摘要:射频能量捕获是应对无线网络节点能量受限的有效方法之一.射频能量源（energy source，简称ES）的布置位置和发送功率决定了各个节点的能量捕获功率.现有的研究工作大部分考虑的是没有给定侯选位置的场景.然而，在实际应用场景中，网络区域往往存在很多不可布置能量源的区域，使得能量源只能在一些合理的候选位置中布置.目前仅有少量相关工作研究如何在ES的候选布置位置中选择合适布置位置.已知节点位置、节点的能量捕获功率需求值、ES的个数以及ES的候选布置位置.研究并设计了最小化ES总供能的ES布置与发送功率设置方案.首先将该问题建模为混合整数规划问题；然后分别提出了一种具有较低复杂度的启发式算法和一种能够达到更小总供能的基于遗传算法的算法.仿真结果表明，与布置位置随机挑选法相比，这两种算法的网络总功耗降低了约90%，而遗传算法可达到比启发式算法高约35%的节能效果.因此，基于遗传算法的布置算法可用于中小规模的ES布置场景，而启发式算法可用于大规模的ES布置场景.

摘要:研究了无人机雾辅助无线能量收集网络，其中无人机（unmanned aerial vehicle，简称UAV）作为可以移动的无线能量供应源和雾服务器，传感器设备可利用从UAV信号中所采集的能量完成本地计算任务或将计算任务卸载给UAV进行计算.系统目标是通过联合优化任务卸载调度，计算资源的分配和无人机飞行轨迹，在预定时间内完成给定计算任务和能量收集需求的前提下，最小化无人机的总能量消耗.为此，建立了多变量联合优化问题.由于该问题非凸，提出了一种基于连续凸近似（successive convex approximation，简称SCA）的有效求解方法.仿真结果表明，利用该联合优化方法可以大大降低无人机能耗，其中，通过轨迹优化对UAV能耗的降低效果最为明显.另外，实验结果发现：给定任务完成时间越长，无人机的轨迹越长，随着传感器设备能量收集阈值的升高或能量收集效率的降低，无人机轨迹向传感器偏移得越明显.与传感器均匀分布相比，当传感器位置全部分布在某一侧时，无人机轨迹会向其所在方向偏移.

摘要:基于假位置的一类隐私保护方案在保护用户位置隐私的同时能够使用户获得准确查询信息，并无需依赖第三方和共享密钥.然而，当攻击者掌握一定的背景知识，例如道路时空可达信息、位置特征和用户的历史请求统计特性等，会导致假位置被识别的概率升高，降低隐私保护程度.针对上述问题，提出了基于时空关联和位置语义的个性化假位置生成算法.首先根据与前一次请求位置连续可达的条件产生假位置，然后通过建立语义树筛选出与真实位置语义相近的假位置，最后进一步筛选出与用户历史请求统计特性最接近的假位置.基于真实数据集将该算法与现有的算法进行比较，表明该算法在攻击者掌握相关背景知识的情况下，可以有效地降低位置隐私泄露的风险.

摘要:现有UWSNs时钟同步算法大多数同步信息交换都是采用节点对节点之间的方式进行频繁的数据交换，却忽略了节点本身通信范围内的邻居节点收到的同步信息，所以存在同步通信能耗大、同步效率低等问题，进而影响网络时钟同步的精度.因此，在分析UWSNs多目标优化网络拓扑演化过程对时钟同步的影响的基础上，在不过多地增加网络平均发射半径和通信能耗的情况下，利用群一致性、Markov链等理论，建立同步周期调节机制与时钟同步模型；然后，利用线性回归拟合方法，建立簇间同步和簇内同步机制，设计出精度好、效率高的UWSNs时钟同步算法；最后，采用仿真形式验证了该算法的相关性能.

摘要:传感云是无线传感器网络（wireless sensor networks，简称WSNs）和云计算的结合.通过利用云计算在资源利用方面的优势，传感云（sensor-cloud）极大地提高了传统无线传感器网络的计算能力和存储容量.然而，传感云仍有许多问题需要解决，例如无线传感器网络在通信和能源方面的局限性，以及将云平台作为数据处理和控制中心所带来的高延迟和安全隐私问题.边缘计算具有解决传感云缺点的巨大潜力，其核心是将云计算中心的部分或全部计算任务迁移到数据源附近进行处理.经过大量调研，分析了传感云的最新研究现状，总结了现有传感云的特点，揭示了已有传感云方案中的问题，提出了基于边缘计算的传感云实现方案.最后，探讨了该研究面临的挑战和未来研究方向.

摘要:无线传感器网络节点可能会被部署到开发维护人员难以接触的环境中.一旦节点出现故障，需要通过无线网络实施对故障节点的调试修复.然而，一些无线通信故障会导致节点从网络中失联，这时依赖于无线网络的传统调试修复交互手段可能失效.此外，由于传感器网络节点的硬件结构简单，一般也很难提供额外的调试手段.为此，通过挖掘现有传感器节点与光学相机上多种可见光相关模块的潜能，在不修改硬件的前提下，设计并实现了基于可见光通信的混合双工调试交互系统.针对调试交互系统下行链路中，环境光照度传感器感光延时导致数据传输率过低的问题，提出一种基于压缩表达的双头脉冲间隔调制CDH-PIM.针对调试系统上行链路中，感知节点通过光源发送数据无法与光学相机形成图像帧同步的问题，提出一种面向卷帘快门的反馈式帧同步机制.实验结果表明CDH-PIM相较于DH-PIM吞吐量提升11.09%，能耗降低8.70%.上行链路帧同步方案可在30fps条件下达到600b/s的数据传输率.

摘要:人员计数是对指定区域内人口数量进行统计或准确估计的一种方法，在许多应用中都发挥了重要作用，例如公共安全、人群控制和营销分析等.传统的基于视频流、电子标签的人员计数方法硬件成本过高，并且基于视频流的人员计数方法在光线不足或有遮挡物的情况下精度低、可靠性差.提出一种基于Wi-Fi感知的人员计数方法，该方法对Wi-Fi中信道状态信息（channel state information，简称CSI）进行重构，多子载波的CSI有效减少了多径效应的影响，利用解卷相位与线性变换的方法重构CSI，使得相位信息能以簇的形式集中，避免了原始相位分布范围过大、随机性过高的问题，基于Hampel滤波器去除了载波振幅的奇异数据，减少了环境噪声因素对于人员数量特征造成的干扰，保证了利用无线信号进行人员计数的精度和稳定性，最后利用SVM分类进行人员计数.实验结果表明，该方法的计数准确度达到了约95.8%，能够在室内环境下准确地识别出人员的数量.

摘要:物联网应用中，底层传感网所采集的数据是上层决策的基础和一切应用的根本.如果收集的数据本身就是有问题、不可信的，这将使得上层的数据保护和应用成为空中楼阁.为了解决数据不可信的问题，提出了基于移动边缘节点的可信数据收集方案.通过对节点的评估，将节点的信任值用于路径选择，采用移动边缘节点来充当移动元素，访问可信的簇头节点，从而实现高效的可信数据收集.对所提出的基于效用值的可信数据收集算法（UTDC）进行了理论分析和广泛的模拟实验.实验结果表明，所提出的基于效用值的可信数据收集算法可以很好地避开不可信的节点，有效降低了网络延迟，延长了网络的生命周期.

摘要:针对UWSNs由网络拓扑控制不稳定、频繁变化引起网络的能耗不均衡、网络生存周期短等问题，从分析传感器节点受水下不确定性因素对UWSNs的拓扑结构演化入手，构建分布式水下传感器节点状态变量描述模型，归纳出节点之间和节点与环境之间多目标交互、协同、决策的UWSNs拓扑控制优化问题，将多目标优化问题映射成博弈论优化问题，再利用势博弈与Log-linear分布式学习规则实现博弈中节点策略行为的更新过程，采用非齐次马尔可夫链理论证明网络拓扑控制目标函数的优化问题收敛到最大化势博弈函数的解，从而达到保持网络均衡、延长网络生存周期的目的.

摘要:现有的低光照图像目标识别方法通常将图像恢复与目标识别任务分开处理，且在图像恢复质量和计算时间上无法满足目标识别任务的要求.针对这些问题，首先，提出一种高效的图像恢复卷积神经网络架构，通过融合不同尺度的特征图来聚合多级上下文特征信息，减少卷积层的信息冗余，提高图像恢复任务的实时性.并且设计了一个局部-全局注意力模块，通过校准各特征图的局部信息和特征通道之间的关系，提高恢复网络对噪声和图像内容的区分能力.其次，提出了一种图像恢复和目标识别任务协同处理的方法.利用目标识别的高级语义信息指导图像恢复网络学习，从而突出目标的结构和纹理等特征，使恢复结果更加适应目标识别任务.实验结果表明，该方法在图像恢复质量、计算时间和目标识别率上明显优于已有方法.

摘要:保障隐私数据安全是IPv6无线传感网安全的一个重要研究内容，信息隐藏技术能够利用隐私数据的特点实现数据的不可见性，在隐私安全保护方面发挥着重要作用.针对IPv6无线传感网的特点和数据隐匿性的安全需求，结合压缩感知理论，实现隐秘传输的计算开销集中在资源富裕的汇聚节点端.利用压缩感知，有效地将感知层节点端的计算开销大幅度降低，提出一种适用于IPv6无线传感网环境下的信息隐藏方法.该方法主要包括隐藏密钥的管理、嵌入算法的设计和提取算法的设计，以此为IPv6无线传感网敏感数据的传输提供隐匿性，保障网络中敏感数据的安全性.结果表明，该信息隐藏算法在嵌入过程中，随着敏感数据的增加，通信开销低于25%.