摘要:在基于移动信标的无线传感器网络节点定位过程中,信标的移动路径对定位性能有着重要的影响.但现有的信标移动路径规划方法没有充分考虑未知节点的密度及分布的影响,计算复杂且定位效率较低.首先根据等距三重优化覆盖提出了信标模型,再针对未知节点随机分布且密度有限的ROI(region of interest),提出了一种启发式信标移动规划方法,并利用RSSI(received signal strength indicator)和range-free 相结合的定位机制对节点进行定位.仿真实验结果表明,该算法可以对传感器节点进行高效、高精度的定位.

摘要:针对无线传感器网络中,节点受噪声影响导致测量精度下降的问题,提出一种基于滑动窗口内正态记分检验的同质感知数据融合方法.在节点内设置滑动窗口,存储一个周期内的测量值样本数据,并对样本数据进行双样本正态记分检验,从而建立关系矩阵,根据关系矩阵获得最大邻接子图,加权平均子图顶点得到融合估计值.该方法利用了正态记分检验良好的小样本检验特性,在一定程度上抑制了噪声对融合结果的影响.仿真结果表明了该方法的有效性.

摘要:针对无线传感器网络能量有限等特点,提出了一种基于双簇头交替和压缩感知的WSN 路由协议(double cluster head alternation and compressed sensing,简称DCHACS),DCHACS 采用分布式算法选举临时簇头,临时簇头采用邻居簇优化算法动态调整各个簇的大小,然后利用局部信息重新选举较优的簇头;在数据传输阶段,采用双簇头交替机制分担簇头的负担,簇头节点利用压缩感知理论进行数据融合,并进行簇间路由;采用簇头更换机制,在特定条件下及时更换新簇头.仿真结果表明,DCHACS 能够显著提升网络的成簇性能,使得各个簇的大小分布更加均匀,大幅度减少了因簇头死亡而丢失的数据包个数,均衡了网络的能量消耗,延长了网络寿命.

摘要:随着移动云计算方式正在逐步替代传统的Client-Server 方式,在移动云计算网络中,如何有效地分配云计算资源来尽量满足移动终端对云计算服务的需求,同时使得移动云计算网络的云计算资源利用率和系统收益最大,就成为当前云计算领域中一个重要的研究课题.首先提出了一种基于半马氏决策过程(SMDP)的移动云计算服务域动态云计算资源优化管理模型,通过该模型获得的云计算资源优化管理决策策略不仅能使移动云计算服务域的系统收益最大,同时也能提高云计算资源的利用率以及移动终端的用户满意度和服务质量(QoS),并能反映由于移动终端的服务请求到达移动云计算网络以及移动终端结束服务离开移动云计算网络而引起的云计算资源动态变化的真实情况.最后对提出的移动云计算服务域动态云计算资源优化管理模型的性能通过仿真进行了验证,实验仿真结果验证了理论分析的正确性.

摘要:随着小型无人飞行器的发展,越来越多的研究人员把目光投向于应用领域广阔的空中移动传感器网络.然而,各种已有的部署策略均不适用于本动态性强、环境复杂的新型网络.一方面,空中节点均处于三维的自由活动状态,防止彼此碰撞的同时又需要作为一个整体紧密联系在一起;另一方面,针对具体的覆盖对象,要做到重点区域多重覆盖、一般区域尽可能覆盖的功能目标.因此,需要根据具体任务要求确定部署特点,寻求新的算法和模型.基于带电粒子群思想,以适应度函数的选取为突破口,将基于具体部署准则的模糊测度作为算法候选解的性能评估指标.实验仿真结果表明,该策略比传统粒子群部署及虚拟力部署均更为有效.

摘要:评估不同节点的消息分发能力是研究机会社会网络拓扑演化、消息传播与抑制的基本问题.通过将静态图中邻接矩阵乘积及通路(walk)的概念扩展到动态演化网络中,结合不同时间邻接距离对节点具有不同影响这一特性,提出了一种利用演化过程快速计算节点在网络中消息传播能力的方法.对实际用户移动性轨迹数据的计算结果表明,该方法能够准确刻画不同节点的消息传播能力,当利用少数具有较高消息传播能力较强的节点进行消息扩散时,网络的传播效率显著提升.为网络干预,如加速或者抑制网络的消息传播,提供了一种有效的节点传播能力评估方法.

摘要:针对传感器节点的感测范围不规则问题,提出了基于Delaunay 三角化与网格的无线传感器网络节点随机部署算法.该算法将传感器节点进行Delaunay 三角化分组,通过TPM算法计算出各个Delaunay 三角形的目标点TP,并把TP 作为参考点来选择新启动节点,根据TP 点周围网格覆盖情况、节点与节点之间的距离进行调整,提出了边界补强机制及钝角三角形TP 点优化策略,从而有效提高了覆盖范围.实验结果表明,所提出的部署算法可以有效利用随机播撒的传感器节点,可快速提升覆盖率至90%以上,具有重复覆盖区域少、覆盖率成长快速的特点,少量的节点达到较高的覆盖率.

摘要:针对传统无线传感器网络MAC(medium access contro1)协议节点能耗高的问题,采用跨层设计的思想,在自适应S-MAC(sensor MAC)协议的基础上,提出了CLEE-MAC(cross layer based energy-efficient MAC)协议.该协议通过利用路由层的信息,改变自适应S-MAC 协议的控制包格式,充分利用并减少了串音监听,同时简化多跳传输的控制开销,提高了节点能量的利用率,并降低了数据传输的时延.

摘要:以典型工业环境中的无线传感器网络应用为测试背景,发现IEEE 802.15.4 无线链路质量存在一定的波动跳变现象,并且数据包丢失存在突发性.采用数据轨迹驱动和统计推断的建模方法,对链路层数据传输轨迹中的丢包间隔进行统计并推断其分布特征,发现其符合Pareto 分布,分布参数反映了不同丢包率下的丢包间隔分布情况.将分布参数与丢包率相同的独立同分布的分布参数之间的差值D_α(相关性距离)作为描述丢包突发性的指标.分析和实验得出,D_α与链路层的重传独立性距离(RID)有着近似的线性关系.在数据链路层利用D_α来优化单跳链路的重传机制,可以提高数据重传的可靠性,通过实验验证,相对于不考虑链路丢包突发性的固定时隙重传机制,实验中所有链路的重传可靠性平均提高6.3%,最高可提高14.5%.

摘要:目前已有多种公交车到站时间预测技术,但在城市复杂多变的道路交通环境下预测精确度不够理想,为此提出了一种基于路况相似性的城市公交车到站时间预测机制,通过分析公交车运行历史数据获取各个路段的历史路况评估值,提取历史行程记录的路况特征.在运行阶段,实时获取公交车运行数据并评估各个路段的路况,查找与当前时间、位置和路况特征最相似的历史行程记录,并据此预测公交车辆的到站时间.

摘要:车载自组织网络中车辆位置变化频繁,容易导致数据包的错误转发.结合V2V(vehicle to vehicle)与V2I(vehicle to infrastructure),提出一种基于交通信息感知的改进GPSR 路由算法.该算法规定,当邻居列表中存在基站节点时,优先转发给基站节点,且根据传统GPSR 算法进行转发;否则,算法先通过行车方向、邻居节点在有效通信范围内的生存时间筛选最优候选节点集,然后通过引入速度、车流密度等交通信息到GPSR 中来确定最优候选节点,以提高数据转发的成功率.设计关键数据结构,利用MOVE(mobility model generator for vehicular network)构造混合VANET(vehicular ad hoc network)城市场景,在NS-2 中进行仿真并与GPSR,GPSR-L 进行比较.仿真结果表明,改进GPSR 的包送达率、平均端到端时延指标都最优,更适合城市环境车载自组织网络.

摘要:在无线传感器网络中,加权聚集操作是用户获取检测对象信息的重要手段,这一操作通过赋予各个节点或感知数据不同的权值来确保聚集结果更加真实地反映监测对象.另一方面,考虑到能量的限制、网络的不稳定性,如果能保证误差在用户容忍的范围内,近似加权聚集更加适用于传感器网络.针对感知数据的近似加权聚集问题,提出了一种基于分组抽样的(ε,δ)-近似算法,理论证明算法可以达到任意的精度要求.同时,提出的算法具有良好的扩展性,可以适用于大规模、动态变化的传感器网络,并且支持查询过程中的精度调整.仿真实验验证了算法的正确性,并且通过和已有算法比较证明了所提出算法的高效性.

摘要:事件驱动的无线传感器网络中,数据传输呈现典型的漏斗效应,对事件可靠性带来负面影响.利用事件传输模型所固有的报文冗余特性,提出一种根据报文的到达次序,为同一事件的多份报文设定不同优先级并进行区分调度的传感网发送队列管理机制,详细介绍了其队列模型、报文优先级划分策略以及转发事件表维护算法.实验结果表明,该队列管理机制可有效提高事件检测率和准确率,并显著降低事件延迟.

摘要:时间同步协议是无线传感器网络的重要组成部分,许多无线传感器网络的应用和通信协议都是建立在准确同步的基础之上的.以往的无线传感器网络时间同步协议专注于如何提高同步时间的精确性和减少相关的能量消耗,而现在无线传感器网络时间同步协议的安全问题越来越受到人们的重视.在对无线传感器网络时间同步协议受到的攻击类型进行分析的基础上,利用随机加权平均算法设计了一种具有容错能力的新型无线传感器网络时间同步协议——FTTSP(fault-tolerant time synchronization protocol).仿真结果表明,该协议具有良好的入侵检测能力和对恶意同步信息的容错能力.

摘要:针对多个传感器于不同方位对某一特性参数进行测量的数据融合问题,提出了一种基于最优融合集的多传感器数据融合算法.该算法通过定义最优融合集获取有效观测数据,并在此基础上利用最优融合集的融合度矩阵度量传感器的一致融合度与分布均衡度,进而对有效观测数据分配权重系数,最后得出融合估计算式.应用实例和仿真实验验证了算法的有效性,数据融合结果表明该算法具有较高的精确性及稳健性.

摘要:基于对现有车辆自组网路由算法的分析,结合城市环境下车辆自组网的特点,提出城市环境下基于位置及连通性的车辆自组网可靠路由算法PCAR(position-based and connectivity aware routing).该算法基于GPS收集的数据,利用车辆密度信息推断网络连通性,根据道路权值公式计算数据传输路径和锚点,并根据车辆行驶速度及方向,基于扩展的贪心模式给出数据的传输策略.仿真表明,与路由协议GPSR 及GSR 相比较,算法PCAR具有更好的数据包投递率及较短的时延,能更好地适应城市环境.

摘要:针对传感器网络中现有目标跟踪算法存在的不足,研究利用灰色理论中的相关方法来解决传感器网络中的目标跟踪问题,提出了一种基于灰色预测的目标跟踪算法GMTT.该算法将传感器网络中的目标跟踪作为一个贫信息系统的状态预测问题来处理,首先利用GM(1,1)模型预测目标下一时刻将要经过的区域,然后将跟踪信息定向传送到预测区域,实现对目标的密集感知和跟踪.仿真测试结果表明,GMTT 算法在跟踪概率、跟踪精度和跟踪延迟方面具有较好的性能.

摘要:人类活动行程的制定往往基于宽泛的最初意向,通过综合考虑各种约束条件加以优化而完成.当前,基于位置点名称查找的行程制定方法,不支持用户一次性提交多个具有时序关系的宽泛出行意向,更不能同时为多个地理位置点提供详细的最优驾车方案.基于位置社交网络信息和车辆历史轨迹数据,探索了支持用户多个模糊意向输入的泛化行程推荐框架,主要工作包括:(1) 对泛化的行程推荐问题进行建模;(2) 设计并实现了基于分类树的地理位置点(POI)查询策略和算法;(3) 提出了基于Voronoi 图的GPS 轨迹分析模型,并实现了任意两个位置点间最优行驶路径计算方法;(4) 联合社会网络和语义交通信息图,基于蚁群算法进行行程的推荐,并实现了原型系统.实验及问卷调查结果表明,推荐结果的用户满意度可达80%.