六边形覆盖条件下的HWSN最大寿命模型

提出一种在六边形覆盖约束条件下异构无线传感器网络的“突然死亡”能量消耗模型,该模型可以保证能量均衡消耗和网络寿命最大化。在该能耗模型基础上给出一种考虑节点能耗约束和数据完整性等因素的网络寿命模型,并求得网络寿命模型的最优解。仿真结果表明,构建在六边形覆盖条件下的异构监测传感器模型可以均衡网络能耗,且使网络寿命最大化。     

基于正六边形区域划分的无线传感器网络动态目标跟踪

针对无线传感器网络(WSNs)目标跟踪应用中的跟踪精度与能耗问题,提出一种能量均衡消耗的目标跟踪协同算法.该算法以正六边形网格作为分簇模型,能动态地唤醒无线传感器网络中合适的簇对目标状态进行估计.同时引入了虚拟簇头的概念用于优化簇头选举策略.仿真分析表明:所提出的算法与簇内集中式算法相比不仅具有相当的估计性能,并能有效降低对簇头节点的性能要求.除此之外,通过自适应动态簇头选举策略,有效地均衡了各簇中节点能量消耗,提高了系统的健壮性.     

大规模无线传感器网络正六边形覆盖时的传输容量研究

传输容量是无线传感器网络的重要性能指标之一。该文针对监测覆盖效果最佳的正六边形,利用随机几何理论建立无线传感器网络模型,并根据节点分布情况,推导计算节点距离的累计分布函数和概率密度函数。同时,采用功率控制机制,研究CSMA协议下的网络中断概率和网络传输容量。仿真结果表明：正六边形覆盖监测区域内的系统中断概率较低,网络传输容量较大。而且,空间分组密度、网络编码效率、退避次数和重传次数决定了网络传输容量的大小。这为日后研究无线传感器网络的传输性能提供了理论参考依据。     

一种基于六边形部署模型的面向传感器网络的随机密钥预分配方案

针对基本随机密钥预分配方案和基于部署信息的密钥管理方案中存在的不足,提出了一种基于六边形部署模型的面向传感器网络的随机密钥预分配方案。该方案更充分地利用了六边形部署模型的特点,通过将部署区域划分为六边形网格,并将传感器节点按其标志号进行分类,然后根据节点期望部署的网格位置和其节点类别进行相应的密钥预分配,从而有效改善了网络的安全性能。分析和仿真表明,在相同的存储开销下,本方案具有更高的安全连通率和更强的抗节点捕获攻击能力。     

基于测距的无线传感器网络均衡式招募调度算法

节点调度是均衡无线传感器网络能量有效方法之一．分析基于测距的睡眠调度算法（RBSS）发现其招募节点能耗过大,造成其过早死亡,影响网络的生命周期．针对这个问题,本文在正六边形覆盖模型的基础上,基于能量均衡思想,提出基于测距的均衡式招募调度算法（RBDRS）．RBDRS算法将协作节点招募的任务转移到新招募的协作节点上,均衡网络能耗．招募节点通过测距招募距其最远的邻居节点作为协作节点,协作节点再依次为招募节点招募新的协作节点,直至无法招募到新的协作节点．仿真实验结果表明,与RBSS算法相比,在不增加额外开销的条件下,RBDRS算法能够有效减少工作节点数目,提高网络覆盖率,均衡网络能耗,延长网络生命周期.     

一种无线传感器网络节点随机部署策略

针对无线传感器网络节点随机部署的盲目性,提出一种按随机均匀分布规律部署无线传感器网络节点的策略。证明在感知区域内,随机均匀部署的大量相互独立的传感器节点数目服从泊松分布,通过建立无线传感器网络节点分布模型,得到面积覆盖率与目标区域节点分布密度之间的关系,设计在目标区域内传感器节点数量的估计方法。实验结果表明,该策略能保证无线传感器网络的覆盖性和连通性,更有效地控制网络成本。     

基于部署信息和通信密钥的无线传感器网络密钥管理

为了进一步增强无线传感器网络的连通性与安全性,提出一种基于六边形的无线传感器网络的随机密钥部署方案,该方案采用了六边形区域部署法和密钥替换机制;在密钥预分配阶段,通过六边形网格的部署方式在提高了网络的连通率;在密钥建立阶段,通过网络节点的标识信息,将节点对的密钥替换成通信密钥,并删除原密钥.理论分析和实验数据表明:与经...     

一种无线传感器网络自适应休眠算法的研究

降低无线传感器网络的能耗一直是迫切解决的问题。通过对无线传感器网络节点能耗分布情况的研究,发现对无线传感器网络节点休眠,可以减少节点收发能耗。针对降低无线传感器网络节点能耗的问题,文中基于多因素、多层次的层次分析法,设计了一种无线传感器网络自适应休眠算法(AHP休眠算法)。实验表明该算法依据信息采集需求和节点剩余能量自适应控制网络节点的休眠和收发,与传统的RS休眠和定时休眠算法对比,提高了节点能量的利用率,延长网络生命期。     

异构无线传感器网络对移动目标的连续跟踪

针对固定节点组成的传统无线传感器网络在进行目标跟踪时存在的能耗过高和覆盖空洞问题,提出在传统传感器网络中引入少量移动性节点组成异构传感器网络进行目标跟踪的方案.基于较传统0/1监测模型更为实际的概率监测模型,提出一种协同调度移动节点和固定节点工作的算法来对移动目标进行跟踪.移动节点对目标实施近距离的移动式跟踪,减少了处于活跃状态的固定节点数量,节约了能耗.此外,移动节点可以移动进入空洞监测目标,解决了传统网络不能监测覆盖空洞中的目标的问题.基于NS2的实验结果表明所提出的跟踪方法可以大幅度减少固定节点的能耗并提高跟踪质量,证明了其有效性.     

无线传感器网络中能量有效自适应路由算法研究

针对无线传感器网络寿命最大化问题,基于无线传感器节点能耗分布特点和数据传输能耗模型,建立无线传感器网络生存周期的数学优化模型,并针对最小能耗路由的能耗不均衡问题和能量均衡路由的能耗开销问题,综合考虑网络中节点的剩余能量和节点间发送数据的能耗,提出一个适合无线多跳传感器网络的自适应路由算法。仿真结果表明,提出的路由算法能充分地利用有限的能量资源,较大地延长网络生存周期。     

基于滑动概率P_w的802.11DCF改进算法

通过分析IEEE802.11 DCF的性能及存在问题,在此基础上提出一种改进的基于滑动概率p_w的分布式协调功能asyn-DCF.该机制采用一种异步退避算法,通过加入滑动概率p_w使得退避计数器在信道空闲的情况下以一定的概率p_w来退避,从而达到减少冲突的目的.该算法采用二维Markoc chain模型对改进机制的性能进行理论分析,结果表明了该算法能够有效地提高饱和吞吐量并且减少包碰撞概率.     

基于PEPX数据模型的概率查询算法研究

针对XML数据半结构化的特点及概率查询理论,对已构建的PEPX概率数据模型进行研究,特别对高效独特的查询路径建立进行了分析,设计了运用概率论理论,在计算节点概率基础上动态选择数据查询路径的算法,并通过数据模拟,验证了该算法在减少查询操作、提高算法执行效率的有效性和可行性。     

用于数据挖掘的贝叶斯网络

贝叶斯网络是用来表示变量集合的连续概率分布的图形模式,它提供了一种自然地表示因果信息的方法,用来发现数据间的潜在关系.贝叶斯网络的学习也就是要找出一个能够最真实反映现有数据库中各数据变量相互之间的依赖关系的贝叶斯网络模型,即根据数据样本D和先验知识ζ,找出后验概率p(s^h|D,ζ)最大的贝叶斯网络S.该文在数学上对贝叶斯网络的学习方法进行了严格的推导,用一个实例来说明贝叶斯网络的计算过程,并介绍了贝叶斯网络在数据挖掘领域内的应用.     

基于泛逻辑学的柔性命题逻辑研究

现有的数理逻辑是刚性逻辑，不能满足研究不确定性问题的需要．概率测度是研究不确定性问题的重要数学工具．但作为概率推理理论基础的概率逻辑发展不够成熟，影响了它在不确定性推理中的广泛应用．本文第二作者在探索包含确定性和各种不确定性的现实世界逻辑规律的基础上．建立一个包容刚性逻辑和柔性逻辑的命题泛逻辑学体系．本文利用这一研究成果，对命题概率逻辑进行了探讨．     

A linear time algorithm for computing a most reliable source on a tree network with faulty nodes

Given an unreliable communication network, we seek for a node which maximizes the expected number of nodes that are reachable from it. Such a node is called a most reliable source (MRS) of the network. In communication networks, failures may occur to both links and nodes. Previous studies have considered the case where each link has an independent operational probability, while the nodes are immune to failures. In practice, however, failures may happen to the nodes as well, including both transmitting fault and receiving fault. Recently, another variant of the MRS problem is studied, where all links are immune to failures and each node has an independent transmitting probability and receiving probability, and an O(n²) time algorithm is presented for computing an MRS on tree networks with n nodes. In this paper, we present a faster algorithm for this problem, with a time complexity of O(n).     

两种移动网络接纳控制策略的比较研究

本文分析了移动网络中的两种接纳控制策略（CHOI和NAG），并从切换丢弃概率、阻塞概率、从设计参数的依赖性、复杂度等方面对它们进行了比较。     

基于贝叶斯攻击图的动态网络安全分析

针对目前攻击图模型不能实时反映网络攻击事件的问题,提出了前向更新风险概率计算方法,以及前向、后向更新相结合的动态风险概率算法.所提算法能够即时、准确地动态评估和分析网络环境变化问题,对网络攻击事件进行动态实时分析.首先对图中各个节点的不确定性进行具体量化分析,在贝叶斯网络中计算它们的静态概率,之后根据实时发生的网络安全...     

Detecting correlation between extreme probability events

ABSTRACT

As classical definitions of correlation give rise to counterintuitive statements when extreme probability events are involved, we introduce enhanced notions of positive and negative correlation in the general framework of coherent conditional probability. These notions allow to handle extreme probability events in a principled way by accommodating the different levels of strength of the zero probabilities involved (namely, zero layers). Since the detection of correlations by means of zero layers is computationally challenging, we provide a full characterization relying on only conditional probability values.     

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.     

基于混沌系统的S盒生成算法的研究*

S盒是分组密码算法中唯一的非线性部件,设计一个性能良好的S盒具有重要的实际意义。本文提出了一种新的S盒构造方法,算法中利用两个混沌系统进行迭代,操作简单却大大增加了置乱效果。文中分析了S盒的密码学性能,包括双射特性,非线性度,严格雪崩准则,输出比特间独立性,差分概率和线性概率,最后在我们提出的S盒的Lyapunov指数定义的基础上,计算了本文构造的S盒的Lyapunov指数,结果表明该方法生成的S盒具有良好的密码学性质。