无线传感器网络的多空间密钥预分配方案

针对无线传感器网络的安全性要求,分析R.Blom的密钥预分配方案,并在此基础上做出改进,提出了多空间密钥预分配方案:为无线传感器网络中的每一个传感器节点构建多个密钥空间,并通过节点间的共同密钥空间使每个节点对之间都形成一个成对密钥。通过仿真实验测试该方案的安全性,实验结果认为该方案对于该方案对节点捕获攻击具有较高的弹性。     

网络RTK技术在地质测量中的应用

由于地质测量经常在野外山区,海拔较高,地势险要,常规RTK技术存在着接收信号不好,接收距离较短,需要经常搬基站,浪费时间,耽误工期,同时基站需要放在较高的地方,有时比较危险,利用网络RTK技术可对上述情况进行有效的改善。     

蜂窝异构网络中的最优频谱分配算法

异构网络通过在宏基站的覆盖范围内密集地部署低功率的节点,使小区得到分化,提升信道增益。但由于频谱资源有限,资源分配在带有中继节点的蜂窝异构网络中变得较为复杂。为改善信道的频谱效率,研究在带有中继节点异构网络中的最优频谱分配策略以及对应的用户接入策略,提出一个基于乘子法的高效算法,通过在乘子法迭代中寻找一组有限的频谱复用模式,得到最优的频谱分配和用户接入策略,实现最优的比例公平性。数值仿真结果表明,该算法可有效利用有限的频谱资源,相对于传统的频谱分配策略,网络性能明显提升。     

基于IWO-ESN的网络流量预测研究

为了提高网络流量的预测精度,针对ESN网络预测结果易受谱半径SR、神经元个数N、输入单元尺度IS、连接稀疏度SD以及嵌入维数p等参数的影响,利用IWO算法收敛速度快的特点对ESN模型参数进行优化。研究结果表明,IWO-ESN可以有效提高网络流量的预测精度,同时可以对ESN网络模型参数和嵌入维数p进行自适应选择,为网络管理优化和拥堵控制提供决策依据。     

多关系社交网络中社团结构发现算法

社交网络的节点之间存在着多种关系,这些关系共同决定了网络中节点的社团结构划分。为了准确地发现多关系社交网络中的社团结构,通过研究信息在多子网复合复杂网络模型上的传播过程,提出了一种多关系网络中的社团结构发现算法。该算法基于多子网复合复杂网络模型建立的多关系社交网络,利用信息在多关系社交网络中的传播过程,将网络中的节点转化成能够被聚类算法处理的向量形式,进而采用聚类算法完成多关系社交网络中的社团结构划分。该算法综合考虑了网络中多种关系的相互作用以及异质节点间的相互影响,得到的传播信息量矩阵表示了各节点在整个网络中的影响力,并将影响力相似的节点划分到同一个社团结构中。实验结果显示,与传统社团结构发现算法相比,该算法不仅在准确度上有所提高,还能将异质节点划分到一个社团中,可以根据用户不同需求挖掘出多关系社交网络中的隐藏信息。     

浅析通信技术对网络传输安全性的要求

随着我国经济实力逐渐的增强,各行各业都在高速发展,我国在通信技术的发展道路上已经打下了坚实的基础,并且取得了不错的成就,通信技术已经走在了世界的前列,但是在通信技术高速发展的过程中往往也面临着通信安全的问题,这在很大程度上影响着通信技术行业在以后的发展。通信技术的安全关系到信息领域在未来的发展趋势,同时通信技术的安全也为信息在网络中快速安全有效的传播提供保障。因此,通信技术的安全问题已经成为了各行各业所重点关心的问题。本文通过对现代通信技术中存在的不足以及技术性问题展开讨论,最终提出一些相应的解决办法,最重要的是让社会中的每个人都具备防范意识,这样才能够保证个人信息不通过网络泄露出去。     

基于贝叶斯网络的煤矿瓦斯爆炸事故致因分析

针对现有煤矿事故致因分析多以单方面因素分析为主,忽略人、机、环、管4个方面各因素间的关联性和整体性,且涉及到的事故类型较泛化等问题,从人、机、环、管4个方面选取诱发煤矿瓦斯爆炸事故的因素,并利用相关性分析筛选出相关性较强的变量;以GeNie为平台构建煤矿瓦斯爆炸致因贝叶斯网络模型,并采用交叉验证方法对其可靠性和准确性进行验证;通过贝叶斯网络参数学习、敏感性分析等对模型中各节点变量进行分析,计算不同条件下相关节点的条件概率分布和后验概率,提取诱发煤矿瓦斯爆炸事故的关键因素。分析结果表明:通风不足会大幅提高煤层瓦斯含量超标的可能性,员工培训不到位是瓦斯漏检的主要诱因;在煤矿瓦斯爆炸事故已发生的情况下,可能性最大的诱因是瓦斯含量超标,其次是瓦斯漏检;导致煤矿瓦斯爆炸事故的最关键因素是瓦斯含量超标、瓦斯漏检、顶板不稳定、法律法规不健全。