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1.
基于能量监测的传感器信任评估方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
目前解决无线传感网节点安全的方式多种多样,无线传感器也将随着物联网的发展而呈现多样化.根据物联网传感层的特点和其特有的安全问题,本文提出了一种基于能量监测的信任评估方法来解决无线传感网节点的信任问题.该方法首先针对无线传感器能耗情况,创建了传感器能量监测机制;然后,根据监测能量机制中的监测信息,通过互相关系数方法分析计算,得出传感器所处的几种信任度;最后,对传感器进行信任评估,并给出评估结果.仿真对比结果表明,本文提出的方法具有较高的准确性.  相似文献   
2.
在异构无线网络环境下高速移动的终端用户需要随时随地接入网络,然而,在垂直切换过程中,由于终端用户对网络选择的偏好不同以及切换之后网络连接时间和状态难以得到保障,无法满足用户的切换需求。因此,提出了一种支持终端用户高速移动的基于认知自选择决策树的垂直切换方法。该方法首先根据网络属性和终端运动趋势建立相应的切换概率分布,然后根据用户偏好选择相应的决策树进行决策,最后通过对切换后终端的业务类型和运动状态进行反馈分析,提出了反馈认知决策方法。仿真结果表明,所提的方法不仅能够保证高速移动终端在异构无线网络下的切换质量,而且减少了不必要的切换,保证了网络的及时更新。  相似文献   
3.
为解决图像识别准确性问题并提升识别效率,提出一种基于重要度理论的图像识别方法.首先给出重要度理论的相关定义和定理,然后根据图像特征的映射建立图像特征知识域,并在此基础上计算得到图像特征知识的重要度,最后将图像特征知识的重要度作为权值进行图像特征向量的加权模计算,从而对图像进行识别.通过实验仿真证明所提方法可有效地识别图像,且具有较高的计算效率.  相似文献   
4.
卫星健康状况监测是卫星安全保障的重要基础,而卫星遥测数据又是卫星健康状况分析的唯一数据来源。因此,卫星遥测缺失数据的准确预测是卫星健康分析的重要前瞻性手段。针对极轨卫星多组成系统、多仪器载荷以及多监测指标形成的高维数据特点,该文提出一种基于张量分解的卫星遥测缺失数据预测算法(TFP),以解决当前数据预测方法大多面向低维数据或只能针对特定维度的不足。所提算法将遥测数据中的系统、载荷、指标以及时间等多维因素作为统一的整体进行张量建模,以完整、准确地表达数据的高维特征;其次,通过张量分解计算数据模型的成分特征,通过成分特征可对张量模型进行准确重构,并在重构过程中对缺失数据进行准确预测;最后,提出一种高效的优化算法实现相关的张量计算,并对算法中最优参数设置进行严格的理论推导。实验结果表明,所提算法的预测准确度优于当前大部分预测算法。  相似文献   
5.
车联网中基于贝叶斯决策的垂直切换方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
车辆需要在车联网的异构无线网络环境下进行垂直切换,针对垂直切换技术普遍不能支持 WAVE, WiMAX和3G cellular间的垂直切换这一问题,提出了一种基于贝叶斯决策的垂直切换算法。首先,根据接入网络的信号强度、传输速率、误码率和网络阻塞率以及车辆终端的速度和运动趋势建立多条件相关的切换概率分布,计算出切换先验概率;然后通过贝叶斯决策算法计算后验概率并进行决策分类,从而选取最优网络接入。仿真实验结果表明,该算法不仅有效地实现WAVE,WiMAX和3G cellular无线接入技术之间的垂直切换,而且避免了乒乓效应,保证了网络及时更新。  相似文献   
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随着空天地一体化信息网络的建设与发展,无线网络的全球无缝覆盖与泛在的人工智能成为了可能.卫星与无人机作为天基边缘计算节点,辅助地面设备完成各项任务,成为6G网络中的重要应用场景.当前针对卫星、无人机边缘计算的研究处于起步阶段,这些研究在边缘计算服务模式及实际应用方面仍有待进一步深入.单个卫星或无人机的计算能力薄弱,通常难于独立提供较复杂的数据处理服务.现有资源管理算法通常需要多轮博弈才能收敛,难于满足空天地一体化场景中资源管理方法快速收敛的需求.针对以上挑战,本文在天算星座边缘计算服务场景基础上,对空天地一体化网络中天基资源的服务模式进行了分析,提出了组合及聚合两种计算服务融合方式.本文将天基边缘计算资源的管理建模为两阶段的斯坦科尔伯格博弈模型,提出了分布式混合动态迭代算法与分布式分组动态迭代算法,加快了博弈过程的收敛速度.本文基于分布式场景构建了仿真实验,并在典型参数设置下对算法性能进行了分析.仿真实验结果表明:在两种不同服务模式下,本文提出的方法能够使空中边缘计算节点与用户设备获得最大收益;相比近年相关研究,本文所提方法的收敛时间能够缩短60%以上.  相似文献   
7.
在车联网中,由于车辆节点间无线链路的频繁中断易导致数据重传,使整个车辆组网性能急剧下降。为此,面向车联网提出了一种增强吞吐量的多径路由算法,其核心是使车辆节点分簇算法支持网络编码,从而达到对乱序和丢失报文恢复的目的。该算法首先采用协同编码通信模型来实现分簇后同簇车辆节点互相协同的多路径传输,然后采用网络编码对源端车辆和中间车辆节点发送的数据进行线性编码操作,最后在目的端节点予以解码。在基于QualNet仿真平台上的实验结果表明,该算法能够有效地提升车联网中多径路由的吞吐量。  相似文献   
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