基于多蚁群算法的无线传感器网络路由的跨层设计

针对事件驱动型无线传感器网络对数据传输的强实时性和高可靠性的要求,将统计获得的节点接入效率和负载队列长度等MAC层状态信息作为路由度量参数。考虑到蚂蚁网络算法在重负荷网络中存在传输延迟大、聚合速度慢等缺陷,提出了一种基于多蚁群算法的负载感知和高效接入的跨层路由协议,该协议把节点的单跳延迟、负载及带宽接入效率等参数作为路径的启发值进行路由优化。仿真结果表明,基于多蚁群算法的路由协议能够保证数据传输的实时性,能够实现无线传感器网络的拥塞控制及负载平衡。     

基于并行压缩感知的物联网海量数据处理

在大规模和超大规模物联网中往往需要采集和处理海量的数据,这对智能感知系统的寿命及物联网的性能将产生很大影响.提出利用压缩感知采样方法减少物联网中的采集数据,压缩感知是一种能够实现采样和数据压缩同时进行的新型数据采样方法,它通过降低采样率减少采集的数据量.压缩感知算法的计算复杂度较高、自适应性较差,因此提出并实现压缩感知算法的并行处理以提高算法执行速度并尝试引入冗余字典改善算法的灵活性.实验证明并行处理可以显著提高算法的执行速度、增强数据处理的实时性.最后,讨论了引入压缩感知理论后可能的物联网结构变化和未来的工作.     

无线传感器网络中能量敏感感知节点选择算法

如何保证在满足系统QoS需求的同时延长网络的生命周期是无线传感器网络面临的最重要问题之一。提供高质量感知数据是无线传感器网络的目的,感知节点是网络能否实现这个目标的关键因素。为了节省感知节点的能量并实现负载均衡,该文提出一种能量敏感、负载均衡并与物理位置无关的感知节点选择算法EASNS,综合考虑感知能力和剩余能量两因素对感知节点进行选择,用TOSSIM仿真工具对算法EASNS进行了仿真。仿真实验结果表明,采用EASNS算法与选择所有节点得到的平均温度之间的误差为0.3%,能够有效地减少能量消耗,能量消耗约为选择所有节点方法的25%,并能实现感知节点能耗负载均衡,延长系统生命周期。     

WSN中基于可调感知半径的节点睡眠算法

讨论在无线传感器网络中节点的感知半径可调的情况下,如何合理设计节点的拓扑结构,实现网络的能量负载均衡、延长网络的生存周期。在保证覆盖和连通的前提下,分析当感知半径可调时节点的分布特征和拓扑结构,并对现有的冗余节点移除算法进行改进,提出一种自适应调节感知半径冗余节点睡眠算法(AASRS)。实验结果表明,该算法可以提高网络的能量负载均衡水平,并能最大化节点的感知覆盖区域,且使用的活动节点较少。     

物联网感知层节点最小角信任度定位算法研究

感知层在物联网体系中处于信息采集的最前端,对物联网的实现起着基础性作用。在传感器能量有限性的前提下,如何提高感知层节点定位精度是物联网行业当前重要的研究课题之一。本文着重针对DV-Hop算法中所有锚节点同等对未知节点进行定位的不足,引入最小角信任度的概念,提出一种物联网感知层最小角信任度的定位算法,即DV-Hop_Toma。仿真结果表明:DV-Hop_Toma定位算法明显优于相同网络环境下的现有定位算法,定位精度得到了很大提高。     

基于最优连通功率控制的WSNs跨层路由优化算法

针对非连通区域节点空洞效应和热点区域节点间通信干扰导致的路由服务质量（QoS）下降问题,提出了一种基于最优连通功率控制的无线传感器网络（WSNs）跨层路由优化算法。算法采用自适应最优连通功率控制策略,在避免路由空洞产生和保证网络连通性条件下,降低热点区域节点数据转发竞争干扰;通过位置信息、剩余能量和干扰等级的跨层信息交互,动态选取最优转发节点,提高网络整体性能。仿真实验表明：算法能够提高路由（QoS）、优化网络生命周期和降低热点区域通信干扰。     

基于多元分层感知的移动物联网区域分割算法

为解决物联网区域分割引发的低质量数据传输、高频率网络拥塞等问题,提出一种基于多元分层感知机制的高效安全区域分割算法。根据节点间数据交换的紧密程度,将网络拓扑分割为网络层、传输层和最终汇聚层,设计多元分层感知模型,增强簇头节点的更新能力。结合机会路由连通特性,设计基于机会碰撞信息提取机制的区域分割子算法,借助拉格朗日模型进行特征挖掘,提升节点机会碰撞度并优化区域分割效果。基于簇内节点关联度,构建能量-路由双因子裁决机制,实现区域信息与簇头节点的数据交互并缓解数据拥塞。实验结果表明,与基于改进移动中继和楔形合并-能量空洞消除的区域分割算法相比,该算法具有更好的网络区域分割效果及更强的数据拥塞控制能力。     

物联网感知层节点任务分布式调度算法研究

针对传统节点任务调度效率低的问题,笔者设计了物联网感知层节点任务分布式调度算法。通过选取任务节点,本算法减少任务集中出现在同一节点的情况,构建任务调度机制,提高调度过程中的资源整合能力。为保证调度的实时性需求,该算法设定调度时间约束,以此完成物联网感知层节点任务分布式调度。实验结果表明,该算法节点任务分布式调度的效率比传统算法效率高,具有实际应用意义。     

基于过程现场总线技术的振动检测系统

针对当前振动检测系统延迟大、传感网络可控性差、检测精度低等问题,提出了一种基于过程现场总线（Profibus）技术的振动检测系统。首先,在每个检测设备节点处实现卡尔曼滤波、快速傅里叶变换（FFT）等复杂计算,使网络负载与传输大量原始振动数据的传统方案相比降低了约95%,缩短了网络传输时间和工作站的计算时间,提高了系统的实时性和计算能力。然后,采用Profibus协议实现对振动检测设备网络的管理和数据传输,保证了传感网络的稳定性和可控性;并且,在振动检测节点设备上使用高精度振动传感器,在检测节点上对振动数据进行滤波等处理,检测精度高达0.0039 mg。此外,自主设计开发了Profibus协议从站,方便检测设备的功能定制与二次开发;在检测节点设备上采用RT-Thread嵌入式系统内核实现资源分配与任务调度,提高了实时性和可靠性。实验结果表明,所提系统可以快速地对振动现场的原始振动数据进行数据处理并把处理后的数据传输到工作站电脑,实时性高。同时,振动检测设备组成的Profibus网络可以实时显示节点的状态信息,若有网络故障能够及时提醒,网络的可控性好。     

无线物联网感知层多源传感数据实时共享方法

无线物联网感知层的多源传感数据量较多，差异化较大，在数据共享阶段，由于大差异性导致存在异常数据的问题，提出了针对无线物联网感知层的多源传感数据实时共享方法。结合滑动窗口、ARIMA模型和K-means算法剔除多源传感数据中的异常数据，采用改进支持度函数加权算法融合数据后，依据共享条件引入ERDQN算法实现数据实时共享。仿真结果表明，所提方法能量消耗低于0.302 J、数据延迟均值低于0.388 s、数据到达率高于0.585、节点生存数目高于71个，解决了无线物联网感知层多源传感数据共享实时性较差的问题。     

网络中三层交换机的冗余备份设计

三层交换机既实现数据的高速交换,又完成VLAN之间的路由.在网络规划设计时,利用两台互为备份设备第三层路由模块的连接和第二层交换模块的连接的结合来达到冗余备份、提高网络可靠性的功能.本文详细阐述了三层交换机进行VRRp冗余备份时所采用的两种方式.     

基于Zigbee的无线传感网在海底观测设备实时监测中的应用

无线传感网是由微型传感器和信息采集网络组成的一种全新的信息获取平台。提出并实现了基于Zigbee的无线传感网在海底观测设备实时监测中的应用。该系统利用低频无线传感网技术,把海底观测监测设备的实时姿态信息传递给用户,能让用户及时了解仪器工作状态和故障信息,从而能有效地探测仪器设备的运行异常情况,减少和消除因仪器姿态异常引起的无效观测数据,提高了海底观测系统地工作效率和可信度。同样适用于其它水下设备姿态和相关信息的监测,有较大的推广价值。     

嵌入式系统测试环境体系结构的研究

针对嵌入式系统测试缺乏通用平台的难点问题，提出了一种通用测试平台方案。该方案以PXI为底层设备总线，通过PXI转换接口实现设备互连，克服了不同设备之间接口的不一致性；采用硬件在回路仿真的方法对被测单元进行测试，满足了系统测试的实时性要求；采用商业软件Matlab/Simulink、Labwindows/cvi及开源软件TCL/Tk实现体系构建，以TCP/IP协议实现网络互联，完成对各个分系统的测试前的数据准备和测试后的数据备份、分析及处理，具有很好的可重用性、扩展性和通用性。此外，综合使用UML和CSR（条件－激励－响应）对测试需求进行了规范化描述。     

Hadoop环境下基于数据本地化的Reduce任务调度策略

在MapReduce模型任务处理过程中,当Reduce任务开始执行,远程拉取Map阶段的输出数据时,会消耗大量的网络带宽,甚至会出现网络瓶颈问题。本文提出基于数据本地化和负载均衡的任务分配策略。该策略中用户首先设置采样数据量M,在Map阶段对前M个数据块进行采样;其次根据采样结果,同时考虑数据本地化因素,将Reduce任务进行分配;然后基于负载均衡将Reduce任务进行再分配,通过任务分配,系统生成一个任务分配表;最后启动Reduce任务,系统开始数据拉取,未被采样的数据根据任务分配表进行任务分配。通过大量实验验证,基于数据本地化和负载均衡的任务分配策略,既能减少Shuffle阶段数据的传输量,又能降低网络带宽的消耗,同时可以避免出现某些节点空闲而其它节点任务量大甚至处理不了的情况,从而提高了集群处理数据的整体能力。      

工控物联网认证协议与密钥协商算法研究

随着物联网在工控领域发展的深入,终端设备的安全性显得尤为重要。文章以工控物联网为背景,研究了现有物联网认证协议与密钥协商算法所存在的问题,提出了基于工控物联网的轻量级双向认证协议和改进的McCullagh-Barreto密钥协商算法。该认证协议可为终端设备提供身份认证,密钥协商算法可为该认证协议的通信保驾护航,两者的完美结合保证了工控物联网环境的安全。     

无线网桥的维护和管理

随着油田信息化建设及油田自动化的推广,无线网桥在采油工区得到了广泛的应用,在油田自动化网络中是非常重要的通信设备。文章主要对无线网桥的基本知识和设备的参数设置、故障分析和故障处理等进行了阐述,有利于尽快排除无线网桥在网络中的障碍,缩短传输网的障碍历时,提高线路的稳定性和可靠性,也为维护人员掌握设备的维护和管理奠定基础。     

基于ARM和ZigBee的智能家居系统

为了实现家庭设施的智能化控制,提出了一种基于ARM和ZigBee的智能家居系统。该系统通过ZigBee传感器网络采集家居设备信息与传输控制指令,嵌入式系统进行数据的处理与传输,能够实现与CDMA蜂窝网以及Internet互通,用户既可以通过嵌入式控制平台进行家居系统的控制,又可以通过笔记本电脑与手机等移动设备进行控制。通信仿真和嵌入式样机视频传输性能测试表明,该系统完全能够达到家居系统的一般应用要求。     

数据本地性感知的MapReduce负载均衡策略

现有针对MapReduce的负载均衡调度的研究均未考虑中间数据的分布特点及网络传输的开销,导致额外的网络传输代价与系统效率的下降。为解决上述问题,提出了一种数据本地性感知的负载均衡策略。充分利用YARN中资源管理的新特性,在Map阶段对内存数据溢写的同时进行统计以获取数据分布,根据数据分布情况及各节点的计算能力进行任务调度,减少网络传输开销的同时尽量保证各节点的负载平衡。此外,通过引入细粒度分区与分区的自适应分裂策略,进一步提高在数据倾斜时调度策略的性能。对比实验结果表明,提出的负载均衡调度策略能有效提升性能,同时较好地降低网络总开销。     

物联网感知层局域按需簇维护模型与算法

基于无线传感网的物联网感知层传统的“全网”、“周期性”重新成簇的簇维护模式因超范围过度维护,存在维护成本高、能量浪费严重、服务全面中断、响应不及时等缺点.局域按需簇维护方法(local and on-demand maintenance of clusters,简称LDMC)将簇维护操作控制在簇受损的时间和空间范围内,通过设置触发源、预处理和维护动作分别解决簇维护启动、簇维护方式和簇维护范围问题,不仅能够克服簇更新周期确定的困难,而且可在节点失效和新节点加入时对网络拓扑和路由变化及时进行响应,减小突发事件对网络功能的影响,改善网络的稳定性并降低其维护开销.基于NS2仿真平台,分别从能量消耗、数据传输、负载平衡和突发事件响应等角度对该方法进行了测试对比,仿真结果表明,该方法能够明显减少簇维护的能量消耗、延长网络生存时间,并增加传输数据包的 总量.