基于TinyOS2.1无线传感网的能量监测模型设计与实现

简要介绍TinyOS 2.x和TinyOS 1.x的联系和主要区别;分析了TinyOS 2.1的仿真环境TOSSIM系统结构和仿真原理.针对目前TOSSIM还不支持能量监测这一问题,以一个监测移动物体运动的仿真程序为例,通过在仿真程序中检查仿真节点的剩余能量比率的办法,提出一种基于节点的能量监测模型.经过仿真验证,该模...     

基于WSNs技术的高速公路交通监控系统研究

作为一种全新的信息获取和处理技术,无线传感器网络(WSNs)集成了传感器技术、网络技术、及MEMS技术,可广泛应用于军事、交通、环境监测等各种领域.而高速公路交通监控系统的研究与应用可促进我国高速公路的信息化、网络化和智能化建设.本文结合WSNs技术与传统信息获取技术,将WSNs作为监测子系统的重要基础部分,目的是构建一个新型的高速公路交通监控系统,以提高高速公路的运行效率、避免严重汽车追尾事故的发生.并对系统的主要组成、实现功能及工作机制进行了说明.     

基于情境感知的用户个性化兴趣建模

用户兴趣模型作为个性化信息推送的基础和核心,其性能的好坏直接关系到个性化推送服务的质量,如何全面了解用户动态的兴趣需求,并及时为用户提供其实时有效的兴趣,是目前用户兴趣模型研究的热点问题。本文主要利用情境感知、用户行为等多维因素建立一种M-C-W用户兴趣模型,提出结合用户显示和隐式兴趣度的计算,挖掘出用户显式兴趣和隐式兴趣的关联性,实现多维动态情境兴趣的结合。通过多角度综合计算用户的兴趣度,实时而准确地表达用户的兴趣爱好。最后,通过实验验证了该模型的有效性和可靠性。     

访问控制日志驱动的ABAC策略自动提取与优化增强

为解决基于属性的访问控制（ABAC）策略自动提取的低质量问题,提出一种基于访问控制日志驱动的ABAC策略自动提取与优化增强方法。首先,构建集成学习模型,将用户行为和权限分配映射为策略逻辑树,识别访问授权决策的关联性及潜在规律,初步生成策略;其次,通过单属性优化和规则二元约简两种方法深度优化策略,简化策略结构并压缩策略规模;最后,提出基于误差度量的规则冲突解决方法,以增强互斥、完备的ABAC策略,并进一步基于多目标优化的策略性能平衡算法实现不同场景需求的最优模型选择。分别在平衡数据集和稀疏数据集上进行测试和验证,实验结果表明,该方法在平衡数据集上的准确性最高可达96.69%,可将策略规模压缩至原来的19.7%。在稀疏数据集上的准确性最高可达87.74%,可将策略规模压缩至原来的23%。此方法兼顾策略的预测精度与结构的简洁性,同时适用于平衡日志和稀疏日志,确保访问控制系统在实际应用中能够实现高效、安全的访问授权管理。     

基于WSNs技术的高速公路交通监控系统研究

作为一种全新的信息获取和处理技术,无线传感器网络(WSNs)集成了传感器技术、网络技术、及MEMS技术,可广泛应用于军事、交通、环境监测等各种领域。而高速公路交通监控系统的研究与应用可促进我国高速公路的信息化、网络化和智能化建设。本文结合WSNs技术与传统信息获取技术,将WSNs作为监测子系统的重要基础部分,目的是构建一个新型的高速公路交通监控系统,以提高高速公路的运行效率、避免严重汽车追尾事故的发生。并对系统的主要组成、实现功能及工作机制进行了说明。     

基于事件共享机制的物联网复杂事件处理方法

针对物联网(IOT)复杂事件查询处理过程中的重复查询、存储和处理的问题,提出了事件共享机制(ESM)。首先,为了实现复杂事件的查询与检测,给出了物联网语义事件定义及事件操作符的语义描述;其次,从公共子查询的定义、公共内部查询结构的设计以及事件资源的共享三个角度对物联网事件共享机制展开研究,通过查询表达式的重写、有向无环图(DAG)的构建,以及在结点上使用改进的Continuous参数上下文对事件流进行处理,实现公共子事件查询、存储和处理的共享;最后,构建了基于事件共享机制的语义形式化查询计划处理模型(SFQPM),该模型可自动对查询表达式和查询谓词进行处理,实现复杂事件检测和处理的自动化。仿真结果表明,与基于二叉树(BTree)的处理方法进行对比,所提出的SFQPM具有较高的处理效率和可靠性,实现了复杂事件检测与中间结果共享机制的有机统一,提高了系统的处理效率。最后通过案例研究验证了所提出算法的有效性和可行性。     

基于事件驱动和最小延迟融合路径的无线传感器网络突发事件监测研究

针对无线传感器网络应用于突发事件监测场景的能量消耗和网络延迟问题,提出了基于事件驱动和最小延迟融合路径的无线传感器网络数据融合算法.其中,动态成簇过程基于事件严重程度,并由其决定簇的生命周期和覆盖范围;融合节点等待时间取决于节点到簇头的跳数和节点的度,通过计算每个节点的融合等待时间,以获取最小延迟融合路径.仿真实验表明,该算法能有效节省能量,且能显著减少网络延迟,为无线传感器网络应用于突发事件监测提供了一种适用的方法.     

基于区块链与边缘计算的物联网访问控制模型

边缘计算的出现扩展了物联网（IoT）云-终端架构的范畴,在减少终端设备海量数据的传输和处理时延的同时也带来了新的安全问题。针对IoT边缘节点与海量异构设备间的数据安全和管理问题,并考虑到目前区块链技术广泛应用于分布式系统中数据的安全管理,提出基于区块链与边缘计算的IoT访问控制模型SC-ABAC。首先,提出集成边缘计算的IoT访问控制架构,并结合智能合约和基于属性的访问控制（ABAC）提出并设计了SC-ABAC;然后,给出工作量证明（PoW）共识算法的优化和SC-ABAC的访问控制管理流程。实验结果表明,所提模型对区块连续访问下的耗时随次数呈线性增长,连续访问过程中央处理器（CPU）的利用率稳定,安全性良好。本模型下仅查询过程存在调用合约的耗时随次数呈线性增长,策略添加和判断过程的耗时均为常数级,且优化的共识机制较PoW每100块区块共识耗时降低约18.37个百分点。可见,该模型可在IoT环境中提供去中心化、细颗粒度和动态的访问控制管理,并可在分布式系统中更快达成共识以确保数据一致性。     

基于激励机制的贝叶斯博弈防御模型

基于贝叶斯博弈理论并结合自私节点激励机制构建了一个入侵检测模型,并运用这一理论制定了一种改进的安全路由协议,证明了该模型中存在贝叶斯纳什均衡.仿真实验表明,该模型能够有效地抑制节点的自私行为并提高网络的服务质量.