基于边缘计算的遥测技术研究

为了解决遥测技术应用中可能存在的远端节点脱网、受干扰、高延迟等问题,本文将边缘计算应用在遥测技术中进行分析设计,通过在边缘节点增加边缘决策引擎,对从传感器感知的数据进行边缘计算处理,对本地实时业务进行决策响应,对同类多传感器数据进行融合,对关键数据进行抽取。通过研究该方法表明,边缘计算能够提高遥测技术应用场景中的远端节点的服务响应能力、数据传输有效性,为基于遥测的应用系统改进提供借鉴。     

面向流式数据的弹性缓存管理系统设计

腹腔手术过程中需要维持腹腔的恒压,在利用物联网技术和云计算精准、实时地辅助医生完成恒压的过程中,存在大量流式数据,一些高负荷场景中存在缓存数据积压问题,导致的系统延迟将影响医疗器械的稳定性。在腹腔镜手术恒压器械中,缓存发挥着至关重要的作用,可以提高系统的吞吐量和响应速度,并减少对下游系统的压力。在实际应用中,上游传感器端由于网络延迟、数据内容等因素导致该单元的数据产出往往是不稳定的,在这种场景下常用的静态缓存策略易造成数据积压或缓存浪费,进而影响资源利用率。为此,本文提出以协调集群中上、下游节点间的资源为基础,通过数据积压预测结合协同均衡的策略,下游单元能感知上游单元数据产出后的负载变化趋势,预先调整资源分配;上游能通过管理单元的均衡调整,及时调整目标缓存节点及数据处理率。利用弹性缓存管理后,缓存占用比不随上游传感器数据量的变化而变化,数据得到了及时处理。     

协作频谱感知中基于可靠度原则的节点选择方法研究

多节点协作频谱感知通过融合不同地理位置节点的检测信息,提高了对主用户使用 状态的感知性能。但感知性能与感知节点数目之间是非线性关系,感知节点的增加导致能量 消耗的增加,而信息量少的节点参与协作感知不利于提高感知性能,反而增加了额外的能量 消耗。为提高感知效率,降低能量消耗,提出一种节点选择算法,该算法只调度可信度高的 节点参与协作感知,排除性能差的节点参与协作感知,融合中心通过机器学习机制与外部环 境不断交互信息,对节点性能进行实时评,及时剔除可靠性下降的节点,动态选择高可靠性 的节点参与协作感知,维持高可靠性感知的动态平衡,提高认知网络的鲁棒性。实验结果表 明,本文中的算法在6个能耗单位下检测概率可达到99%,在有效降低 能量消耗的同时显著提高了感知性能,远优于传统感知方法。     

蝙蝠算法优化神经网络的无线传感器网络数据融合

为了降低无线传感器网络数据间的冗余性,提高数据传输量和降低通信能耗,提出一种蝙蝠算法优化神经网络算法的数据融合策略.首先每个簇首节点接收该区域的各传感器节点检测到的数据,然后采用蝙蝠算法优化BP神经网络进行数据融合,最后采用仿真实验对其性能进行测试.仿真结果表明,本文算法节省了感知节点的能量消耗,延长了无线传感器网络的生命周期时间,提高数据融合的精度.     

一种面向三维感知的无线多媒体传感器网络覆盖增强算法

 覆盖作为无线传感器网络中的基础问题直接反映了网络感知服务质量.本文在分析现有无线多媒体传感器网络覆盖增强算法的基础上,构建节点三维感知模型,提出面向三维感知的多媒体传感器网络覆盖增强算法(Three-Dimensional Perception Based Coverage-Enhancing Algorithm,TDPCA).该算法将节点主感知方向划分为仰俯角和偏向角,并根据节点自身位置及监测区域计算并调整各节点最佳仰俯角,在此基础上基于粒子群优化调整节点偏向角,从而有效减少节点感知重叠区及感知盲区,最终实现监测场景的区域覆盖增强.仿真实验表明:对比已有的覆盖增强算法,TDPCA可有效降低除节点感知重叠区和盲区,最终实现网络的高效覆盖.     

无线传感器网络中联合功率控制和速率调整

 无线传感器网络本质上是能量受限的,而且,传感器节点扮演着数据收集和数据转发的双重角色.本文提出了怎样分配传感器节点的功率用于转发其它节点的数据.在节点的转发功率分配比确定后,研究了采用价格作为一种方法,刺激节点与它到数据采集节点路径上的所有节点合作.通过把无线传感器网络中数据收集和传输抽象为一个网络效用最大化问题,通过采用对偶分解技术,提出了一种迭代价格与联合功率控制和速率调整的分布式算法.实验表明,该算法能提高系统的性能,同时降低功率的消耗.     

基于国密算法实现两层无线传感器网络数据加密

传统的无线传感器网络,由于安全性较低,数据容易被截获及篡改.为了满足现在数据爆炸的网络环境下的数据安全需求,在传统的无线传感器网络基础上提出在感知节点和基站中间添加了一个中间节点——存储节点,构成双层无线传感器网络,使得数据的管理更加安全,使得网络的拓展及删除、维护更加方便.与此同时,在数据加密过程中,使用轻量级的国密...     

一种新的分布式协作能量检测算法

针对集中式协作能量检测算法严重依赖中心节点的问题,提出了一种基于一致滤波器的完全分布式的协作能量检测算法.该算法不需要中心节点,次用户可以通过与其邻居次用户进行局域的数据交换,实现基于数据级融合的协作频谱感知.仿真结果表明,该算法比现有的集中式协作能量检测算法优越,能够实现安全的频谱感知.     

基于用户感知的Vo NR视频质量联合评估方法

随着5G VoNR网络的迅速发展,网络速度大幅提升,视频通话业务越来越受到用户的喜爱。当然,用户对视频通话的体验质量也有越来越高的要求。为评估用户体验质量,实时监测网络性能,保障网络服务质量,本篇文章提出了一种面向网络节点的VoNR视频质量的用户感知联合评估模型。首先从2个场景、4个维度构建了一个基于用户感知的视频KQI指标体系。该体系包括网络和用户2个场景,网络参数、数据损失、时间复杂度和空间复杂度4个维度。最后,在KQI指标体系的基础上,提出了一种基于用户感知的视频质量联合评估模型。该模型主要包括三个部分,即编码损失、传输损失、时延损失。最后综合评估这三部分数据,量化得到用户的QoE评分值。     

面向帕金森病的多模态异构协同感知方法

利用多模态异构传感器组成身体感知网络（body sensing networks）,是连续感知用户日常行为的重要方法之一,但是能源消耗问题一直是限制其发展的主要原因。本文提出了一种面向帕金森病的多模态异构协同感知方法,以降低用户日常行为感知过程中的功耗.该方法将行为感知分为行为识别与状态监测,基于信息论确定识别或监测不同行为的最优传感器组合,进而利用一个多分类器建模的行为识别模型与多个二分类器建模的状态监测模型感知用户行为.通过在公开两个数据集上的实验可以看出,与传统的传感器全部持续工作的方法相比,该方法能够在保证对用户行为有效感知的同时,降低了数据传输和模型计算的功耗（MHEALTH上约40%,PAMAP2上约15%）,从而延长感知网络的寿命,实现长时间持续的用户日常行为感知.