基于RSSI的极大似然与加权质心混合定位算法

随着无线传感器网络的发展,日益需要更加精确的位置信息来支撑其相关的应用.通过分析待定位节点定位过程中产生的误差,对二阶段定位算法、接收信号强度指示（received signal strength indicator,RSSI）定位技术和质心算法进行深入的研究,提出了极大似然与加权质心混合定位算法：首先通过极大似然估计法对待定位节点进行粗略估计,然后利用加权质心算法对待定位节点坐标估计求精,进一步提高定位精度.仿真实验结果表明,该算法能够在定位精度方面有较大的提高.     

基于RSSI的改进质心定位算法

为提高无线传感器网络三角形质心定位算法的精度,提出一种基于RSSI的改进质心定位算法.首先,分析传统基于RSSI的三角形质心定位模型,发现单个锚节点测距误差较大会导致盲节点的定位精度受到影响,因此采用4点进行定位来降低单个锚节点权重;其次,改进的质心定位算法选择根轴相交组成的区域作为定位参考区域,将该区域的质心位置作为待测盲节点位置;最后,采用仿真实验对比算法的精确度和稳定性,实验结果表明,相比于传统算法,改进算法定位精度更高,而且定位误差波动更小.     

无线传感器网络抗Sybil攻击的MPRR-RSSI定位算法

无线传感器网络技术近年来发展非常迅猛,然而实际通信环境非常复杂,而且充满攻击和对抗,网络节点的正确位置信息是构建系统、维护网络、目标跟踪和事件定位等关键技术实现的基础,定位的安全性至关重要。着重研究了基于接收信号强度指示(RSSI)原理抗女巫攻击的无线传感网络安全定位系统的编码技术和定位方法,并对相关算法进行了仿真分析。通过结果可知,改进后的编码和定位算法结构相对简单,对系统的硬件依赖小,抗攻击能力提高。     

基于修正 RSSI 值的四边形加权质心定位算法

在利用接收信号强度指示(RSSI)对无线传感器网络中的未知节点进行定位时,RSSI 值易受环境的影响导致定位误差, 为此提出基于 RSSI 测距修正的四边形加权质心定位算法(QWCRC)。 先对来自同一锚节点的多个 RSSI 值进行卡尔曼滤波,得 到修正的 RSSI 值,致使测距尽可能的接近真实距离;再采用四边形加权定位对未知节点进行定位,同时利用最小二乘法进行辅 助定位,此算法对于相邻锚节点圆不相交的情况给出新的解决方案。 实验结果对比表明,改进的算法相比较于四边形加权质心 算法(QWC)和 RSSI 测距修正的三角形加权算法(TWCRC),在锚节点数目 5×5 和噪声强度为 0 dbm 时,定位精度可分别提升 87. 14%和 35. 51%。     

基于改进蝙蝠优化算法的无线传感器网络定位研究

为解决传统DV-Hop算法在无线传感器网络中存在的定位误差大的问题,提出了一种基于改进蝙蝠优化算法的无线传感器网络(WSN)定位方法。首先,构建WSN协同定位模型,并将传统蝙蝠算法与元胞自动机进行融合取代DV-Hop算法中的最小二乘法来计算网络中未知节点的位置,提高算法的搜索能力;其次,引入小生境技术和个体灾变机制,避免算法陷入局部最优,提高全局搜索能力;最后,通过仿真实验进行性能对比分析。实验结果表明,所提算法在节点呈随机分布、C型分布和O型分布的情况下均能够有效实现对未知节点的准确定位,且定位精度和收敛速度均优于对比算法;所提算法的定位精度随锚节点总数、锚节点比例以及通信半径的增加而增加,随传感器测距误差增加而减小。     

一种基于复杂网特性的校园无线传感器网路由算法

针对无线传感器网络节点面临着随机攻击(失效)和选择性攻击,从而直接或间接地导致部分或整个网络的瓦解情况,对常见的3种无线传感器网络拓扑结构进行了分析,综合考虑泛洪算法和LEACH算法的路由思想,提出了一种新的路由算法.在节点选择下一跳时使用含有负载数的阈值函数进行有效调节,控制极少数节点负载数增长过快,从而提高网络的鲁棒性和抗毁性.网络性能分析及仿真结果表明,在校园无线传感器网络组网过程中应用该算法,网络的鲁棒性更好,抗毁能力大幅度提高.     

基于耦合动态离散事件链相关性的信息网络异常检测初探

信息网络一旦遭受攻击,将给电气网络带来极大影响。文中提出一种基于事件链模型的信息物理耦合动态相关性分析方法,并尝试将其应用于电网信息网络异常动态识别。首先定义了电气网络和信息网络事件,并以事件链描述其中耦合网络动态;进而提出事件链相关性分析方法,设计通信动态异常指标,最终判断是否存在信息网络异常。以一个由IEEE 39节点电气网络和18节点放射状信息网络组成的信息物理电力网络为算例,算例结果表明,信息攻击会导致通信动态异常指标显著增大,初步验证了所述信息网络异常检测方法的有效性和可行性。     

面向智能电网的无线传感器网络目标探测算法

文中提出一种结合压缩感知(CS)路由算法进行目标源定位的方法。该路由算法通过对网络节点进行分簇,将簇内节点的信息集中在簇头上。然后对无线传感器网络进行拓扑优化,并采用多跳路由策略完成簇头节点与汇聚节点间的通信。最后利用次梯度投影算法,从来自簇头的少量数据中恢复汇聚节点信号源,用于目标源信号的定位。采用一种自适应处理机制优化压缩感知算法的信号重构性能。仿真结果表明,算法能准确探测目标,减少计算量,并具有良好的重构性能。     

一种缩小定位区域的改进APIT无线传感器

通过对现有文献的分析可知传统APIT算法存在着定位误差大和覆盖率低的问题。针对上述问题,提出一种APIT的改进算法。引入缩小定位区域的思想,通过多次运用PIT算法求定位区域质心,将原APIT算法的一轮定位扩展为多轮定位,逐步减小定位区域,将较小定位区域的质心坐标作为未知节点的坐标,减小定位误差;同时,改进算法充分运用可移动的信标节点,逐步增加定位覆盖率。在MATLAB环境的各场景下对改进算法进行仿真,并将其与原有算法进行对比。仿真结果表明,改进算法能够在减小节点定位误差的同时提高定位覆盖率。     

基于动态贝叶斯 LS-SVM 的水下节点移动预测定位算法

针对水下无线传感器网络环境的复杂性和节点的动态性所导致的节点定位精度低的问题,提出了一种基于动态贝叶斯 LS-SVM 的水下无线传感器网络节点移动预测定位算法;该算法以信标节点到通信半径内所有信标节点的距离和跳数矩阵作 为训练集;利用贝叶斯证据框架构建贝叶斯 LS-SVM 模型,将未知节点与信标节点之间的跳数向量作为测试集;将测试集代入 到训练好的贝叶斯 LS-SVM 模型中来确定节点之间的距离,进而建立节点与信标节点距离矩阵的方程并利用最大似然估计法 对未知节点坐标进行估算;最后,通过循环迭代的方式对所有未知节点进行定位的同时使用自适应增减算法动态调整模型参数 和预测模型,以适应数据的动态变化;实验结果表明,该算法相同的节点密度下相较于 SLMP 算法、RTLC 算法、NDSMP 算法以 及 MPL 算法的平均定位误差分别降低了 24. 77%、22. 25%、3. 1%、6. 5%,有效地实现了水下未知节点的动态定位。     

基于演化博弈的无线传感器网络入侵检测研究

针对无线传感器网络易遭受内部节点攻击的问题，本文提出了一种基于演化博弈的无线传感器网络入侵检测方法。将传感器网络的攻防对抗映射到博弈过程中，建立恶意节点和簇头节点之间的攻防博弈模型，改进传统复制动态方程，使得簇头节点在演化博弈过程中考虑到其他节点的历史策略，预测恶意节点的攻击策略；同时将改进复制动态方程应用于入侵检测算法，提高算法响应时间。实验表明，与传统方法的复制动态方程相比，采用该算法使得演化博弈能够快速达到均衡，收敛速度相比传统方法提高了80%,保障了网络安全性的同时避免了传感器网络检测能量的消耗。     

大型电力网络中潜在危险检测方法研究

针对传统检测方法主要采用网络攻击检测方法,对大型电力网络的自损伤潜在危险检测效果不好,提出一种基于电力网络设备损伤检测和危险数据挖掘的大型电力网络潜在危险检测方法,构建大型电力网络的节点分布式组网结构模型,对大型电力网络的故障信号进行特征提取和数据挖掘,构建大型电力网络设备的损伤检测模型,实现对大型电力网络的潜在危险检测。仿真结果表明:采用该方法能提高对大型电力网络的危险数据和损伤节点的检测性能;提高故障的分析和诊断能力。     

基于社团重叠的电力通信相依网络建模及其抗毁性分析

为了更好地揭示电力通信网络系统特性,基于社团重叠理论与相依网络模型提出一种更符合实际的电力通信网络系统建模方法。分析了实际通信网的网架结构特点,利用点边图转换以及马尔科夫聚类算法对电力网进行社团划分,进而确定社团重叠节点。依据社团重叠节点和相依网络模型建立通信网模型,进而构建了电力通信相依网络系统层级拓扑结构与耦合关系。对IEEE标准算例搭建对应的电力通信网络,基于信息攻击建立电力通信网失效模型,并依据节点损失比例、负荷损失比例、网络相对效率指标进行抗毁性分析。结果表明随着攻击者攻击方式的改进,攻击对系统造成的破坏越大;网络规模的扩大,能够显著提高网络对随机攻击的耐受力;相对于传统建模方法,所建模型更能体现实际电力通信网的抗毁能力。     

一种缩小定位区域的改进APIT无线传感器网络定位算法

通过对现有文献的分析可知传统APIT算法存在着定位误差大和覆盖率低的问题。针对上述问题,提出一种APIT的改进算法。引入缩小定位区域的思想,通过多次运用PIT算法求定位区域质心,将原APIT算法的一轮定位扩展为多轮定位,逐步减小定位区域,将较小定位区域的质心坐标作为未知节点的坐标,减小定位误差;同时,改进算法充分运用可移动的信标节点,逐步增加定位覆盖率。在MATLAB环境的各场景下对改进算法进行仿真,并将其与原有算法进行对比。仿真结果表明,改进算法能够在减小节点定位误差的同时提高定位覆盖率。     

基于有向权重图和复杂网络理论的大型电力系统脆弱性评估

提出一种基于有向权重图和复杂网络理论大型电力系统脆弱性评估算法,构建了电网各元件的模型,将系统中各母线而不是传统的变电站定义为网络中的节点;考虑功率在电网中的流动方向,同时计及各元件承受功率扰动的能力,将电网等效为一个有向权重图.基于所建立的模型,对电网采用2种方式进行攻击:随机攻击和蓄意攻击,分析电网在各种攻击下承受扰动的能力,指出了电网中的薄弱节点、薄弱线路.利用所提的方法分析了电力系统在连锁故障下的抗毁性.将该算法应用在中国某一区域电网,取得了较好的效果,验证了算法的有效性.     

基于信标优化选择的无线传感网络定位方法研究

本文研究了无线电波的传输特性,建立起传感器节点的定位模型,在该模型的基础上推导了二维平面的节点定位公式。现存的定位算法,都是假设信标节点不存在位置误差,这和实际情况不符。文中提出定位偏差参数的概念,以此作为信标节点选择的依据,设计出信标优化选择定位算法（OBS）,OBS通过减小定位过程中的误差传递来提高定位精度。试验和仿真数据表明,通过合理选择权值,本方法可以达到较高定位精度,相对于最大似然法和质心算法,本方法定位效果更好。     

基于攻击图的电网信息物理融合系统风险定量评估

由于信息和通信技术的广泛应用,现代电网已成为一个实时感知、动态控制与信息服务的多维异构复杂系统,即电网信息物理融合系统(电网CPS)。信息系统与电力系统的深度融合使得电网面临更多的网络威胁。在此背景下,本文提出了虚假数据注入攻击下的电网信息物理融合系统风险定量评估方法。针对攻击建立了数据流传递的电力信息安全模型,将攻击分为两个过程:首先选择变电站注入虚假数据,然后基于通信拓扑图构建了流传递路径,采用攻击图量化攻击源信息传递模型,并基于故障下最优负荷削减策略对电力系统潜在后果进行了定量评估。最后通过算例研究,确定考虑网络攻击因素下系统的薄弱节点,验证了所提方法的可行性和有效性。     

融合测距修正和哈里斯鹰优化的DV-Hop定位算法

针对传统DV-Hop定位算法在无线传感器网络节点定位时精度偏低的问题，本文提出了一种基于测距修正和哈里斯鹰优化算法的DV Hop改进算法。该算法采用多通信半径调整网络节点最小跳数，利用最小均方差和权重因子优化网络节点平均跳距，采用改进的哈里斯鹰算法替代最小二乘法进行位置计算，引入Tent混沌映射、精英群体制度和正余弦优化策略以避免算法过早陷入局部优化，通过最优解求解得到网络节点近似坐标值。仿真结果表明，在不同条件下，改进算法与传统DV-Hop算法和ABCDV-Hop算法相比能够具有更好的定位能力，节点定位误差平均下降20.13%和7.74%，定位精度较高。     

基于RSSI技术提高直流线路电场测量无线网络节点定位精度的算法

在基于无线传感器网络的直流线路合成电场测量系统中,传感器节点位置的自动获取可以有效地减少测量工作量,提高测试效率。传统的接收信号强度(received signal strength indicator,RSSI)定位方法利用经验值选取路径衰减指数,易导致定位误差较大。为提高传感器节点的定位精度,提出一种实时估计路径衰减指数的定位方法。该方法利用参考节点间距离和未知节点收到的RSSI值来实时估计路径衰减指数,并利用它来估算距离,从而减小定位误差,提高算法对不同环境的适应性。实验结果表明,在公园草坪、学校操场以及特高压直流试验基地直流试验线段电磁环境测试场3种典型的电场测量环境下,该算法的定位精度均较其他RSSI算法高。     

考虑虚假数据注入攻击的有源配电网分布式状态估计

状态估计作为保障电网监测数据质量的关键一环,为能量管理系统提供可靠的数据基础。考虑到有源配电网量测误差大、易遭受网络攻击等问题,本文研究计及虚假数据注入攻击的有源配电网分布式状态估计方法。首先,各子区域根据自身量测进行状态估计,并利用平均一致性算法获取全局信息对内部状态量进行修正,实现完全分布式状态估计;其次,在子区域状态估计中引入权函数动态修正目标极值函数的权重矩阵,增强状态估计的抗差性能;然后,在边界节点和易受到虚假数据注入攻击的节点配置同步相量测量单元,提高辨识虚假数据攻击的能力;最后,利用IEEE 118节点配电网系统进行算例仿真验证。试验结果表明,本文所提出的状态估计方法不仅可以有效减小估计误差,还能准确辨识虚假数据注入攻击,提高了状态估计的精度和虚假数据注入攻击的辨识能力。