电力无线专网中面向安全风险的分布式资源分配方法

针对电力无线专网中强干扰、高故障风险等场景下保障终端通信的问题，提出了一种面向安全风险的高能效分布式资源分配方法。首先，分析基站的能耗组成，建立系统能效最大化的资源分配模型；然后，采用K-means++算法对网络中的基站进行分簇，从而将整个网络划分成多个独立区域，并在各个簇内单独处理高风险基站；其次，在每个簇内，基于基站的风险值对高风险基站进行休眠，并把高风险基站下的用户转移连接到同一簇内的其他基站；最后，在各个簇内进一步优化正常工作基站的传输功率。理论分析和仿真实验结果表明，基站分簇操作大幅降低了基站休眠和功率优化分配的复杂度，并且在关闭了高风险基站之后，整体网络的能效从0.158 9 Mb/J提升至0.195 4 Mb/J。所提的分布式资源分配方法能够有效提高系统的能量效率。     

电力无线专网中面向安全风险的分布式资源分配方法

针对电力无线专网中强干扰、高故障风险等场景下保障终端通信的问题,提出了一种面向安全风险的高能效分布式资源分配方法。首先,分析基站的能耗组成,建立系统能效最大化的资源分配模型;然后,采用K-means++算法对网络中的基站进行分簇,从而将整个网络划分成多个独立区域,并在各个簇内单独处理高风险基站;其次,在每个簇内,基于基站的风险值对高风险基站进行休眠,并把高风险基站下的用户转移连接到同一簇内的其他基站;最后,在各个簇内进一步优化正常工作基站的传输功率。理论分析和仿真实验结果表明,基站分簇操作大幅降低了基站休眠和功率优化分配的复杂度,并且在关闭了高风险基站之后,整体网络的能效从0.158 9 Mb/J提升至0.195 4 Mb/J。所提的分布式资源分配方法能够有效提高系统的能量效率。     

异构身份联盟中基于本地差分隐私的信任评估算法

面对海量异构的身份管理、跨网跨域信任服务和身份隐私保护需求，构建异构身份联盟体系是一种有效的解决方法。针对联盟体系内关于信任评估计算中所存在的隐私泄露问题展开详细的研究，并利用本地差分隐私技术设计具有隐私保护效果的信任评价算法，对其隐私信息进行有效的保护。从理论上证明了该算法满足本地差分隐私，并分析其估计结果的误差大小，进行的相关实验论证说明算法的可行性与有效性。