有限移动WSNs栅栏覆盖算法

在目标区域中寻找最优栅栏网格的最小移动距离和是一个NP问题,为此提出近似算法。将狭长的目标区域分解成规则子区域,在每个区域实现CBMS算法,为避免漏洞出现,在相邻的区域和右边界生成隔离栅栏。仿真结果表明,该算法能够有效提高目标穿越时的感应能力,且中节点的平均移动距离不随目标区域长度和k值的变化而变化;与C算法所有节点移动的距离和比较,能够有效改善传感器网络的覆盖性能,延长WSN寿命。     

一种概率栅栏覆盖模型及其构建算法

K-栅栏覆盖是有向传感器网络的研究热点之一.概率感知模型要比0-1模型更贴近实际.而基于概率感知模型的栅栏覆盖还鲜有研究.根据感知概率阈值和感知距离要求,确定节点的虚拟半径.提出一种二元概率栅栏覆盖模型.在这个模型中,相邻2个节点的虚拟感知圆两两相切.在此基础上提出了最少节点的概率栅栏构建算法(construction of probabilistic barrier of minimum node, CPBMN).首先根据二元概率栅栏模型确定节点的目标位置,再通过匈牙利算法选用移动距离之和最少的移动节点移动到目标位置形成栅栏覆盖,缺少移动节点的子区域,选择附近区域的剩余移动节点修补形成1-栅栏覆盖.水平相邻的2个子区域之间构建竖直栅栏,这些子区域的概率1-栅栏合起来构成整个区域的概率K-栅栏覆盖.仿真结果证明：该方法能够有效形成概率栅栏,最多比其他栅栏构建算法节省70%能耗.     

栅栏覆盖最大化生存周期调度算法

栅栏覆盖是近年来无线传感器网络的研究热点之一,如何延长生存周期是无线传感器网络研究的一个重要问题。针对无线传感器网络的栅栏覆盖应用,设计了两种最大化网络生存周期的调度算法:集中式的Greedy调度算法和分布式的DBCS调度算法。仿真实验表明:两种算法显著地延长了网络的生存周期;在较稀疏的网络中,DBCS算法与Greedy算法性能接近,分布式的DBCS算法适合应用于大规模传感器网络。     

移动无线传感器网络k-栅栏覆盖构建算法

研究了节点无移动能力的静态传感器网络中的栅栏覆盖问题.考虑在传感器节点具有有限移动能力时,如何构建k-栅栏覆盖的问题:首先定义了1-栅栏覆盖最小移动距离和问题(1-barrier coverage min-sum of moving distance,简称1-BCMS).在网格划分模型情况下,将1-BCMS问题近似为1-网格栅栏最小移动距离和问题(1-grid barrier min-sum of moving distance,简称1-GBMS).给出了1-GBMS问题的整数线性规划描述,证明了其是NP-hard的;然后提出了1-GBMS问题的近似算法——CBGB(constructing baseline grid barrier)算法,能量高效地构建1-栅栏覆盖.仿真实验结果表明,CBGB算法的求解结果与最优解接近.最后,提出了一种基于分治策略的k-栅栏覆盖构建算法.该算法极大地降低了通信和计算开销.仿真实验验证了该算法的有效性和可扩展性.     

高效无线传感器网络强k-栅栏覆盖节能算法

为了进一步降低监测穿越行为的无线传感器网络强k-栅栏覆盖的能耗,首先证明了强k-栅栏覆盖最小能耗问题是NP难的,进而提出了一个节点感知功率可调的启发式节能算法HARPN。该算法根据栅栏中相邻节点的间距和前向节点的状态制定了4种节点感知半径的计算规则,再根据节点感知半径的大小确定节点的感知功率等级,在保证传感栅栏贯通的前提下,尽可能降低栅栏整体的能耗。理论分析和仿真实验表明,在相同的栅栏波动条件下,HARPN算法的适应性和稳定性更强,网络平均能耗约为Heuristic-2算法的62%,网络的生存期进一步延长。     

一种基于最优匹配的低能耗栅栏修复方法

无线传感器栅栏覆盖通常被应用于室外环境,用来监测特定区域。由于传感器自身原因或外界环境影响,栅栏覆盖易被破坏,高效且低能耗的栅栏修复算法尤为重要。本文提出了一种基于最优匹配的低能耗栅栏修复方法(Low-Power Barrier Coverage Repair Method Based on Optimal Match,BCR-OM),该方法首先遍历栅栏搜索栅栏间隙;然后计算完整修复栅栏间隙时,所需要的可移动传感器节点的最小数量;随后利用传感器节点构建栅栏间隙修复路径;最后利用Hungarian算法得出节点的最佳派遣方案,将节点派遣至对应位置,完成栅栏间隙修复。通过仿真实验验证,当栅栏间隙长度为300 m时,本文方法修复栅栏消耗的能量仅为Optimal算法消耗能量的57%,且栅栏修复率比Optimal算法高出近8%,减少能耗的同时有效提高了栅栏修复率。     

移动传感器栅栏覆盖研究

栅栏覆盖保证当某个移动目标沿任意路径穿越监控区域时都能被检测到,适合于移动监测和边界保护等应用.随机部署静止传感器时,为保证栅栏覆盖需要大量节点,造成了不必要的浪费.本文利用可移动传感器进行栅栏覆盖,移动传感器随机部署后能够自动再部署,可以利用少得多的节点保证栅栏覆盖.本文研究了能量有效的栅栏覆盖再部署问题,并设计了一个集中式再部署算法,为所有节点计算最优的再部署位置.     

一种基于改进蚁群算法的三维K-栅栏覆盖算法

为解决三维环境下无线传感器网络的K-栅栏覆盖问题,提出一种改进的蚁群优化算法3D-ACO。将三维表面映射到二维平面进行网格划分,通过计算网格梯度并引入空间权重及部署方向角来改进蚁群算法寻找最短路径构建栅栏,采用移动节点填补栅栏间隙以确保构建强栅栏。实验结果表明,与strong optimal和strong greedy算法相比,该算法能够在有效提高节点利用率的同时降低节点能耗,并且在三维环境下所构建的栅栏覆盖具有较强的自适应性。     

基于重叠感知比的强栅栏覆盖构建算法

研究了有向传感器网络中强栅栏覆盖问题。分析如何高效地利用可移动传感器填充栅栏间隙并与固定传感器形成强栅栏。引入重叠感知比OSR（Overlap-Sense Ratio）概念,基于OSR对随机部署后形成的强连通簇内节点进行调节。采用有向栅栏图DBG（Directional Barrier Graph）对栅栏覆盖问题建模,将可移动传感器填充栅栏间隙问题转化为二部图赋权匹配问题。提出基于重叠感知比的强栅栏覆盖构建OSR-SBC（Strong Barrier Construction algorithm based on OSR）算法。仿真实验验证了OSR-SBC算法的高效性。     

基于Voronoi图的无线传感器网络栅栏覆盖算法设计

针对无线传感器网络中栅栏构建的问题,提出了一种基于监测区域Voronoi图划分的无线节点栅栏构建算法。仿真结果显示,网络中无线节点部署地越多,栅栏形成的可能性和组建栅栏的节点平均数量也会随之增加。该算法能够在无线传感器网络节点覆盖密度较低且不均,已经形成了少量栅栏空洞的情况下快速实现监测区域的栅栏覆盖,但空洞修复还需要进一步研究。     

一种水面WSN弱栅栏覆盖方法研究

无线传感器网络栅栏覆盖在水面与陆地场景中存在较大差别,在水面覆盖栅栏需要考虑节点受外界因素影响导致位置漂移等问题。目前大量的研究都是针对陆地应用场景而很少研究水面栅栏覆盖,因此提出一种水面WSN弱栅栏覆盖方法（A method of WSN weak barrier covering for water surface WBWS）,由于在部署传感器节点时已经形成一些子栅栏段,因此首先在部署区域中搜索已经形成的子栅栏,然后利用匈牙利算法派遣可移动节点拼接子栅栏完成弱栅栏的构建,且保证该过程中移动节点移动距离之和最小,最后研究了水面栅栏的维护问题。实验结果表明该方法能够有效的构建弱栅栏且能耗较低。     

基于佳点集的蝙蝠定位算法在WSN中应用

针对无线传感器网络(WSN)节点的定位误差较大的的问题,提出一种新的基于佳点集的蝙蝠定位算法.在改进的算法中,采用基于佳点集的方法对蝙蝠种群个体进行初始化优化,有效提高种群多样性,避免算法过早陷入局部最优;引入部落机制及自适应更新方式,可有效避免局部最优解的吸引,加快收敛速度;通过重构部落利用pareto分级有效避免个别优秀个体被淘汰,增强了泛化能力,提高算法精度.通过MATLAB模拟仿真平台仿真实验表明,改进后的算法具有较好的收敛性和良好的寻优性能,降低测距误差对定位的影响,提高节点的定位精度.算法系统实现条件简单、精度高,具有较高的实际应用价值.     

强偏序时态模式中数据依赖推导规则研究

随着数据库与信息技术的发展,信息系统面临许多新的应用和需求,对时态信息处理的需求越来越迫切。时态信息处理已成为许多新一代数据库与信息系统的关键技术,时态数据库研究已经成为数据库与信息系统领域研究的热点和难点。就时态数据库中的难点问题强偏序时态数据库的数据依赖问题开展研究,因此选题紧靠学术前沿。针对强偏序时态模式中的数据依赖问题进行了讨论,?提出了强偏序时态模块模式、强偏序模式的时态类型集概念,?给出了强偏序时态模式中函数依赖的推导规则以及多值依赖的推导规则,理论分析的结果表明这些规则是正确的有效的,这对实现强偏序时态数据库的规范化设计具有重要的推动作用。     

A linear search scheme for effective order of channel impulse response in OFDM systems

This paper deals with the estimation of the channel impulse response （CIR） in orthogonal frequency division multiplexing （OFDM） systems. In particular, we focus on the maximum likelihood （ML） estimator. The ML estimator is simpler to implement as it needs no information on the channel statistics, but its performance depends on the assumed effective order of channel impulse response （EOCIR）. In this paper, we propose a novel ML channel estimator which combines the ML estimation with a strategy of linear search. The proposed method introduces a few complexities, but, compared with the existing ML channel estimators, it is highly robust to variation of EOCIR Its performance has been proved using theoretical analysis and simulations.     

A two-level authentication scheme for clone node detection in smart cities using Internet of things

Clone node attack in IoT sensor devices remains a grave security concern as it paves the way for sinkhole, wormhole, and selective forwarding attacks. In this paper, a two-level authentication scheme named Fingerprint-based Zero-Knowledge Authentication (FZKA) algorithm is proposed to improve the detection rate of clone node among the sensor devices. In the fingerprint generation phase, the base station calculates a distinct fingerprint value for each and every node in the network by gathering neighborhood information, represented in the form of superimposed s-disjunct code matrix. The calculated fingerprint is considered as a secret value and distributed to each cluster nodes for the process of authentication. The FZKA algorithm improves the cloned node detection accuracy with minimal detection time. The simulation results highlight the cloned node detection rate of the proposed scheme by a margin of 92.5% against the existing Exponential Smoothing Algorithm (ETS), Position Verification Method, and Message Verification and Passing algorithms.     

动态环境下一种具有记忆能力的分布估计算法

以概率模型为基本记忆元素,对动态优化过程中所产生的历史信息进行记忆和利用,提出一种具有记忆能力的分布估计算法用以求解二进制编码动态优化问题.设计了基于环境辨识技术的记忆管理策略,并对种群多样性进行动态补偿.实验结果表明,该算法具有良好的通用性,所采用的多样性补偿策略能够保证算法种群对最优解的持续搜索能力.在对5个动态优化问题的实验中,该算法在绝大多数情况下都显著优于现有的另外两种动态进化算法.