融合信誉评估与巡查机制的WSN能量高效安全成簇算法

无线传感网（Wireless Sensor Network,WSN）因节点众多、通信开放、资源有限,且通常部署在无人值守区域,表现出明显的安全脆弱性。提出了基于具有能量高效特征巡查机制的WSN安全应对模式,设计出了一种融合信誉评估与巡查机制的WSN安全成簇算法：首先构建簇化层次式网络模型,基于节点的剩余能量和簇质心距离选取簇头节点,提升节点能量消耗的均衡性;并建立节点信誉评估模型,通过巡查机制随机检测节点的通信行为,基于节点行为对信息安全的威胁程度,利用指数函数计算并及时更新节点的信誉值,放大性地惩罚节点的异常行为,有助于节能和快速发现恶意节点。仿真测试结果表明,算法能够均衡传感器节点的能量消耗,在不明显缩短网络生命周期的情况下,对无线传感网中恶意节点具有较高的检测速率和97%的检测率。     

使用深度学习的社交物联网信任预测模型

社交物联网是社交网络概念在物联网中整合后兴起的一个蓬勃发展的研究领域。提出了一种适用于社交物联网网络的改进型节点级信任模型,并通过与其他信任模型的对比仿真实验证明在恶意节点的攻击下,提出的模型拥有更好的稳定性和适用性,总体波动较小。同时,针对实际社交物联网网络中新加入网络的陌生节点可能遇到的网络延迟影响信任值评估的问题,在改进型节点级信任模型的基础上进一步使用了深度学习模型对其进行信任值预测。仿真证明,使用深度学习预测后模型的系统性能明显优于不使用深度学习的模型,成功交互率提升约1.8%。     

无线传感器网络定位技术的研究

概述了传感器网络节点定位的基本途径和定位模型,对无线传感器网络定位的几种算法做了介绍,以及对其性能做了相关比较。     

基于簇结构的无线传感器网络路由研究综述

介绍了典型分簇无线传感器网络路由协议的分类,总结了分簇路由协议的研究进展。针对无线传感器网络从同构型网络向异构型网络发展的趋势和特点,指出了路由协议向节点间相互协作的发展方向,并且在设计路由协作算法时可采用与无线传感器网络极为相似的多Agent系统模型。     

无线传感器网络节点自身定位算法综述

节点位置信息是无线传感器网络应用的基础。介绍了无线传感器网络节点定位的基本原理，论述了已提出的几种典型定位算法，并对其进行了分析与比较。在综合分析当前定位算法不足的基础上，指出了无线传感器网络节点定位算法的研究方向。     

分裂无线传感器网络路由协议综述

无线传感器网络中,由于节点能量与通信距离的限制以及节点受到恶劣天气与环境变化等因素的影响,节点间的通信会出现间隔性,甚至直接导致分裂网络的产生。本文在介绍分裂无线传感器网络的基础上,对解决分裂网络节点或区域间通信问题的路由算法进行了综述,着重介绍了一些具有代表性的路由协议。     

基于无线传感器网络的仓储监控管理系统关键技术研究

仓储作业需要配备先进的仓储监控管理系统.在传统仓储作业管理信息系统中附加基于无线传感器网络的仓储环境监测和仓储作业设备运行状态监控功能,可以构建基于无线传感器网络的仓储监控管理系统,从而实现对仓储信息、仓储环境监测、仓储设备监控、仓储作业调度的统一计算机管理.由于无线传感器网络固有的技术特性,将无线传感器网络应用于仓储监控管理,需要针对仓储对象的特殊性,解决三个方面的关键技术问题,即研制开发具有单节点多参数检测与传送能力的无线传感器网络节点设备,建立混合武无线传感器网络;重点研究无线传感器网络节点的三维空间部署,满足网络覆盖度和连通度的要求,其中一种有效的节点部署方案,就是将确定的仓储空间进行基于立方体或球体的有限元划分;研究几类信息的综合处理与信息融合,满足对仓储信息与仓储作业调度进行统一计算机管理的需要.     

电子商务中信任值计算方法改进研究

电子商务中产生的安全问题和信任问题都是电子商务中的关键问题。让买卖双方相互产生信任并放心安全的进行交易,是人们在电子商务中面对的一个核心问题。信任和信誉具有可度量的特点,对信任和信誉进行合适的量化。以淘宝网为例,根据信任和信誉所具有的特点,提出在电子商务中把商品价格也做为计算因子参与信任和信誉的量化。这种量化方法可以对电子商务中产生的欺诈行为产生一种严厉的惩罚策略,对规范电子商务中的交易行为起到一定的作用。构建了一种新的信誉计算模型,有效的提高了信任值和信誉值的表值达能力,为电子商务提供了可靠的信誉参考。     

无线传感器网络研究及应用现状

无线传感器网络是对人类21世纪生产、生活产生巨大影响力的技术，论文首先介绍了无线传感器网络的概念、体系结构及节点设计方案，其次分析了无线传感器网络的特点，最后介绍了该网络的研究历程、在军事、医疗、环境、智能家居领域应用及展望，为开展无线传感器网络的开发和研究提供参考价值。     

浅谈无线传感器网络数据库的研究

无线传感器网络主要有三大部分组成,即集成传感器、数据处理单元、通信模块的节点,再利用白组织方式形成网络数据,这样做的主要目的是采集与处理网络区域中的信息,并从中获得更有利用价值的数据信息,主要包含数据采集、管理、通信与处理几大内容,再利用通信网络获得的信息经汇聚几点把信息数据发送到基站,最终将所有的节点数据融合在一起,加以分析、处理与分发,这样才可以形成完整的数据图。本文通过对无线传感器网络数据的含义、特点以及研究现状进行了深入的探讨,同时又对无线传感器网络数据库的实现技术与应用作了进一步分析,希望为今后无线传感器网络数据库的研究产生一些积极影响。     

电子商务中时间衰减的信任值计算模型

电子商务改变了现代人们的购物方式和生活方式,其产生的安全问题和信任问题是电子商务中的关键问题。让买卖双方相互产生信任并安全的交易,是电子商务面对的一个核心问题。信任和信誉具有动态性、基于时间的衰减性和可度量性等特点。以淘宝网为例,根据信任和信誉所具有的特点,提出在电子商务中把商品价格和时间因子也做为计算因子参与信任和信誉的量化。该量化方法对电子商务中产生的欺诈行为产生严厉的、合理的惩罚策略,对规范电子商务中的交易行为起到一定的作用。构建了一种新的信誉计算模型,有效提高信任值和信誉值的表值达能力,为电子商务提供可靠的信誉参考。     

基于无线传感器网络的温度监控系统设计及实现

无线传感器网就是由部署在监测区域内大量的聚阶微型传感器节点组成,其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中感知对象的信息,并发送给观察者.与传统的有线传感器网络相比,无线传感器网络有随即部署,可扩展和自组织等特点.     

浅析无线传感器网络的改进DV-Hop定位算法

节点定位技术在无线传感器网络中广为应用，为了精准定位，可按照距离参数分成测距算法和无需测距算法两大类。本文针对DV-Hop算法在坐标计算阶段中的不足，尤其对节点随机分布、网络拓扑动态变化的应用环境，提出相应改进方案。通过仿真比较改进方案的性能。     

无线传感器网络在农田数据监测中的应用研究——基于蚁群路由算法

采用一种优化信息素的蚁群路由算法,解决了无线传感器网络在农田数据监测中的数据传输路径问题。改进的蚁群路由算法综合考虑了传感器节点造价高昂、节点能量补充困难、信号强度易受障碍物影响以及传感器网络在农田中的应用特点等问题,在时间复杂度不变的情况下,延长了无线传感器网络的生命周期。通过matlab仿真证明:与基本蚁群路由算法相比较,采用改进的蚁群路由算法所找到的路径,具有"热路径"长度更短,无线传感器网络能耗更加均衡的优点。     

基于range-based节点的无线传感器网络自定位算法

该文介绍和分析了现有的无线传感器网络定位技术各自的局限性。针对现存定位机制中定位误差大或有较高的硬件要求问题，和无线传感器网络低成本、低功耗的要求，在TDOA技术的基础上，提出了一种新的无线传感器网络range—based节点自定位算法。用限制测距信号的跳数和重复运行算法的方法，使定位更精确，减少网络流量和负载。     

应用三维弹簧系统模型的锚节点部署优化

为使随机部署的三维无线传感器网络中锚节点的分布更加合理,提高未知节点定位精度,针对锚节点部署进行优化。通过构建弹簧系统模型,将锚节点抽象为通过弹簧相连接的点,使部分锚节点在合力作用下进行伸缩运动,达到提高网络性能的目的。当锚节点部署优化完成后,应用近似三角形内点测试（APIT）和DV-HOP（Distance Vector-hop）算法测试优化前后的节点定位精度。仿真结果表明,三维空间下的锚节点经过弹簧系统模型的部署优化后,锚节点网络覆盖率和定位覆盖率均得到了提高,网络平均连通度有所提升,且定位精度显著提高。     

基于遗传算法的无线传感器网络覆盖算法优化研究

本文将遗传算法运用到无线传感器网络覆盖的中，通过研究遗传算法的杂交和变异算子，得到具有混合杂交和间歇变异的改进遗传算法，用于解决高密度部署的无线传感器节点集的选择问题，从而得到最优覆盖节点集。仿真实验表明该优化机制能更有效地跳出局部最优，获得更精确的结果，从而更有效的实现了无线传感器网络布局的全局优化。     

无线传感器网络能量高效混合MAC算法

针对无线传感器网络MAC协议中存在的能耗问题,提出了能量高 效的无线传感器网络混合MAC（EEH-MAC）算法,采用基于TDMA机制的时槽系数动态调整簇内 节点的时槽大小来降低数据的传输时延;同时,对部分不需要数据传输的节点不分配时槽来 减少能耗;按簇内节点剩余能量系数形成时槽分配顺序来减少状态转换的能耗;在簇头之间 采用CSMA/CA机制的随机分配策略进行通信。仿真结果表明,EEH-MAC协议能有效减少能耗并 延长网络生命周期。     

一种基于UAV的无人海岛监控网络数据收集策略

针对传统的最小跳路由无线传感器网络（WSN）在数据汇聚上较高的能量开销问题，提出了一种基于无人机(UAV)数据收集的动态分簇算法,其主要思想是利用节点剩余能量来确定那些节点可以当选簇首,同时利用节点坐标位置和设定地分簇半径来划分簇的大小。该算法的优势是能最大程度地均衡每个传感器节点的能量，使整体的节点剩余的能量维持在同一水平。为了提高数据收集的效率，采用蚁群算法规划了无人机数据收集的最短路径。仿真结果表明，与相同的分簇算法下传统的最小跳路由无线传感器网络相比，所提出的基于无人机的无线传感器网络（UAV-WSN）在能量利用率和生命周期方面分别提升了15%和25%，并且以上两种网络的能量利用率高达70%。     

基于同道干扰统计模型的无线自组织网络性能分析

基于无线自组织网络中节点的分布特征,结合对同道干扰的定量分析结果,给出了 一种适用于无线自组织网络的同道干扰统计模型。分析了无线自组织网络中同道干扰的统计 特性,并基于建立的同道干扰模型研究了无线自组织网络的系统性能。结果表明,同道干扰 对无线自组织网络的系统性能有严重影响,需建立合理的干扰模型才能更准确地评估自组织 网络的系统性能。