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1.
针对无线传感器网络分簇过程中簇头耗能过快问题,提出了一种综合节点剩余能量和节点位置进簇头选取的分布式数据收集算法.在每轮的簇头选取中,算法考虑了簇内节点的剩余能量和所有节点的平均剩余能量,并依据节点的位置优化簇头的选择.算法在保证网络最优簇头个数的同时,避免了能量较低的节点当选为簇头.仿真结果表明,本算法与LEACH和...  相似文献   
2.
利用树状小波分解结合人类视觉系统(HVS)的特性,提出一种基于数据融合的鲁棒性数字水印算法,向载体图像中自适应的嵌入多个数字水印副本;在提取水印时,在每个块中使用独立分量分析ICA的方法提取水印,并对提取出的多个水印副本图像进行融合操作,以提高水印的鲁棒性.仿真试验表明了该方法的有效性,嵌入的水印具有较高的透明性,同时对常见图像处理攻击有很强的鲁棒性.  相似文献   
3.
传感器网络由大量能量有限的微型传感器节点组成,如何延长网络的寿命是一个需要解决的重要问题。针对矩形传感器网络,提出一种基于分层的非均衡分簇算法,通过分析节点的能耗来计算层的宽度。仿真实验表明,基于分层的非均衡分簇算法能有效延长网络的寿命。  相似文献   
4.
无线传感器网络基于云团认证的虚假数据过滤机制   总被引:3,自引:0,他引:3  
彭舸  林亚平  易叶青 《软件学报》2009,20(Z1):239-249
无线传感器网络中已有的虚假数据过滤机制一般是在数据包后附加t个消息认证码(MAC),这类机制通常受到t门限值的限制,且难以支持动态路由.基于虚拟证人簇的思想,采用混淆多项式技术,用云团内部多个节点协作生成的方式构造认证多项式,加大了攻击难度;在此基础上提出的虚假数据过滤机制,能够即时验证数据的有效性,并且支持动态路由.理论分析和仿真实验结果表明,新算法不受t门限值的限制,随着传输跳数的增加,其节能效果更为明显,与已有的虚假数据过滤机制相比,抗俘获能力增强,更适用于可信度较低的网络以及远距离传输场景的应用.  相似文献   
5.
数据收集是传感器网络的根本任务,由于传感器网络节点能量有限、易失效等因素,如何设计一个低能耗的、可扩展性强的数据收集机制是传感器网络的一个关键问题。为此,提出一种基于树的分布式数据收集算法,其基本思想是:基站发送广播信息,根据节点到基站的最小跳数构造出网络的层次结构,由层次结构生成以基站为树根的树型传输网络,并基于该网络模型收集数据。理论分析和仿真实验表明该算法具有较低的复杂度,能有效地延长网络的生命周期,并具有良好的扩展性和容错性。  相似文献   
6.
分类在数据挖掘中扮演着很重要的角色,然而单个分类器有很多缺点,包括适用范围十分有限和分类准确度不高等。把多个单分类器的分类结果融合起来是克服这些缺点的有效途径,因此存在很高的研究价值。组合多分类器的一个核心内容是融合规则,现存的融合规则有积规则、和规则、中值规则与投票规则等,但这些规则性能还不够稳定。提出了一个新的基于神经网络的融合规则,并依此建立一个新的多分类器组合模型,实验表明它能提高分类准确度和稳定性。  相似文献   
7.
用于数据认证的消息验证码(MAC)在传统有线和无线网络已有广泛应用。然而,传统的MAC生成算法往往生成较长的MAC,并不适合带宽有限的传感器网络。因此,提出了一种适用于传感器网络的MAC生成算法。算法通过位运算和逻辑移位进行数据替换,从而得到与验证的数据长度无关的定长MAC,有效减小了MAC的数据传输量。理论分析及实验仿真表明新算法在保证安全性的同时具有更小的通信开销,是一种能量有效的算法。  相似文献   
8.
无线传感器网络的能耗决定了网络的生存时间,如何设计有效的算法来延长网络的生存时间是一个重要的研究课题。针对矩形传感器网络,提出一种基于分层的功率控制算法,通过分析节点的能耗来计算层的宽度和节点的通信半径,以达到网络能耗的均衡分布。仿真实验表明,算法能有效延长网络的生存时间。  相似文献   
9.
传感器网络中基于网格的功率控制算法   总被引:2,自引:2,他引:0       下载免费PDF全文
针对无线传感器网络中的“热区”问题,将网络监控区域划分成宽度不等的网格,提出一种基于网格的功率控制算法。通过分析节点的能量消耗计算每层网格的宽度和节点的传输半径,以达到网络能耗的均衡分布。仿真实验结果表明,该算法在能耗均衡方面优于同类算法。  相似文献   
10.
利用微阵列基因表达谱分类癌症患者样本对患者的治疗具有非常重要的意义.针对高维、高冗余的微阵列基因数据中致癌因子存在局部相关性的特点,提出一种基于权重的关联空间分类模型(Weight based Classification with Related Space,WCRS).基本思想是首先利用协方差矩阵的对角化来构建癌症组的关联空间,并提出一种基于癌症关联空间的基因表达模式,然后提取使得癌症组具有最小组能量的最小扩展空间,最后在最小扩展空间上建立一种基于权重的癌症分类算法.实验结果表明,WCRS在精确度上比传统分类算法具有更好的性能.  相似文献   
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