移动群智感知网络中信息量最大化的用户选择方法研究

移动群智感知网络已经成为一种新型的感知模式,被广泛应用在环境数据收集等多种不同场景.限制群智感知系统效能的一个关键问题在于:如何在一定预算范围内选取最合适的用户来进行感知任务,从而最大化收集到数据的信息量.这其中的关键挑战包括:(1)如何定义量化评价指标衡量数据的信息量,(2)如何在无先验知识的情况下有效地学习选择每个用户的成本,(3)如何设计有效的用户选择算法,最大程度地降低算法的累计遗憾.在本文中,我们采用高斯过程建模空间环境,并且提出一个基于互信息的信息量衡量指标.为了解决第二、第三个挑战,我们提出有预算限制的多臂老虎机用户选择问题模型,并为静态和动态场景分别设计了理论可证的低累计遗憾的多轮用户选择算法.我们的理论分析和仿真实验均证实我们提出的算法能够在预算限制情况下有效地选择最有信息量的用户,与基准方法相比提升约20%.     

传感器网络节点定位系统安全性分析

正确的节点位置信息是传感器网络构建和维护、监测事件定位、目标跟踪等模块实现的前提和基础.节点的定位过程极易受到各种攻击,在资源受限的传感器网络中,如何安全、有效地获取节点位置信息,是一个极具挑战性的安全问题.着重分析了不同类型的传感器网络节点定位系统所面临的安全攻击,讨论了近年来该领域具有代表性的安全措施的原理、特点和局限,并简要介绍了谈领域今后的研究热点.     

基于DHT的P2P系统中高可用数据冗余机制

在基于DHT的P2P系统中需要采用冗余机制以保证数据的高可用性.文中结合用户下载行为来衡量数据存储与共享系统中的不同冗余机制.此外,作者提出了一种混合式的数据冗余策略,它兼具传统的复制策略和分片冗余策略的优点.实验表明,复制策略虽然比分片冗余策略需要更多的存储空间,但当节点平均可用性高于47%时,更节省网络维护带宽.混合式冗余策略在各种网络环境中均能较传统冗余策略更节省网络带宽,并且冗余因子适中.     

多穴嵌套网络移动的快速切换算法

链路容错是多穴嵌套移动网络的一个重要议题.在分析多穴嵌套移动网络存在的问题和回顾现有链路容错方案基础上,提出接入路由器树模型及其三类快速切换算法以确保当前会话在接入链路失效突发时的连续性.算法具有以下优点:(1)切换延时降低;(2)数据包利用率加大;(3)兼容原有网络移动协议,易于实现.算法的仿真结果表明,和现有的方案相比,本文算法的切换延时和相应的数据传输延时最小,可以实现链路容错.     

一个面向空间应用系统的Internet市场模型

集成Ｉｎｔｅｒｎｅｔ上大量自治的、异构的数据和计算资源将是今后软件业的主要挑战之一。作为一种应用系统从位于Ｉｎｔｅｒｎｅｔ上的远程服务结点获取数据并进行数据集成处理的机制,Ｉｎｔｅｒｎｅｔ市场越来越受到业界的重视。文中提出了一个面向空间应用的Ｉｎｔｅｒｎｅｔ市场模型ＳＭＡＲＴ,通过其提供的服务类型和服务提供圪理用户之间的交互方式描述了该模型。最后,讨论了ＳＭＡＲＴ市场模型的一个原型系统ＡＣＴ－ＴＡ     

众包全景拼接系统下基于图像质量的酬劳分配策略

大量高质量的图像数据是全景地图构建的基本需求.然而,传统的街景图像采集方法大多需要雇佣专业的采集人员和配备专门的采集设备,这是耗时耗力且昂贵的.移动众包这一新型工作模式的发展与广泛运用启发我们借助群体智慧的力量共同采集街景图像.然而,任务中可能面临的资源损耗与参与者的利己主义心理使得他们大多并不乐意无偿地付出劳动.因此,我们考虑采用金钱激励措施来调动参与者的感知积极性并吸引他们加入感知任务.此外,由于参与者的个人能力、专业度等个人因素的差异性导致采集的街景图像质量参差不齐.考虑到大量低质量图像的掺杂会降低全景地图的构建性能,因此,我们将街景图像质量与参与者酬劳相结合,提出基于图像质量的酬劳分配机制,鼓励参与者采集高质量的、对全景构建高贡献度的图像.我们提出了基于权值和基于夏普利值的酬劳分配机制,分别命名为WPM(Weighted-based Pricing Mechanism)和SVPM(Shapley Value-based Pri-cing Mechanism).我们通过提取图像的SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)特征值来表征图像内容,并通过量化图像对全景地图构建(即有效SIFT特征)的贡献度来确定图像质量.贡献度越大意味着图像质量越高.具体来说,在WPM中,单张图片质量被定义为该图中所有SIFT特征的价值之和.在SVPM中,图像质量被定义为该图片在不同街景拼接组合下的边际贡献的平均值.最后,平台根据图像质量给参与者分配酬劳.在实验部分,我们将提出的酬劳分配机制与传统分配方法进行性能对比.结果 表明,我们的机制具有鲁棒性,并在公平性方面优于传统方法.     

非均匀数据产生率的传感器网络的节能算法

无线传感器网络中的能量洞问题是影响网络寿命的关键因素之一.在基于环模型的多跳传感器网络中,通过优化所有环的传输距离可以有效地延长网络寿命.针对非均匀数据产生率的传感器网络,用建立环关系表的方式以搜索近似最优的传输距离从而延长网络寿命,在降低搜索(算法)复杂度的同时得到与最优解近似的结果.模拟实验证明了采用此节能算法的网...     

过滤器数据结构研究综述

过滤器数据结构可以近似地判断某个元素是否属于给定集合。典型的过滤器数据结构，如布隆过滤器、布谷鸟过滤器、商过滤器，以牺牲查询准确性为代价换取更低的内存空间消耗和查询时间开销。因此，得益于空间时间高效性，过滤器数据结构现已被广泛应用于计算机网络、物联网、数据库系统、文件系统、生物信息学、机器学习等领域的近似成员资格查询操作中。自20世纪70年代以来，过滤器数据结构受到了广泛的研究，在诸多领域取得了重要的进展，其研究思路也在不断变化。文中整理了近五十年来关于过滤器数据结构的经典研究成果，从过滤器数据结构的原理出发对已有工作进行分类总结，并比较不同工作之间的引证关系和改进思路，最后讨论了过滤器数据结构的未来研究方向。     

学习型过滤器综述

作为一种高效的概率性结构，过滤器可以高效地解决近似集合成员查询问题。近年来，随着机器学习技术的发展，一些学习型过滤器表现出色，超越了传统的过滤器。这些学习型过滤器考虑数据分布信息，将集合成员查询问题视为二分类问题，实现了超越传统过滤器的性能。受此启发，学习型过滤器研究领域迅速发展，出现了多个变种。然而，目前还缺乏对近些年相关工作的系统性回顾和比较。为了填补上述空缺，文中全面回顾了近年来的学习型过滤器相关工作，并展望了未来的发展方向。