无线传感器网络节点的功耗分析与测试

能量消耗问题是无线传感器网络的核心问题,直接影响着网络的生命周期。本文从无线传感器网络节点的硬件构成其及运行机制、计算复杂性、数据通信量等方面去分析节点的功耗,并建立模块的功耗模型;接着研究传感节点的电流特点和微功耗测量技术,设计了一种传感节点的测量系统,以验证节点的低功耗特性。这些措施都是为了更好地分析解决无线传感网络中的能量消耗问题,保证传感器网络能量管理的有效性。     

边缘计算中改进ELM的高效入侵检测算法

边缘计算将云计算扩展到网络边缘,在解决了云计算时延高、移动性差和位置感知弱等缺陷的同时也带来了诸多安全问题;针对边缘计算网络开放性、异构型和节点资源受限等特点,研究设计具有6层结构的通用边缘计算入侵检测系统,并在此模型架构上提出了一个边缘计算入侵检测方案,基于该方案提出了一种适用于边缘计算部署的改进极限学习机的入侵检测算法TSS-ELM,TSS-ELM增加了云服务器训练样本筛选环节来优化机器学习中的外权,从而对边缘节点数据实现高效的入侵检测;仿真实验结果和分析表明,该算法在准确性、时间依赖性、鲁棒性和误报率方面与其他现有算法相比具有更优异的性能.     

无线传感器网络及相关问题研究

无线传感器网络（WSN）由大量具有数据感知、信息处理和无线通信能力的传感节点组成,节点间以无线多跳的无中心方式连接,集合了传感测量、微电机系统（MEMS）、嵌入式计算以及网络通信等多门学科。通过对无线传感器网络的组织结构、管理技术和体系结构的理论研究,分析了其特征。剖析了无线传感器网络中面临的安全威胁,并提出了有效的解决方案。针对无线传感器网络的特点,设计高效、安全的无线传感器网络是非常具有挑战性和现实意义的工作,无线传感器网络的应用领域会更加广泛。     

无线传感器网络密钥分配方案改进与仿真研究

研究无线传感器网络安全中的密钥分配问题.由于传感器网络规模大、节点能源非常受限等特点,传统网络中使用的密钥分配策略并不适用于无线传感器网络.为了提高网络的安全性能,在预共享密钥和随机密钥分发方案的基础上,提出一种改进的随机密分配方案.首先通过传感节点的能量大小建立源传感节点到目的传感节点的多条传感节点不相交路径,然后根据传感节点的最小最大能量原理选择一条合适的传感节点不相交路径作为源传感节点和目的传感节点协商路径密钥的通道.仿真结果表明,改进后的方案保留了原方案的网络高安全性等优点,而且进一步节省了节点通信能量,延长了网络的生存周期,更加适用于能量非常受限的无线传感器网络.     

基于身份的无线传感器网络密钥系统

无线传感器络（WSN）是一类由众多微型传感器节点通过自组织的方式构成的网络。随着在军事、环境监测等方面的应用逐渐成为现实，其有效和安全通信问题由于自身的特性（如能量、计算能力和节点存储资源等的局限性）而显得更加突出。本文首先比较详细地介绍了无线传感器网络安全结构及其面临的问题；其次重点讨论了无线传感器网络密钥系统相关的研究现状；然后给出了一种有效的基于身份的无线传感器网络密钥系统方案及与其它方案的仿真比较实验。仿真实验结果表明，我们方案较其它密钥系统方案在处理时间和节点存储需求方面具有优势。     

低功耗自组织无线传感器网络

无线传感器网络集成了传感、无线通信、嵌入式计算、微机电系统（Micro-Electro-Mechanism System,简称MEMS）以及微电子（如SOC）等各项技术,能够协同地实时监测、感知和采集各种环境或对象的信息,并对其进行处理,通过特定的网络技术将需求的信息传送给用户;该项技术的研究为解决未来10年中一个最具有挑战性的问题——“最后一米”的数据采集与通信问题,提供了一条有效途径,可以应用在国防军事、环境科学以及智能家居等等各个领域;文中首先介绍了无线传感器网络的概念、特点与应用背景,接着简述了该项技术的研究内容、设计目标以及国内外研究状况,最后,剖析了无线传感器网络的节点以及网络体系结构、算法和协议等研究热点并提出了需要进一步研究的问题.     

基于云服务平台的农业生产物联网监控系统

针对现代农业精准化、信息化、智能化的发展要求,提出了将云计算技术和物联网技术运用于农业生产环境数据监测和自动控制的方案,通过传感器、Zig Bee无线网络、GPRS技术和云计算技术,系统实现了对农业生产环境的照度、大气环境温湿度、CO2浓度、土壤湿度、土壤PH传感数据等五类参数的实时监测,同时能够控制设备以调节环境参数。设计中使用Zig Bee模块搭建了星形无线传感网络,远程网关通过TCP/IP协议和GPRS网络与云服务平台进行数据的双向传输。云服务平台为Web浏览器和手机App终端提供数据并存储控制指令。     

移动式无人值守WSN抗干扰技术研究

研究无线传感器网络抗干扰优化问题.由于无线传感器网络分布防篡改能力较弱,使得无线传感网络易收到不同程度的攻击,针对上述问题,提出了一种移动式无人值守传感器网络抗干扰技术.方法主要在第三方可信收发器基础上,依据无线传感器网络的随机跳跃模型,使得所有的传感器只在某一个区域内移动,利用传感器的移动性能,允许被侵入的传感器在遭到网络攻击侵入后能够迅速的恢复安全合理状态.仿真结果表明,提出的合作化方案技术需要的系统开销很小,可通过全面部署的方式实现,是一种有效的网络抗干扰方法.     

基于低能耗的无线传感器节点硬件设计方法研究

无线传感技术相对于传统的传感技术具有方便、快捷、成本低等优点.由无线传感器构成的无线传感器网络能够在无人区域内迅速的构建网络拓扑,达到传输探测信息的目的.但由于其传感设备节点功耗受限问题的存在,给无线传感器网络的稳定性及可靠性带来一些问题.主要针对无线传感器网络中的节点功耗受限的问题,将传感器节点分为处理器单元、传感单元,无线传输单元、电源管理单元4个单元进行研究与分析,探讨如何通过合理设计电路来降低设备功耗,提高设备的能量利用率,从而达到提高无线传感器网络的稳定性和可靠性,延长网络生命周期的目的.     

云粒子群优化算法在无线传感器网络中的应用

无线传感器网络中节点计算能力和存储存能量有限的问题一直制约着无线传感器网络的发展.为此,本文提出了一种基于云PSO（particle swarm optimization）算法的无线传感器网络能量优化方法,主要包括网络分簇、网络能量模型建立、云PSO算法迭代优化等步骤.其中云PSO算法采用云理论模型优选惯性权重可以提高PSO算法的收敛速度,典型函数测试结果表明其效果优于常规PSO算法和遗传算法;在网络建模中采用二分功率控制算法可以降低网络能耗、延长节点寿命.最后经仿真试验和对比分析表明本文提出的方法在优化无线传感器网络中具有速度快、节点生存能力强的优点,并能有效地控制网络能耗.     

基于边缘计算的新型数据处理系统

分析现有云计算模型所存在的问题，即实时性、隐私保护、能耗等方面的问题。然后探讨边缘计算模型的概念以及其相对于云计算模型的优势，提出新型数据处理系统的系统架构，设计实现数据处理系统的运行及调度策略,结合具体实例,验证所实现的功能。最后，对基于边缘计算的新型数据处理系统的应用前景及改进方向进行讨论。     

边缘计算中的计算卸载综述

边缘计算可以有效解决传统云计算中传输时延大、用户数据安全性不够高、传输带宽压力大以及终端移动设备计算能力受限、能耗大等问题.计算卸载是边缘计算中的关键技术,针对当前计算卸载技术的研究现状和存在的不足,本文围绕计算卸载,首先介绍边缘计算的体系架构以及部分应用和分析4种主要的影响因素以及相应具体的条件;其次针对3种决策目标分析了算法策略及对应变量在算法中的作用;最后总结目前在计算卸载中存在的不足.     

云计算中调度问题研究综述

云计算中资源、任务的调度对云计算的整体性能和运营发展有重要影响。主要讨论云计算中的调度方法和策略问题;归纳了云计算调度的目标与特点,指出了云计算调度研究的主要进展,并从三类调度目标侧重点出发,即以性能为中心、以服务质量为中心和以经济原则为中心,对当前调度研究现状进行了归纳;讨论了现有云计算平台所采用的调度策略,总结了现有调度研究中存在的问题。在此基础上从资源评估、任务建模、动态综合算法和兼顾调度双方利益等方面对云计算调度的研究前景进行了展望。     

基于云的计算机取证系统研究

云计算是目前最流行的互联网计算模式,它具有弹性计算、资源虚拟化、按需服务等特点。在云计算的环境中,云计算中心直接提供由基础设施、平台、应用等组成的各种服务,用户不再拥有自己的基础设施、软件和数据,而是共享整个云基础架构。这种方式直接影响了云计算环境的安全性和可用性,给云计算带来了巨大的隐患。在分析和研究云计算环境下的安全缺陷和安全威胁的前提下,提出了一种基于云的计算机取证系统的设计方案———利用计算机取证技术解决云计算环境的安全问题,同时利用云计算技术和超算技术满足传统取证对高性能计算的需求。     

车辆边缘计算环境下任务卸载研究综述

计算密集和延迟敏感型车辆应用的出现对车辆设备有限的计算能力提出了严峻的挑战,将任务卸载到传统的云平台会有较大的传输延迟,而移动边缘计算专注于将计算资源转移到网络的边缘,为移动设备提供高性能、低延迟的服务,因此可作为处理计算密集和延迟敏感的任务的一种有效方法.同时,鉴于城市地区拥有大量智能网联车辆,将闲置的车辆计算资源充分利用起来可以提供巨大的资源和价值,因此在车联网场景下,结合移动边缘计算产生了新的计算模式——车辆边缘计算.近年来,智能网联车辆数量的增长和新兴车辆应用的出现促进了对车辆边缘计算环境下任务卸载的研究,本文对现有车辆边缘计算环境下任务卸载研究进展进行综述,首先,从计算模型、任务模型和通信模型三个方面对系统模型进行梳理、比较和分析.然后介绍了最小化卸载延迟、最小化能量消耗和应用结果质量三种常见的优化目标,并按照集中式和分布式两种不同的决策方式对现有的研究进行了详细的归类和比较.此外,本文还介绍了几种常用的实验工具,包括SUMO、Veins和VeinsLTE.最后,本文围绕卸载决策算法复杂度、安全与隐私保护和车辆移动性等方面对车辆边缘计算任务卸载目前面临的挑战进行了总结,并展望了车辆边缘计算环境下任务卸载未来的发展方向与前景.     

边缘计算:新型计算范式综述与应用研究

科学技术的快速发展,使万物互联设想不再仅仅停留在人们的概念中。随着接入无线网的智能设备数量的快速增长,边缘数据量已达到ZB级别,给核心网络带宽造成巨大压力;与此同时,无人驾驶、位置识别、增强现实、虚拟现实等众多新兴应用的出现对网络延迟、抖动、数据安全等提出了更高的要求。传统云计算在以上方面表现乏力,于是边缘计算(EC)应运而生。边缘计算能够在网络的边缘提供轻量级的云计算和存储能力。对边缘计算的最新研究成果和应用进行了详尽的回顾。首先综述边缘计算和云计算的概念并对比分析边缘计算的优势,指出边缘计算发展的必然性和时代趋势;然后针对典型边缘计算架构和平台进行了全面的综述,并讨论了网络性能优化、视频缓存、购物车视图刷新和网络视频直播等边缘计算中的典型应用案例。最后,从边缘计算服务管理、应用移动性管理、计算资源管理、数据管理等四方面,展望了边缘计算的开放式研究挑战和未来的发展趋势,希望能给从事边缘计算的科研工作者带来启发。     

Gaming@Edge:基于边缘节点的低延迟云游戏系统

云游戏作为云计算的"杀手级"应用正在引领游戏运行方式的变革。然而，云端与终端设备之间较大的网络延迟影响了云游戏的用户体验，因此，提出一种基于边缘计算理念，部署在边缘节点之上的低延迟的云游戏框架--Gaming@Edge。为了降低边缘节点的计算负载以提升其并发能力，Gaming@Edge实现了一种基于压缩图形流的云游戏运行机制--GSGOD。GSGOD分离了游戏运行中的逻辑计算和画面渲染，实现了一种边+端的计算融合。此外，GSGOD还通过数据缓存、指令流水处理以及对象状态延迟更新等机制优化了云游戏的网络数据传输和系统延迟。实验结果表明，Gaming@Edge相比传统的云游戏系统能够降低平均74%的网络延迟，并提高4.3倍游戏实例并发能力。     

油田物联网系统边缘计算研究与实践

随着智能传感器和无线通信技术的发展,油田物联网系统提高了现场生产数据采集的频率和生产过程控制的效率,然而现有物联网系统仍然通过位于远程数据中心的计算资源进行数据处理和控制,网络带宽和通信延迟成为严重的瓶颈。通过对物联网系统的边缘层设备应用边缘计算技术,充分利用边缘网关的计算和存储能力,使用孤立森林算法实现异常数据检测和报警规则学习,同时对温度和阀门开关进行逻辑控制,将之前在云端的处理功能下沉在边缘端实现,降低对网络的要求,满足偏远地区油田生产需要。     

云基础设施安全性研究综述

云计算是当今全球关注的热点,有可能引起信息技术新的变革,但同时也带来了新的安全问题。从云计算环境最基础的层次入手,对云基础设施的安全性进行研究,考察云基础设施安全性的研究状况,从全局角度分析云基础设施存在的安全问题,结合云基础设施的安全服务技术框架讨论云基础设施安全性的主要关键技术,旨在为云基础设施乃至整个云计算环境的安全问题的解决建立良好的基础。