- EI核心期刊
在通信系统迅猛发展的今天,为了满足爆炸式增长的移动业务和数据量需求,超高密度网络(UDN)作为有效改善网络吞吐量与资源利用效率的有效手段,已经成为第五代移动通信中的关键技术.网络节点的密集分布在干扰抑制、能量消耗、移动性管理等方面为通信系统带来了新的挑战,更优化的资源分配与网络选择策略. 分布式算法设计以及UDN建模等研究都取得了长足进展. 首先对UDN的基本架构和特点进行了简要介绍,重点分类和归纳整理了UDN技术研究中的最新成果,最后对该技术的发展趋势进行了展望,试图勾画出一个较为全面和清晰的概貌.
提出了一种用于两层传感网的基于桶划分的隐私保护Top-k查询处理(BPTQ)方法. BPTQ通过引入桶划分策略和加密技术,能够确保感知数据在存储、通信及查询处理过程中的隐私安全性. 理论分析和实验结果表明,该方法能够保护感知数据的隐私安全,且与现有方法相比具有更高的能耗效率.
提出一种蜂窝与终端自组织混合网络中多跳直通通信的路由选择方法. 首先给出混合网络下的多跳直通通信的干扰模型和信道模型,并考虑了蜂窝终端对直通通信终端的干扰范围. 基于模型分析并得到D2D通信下的中断概率公式,然后将此公式应用在多跳路由选择中,提出了一种多跳路由选择方法. 仿真结果表明,与其他路由算法比较,新提出的方法可以有效提高吞吐量.
为了更好地处理不完备信息系统,对改进粗糙集模型中的容差关系和量化容差关系进行了分析,提出了一种新的量化容差关系.新量化容差关系从已知属性和未知属性关联的角度,考虑不同属性取值之间的相吸性和相斥性,结合泛逻辑中的广义相关系数,定义属性间的广义相关因子,在新量化容差相似度计算中使用该广义相关因子参与计算,并给出了具体的计算方法,证明了新的量化容差关系的基本性质. 最后通过实例对该量化容差关系进行了验证.
为解决英语命名实体链接问题,提出了一种基于上下文信息和排序学习的实体链接方法. 首先使用上下文信息对实体指称进行扩充,并在维基百科中检索候选实体列表;然后通过抽取实体指称与候选实体之间的各类特征,利用ListNet排序算法对候选实体列表进行排序,选出Top1的候选实体作为链接结果;最后对未找到候选的实体指称即NIL实体,通过实体聚类算法进行关联链接. 实验结果表明,该方法在KBP 2013实体链接数据集上的F值为0.660,比KBP 2013实体链接评测中所有参赛队伍的平均F值高0.092,比系统BUPTTeam2013的F值高0.162.
针对节点移动性、社会性及复杂性给众包服务带来的挑战,研究了可信协作众包机制,提出基于层次分析法的服务节点发现和选择算法,定义服务质量因子、链路可靠性因子和区域热度因子等众包决策因子,实现基于分级激励的感知任务众包分配. 仿真实验进一步验证了所提方法的正确性和有效性.
为了实现对软件定义网络(SDN)环境下链路故障的快速诊断及定位,提出了一种基于OpenFlow的链路故障诊断机制. 利用SDN控制平面与转发平面分离的特性,使用SDN南向接口协议——OpenFlow对网络各个节点进行信息采集,从拓扑管理、链路丢包、链路带宽、链路拥塞4个方面进行链路故障的诊断. 实验结果表明,该方法能够准确获取网络链路的性能参数. 此外,结合网络拓扑信息,能够对网络故障点进行精确的定位.
从提升网络安全性的目的出发,设计实现了一个Cisco路由器蜜罐CHoney,用于检测针对Cisco路由器的攻击. CHoney使用函数监控和数据追踪等方法来收集攻击者的信息,并根据攻击者不同的敏感操作分别设定报警规则. 经过实验测试发现,CHoney可以及时捕获针对Cisco路由器的攻击,并支持对攻击过程的分析和攻击代码的提取. 实验结果表明,CHoney对于Cisco路由器的攻击检测是有效的,可以有效的提升网络的安全性.
为了刻画网络冗余流量在小时间尺度下的局部特性,提出了基于柯西-拉普拉斯多分形小波模型及其参数估计算法. 采用联合分布函数来描述冗余流量的局部表征,即分别用柯西分布和拉普拉斯分布计算冗余流量的重尾和尖峰参数乘法因子;通过概率比较方法获取小波系数和尺度系数的比例参数阈值,以界定两种不同分布的参数范围. 实验结果表明,提出的模型能准确且有效地描述网络冗余流量在小时间尺度下的多分形特性.
基于矢量量化的高光谱图像有损压缩算法可以获得较高的压缩比,但是其时间复杂度高,失真较大. 为此,提出了模拟退火优化模糊C均值聚类(FCM)的高光谱图像有损压缩算法. 先对高光谱图像进行自适应波段合并算法降维,利用肘部现象确定量化级数,结合模拟退火的全局寻优能力和模糊聚类的快速收敛能力,找到最优解后恢复维度,最后去模糊优化编码方案. 通过这种方法,在提高高光谱图像压缩运算效率和减小解压后失真方面都有了较大的优化,是基于矢量量化的高光谱图像压缩的可行方法.
针对描述密集传感器网络k覆盖问题感知模型的不足,结合传感器节点空间分布的泊松点特征及信道传输特性,采用积分几何集合相交的方法,提出了一种基于瑞利信道的传感器网络节点覆盖测度模型,并推导了网络k覆盖概率及达到k覆盖所需的节点密度. 通过仿真实验分析了信道参数对k覆盖概率的影响,验证了测度模型的正确性.
提出一种在可重构网络体系下的聚合组播机制. 采用网络编码技术可提高组播通信的传输性能,在保障聚合组播能减少路由状态、提高可扩展性的前提下,减少聚合组播的带宽浪费. 利用可重构网络的逻辑上集中控制和全局网络拓扑视角,优化网络编码与聚合组播算法. 通过随机网络拓扑模型下的性能仿真实验分析,与传统的聚合组播相比,该机制可在组播状态和带宽浪费之间达到较好的均衡.
针对无线传感网络中节点被俘获导致融合值偏离的问题,提出了一种基于信任的态势数据融合机制,根据历史信任与节点数据相关度,制定信任度感知规则,并分3个阶段确保数据完整性. 首先,事件检测时,运用最可信多数规则,提升事件检测的准确性;其次,数据融合时,运用数据筛选规则处理不可靠数据,提升数据可靠性;最后,一致性检测时,采用一致性检测规则,在降低通信量与计算量的同时,有效而简便地检测了融合中心一致性. 新机制能有效遏制谎报攻击,改善异常节点数占有比重大时的网络性能,让融合值更贴近真实值. 理论分析及仿真证实了新机制的可靠性与有效性.
针对当前云环境下属性基访问控制机制中采用中央授权中心带来的安全性问题,提出了分散多机构属性基加密DMA-ABE方案. 该方案采用多个授权中心负责用户密钥的分发,无需中央授权中心的协调;支持任意的线性秘密共享方案访问结构,访问策略灵活;采用代理重加密进行属性的即时撤销和授权,支持高效、灵活、细粒度的访问控制.安全性分析证明该方案达到选择明文攻击安全.
针对莱斯衰落信道下的事件检测问题,在传感器网络中引入三级量化筛选策略,得出了基于信道实时状态信息的似然比融合规则. 考虑到信道实时状态信息往往难以获得,进一步提出了基于莱斯信道统计分布信息的决策融合规则. 并分别在低信噪比和高信噪比条件下给出了2种融合规则的简化形式. 仿真结果表明,三级量化筛选策略不仅可以降低系统传输能耗,而且可以改善系统检测性能. 综合分析发现,上述决策融合规则在检测性能、计算复杂度和耗费系统资源方面各有优劣. 针对资源受限的无线传感器网络,在选取融合规则时,需要折中考虑.
针对大秘密共享存在效率和安全方面的不足,提出一个可验证多次使用动态门限大秘密共享方案. 为了提高效率,将大秘密分解,且表示为较小有限域上的矩阵,并利用了二元单向函数. 为了增强安全性,推广门限动态调整方法,利用了椭圆曲线群上离散对数. 理论分析结果表明,该方案不仅存储等效率大大提高,还能抵抗不诚信参与者攻击,且重建过程中秘密份额始终保密无须更新. 尤其当参与者信任发生变化或参与者人数变动时,门限值能够被t个可信参与者及时调整.
提出了一种基于最小定位误差限的Wi-Fi指纹定位接入点位置优化方法.利用费歇尔信息矩阵的特性,分析了定位误差与不同信号强度分布的数学关系.首先,根据信号强度分布特性的不同,将定位目标区域划分为若干子区域;然后,推导出定位目标区域所对应的平均定位误差限;最后,利用模拟退火算法搜索最优接入点位置使得平均定位误差限达到最小. 仿真结果表明,此方法可以有效提高Wi-Fi位置指纹定位法的精度.
利用正交频分复用信号包含循环前缀的特点,提出一种针对该信号的多用户场景下的协作检测模型,用最大化偏移系数的方法对系统的权值向量进行优化,得到优化权值向量的闭合表达式. 理论分析和仿真结果均表明,所提算法检测性能优于经典协作检测算法.
针对多路传输控制协议联合拥塞控制未考虑丢包率对吞吐量的影响和传统静态路径选择方法降低并行数据传输鲁棒性的问题,提出一种以提升吞吐量为优化目标的基于马尔可夫决策过程的动态路径选择方法. 综合考虑往返时延和丢包率对吞吐量的影响,根据最优策略动态地选取不同的路径进行数据传输,数据传输时不减少路径数量,在不影响并行数据传输鲁棒性的基础上提升吞吐量. 仿真结果表明,在路径参数变化时,所提出的路径选择方法可以更有效地均衡流量,提升吞吐量.
提出Stephenson-Ⅲ型平面六杆机构五精确点轨迹综合代数求解方法.将Stephenson-Ⅲ型平面六杆机构拆分为一个二级杆组和一个四杆机构,先对二级杆组五精确点综合,再对四杆机构进行精确点综合. 采用矩阵约束法建立该问题的数学模型,使用Groebner基和Sylvester结式(GS法)相结合的代数方法进行求解,最终获得一元高次方程及其全部封闭解析解. 通过数值实例,并使用Solidworks和SAM软件对计算结果进行仿真,结果表明该方法的正确性. 该方法为进一步采用代数法对其他类型平面六杆机构轨迹综合问题的研究提供了参考.
提出了支持高效管理的软件定义数据中心网络控制架构(FRINGE),采用分布式和集中式相结合的控制,特点是在网络边缘构建软件定义的集中管理域,利用边缘网络设备的可编程配置能力提高网络管理效率. 通过分析发现,FRINGE具有较好的实现可行性,仅需对现有数据中心柜顶交换机进行OpenFlow软件升级. 以数据中心网络管理功能中的故障诊断为例,说明了FRINGE可提升网络管理的性能,诊断探测开销比原有方法可降低至少2个数量级.
可再生能源供电的蜂窝网络相关研究已经成为绿色无线网络热点研究内容之一. 针对可再生能源供电异构蜂窝网络场景,提出了一种基于拓扑势的用户接入算法,实现基站间能量均衡与负载均衡的折中. 定义用户与基站间拓扑势,综合考虑用户业务量、用户与基站间信道容量、基站可用能量,衡量基站对用户的吸引程度;将基站所接入用户拓扑势总和定义为基站效用值,并给出了基站间效用公平的用户接入最优化问题;提出了一种迭代方法求解最优化问题,通过用户与基站间信息交互与迭代更新完成用户接入基站选择,均衡基站间能量与负载. 仿真结果表明,所提算法在保证基站间负载均衡的同时充分利用了基站收集的可再生能源,实现了基站间能量均衡.
为了有效改善位置社交网络的用户体验,提出了一种个性化位置推荐服务模型.综合考虑了用户的签到行为特点、用户特征及位置兴趣点的语义特征,并将蚁群算法与改进的混合协同过滤算法有效结合起来进行个性化位置推荐,以此提高个性化位置推荐的质量和效率.实验结果表明,提出的位置推荐模型的召回率、准确率和平均绝对误差值都明显优于已有方法.