基于概率转移矩阵的社会网络影响最大化算法

现有近似求解影响最大化算法的时间复杂度较高,为此,提出一种扩展的线性阈值模型及其概率转移矩阵,给出该模型的传播过程及规则,设计基于概率转移矩阵的影响最大化算法,并利用贪心方法寻找到k个最具影响的节点。该算法通过矩阵乘积的方法得到,时刻节点之间的影响概率,无需在每个时刻计算所有非活跃节点的边际效益,从而在较短时间内提高运行时的效率,使得在规模较大的社会网络中被影响的节点最多且信息传播范围最广。仿真实验结果表明,在大规模社会网络中,该算法对社会网络节点的影响范围广且时间复杂度低。     

基于网络表示学习与随机游走的链路预测算法

现有的基于随机游走链路预测指标在无权网络上的转移过程存在较强随机性,没有考虑在网络结构上不同邻居节点间的相似性对转移概率的作用。针对此问题,提出一种基于网络表示学习与随机游走的链路预测算法。首先,通过基于深度学习的网络表示学习算法——DeepWalk学习网络节点的潜在结构特征,将网络中的各节点表征到低维向量空间;然后,在重启随机游走（RWR）和局部随机游走（LRW）算法的随机游走过程中融合各邻居节点在向量空间上的相似性,重新定义出邻居节点间的转移概率;最后,在5个真实数据集上进行大量实验验证。实验结果表明：相比8种具有代表性的基于网络结构的链路预测基准算法,所提算法链路预测结果的AUC值均有提升,最高达3.34%。     

基于虚节点的非度量加权多维标度定位算法*

提出一种基于虚节点的非度量加权多维标度定位算法,它利用矩阵截断奇异值分解计算节点相异性矩阵的逼近阵。仿真实验显示,该算法在网络节点密度较低或拓扑结构不规则时比以往算法有更好的定位精度。     

基于互交替投影的块稀疏正交匹配追踪算法

针对块稀疏信号,理论分析和实验验证均表明算法精确重构的充分条件与矩阵块相关性和子相关性有关。在此基础上,提出了一种基于互交替投影的块稀疏正交匹配追踪算法(mutual alternating projection-block or-thogonal matching pursuit,MAP-BOMP)。该算法利用互交替投影方法不断构造新的测量矩阵和感知矩阵,使得矩阵块相关性和子相关性都很小,从而提高重构概率,并给出明确的算法收敛条件,降低了计算复杂度。通过与大多数已有块稀疏信号重构算法进行实验仿真对比,该算法在重构效果和重构速度上均优于其他算法。     

基于可靠连通支配集的高效虚拟骨干网构建算法

在概率性无线传感器网络模型中,提出了一种基于可靠连通支配集的高效虚拟骨干网构建算法(EVBP-RCDS).在删除网络中低于节点递交概率阈值的连接基础上,通过递减节点递交概率和对比节点递交概率有效度(EDDP)之和构建出所提出的可靠连通支配集;非支配节点选取与其相邻的拥有最高递交概率的支配节点传输数据.仿真实验表明:与现有文献中的两种算法相比,EVBP-RCDS算法能高效扩展网络生存时间和降低网络延迟.     

节点不对称转移概率的网络社区发现算法

社区发现是当前社会网络研究领域的一个热点和难点,现有的研究方法包括：（1）优化以网络拓扑结构为基础的社区质量指标;（2）评估节点间的相似性并进行聚类;（3）根据特定网络设计相应的社区模型等.这些方法存在如下问题：（1）通用性不高,难以同时在无向网络和有向网络上发挥出好的效果;（2）无法充分利用网络的结构信息,在真实数据集上表现不佳.针对上述问题,提出一种基于节点不对称转移概率的网络社区发现算法CDATP.该算法通过分析网络拓扑结构来设计节点转移概率,并使用random walk方法评估节点对网络社区的重要性.最后,以重要性较高的节点作为核心构造网络社区.与现有的基于random walk的方法不同,CDATP为网络中节点设计的转移概率具有不对称性,并只通过节点局部转移来评估节点对社区的重要程度.通过大量仿真实验表明,CDATP在人工模拟数据集和真实数据集上均比其他最新算法有更好的表现.     

非结构化P2P网络基于马尔科夫链的搜索算法研究

现有的非结构化P2P资源搜索算法并没有将兴趣与负载结合进行考虑,本文不仅考虑节点搜索资源时基于兴趣的查询转发,也综合考虑了各个节点的负载信息。基于此,本文设计提出了基于Markov Chain模型的资源搜索改进算法Bo MC。Bo MC算法利用马尔科夫模型为非结构化P2P网络节点通过随机采样建立状态转移概率矩阵。而转移概率是基于节点的转发因子,其中包含有节点兴趣及负载的综合信息。我们知道,基于马尔科夫链平稳分布的特性可以使整个网络在查询过程中趋于收敛状态,进而达到节点的负载均衡。根据网络负载分布情况,该算法考虑到动态更新转移概率。在Peer Sim的仿真环境下,实现Bo MC算法并将其与传统的P2P资源搜索算法作比较。     

概率布尔控制网络的弱能控性

本文研究了概率布尔控制网络的弱能控性,系统的弱能控性是概率布尔网络精确能控的一个推广.首先利用矩阵的半张量积和逻辑变量的向量表示,概率布尔控制网络被表示为离散时间动态系统.接着给出概率布尔控制网络弱能控的定义,从离散时间系统的结构矩阵出发,构造了最大概率转移矩阵,矩阵中的元素表示相应状态之间可能发生转移的最大概率,在此基础上研究了概率布尔控制网络的弱能控的条件,同时给出了两个状态弱能达时控制序列的设计算法.最后通过例子进一步解释了弱能控的概念和控制序列设计算法的有效性.     

无线Mesh网络中基于复权马尔可夫链的安全路由协议

针对无线Mesh网络机会路由(OR)机制中的安全性问题:在网络中可能有恶意节点的存在,提出一种基于复权马尔可夫链的安全路由协议。模拟网络中黑洞节点的攻击方式,通过复权马尔可夫链来构建网络中数据转发的线性拓扑模型;通过计算各节点的状态转移概率矩阵来预测丢包率,从而识别恶意节点,并在数据转发过程中避开这些节点。仿真实验中分析恶意节点数量、网络密度和候选集大小对路由协议性能的影响。结果表明,该协议能够识别恶意节点,降低丢包率,提高网络性能。     

融合结构-属性交互二部图随机游走的社区搜索方法

属性图中的社区搜索是一种局部社区发现方法,本质是基于用户提供的查询节点返回包含查询节点且在结构内聚的同时属性与查询属性相似的个性化子图.该任务有助于用户更好地理解社区是如何形成的以及社区形成的原因.提出了一种融合结构-属性交互二部图随机游走机制,有效地支持属性图中的社区搜索.具体地,首先基于网络拓扑结构构建结构概率转移矩阵;其次探索结构与属性交互形成的二部图定义2阶段的节点-属性-节点概率转移矩阵,将其与结构概率转移矩阵有效融合得到属性图的概率转移矩阵;最后设计重启随机游走方法,基于融合结构和属性的并行电导值精准查询社区.在真实数据集和人工数据集上的实验表明了本文方法的有效性.     

无线传感器网络的最优地理密度控制算法——阴影衰落环境下的概率覆盖研究

信号在传播过程中因障碍物阻挡产生的阴影衰落,使某一事物同时受到多个节点共同的概率感知,对网络的覆盖产生较大的影响．无线传感器网络的最优地理密度控制算法,采用基于协作的概率覆盖感知模型,通过最优地理位置原则选取工作节点,在达到所要求的覆盖质量的同时尽可能减少覆盖面积的重叠,从而使完全覆盖监测区域所需的工作节点数目最少．仿真结果表明,该算法能最大限度地减少完全覆盖监测区域所需的工作节点数目．     

无线Ad Hoc传感器网阴影衰落环境下连接性

连接性是在设计和仿真无线Ad Hoc传感器网时需要确定的重要基础性问题。在理想环境和阴影衰落环境下,在网络节点采用均匀分布时,对无线Ad Hoc传感器网的连接性采用网络覆盖的方法进行了理论计算,得出了在一定的范围中网络保持连接时所需的最少网络节点数nm in与最小节点发射半径Rm in的精确公式,这为在实际工程应用中的网络设计提供了重要的理论依据。     

Simulation modeling and analysis of the hop count distribution in cognitive radio ad-hoc networks with shadow fading

The number of hops between source node and destination node is a key parameter in studying multi-hop wireless networks. Although hop count in wireless ad-hoc networks (AHNs) has been studied in the literature, no works on investigating the hop count characteristics in cognitive environments have been carried out. In this paper, we model cognitive radio ad-hoc networks (CRAHNs) as geometric random graphs and then propose a framework for studying the hop count distribution and correlated connectivity of communication path between two arbitrary nodes in CRAHNs with shadow fading. The framework consists of an algorithm and a methodology. Specifically, from the perspective of geometric random graph, the algorithm finds all possible paths between two arbitrary nodes and returns the hop count of the shortest path between them by using the global location information of nodes, i.e. primary users – PUs and secondary users – SUs, and the active states of PUs as input data. Meanwhile, through huge number of random network topology trials, the methodology returns the hop count distribution and connection status of communication path between two arbitrary nodes in CRAHNs with shadow fading. From the evaluating scenarios in this paper, important features of hop count distribution and connectivity and their correlating relationship in CRAHNs with shadow fading are revealed and compared with those in AHNs and in CRAHNs without shadow fading.     

阴影衰落环境下无线传感网络完全覆盖的研究

信号传播过程中因障碍物阻挡产生的阴影衰落对无线传感器网络的覆盖产生较大的影响。针对无线传感器网络的完全覆盖问题,基于自由空间环境下的规则部署方式,推导出在衰落阴影环境下,完全覆盖网络监测区域所需的最少节点数目的精确公式,并求出相邻工作节点间的距离,得出最少工作节点数目与阴影衰落强度及节点探测半径之间的关系。仿真结果表明了公式的有效性。     

基于潜艇深度的水下传感器网络部署

针对三维水下无线传感器网络在反潜方面的应用,利用潜艇出现深度信息的先验概率模型,提出一种基于潜艇深度的部署算法。节点采用均匀部署,依据潜艇可能出现的深度信息,对潜艇出现概率较大的区域,休眠较少的节点,增大活跃节点的密度,提高覆盖率;对其它区域,增加休眠节点的数目,以减小活跃节点的密度,降低覆盖率。仿真结果表明,本算法可以在保证较高覆盖质量的前提下,降低网络的整体能耗,延长网络生存时间。     

不可靠通信环境下无线传感器网络最小能耗广播算法

在实际的通信环境中,由于噪声、报文冲突、信号衰减等因素的影响,无线传感器网络节点间信息交换往往是不可靠的.广播是无线传感器网络中广泛使用的操作,如何在不可靠通信环境下实现能量高效的广播算法,对提高整个无线传感器网络的性能具有重要的理论和应用价值.研究了不可靠通信环境下的无线传感器网络最小能耗广播问题,首先,分析了相邻节点之间最小能耗通信模型,并给出了保证节点接收概率不低于P^*的最优发送半径;然后,讨论了多跳转发策略与节点位置信息之间的关系.在此基础上,提出了一种基于PSO的最小生成树广播算法,通过优化各节点的发送半径,在保证所有节点都能以不低于P^*的概率接收到广播数据包的前提下,实现广播操作的总能耗最小.实验结果表明：所提出的广播算法不仅可使每一个节点的接收概率不小于P^*,而且广播总能耗比改进后的BIP算法要小,具有较好的性能.     

基于权重的目标覆盖控制算法

针对无线传感器网络中随机部署无法实现对重要性不同的目标的优化覆盖控制问题,利用目标重叠域和贪婪算法设计一种基于目标权重的最优部署算法。以概率感知模型的传感器节点作为研究对象,通过标定目标权重确定目标重叠域,采用贪婪算法选取节点的最优部署范围,根据指标函数的最小值确定节点的部署位置。实验结果表明,所提出的算法能够实现对离散目标的最优覆盖监测,而且能保证监测节点网络的连通性。     

一种基于Mobicast 的最优QoS 安全认证算法

为保证无线传感器追踪网络(WSTNs)移动组播服务质量(QoS)和安全性,在Mobicast协议基础上提出一种最优QoS安全认证算法,将被监测实体运动速度与组播应用服务需求相关参数向量化,并在其基础上得出满足最优QoS的多级μTESLA认证协议级数M的函数表达式.分析和仿真结果表明,该算法能够对达到特定QoS需求所需的相应安全认证密钥级数进行有效分析和预测,且对于网络能耗和通信实时性的影响是可以接受的.     

阴影衰落环境下无线传感网络的概率覆盖研究

信号传播过程中因障碍物阻挡产生的阴影衰落对无线传感器网络的覆盖产生较大的影响.针对阴影衰落环境下无线传感器网络的覆盖问题,分析了主要相关因素对网络覆盖性能产生的影响,提出了基于概率的协作感知模型,并推导出满足一定覆盖质量要求时相应的协作感知半径,进而得出所需的最少工作节点数目及其与阴影衰落强度、网络感知概率和覆盖精度之...     

基于事件的移动认知无线传感器网分簇算法

移动认知无线传感网中, 节点的移动特性会导致网络拓扑结构不断变化, 节点的能耗不均衡等问题, 本文提出一种基于事件的移动认知无线传感器网的分簇算法, 来重点解决上述问题. 算法根据通信区域内的预估计停留时间确定了合格节点和备用节点, 通过节点的移动方向、速度、节点在簇中的预估计连接时间等特性, 采用直接分簇的方法来建簇, 提高簇的稳定性, 保证了路由跳数最少. 同mESAC, EACRP和MNB 3个算法进行了仿真实验比较, 验证了本算法有更低的分簇能耗和更好的连通性.