户体验效果。     

一种基于改进的动态能量管理的无线传感器节点节能技术研究

针对无线传感器节点的结构特点,以动态能量管理技术为出发点,结合实际应用场合,提出了一种改进的动态能量管理节能模式,建立了不同工作模式下的无线传感器节点能耗模型,并对不同工作模式下的能耗进行了量化分析。分析结果表明,改进后的动态能量管理技术能够有效地降低无线传感器的能量损耗。分析结果为下一步无线传感器节点的节能改进设计打下了良好的基础。     

改进的DV-Hop算法在节点定位中的应用研究

基于传统DV-Hop算法的定位技术,通过分析该算法误差产生的主要原因,提出了节点间跳数的修正方法。通过在广播通信中采用双通信频率,将节点间的跳数缩减为0.5 R,减少了平均跳距的误差。通过Matlab软件的实验验证,本算法可以提高节点定位精度和网络通信频率,可进一步提高定位精度,定位结果达到了预期的目的。     

基于蛙跳改进算法的无线传感器网络定位*

针对无线传感器网络（WSNs）定位过程当中传统的DV‐Hop定位算法在计算锚节点与未知节点之间的平均跳距时存在较大误差的问题,论文根据蛙跳算法（S FL A ）计算速度快,全局搜索寻优能力强的优势,结合定位的实际问题,提出了一种改进的蛙跳算法。并将其引入到DV‐Hop的算法设计中,实现节点的定位。     

基于零知识证明的跨域认证方案

针对基于PKI认证的有线网络与基于IBE认证的无线网络混合组网时,因安全策略、密码体制的不同而导致节点间身份认证困难的问题,设计了一种基于零知识证明的跨PKI/IBE域的身份认证方案,在两个异构信任域之间设置一个零知识证明承诺值代理节点,在此基础上,设计了一个异构信任域身份认证协议,实现域间实体的身份认证,并分析了该协议的正确性、安全性和效率,结果表明其可行有效.