压缩感知的IPv6无线传感网信息隐藏方法

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%.     

基于分类的分布式压缩感知算法

在无线传感器网络中,压缩感知是一种新兴的数据融合方法,能利用少量数据采样进行数据恢复。由于具有较好的节省能耗的性质,压缩感知受到研究人员越来越多的关注。然而,传统的应用于无线传感器网络中压缩感知方法是在汇聚节点得到所有节点的加权和,然后利用重构算法对整个网络中各节点的数据进行恢复,并没有考虑到网络节点的分布式的特性。因此,当网络拓扑较复杂时,应用压缩感知时数据需要传输的次数并不会低于利用最短路径树时数据需要传输的次数。在该文中,我们考虑如何将压缩感知技术更好的和网络节点的分布式结构相结合,使得该技术的更加符合无线传感器网络的需求。     

WSN中基于压缩感知的分簇数据收集算法

为减少无线传感器网络的数据通信量和能量消耗,基于WSN节点数据时空相关性的特性,提出一种将K-means均衡分簇和CS理论相结合的数据收集方法。首先,通过K-means聚类算法均匀划分网络成簇。然后,各簇首对采集到的数据进行基于时空相关性的压缩感知并传输至基站Sink节点。最后,Sink节点采用OMP算法对收集到的数据进行精准重构。仿真结果表明,该算法有效减少了无线传感器网络的数据通信量和压缩感知算法重构过程所需要的观测量。     

基于小波树模型的CoSaMP压缩感知算法

无线传感网络存在网络带宽限制和传感器节点的能耗问题,实际应用中通常希望可以通过重构算法从采集的少量数据中还原出原始信息,压缩感知理论为上述问题提供了一个解决思路。利用压缩感知理论,对无线传感器网络中温度传感器的监测信号进行了压缩感知的应用研究。针对传统压缩采样匹配追踪(CoSaMP)算法中测量次数多、重构精度低等问题,利用信号的小波系数所形成的连通树的结构特性,提出了基于小波树模型的压缩采样匹配追踪算法。将该算法应用到无线传感器网络监测信号的压缩感知仿真实验中,与传统压缩采样匹配追踪算法的重构性能进行比较,结果表明该算法较传统压缩采样匹配追踪算法在一定范围内对无线传感器网络中的温度信号具有更好的压缩感知性能。     

基于压缩感知的无线传感器网络数据融合算法

无线传感器网络中存在大量的数据冗余,数据融合技术通过对采样数据进行压缩,消除冗余,有效的减少了节点发送的数据量,延长传感器网络的寿命．提出了压缩感知与数据转发相结合的数据融合算法,在网络采样数据收集的过程中根据节点的子节点个数选择利用压缩感知对数据进行压缩还是直接对数据进行数据转发．仿真结果表明,和基于压缩感知的数据融合算法相比,数据转发与压缩感知相结合的数据融合算法,有效地在平衡节点间负载的同时减少节点的发送量．     

WSN中的分布式压缩感知

为了解决传统的压缩感知算法在无线传感器网络中实现的难题,首先研究了用定时器控制ADC进行随机压缩采样的压缩感知技术,实验表明,该方法有效可行。在此基础上提出了基于无线传感器网络的分布式压缩感知算法。该算法通过对随机压缩采样序列的拆分实现分布式压缩采样,最后利用合并后的采样值和CoSaMP算法完成对信号的重构。仿真和实验表明,该方法能够在星型网络拓扑中实现以1/10的标准采样频率下实现信号的重构。     

基于差值信号稀疏模型的分布式压缩感知

利用无线传感器网络的空间相关性,构建了一种差值信号稀疏模型,该模型适用于对同一物理现象或事件进行监测的传感器网络应用。在差值信号稀疏模型的基础上,提出了一种适用于该模型的分布式压缩感知算法,该算法能够在节点间不通信的情况下实现对差值信号的编码。仿真结果表明,与单独重构相比,提出的算法可以用更少的观测值联合重构出信号群,以能量有效的方式满足了无线传感器网络的应用。     

基于贝叶斯压缩感知的无线传感器网络节点定位

本文研究无线传感器网络多目标时应用了压缩感知,对建立该传感器的网络模型的过程进行了分析,阐述了传感器节点二维位置重构的算法,并使用MATLAB进行仿真,得知定位无线传感器网络节点时应用贝叶斯压缩感知的有效性。     

基于投影矢量的双组播树高效路由数据收集

现有的节点数据收集算法复杂度高,与路由结合效果不理想,且不能满足无线传感器网络高效能量的节点数据收集,而压缩感知理论具有容错性好、编码简单的优点。基于压缩感知的特性,提出了一种传感器网络中基于投影矢量的双组播树高效路由数据收集,该算法将贝叶斯压缩感知理论与传感器路由相结合,解决现有算法不能满足传感器对能耗敏感的问题。算法的基本思想首先根据初始观测矢量来寻求能量高效并得到合适路由的最优投影。然后利用节点系数能耗最小与广义矢量的主分量作为目标节点,采用微分嫡改变量最大的原则进行求解节点最佳投影系数,最后在sink与目标节点路由问题上采用正逆向组播树进行路由构造。理论和仿真结果表明在保证能耗的条件下取得了较好的重建仿真效果,对无线传感器通信具有一定的实用价值。     

WSNs中高效且适应性强的安全数据融合*

针对无线传感器网络中传感节点能量的有限性和无线链路的时变性,设计了一种高能效的、适应性强的安全数据融合算法EASDA。该算法在融合过程中基于非物理意义的模式码将传感器节点分成冗余集,在数据传输过程中利用数字喷泉码进行编码。仿真结果显示,该算法有效地减少了冗余数据的传输,使网络中能耗更加均衡,并且适应于任何删除信道。     

基于JSP分页技术的研究

电子商务应用中的数据量往往非常大,甚至会达到几十万到几千万条记录的规模,将如此大量的数据显示在一个页面里困难大、效率低。在这种情况下就需要采用分页显示技术将数据库中符合条件的数据逐页显示给用户。对JSP分页技术进行比较,在分析JSP分页技术特点的基础上,提出一种有效的分页解决方案,同时对分页技术的优化进行阐述。     

系统集成芯片综述

集成电路芯片工艺的发展已可使一个系统或一个子系统集成在一个芯片上 ,称为系统集成芯片。本文综述了系统集成芯片的硬件构造、超长指令 (VLIW )结构、芯片嵌入软件及软硬件协同设计方法。     

基于VRML的网上虚拟教室漫游研究

以一个虚拟教室为例进行3D虚拟漫游的初步设计．这种方式不同于目前网上的虚拟教室。介绍在WWW上采用VKML实现虚拟教室漫游系统的特点、VRML的工作模式和造型机制,采用了基于几何图形的建模方法,探讨场景中交互设计实现的方法,提出碰撞检测技术的应用．实现网上发布和优化。     

Hibernate技术在基于GIS数据库中的应用研究

空间信息的存储和处理问题是地理信息系统(GIS)的核心问题.对空间数据和属性数据的统一存储管理已成为必然趋势.本文通过对GIS中海量数据的存储方式进行研究,指出对象-关系型的数据库存储方式是空间数据库的发展方向.在此基础上讨论了Hibernate技术与GIS数据库的结合,使用Hibernate技术将关系数据库中空间数据和属性数据进行封装,屏蔽了数据库底层操作,使得程序员可以用面向对象的思想随意操纵数据库,在利用了关系数据库的快速检索、查询能力的同时也增强了数据的一致性和可移植性.     

基于SVG的WEBGIS的研究

为了更加适合网上地理信息系统的发布 ,介绍了 SVG作为发布 WEBGIS的一种方法 ,研究了如何用SVG进行地理空间数据的表示、存储和客户端的实现。研究表明 :SVG具有可扩展、可交互、基于 XML和开放标准等特点     

面向Web的文本挖掘技术研究

简要介绍了文本挖掘技术,并描绘了该技术在Web应用特别是信息检索技术中的重要性.再对整个文本知识挖掘过程所涉及的各个方面进行了进一步地研究探讨,包括了文本特征的建立、特征提取、特征匹配、特征集缩减和模型评价等几个方面.其间运用数据挖掘技术对各个过程进行处理,并引进基于评估函数的特征筛选算法、词频矩阵、余弦计算法和潜在语义标引等方法来处理文本挖掘过程所产生的问题.在此基础上得出了一个完整的Web文本挖掘过程.最后展望了文本挖掘技术在Web应用中的前景.     

基于移动agent的分布式视频点播系统的研究

该文通过对移动agent技术和传统的视频点播系统的研究,提出了一种基于移动agent的分布式视频点播系统的设计和构造,具体地阐述了系统的工作流程,并着重讨论了实现该系统所要考虑的关键问题。移动agent的引入有效地减少了网络传输负载,实现了高速响应点播请求、高质量的影音效果,从而更好地满足更多用户的需求。     

基于FPGA的立方星可重构星载处理系统研究

为了以最小代价提高立方星可重构星载计算机的可靠性,提出了一种基于FPGA的立方星可重构星载处理系统架构。首先,在对国内外微纳卫星星载计算机设计特点进行分析的基础上,分别采用基于SRAM架构和基于Flash架构的FPGA作为核心处理模块与外部表决接口模块,兼顾了系统的运算速度与可靠性。其次,针对可重构星载处理系统中所涉及的可重构策略、在线重构技术以及系统同步技术进行了详细设计。最终,基于所设计硬件系统上进行的测试以及在轨的实测数据验证了该架构的可靠性和有效性。     

基于链上数据的区块链欺诈账户检测研究

针对区块链上存在的欺诈账户给交易带来的安全问题,提出了基于机器学习的欺诈账户的检测及特征分析模型,将以太坊上真实的链上数据进行特征提取后作为模型的数据来源,通过对不同的机器学习方法进行比较得到最优模型并进行迭代训练以获得最佳的预测模型,同时引入 SHAP值对数据特征进行分析。实验结果表明,基于XGBoost的欺诈账户检测模型在RMSE、MAE和R2三组指标上达到了0.205、0.084和0.833,优于其余的对比模型,并结合SHAP值识别出预测欺诈账户的关键因素,为区块链的交易安全提供决策参考。     

基于LabVIEW的钢杆裂纹定量检测的研究

介绍基于LabVIEW的钢材表面裂纹定量检测原理，设计了基于LabVIEW的钢杆裂纹定量检测系统，并对钢杆表面横向裂纹缺陷进行模拟实验，初步建立数学模型，通过评判Vpp得到反映裂纹状况的定量检测结果，从而验证了该方法的可行性和有效性，并得出相关的结论。