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针对历史数据与邻居协作融合的思想所引生的无线传感器网络故障检测问题,提出了一种检测机制,不仅适用于故障节点随机分布的场景,也适用于故障节点集中分布的场景. 仿真结果表明:当节点度数减小、节点故障率升高时,检测精度仍可以维持在96.7%以上. 本检测机制只需要交互较少的信息,从而节省了节点的通信能耗和信道带宽.
为了对虚拟计算环境(iVCE)中有资源偏好的应用需求做更精细化的资源调度支撑,提出了基于模糊聚类的资源调度算法. 该算法针对应用的资源偏好,使用模糊关联聚类的方法对资源进行处理,进一步缩小了资源的选择范围,降低了直接对原始资源进行聚类的空间复杂度,从而为资源的精细化调度提供了基础.
针对4G认证与密钥协商协议(EPS AKA)中存在的安全问题,提出了一种高效安全的改进协议 (ES-AKA). 该协议不仅能够抵抗重定向攻击和重放攻击,同时消除了密钥K泄露的安全隐患. 安全性和协议性能分析表明:在更高的安全性能下,该协议降低了服务网络的存储空间和归属网络的计算量,有效减少了认证过程的比特通信量.
为了合理高效地利用现有无线频谱资源,保障智能电网中重要控制类信息传输质量的同时,尽可能地为其他业务提供相对高质量的服务,提出了一种智能电网认知无线传感器网络基于优先级的数据分组调度机制. 该机制基于差异化调度策略的思想,依据智能电力通信网流量的异构特性、业务特点和服务质量要求,为智能电力通信业务划分了优先级,进而对各个优先级设置了不同的策略,并重点考虑信道质量和信道切换造成的影响. 通过Matlab软件仿真验证,基于业务优先级的数据分组调度方案有效地提高了较高优先级次级用户数据分组的传输性能,对整个系统的利用率也有所提升.
部署在无线传感器网络监测区域的传感器节点周期性地进行感知数据的采集和传输,传感器节点采集数据之间存在的空间关联性会增加采集数据的冗余度和网络能耗. 为了延长无线传感器网络的生命周期,提出了一种基于频繁项挖掘的空间关联性子簇形成算法. 仿真实验结果表明,该算法与已有算法相比,降低了网络能耗,延长了网络的生命周期,保证了采集数据的质量.
针对如何有效地限制网络随机故障对电力通信业务通道可用性的影响展开深入研究,将业务通道累积故障时间超出规定的概率模型定义为业务通道失效风险度,并对其作进一步研究. 波动变化是导致电力通信事件的根本原因,并推导出业务通道失效风险度的概率模型. 最后,将上述概率模型作为规划通道路由的决策参数,提出了面向可用性的电力通信业务通道路由选择算法,并通过仿真实验验证了其有效性.
为提高服务查找成功率以及降低服务中断率,提出了在泛在末梢环境下基于可靠性预测的服务发现与选择协议(RPD&S). 通过建立节点移动模型,预测节点的移动性及节点有效时间,计算服务提供节点及路径的可靠性,选取可靠性最高的服务提供节点及路径,同时采用双路径机制增强路径可靠性. 仿真结果表明,RPD&S的服务查找失败率比跨层的服务发现协议低,服务执行中断率比基于时延的服务选择协议低. RPD&S能有效解决服务发现与选择中的问题,提高用户体验.
无线信道的精确评估是节点接入网络决策的基础. 采用基于信道监听过程的方法进行信道质量评估,使得用户可以正确地接入无线信道. 该方法权衡了监听精度和信道空闲时间. 进一步分析了监听参数(监听时间和采样频率等)对信道评估结果的影响,得到了使信道质量值最大时的监听参数. 仿真验证了分析结果的正确性.
针对卫星切换调度问题,提出了一种最大服务时长切换调度算法. 该算法利用了现有的GPS基础设施和卫星网络中卫星的多样性(即在任意时刻多颗卫星覆盖相同的区域),减少了用户在通信过程中的切换次数,从而最终降低了用户的掉话率,实现了用户在低轨(LEO)卫星网络中实时高效的切换. 在Iridium卫星网络中的仿真结果验证了该算法的有效性.
在智能电网中,与传统路由协议不同,突发性拥塞不再是数据采集的主要风险,风险的新来源是数据流过度集中在网络的关键节点而导致的拥塞. 为此,提出了一种能够实现数据平衡的数据采集路由机制用以克服网络拥塞. 首先,该机制抽象出配用通信网络的数学模型;其次,针对无线网状网络(WMNs)路由协议,以节点排队队列长度作为决策参数建立路由度量模型(数据平衡度量模型,DBMM),并以度量值最小作为决策条件,设计了基于平衡树的路由算法(基于DBMM的路由算法,RA-DBMM). 最后,在Matlab环境下进行仿真实验,对比分析RA-DBMM和经典Bellman-Ford的性能差异. 实验结果表明:RA-DBMM能够有效地改善数据拥塞问题,提高系统可靠性和吞吐量.
网络流量预测是网络管理的重要内容,高效的流量预测方法可提高网络管理效率. 针对网络流量的时变性等问题,提出了一种基于智能优化的分布式网络流量预测方法. 该方法采用果蝇算法优化3次指数平滑预测模型中的平滑因子,对时间窗口内收集到的网络流量进行预测,从而有效地提高3次指数平滑模型下网络流量预测的准确度与效率. 仿真实验表明:相比传统3次指数平滑预测模型,此方法可解决平滑因子的不确定性所导致的预测结果误差问题,有效提高了网络流量预测精度.
在点对点场景下,提出了一种基于Hilbert谱的特定辐射源识别(SEI)算法. 该算法采用Hilbert谱相关性作为识别特征对辐射源进行分类. 进而研究中继场景中的识别问题,在此场景下,源辐射源的指纹特征将叠加中继的指纹特征,所提算法有效地推广至该场景并论证. 此外,还验证了算法在非高斯噪声、衰落等非理想信道条件下的识别性能. 仿真结果表明:该算法在点对点和中继场景下均具有良好的识别性能,在非理想的信道条件下具有较好的健壮性.
流传输控制协议(SCTP)可以在电力通信网络与输电线路同时发生故障时实现广域后备保护迅速可靠动作. 针对主路径性能急剧下降但仍未发生断开错误时广域后备不能及时动作问题,首先分析了基于时延的主路径自动切换方法和基于路径综合评价主路径自动切换方法,随后,将基于路径综合评价主路径自动切换方法引入广域后备保护信息通信传输中,最后,通过NS2仿真实验环境进行了验证. 实验结果表明,基于路径综合评价的主路径自动切换方法降低了主路径自动切换时间,提高了广域后备保护通信传输的可靠性.
机密信息通过打印文档泄露已成为重要安全问题. 在文档打印过程中嵌入数字水印,通过扫描打印件提取水印,进而追踪泄密源,是上述问题的一种有效解决方式. 研究发现,自然文档中的相邻文字高度并不相同,并且文字高度相对关系经打印扫描等处理后能得到保留. 据此,提出一种强鲁棒文本水印算法,并根据文字复杂度自适应地调整水印强度,以保证视觉效果. 实验结果表明,使用该算法,水印文档在经历打印—扫描、复印—扫描、拍照等多种攻击后,其中信息仍能被正确提取.
提出了一种基于自组织特征映射(SOM)神经网络和模糊c-均值(FCM)的双层聚类方法,对Web日志中的日志数据集进行聚类. 第一层是无监督SOM神经网络聚类方法,它所产生的类的个数大大减少了原始数据集的个数,降低了FCM对类初始中心点的依赖;然后利用FCM聚类算法的优势对第一层中产生的类的中心点进行聚类,从而大大减少了聚类的时间复杂度;最后通过平行坐标技术可视化展示聚类前后的日志数据集,方便对日志数据进行分析.
为提高语音情感识别精度,采用二叉树结构设计多分类器,其中使用半定规划法求解并构造多核支持向量机(SVM)分类模型,并采用均方根误差与最大误差对分类器性能进行衡量. 对特征选择之后的参数集合进行了测试,结果表明,采用半定规划多核SVM分类模型的情感识别精度达到88.614%,比单核分类模型的识别精度提高了12.376%,且能有效减少误差积累和降低情感状态之间混淆程度.
针对云计算环境下数据中心高能耗问题,提出了一种能耗性能感知的虚拟机动态整合方法,以优化能耗性能. 首先通过局部回归分析判定主机是否过载,利用均值法检测主机是否轻载,然后根据虚拟机最小迁移时间、最大和最小CPU利用率策略选择要迁移的虚拟机加入到迁移队列,最后运用能耗性能感知的虚拟机部署优化算法对虚拟机进行优化部署. 仿真结果显示,该算法不但提高了系统性能,而且也降低了系统能耗.
云存储服务性能开发是云端数据技术的重要课题. 提出了一种基于云存储服务的文件系统数据存储架构,描述了一个基于该架构的云存储文件系统(CSFS)设计及实现. 通过利用免费邮件服务降低了开发和部署成本,通过数据与元数据分离管理、分布式存储、云端数据预取等技术提高了系统的高效性和可扩展性. 测试结果表明:相关优化技术有效提高了系统的读写性能.
民航附加服务是民航业提升民航旅客旅行体验并获取增值收入的新兴服务领域. 区别于传统的民航服务,民航附加服务可以更好地满足旅客的个性化需求. 为有效地开展个性化的民航附加服务,需要建立相应的旅客兴趣模型. 基于民航附加服务特征,提出了一种基于扩展三维矩阵的民航附加服务旅客兴趣模型表示方法,对兴趣数据的采集方法进行分析,并提出了兴趣模型的进化算法,最后通过应用数据对上述兴趣模型进行验证.
对认证与密钥协商协议(UMTS AKA)中无和有序列号SQN进行了3种攻击场景模拟并得到结论:SQN的使用不能有效抵抗重放攻击. 基于此,进一步分析并仿真了使用一次性随机数抵抗重放攻击的3种改进协议,结果表明:AP-AKA和基于公钥密码学的AKA能够有效抵抗重放攻击,但是AP-AKA增加了实体的存储和计算资源,基于公钥密码学的AKA增加了算法的复杂性,而S-AKA只能部分抵抗重放攻击.
基于应用层中继的多径传输系统(MPTS-AR)是一种基于应用层中继的多径传输系统,通过基于用户数据报协议的中继服务器构建端到端的多径传输条件,并可支持多种业务实现多径传输. 提出基于OMNeT++平台上的INET Framework实现MPTS-AR网络仿真的方法,包括用户代理、中继服务器和中继控制器等网络逻辑实体的二次开发方法、相关网络链路和网络拓扑的构建方法、消息定义与处理方法等;讨论了应用程序接口兼容和多业务支撑等重难点技术. 最后,通过H.264业务传输实例验证了所设计MPTS-AR网络仿真的正确性和有效性.
基于对4A能力(认证、鉴权、计费、审计)组件的需求分析,设计并实现了平台即服务(PaaS)平台中的4A能力组件. 使用此组件的开放接口实现了个性化应用推荐服务,证明了该组件的有效性及其在PaaS平台中的应用前景. 提出的PaaS平台4A能力组件不但丰富了PaaS平台的能力,而且简化了应用开发.
卷积神经网络(CNN)是当前图像识别领域的研究热点,利用预训练的CNN网络提取的图像特征展示出了较强的图像识别能力. 主要对比分析了传统视觉特征和CNN视觉特征在基于内容图像检索任务中的性能表现,并指出了一些可以值得深入研究的方向. 在两个公开数据库(Pascal Sentence 和 Pascal VOC 2007)的实验尝试表明CNN视觉特征比传统的视觉特征更适用于图像检索.
水下传感器网络(UWSN)中节点采用声波通信,水声信道的高误码率、长延迟、低带宽、多径效应、多普勒频散等技术,据此提出一种动态的、分布式的基于码分多址(CDMA)的水下传感器网络介质访问控制层(MAC)协议. 该协议不但节能,还能够提高CDMA扩频码的重用率,并且能够适应网络拓扑的动态变化. 同时,协议使用了功率控制机制,有效解决CDMA系统中普遍存在的"远-近"效应问题. 仿真实验表明,与经典的静态编码分配协议和ALOHA相比,该协议在冲突率、交付率、端到端的延迟、能耗等方面具有更好的性能.
提出了一种自主网络下的自主节点自私性管理模型,分析了自主节点自私性影响因素的内在自私性和外在自私性. 内在自私性反映出自主节点所拥有的资源对其自私性的影响,而外在自私性反映了业务特性和外在的激励/惩罚机制对自主节点自私性的影响. 在传输多业务数据时,自主节点根据其周围节点的内在自私性和外在自私性,确定出最小的资源消耗补偿给其周围节点. 此外,自主节点根据其周围节点的业务传输行为来预测其周围节点的有关自私性信息.
智能电网在给人们带来巨大的效益的同时,也会产生严重的安全问题. 其中,针对实时电价(RTP)的网络攻击值得重视,但是人们关注较少. 针对时延攻击,为电力市场中用户与供应商的行为建立了动态模型,并在此基础上,利用鲁棒控制理论和李雅普诺夫函数法,提出了一种抵御时延攻击的电价策略. 最后,通过一个数值示例验证了该策略的有效性.
提出了一种双有限异质社交网络结构,即网络规模有限性、节点出/入度有限性以及网络节点属性的异质性. 仿真结果及实证分析表明,与小世界网络、无标度网络等相比,双有限异质社交网络模型可以更好地模拟实际社交网络,不仅其网络整体结构兼具小世界特性和无标度特性,在微观上还可以真实反映出不同属性类型的节点在网络中的影响力和控制力.