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簡介：隸。初大嚶碩士學位論文電力多業(yè)務承載網(wǎng)絡的無線頻譜監(jiān)測技術(shù)研究東南大學學位論文獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學位論文是我個人在導師指導下進行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知，除了文中特別加以標注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得東南大學或其它教育機構(gòu)的學位或證書而使用過的材料。與我一同工作的同志對本研究所做的任何貢獻均己在論文中作了明確的說明并表示了謝意。研究生簽名疊藍五日期絲墨紅＆三東南大學學位論文使用授權(quán)聲明東南大學、中國科學技術(shù)信息研究所、國家圖書館有權(quán)保留本人所送交學位論文的復印件和電子文檔，可以采用影印、縮印或其他復制手段保存論文。本人電子文檔的內(nèi)容和紙質(zhì)論文的內(nèi)容相一致。除在保密期內(nèi)的保密論文外，允許論文被查閱和借閱，可以公布包括以電子信息形式刊登論文的全部內(nèi)容或中、英文摘要等部分內(nèi)容。論文的公布包括以電子信息形式刊登授權(quán)東南大學研究生院辦理。研究生簽名互鹽導師簽名

簡介：無線傳感器網(wǎng)絡WIRELESSSENSWKWSN由一組微小型功能齊全的MEMS裝置構(gòu)成，這些微型裝置包括傳感器、無線發(fā)射器和接收器、電源，它們分布在一個地理區(qū)域中對該區(qū)域進行實時監(jiān)測。無線傳感器網(wǎng)絡本身具有計算處理能力，網(wǎng)絡中的各節(jié)點之間可以互相通信以便獲取網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)，同時節(jié)點之間還可以自動組織網(wǎng)絡并且協(xié)同進行工作。與傳統(tǒng)的單一大型傳感器或有線通信裝置相比，無線傳感器網(wǎng)絡內(nèi)部主要靠無線通信，這使得無線傳感器網(wǎng)絡在精度、靈活性、經(jīng)濟性、可靠性等諸多方面都有明顯的優(yōu)越性。無線傳感器網(wǎng)絡邊緣檢測對于實現(xiàn)無線傳感器網(wǎng)絡優(yōu)質(zhì)應用至關重要，是網(wǎng)絡實現(xiàn)高效應用的支撐技術(shù)之一。在無線傳感器網(wǎng)絡應用中，邊緣檢測在目標跟蹤、覆蓋檢測和路由構(gòu)造等方面都發(fā)揮著舉足輕重的作用。論文研究了無線傳感器網(wǎng)絡邊緣節(jié)點的識別問題，在一個無線傳感器網(wǎng)絡中，鄰居節(jié)點之間可以直接建立連接，并且可以估計與附近節(jié)點的距離（并不是實際的距離）。論文的目的是在不依靠網(wǎng)絡中節(jié)點的坐標信息的情況下，僅僅通過節(jié)點之間的連接關系和鄰居節(jié)點之間的距離來尋找邊緣節(jié)點。論文首先提出一種尋找網(wǎng)絡邊緣節(jié)點的算法并分別應用于分布式與集中式場景中，網(wǎng)絡中的節(jié)點分布在一個有邊界、無坐標、低密度、隨機部署的無線傳感器網(wǎng)絡中，此算法的關鍵思想是在集中式場景中提出的，并且擴展到了分布式場景中，通過仿真實驗證明分布式實現(xiàn)相對于真實的無線傳感器網(wǎng)絡更加有效，而且分布式算法相對于集中式算法能夠檢測出更高質(zhì)量的網(wǎng)絡邊界，尤其是在稀疏網(wǎng)絡中由于節(jié)點之間的稀疏連接而不能收集到所有節(jié)點的位置信息，分布式算法具有很高的優(yōu)勢。之后論文在幾何知識與拓撲知識相結(jié)合的前提下提出了一種無線傳感器網(wǎng)絡邊緣檢測新的分布式算法，基于有向樹擴展的多邊形包圍檢測算法，算法對于網(wǎng)絡節(jié)點的密度沒有限制要求，仿真結(jié)果表明該算法有效避免了錯檢、漏檢情況的發(fā)生，判別方法簡單準確，有效提高了無線傳感器網(wǎng)絡邊緣檢測的效率和精度。論文研究無線傳感器網(wǎng)絡邊緣檢測技術(shù)，旨在對現(xiàn)有算法進行詳細分析并設計相應新的優(yōu)化算法，不需要任何節(jié)點的位置信息，僅依靠節(jié)點之間的連通性質(zhì)來完成所需任務，并且在邊緣檢測實現(xiàn)的基礎上本文對無線傳感器網(wǎng)絡的應用方面進行了概括總結(jié)，并詳細介紹了無線傳感器網(wǎng)絡中目標跟蹤技術(shù)的相關算法及應用。

簡介：無線傳感器網(wǎng)絡的主要任務是在用戶需要的時候及時地提供準確、有價值的環(huán)境信息。無線傳感器網(wǎng)絡是一個以數(shù)據(jù)為中心的網(wǎng)絡，相比其硬件設備和應用場景的部署，用戶更關注的是網(wǎng)絡如何有效地傳輸和存儲傳感節(jié)點所采集的監(jiān)測數(shù)據(jù)，從而確保后期訪問的高效、可靠和及時。因此，無線傳感網(wǎng)絡中的數(shù)據(jù)存儲是一個不可或缺的研究領域。根據(jù)存儲策略的差異，現(xiàn)有的無線傳感網(wǎng)絡數(shù)據(jù)存儲方式主要分為外部存儲、本地存儲和以數(shù)據(jù)為中心的存儲。其中以數(shù)據(jù)為中心的存儲方式是當前無線傳感網(wǎng)絡數(shù)據(jù)存儲研究中的熱點，本文也將針對該存儲方式展開研究?，F(xiàn)有的以數(shù)據(jù)為中心的存儲方式對于節(jié)點的分布情況過于理想化，使得其與實際的節(jié)點分布差異過大，不能較好的模擬實際分布情況，從而引起了節(jié)點存儲負載和能量消耗的不平衡問題。本文針對這個問題，提出一種基于非均勻分布的數(shù)據(jù)存儲路由算法，使事件數(shù)據(jù)能根據(jù)節(jié)點的分布情況在網(wǎng)絡內(nèi)均勻的存儲。該算法的主要思想是根據(jù)網(wǎng)絡中節(jié)點的分布情況進行分布估計，并通過哈希函數(shù)和排斥法來分散感知的數(shù)據(jù)。通過在路由上增加排斥法來避免使用重復的路由路徑，從而分散節(jié)點的路由能量消耗。同時利用本地存儲方式中空間距離代表其數(shù)據(jù)相似程度的優(yōu)點，建立搜索方案。該算法使數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡內(nèi)的存儲分布和路由能量消耗更加均勻，并提供了高效的搜索服務，進而提高了網(wǎng)絡的生存服務時間。本文還研究了數(shù)據(jù)存儲中存儲空間的浪費問題。在無線傳感器網(wǎng)絡中，節(jié)點可能會產(chǎn)生周期數(shù)據(jù)，如果這些數(shù)據(jù)不被及時處理，會造成節(jié)點存儲空間滿載或數(shù)據(jù)丟失，甚至會引起節(jié)點路由冗余數(shù)據(jù)的能量消耗。本文針對本地存儲方式中的數(shù)據(jù)冗余問題，提出一種基于布隆過濾器（BLOOMFILTER）的數(shù)據(jù)存儲算法，此算法主要通過減少冗余數(shù)據(jù)來提供能量高效的存儲。該算法在允許一定錯誤的情況下使用布隆過濾器來處理冗余的數(shù)據(jù)，減少了數(shù)據(jù)的路由消耗和存儲空間的浪費。同時也根據(jù)位數(shù)組表來建立相似性搜索，并提供及時的查詢回復。

簡介：當前互聯(lián)網(wǎng)存在的體系僵化問題導致其難以滿足承載多樣化的異構(gòu)網(wǎng)絡、支持多樣化的網(wǎng)絡業(yè)務、建立差異化的通信通道等迫切需求。近年來，國內(nèi)外已相繼從可重構(gòu)技術(shù)、網(wǎng)絡路由交換架構(gòu)與技術(shù)等不同側(cè)面對互聯(lián)網(wǎng)體系進行了積極的研究和探索。其中以可重構(gòu)網(wǎng)絡、SDN和NFV技術(shù)為代表的開放網(wǎng)絡體系對網(wǎng)絡核心層功能重新抽象，動態(tài)地組合細粒度功能，提升了網(wǎng)絡的適應性、可演進性和可擴展性，成為當前熱點研究方向。但是，現(xiàn)階段的研究存在以下問題有待改善在節(jié)點層面，傳統(tǒng)網(wǎng)絡節(jié)點的靜態(tài)功能結(jié)構(gòu)缺乏對外部變化的適應能力；在網(wǎng)絡層面，分散在網(wǎng)絡中的功能節(jié)點缺乏協(xié)同的組合方法，導致功能管理復雜，利用低效；對于網(wǎng)絡核心層開放后的功能在全網(wǎng)范圍內(nèi)的布局方法缺乏研究；網(wǎng)絡重構(gòu)需要功能節(jié)點在不同域之間動態(tài)地布局或遷移，而當前網(wǎng)絡的靜態(tài)分域管理難以應對。以“結(jié)構(gòu)決定功能”為原則，本文依托于國家重點基礎研究發(fā)展計劃項目973計劃N02012CB315901“可重構(gòu)信息通信基礎網(wǎng)絡體系研究”的元能力理論，研究網(wǎng)絡功能的重新抽象、動態(tài)組合、跨域布局和彈性遷移。首先，本文將網(wǎng)絡功能基于不同粒度定義為元能力、元服務、服務和應用等不同層次的概念，并在單節(jié)點內(nèi)引入動態(tài)結(jié)構(gòu)元能力棧，提出元能力棧的構(gòu)建算法；其次，在網(wǎng)絡范圍內(nèi)引入定制化處理通道服務鏈，并提出服務鏈的實例化框架，實現(xiàn)功能節(jié)點的協(xié)同控制；再次，以元能力棧和服務鏈構(gòu)建為驅(qū)動，研究功能在網(wǎng)絡范圍內(nèi)的布局算法，以優(yōu)化網(wǎng)絡重構(gòu)；最后，為支持網(wǎng)絡功能的跨域部署或遷移，提出了以交換機遷移為手段的粗粒度彈性控制算法。本研究主要內(nèi)容包括⑴針對傳統(tǒng)網(wǎng)絡節(jié)點的靜態(tài)功能結(jié)構(gòu)缺乏對外部變化的適應能力的問題，本文將當前基于層的協(xié)議棧分解為更細粒度的功能單元集，然后按需組合不同的功能單元。基于復雜適應系統(tǒng)的設計原則，提出了一種新的適應性網(wǎng)絡體系結(jié)構(gòu)，即可重構(gòu)結(jié)構(gòu)RECONFIGURABLEARCHITECTURE，RECON。首先，與現(xiàn)有方法不同，RECON將協(xié)議棧第三層和第四層功能分解為細粒度的功能單元，稱為元能力。其次，在節(jié)點內(nèi)部，RECON以最優(yōu)的方式組合元能力，為不同應用定制元能力棧。本文將元能力組合問題抽象為非線性整數(shù)優(yōu)化問題，并設計算法求解以在最優(yōu)值與計算代價之間折中。最后，我們實現(xiàn)了RECON的原型系統(tǒng)，并驗證了系統(tǒng)的有效性。⑵針對分散在網(wǎng)絡中的功能節(jié)點缺乏協(xié)同的組合方法導致功能管理復雜且利用低效的問題，本文綜合軟件定義網(wǎng)絡SOFTWAREDEFINEDWKING，SDN和網(wǎng)絡功能虛擬化WKFUNCTIONSVIRTUALIZATION，NFV，提出了一種服務鏈實例化框架。首先，由于底層元能力是對節(jié)點資源的直接訪問，不具有業(yè)務意義，因此本文將不同元能力組合成元服務。元服務向上層服務或應用提供訪問核心資源的接口。其次，本文提出了一種服務鏈生成方法。每條服務鏈由具有順序約束的元服務序列組成。由于每種元服務在網(wǎng)絡中分布著多個實例，因此服務鏈生成過程即為元服務選擇實例的過程。我們將該過程建模為線性整數(shù)規(guī)劃問題，并采用模擬退火算法求解。最后，基于SDN控制器實現(xiàn)了服務鏈框架原型系統(tǒng)，稱為MATCHMAKER。實驗證明MATCHMAKER系統(tǒng)可實現(xiàn)網(wǎng)絡功能的協(xié)同和靈活控制。⑶針對網(wǎng)絡核心層開放后形成的服務在全網(wǎng)范圍內(nèi)的分布式布局方法缺乏研究的現(xiàn)狀，本文提出了基于談判博弈的分布式協(xié)同網(wǎng)絡服務布局算法。網(wǎng)絡服務的最優(yōu)布局可以有效降低網(wǎng)絡延遲，最大化網(wǎng)絡效用，有助于保持互聯(lián)網(wǎng)及其應用的良好運行。然而，由于服務實例數(shù)量、請求模式及網(wǎng)絡狀態(tài)視圖的動態(tài)變化，服務的最優(yōu)布局難以計算。本文基于市場上分布式地討價還價活動，將布局問題建模為納什談判博弈，并設計一種基于討價還價理論的分布式協(xié)同網(wǎng)絡服務布局算法，通過網(wǎng)絡各節(jié)點的協(xié)同獲取網(wǎng)絡全局狀態(tài)，求解服務的最優(yōu)布局。仿真結(jié)果表明本文算法可以通過調(diào)節(jié)基本量以實現(xiàn)用戶體驗與網(wǎng)絡效用之間的均衡。⑷針對當前網(wǎng)絡的靜態(tài)分域管理難以應對網(wǎng)絡重構(gòu)面臨的功能節(jié)點的跨域遷移問題，提出了基于交換機遷移的分布式彈性控制算法。在SDN和NFV的部署網(wǎng)絡中，可編程交換機將目標流量轉(zhuǎn)發(fā)到相應的網(wǎng)絡功能單元進行處理，因此網(wǎng)絡功能的動態(tài)部署可能導致網(wǎng)絡控制域之間的負載不均衡。本文提出一種通過控制域間的交換機遷移實現(xiàn)粗粒度的網(wǎng)絡功能彈性遷移的方法。然而，遷移操作需要精細的規(guī)劃以充分利用控制平面的多維資源，包括計算CPU、帶寬BWIDTH和存儲STAGE資源。該規(guī)劃問題稱為交換機遷移問題SWITCHMIGRATIONPROBLEM，SMP。提出一種SDN的資源模型，將SMP建模為網(wǎng)絡資源效用最大化問題。其次，采用LOGSUMEXP函數(shù)近似SMP目標函數(shù)，設計了一種合成分布式算法分布式跳躍算法（DISTRIBUTEDHOPPINGALGITHM，DHA）。文中證明近似問題與原問題的最優(yōu)間隙是有界的，且分布式算法過程等價于時間可逆的馬爾科夫鏈的實現(xiàn)。最后，基于BEACON控制器開發(fā)了算法的原型實現(xiàn)DHACON，并驗證了算法的有效性。

簡介：內(nèi)容中心網(wǎng)絡（CCN）采用了靈活的內(nèi)容命名規(guī)則，具有高效的內(nèi)容尋址機制，是未來網(wǎng)絡技術(shù)的一個重要研究對象。CCN融合了分布式網(wǎng)絡緩存技術(shù)，能極大地提高數(shù)據(jù)分發(fā)的傳輸效率，有利于改善用戶的業(yè)務體驗質(zhì)量。但CCN尋址方式與現(xiàn)行網(wǎng)絡體制不完全兼容，論文從平滑演進的角度出發(fā)，探索軟件定義的CCN實現(xiàn)技術(shù)。論文首先分析了CCN尋址、緩存的工作機理和技術(shù)特點，論述了軟件定義網(wǎng)絡（SDN）的可編程架構(gòu)以及控制與轉(zhuǎn)發(fā)相分離的技術(shù)方法，總結(jié)了已有基于SDN的CCN設計方案，并面向SDN功能擴展的可行性驗證，討論了網(wǎng)絡仿真平臺的選擇依據(jù)。然后，論文設計了軟件定義的內(nèi)容中心網(wǎng)絡（SDCCN），包括命名、尋址、緩存和基于代理的連接控制方案，并基于OPENFLOW技術(shù)進一步設計了內(nèi)容請求的解析功能、名字與轉(zhuǎn)發(fā)標簽的映射功能、名字尋址功能、集中式的緩存控制功能。論文基于OM平臺，提出了控制器的內(nèi)容標簽映射算法、元數(shù)據(jù)庫管理算法，擴展定義了OPENFLOW交換機的緩存模塊，并開發(fā)完成了仿真原型。最后，論文設計了尋址實驗用例、緩存實驗用例和CCN對照實驗用例，分別用于驗證SDCCN的尋址功能、跟蹤SDCCN的緩存控制過程和分析內(nèi)容的副本數(shù)量，以綜合評估SDCCN原型的可行性。仿真實驗結(jié)果表明，SDCCN可為現(xiàn)有網(wǎng)絡的平穩(wěn)過渡提供一種可行方案。

簡介：傳統(tǒng)的水下無線傳感器網(wǎng)絡的節(jié)點定位大多數(shù)是基于靜態(tài)節(jié)點的定位。然而，在真實的水環(huán)境中，傳感器節(jié)點很容易受到水體流動、水下擾動及水生動物觸碰引發(fā)移動，當這些節(jié)點移動至脫離參考節(jié)點的通信范圍時，將無法借助于參考節(jié)點來實施對自身的定位，這種節(jié)點就成為了孤立節(jié)點。為了解決孤立節(jié)點問題，本文提出了一種基于直線擬合的UWSN多級定位方法，其主體思想是考慮將參考節(jié)點與普通節(jié)點之間的其他節(jié)點作為路由節(jié)點，這些路由節(jié)點可以轉(zhuǎn)發(fā)來自參考節(jié)點的數(shù)據(jù)給普通節(jié)點。參考節(jié)點信息的轉(zhuǎn)發(fā)路徑不止一條，可以使用貪心法從眾多路徑中選取一條轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)最少的記錄寫入路由表中；然后，根據(jù)路由表將這條折線形的路徑采用余弦定理遞歸的算法擬合成直線距離，這條直線距離就是近似的參考節(jié)點與普通節(jié)點之間的距離；最后，利用三邊測量法對普通節(jié)點實施定位。仿真結(jié)果表明擬合直線后的定位算法精度更高。在文章的最后實現(xiàn)了一個簡單的基于ZIGBEE技術(shù)的傳感器節(jié)點定位原型系統(tǒng)，通過在傳感器節(jié)點芯片上下載ZSTACK協(xié)議棧代碼，節(jié)點間就可以使用射頻進行通信，再結(jié)合定位算法就可以實現(xiàn)對傳感器節(jié)點的定位。最后，文章統(tǒng)計了原型系統(tǒng)中節(jié)點的定位平均精度。

簡介：聲明本學位論文是我在導師的指導下取得的研究成果，盡我所知，在本學位論文中，除了加以標注和致謝的部分外，不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或公布過的研究成果，也不包含我為獲得任何教育機構(gòu)的學位或?qū)W歷而使用過的材料。與我一同工作的同事對本學位論文做出的貢獻均已在論文中作了明確的說明。研究生簽名囊垂D2口F7年3月多日學位論文使用授權(quán)聲明南京理工大學有權(quán)保存本學位論文的電子和紙質(zhì)文檔，可以借閱或上網(wǎng)公布本學位論文的部分或全部內(nèi)容，可以向有關部門或機構(gòu)送交并授權(quán)其保存、借閱或上網(wǎng)公布本學位論文的部分或全部內(nèi)容。對于保密論文，按保密的有關規(guī)定和程序處理。研究生簽名號薹鸝卜易，7年3月多日ABSTRACTWITHTHEDEVELOPMENTOFIO正THEWIRELESSSENSORNETWORKWHICHRESPONSIBLEFORNETWORKINGTERMINALINFORMATIONCOLLECTIONHASBEENEXTENSIVELYAPPLIEDINVARIOUSFIELDSCLOUDCOMPUTINGTECHNOLOGYAIMSTOPROCESSLARGESCALEDATASETPROFESSIONALLYANDEFFECTIVELYTHECOMBINEDOFWIRELESSSENSORNETWORKTECHNOLOGYANDCLOUDCOMPUTINGTECHNOLOGYHASTURNEDOUTTOBEANEWDEVELOPMENTTRENDTHESYSTEMOFPARALLELCOMPUTINGFORWIRELESSSENSORNETWORKBASEDONNETWORKENCODINGHASCOMBINEDWITHWIRELESSSENSORNETWORKTECHNOLOGYANDCLOUDCOMPUTINGTECHNOLOGYINORDERTOACHIEVEFASTCLUSTERINGOFABNORMALSENSINGDATAINLARGESCALEDATASET，TOPROVIDEFAVORABLEGUIDANCEFORUSERSTHEMAINWORKOFTHISPAPERISASFOLLOWS1THEWIRELESSSENSORNETWORKHASLOWCOMPUTINGPOWERANDLIMITEDENERGYTHISPAPERWEUSEDTHEREEDSOLOMONCODETODEVISEAMETHODOFCONSTRUCTINGASPARSEMATRIXTOIMPROVETHEDATATRANSMISSIONRELIABILITYANDTHEENERGYUTILIZATIONINWIRELESSSENSORNETWORKSTHROUGHEXPERIMENTSTESTIFIEDTHATTHEMETHODWEDESIGNEDCANIMPROVETHEENERGYUTILIZATIONINTHEWIRELESSSENSORNETWORK2DECODINGWILLCAUSESINKDELAYANDTHECOMPUTATIONALWILLINCREASETHEBURDENOFTHEDECODINGNODEINTHISPAPERWEDESIGNADISTRIBUTEDDECODINGALGORITHMFORHADOOPCLUSTERWECOMPLETETHEDECODINGWORKINACLUSTERTHISCANIMPROVETHEEFFICIENCYOFDECODINGBYUSINGTHEPOWERFULCOMPUTINGCAPABILITYOFTHECLUSTERANDREDUCETHEBURDENOFTHENODEOFAWIRELESSSENSORNETWORKTHEFEASIBILITYOFCLUSTERPARALLELDECODINGISDEMONSTRATEDBYEXPERIMENTS，ANDTHEINFLUENCEOFTHERELATEDFACTORSONDECODINGEFFICIENCYISALSODEMONSTRATED3INVIEWOFTHEKMEANSALGORITHMUNDERTHEFRAMEWORKOFMAPREDUCEWILLCAUSEEXCESSIVECONSUMPTIONOFI／O，THISPAPERPROPOSEDANIMPROVEDMAPREDUCEALGORITHMBASEDONSINGLEPASSKMEANS，USEDFORCLUSTERANALYSISOFSENSINGDATAINTHISPAPERWEHAVEPROVEDTHATTHEPROPOSEDMETHODCANREDUCETHECONSUMPTIONOFI／OTHEORETICALLYWHENTHEPROGRAMISEXECUTEDINTHEEXPERIMENT，PROVEDTHATTHEALGORITHMDESIGNEDINTHISPAPERCOMPAREDWITHTHEMAPREDUCEKMEANSALGORITHMBASEDONTRADITIONALCLUSTERING，INORDERTOOBTAINTHEEFFECTWITHLESSEXECUTIONTIMEKEYWORDSWIRELESSSENSORNETWORKS，NETWORKCODING，ENERGYEFFICIENCYHADOOP，MAPREDUCEFRAMEWORK，SINGLEPASS，KMEANSⅡ

簡介：認知無線電網(wǎng)絡（CRN）中的動態(tài)頻譜共享技術(shù)是有效解決頻譜資源利用率低下的關鍵技術(shù)，而綠色通信強調(diào)節(jié)省能源和保護環(huán)境的理念，追求以較小能耗獲得較大吞吐量，因此以能效為目標實現(xiàn)綠色頻譜共享受到了研究者的廣泛關注?；谥欣^協(xié)作的頻譜共享技術(shù)是一種雙贏模式，該技術(shù)一方面可以提高主用戶（PU）的傳輸可靠性和穩(wěn)定性，另一方面使認知用戶（SU）獲得了接入授權(quán)頻譜的機會。本文從能效角度研究基于中繼協(xié)作的頻譜共享技術(shù)，綜合考慮吞吐量和能耗，提出以最大化認知系統(tǒng)加權(quán)總能效為目標的綠色頻譜共享算法（GSS）來解決功率分配和頻譜共享時間的分配問題。與傳統(tǒng)解決能效問題的分數(shù)規(guī)劃算法相比，GSS算法在進行認知用戶功率分配的同時，有效地解決了協(xié)作頻譜共享時間的分配問題，且本文提出的GSS算法采用基于認知系統(tǒng)加權(quán)總能效的最佳中繼選擇策略，選出最佳中繼集合協(xié)助主用戶進行傳輸，在滿足主用戶QOS需求的條件下使協(xié)作中繼獲得了比其它中繼集合更高的加權(quán)總能效。最后仿真結(jié)果驗證了GSS算法使認知系統(tǒng)能效得到了提升，從而說明了GSS算法的合理性和有效性。

簡介：近年來，腦科學研究成為了先進國家的重點研究領域，歐盟、美國、日本等國家相繼提出各自的腦計劃。研究人腦機理不僅能夠加深對人腦的認識，由此促進腦疾病的治療技術(shù)的發(fā)展，并且會對信息技術(shù)產(chǎn)生革命性影響，帶來巨大的社會經(jīng)濟效益。經(jīng)過幾十年的發(fā)展，目前最快的超級計算機TH2計算峰值已經(jīng)達到了55MFLOPS。世界有關國家正在研制EFLOPS規(guī)模的超級計算機，正面臨著許多重大技術(shù)挑戰(zhàn)，如系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、功耗、可靠性、編程模式等。腦科學的研究對解決上述問題有重要的啟發(fā)和推動作用，IBM的神經(jīng)計算芯片為研制借鑒腦功能的超級計算機帶來了一線曙光。大腦主要由神經(jīng)元和突觸構(gòu)成，實現(xiàn)功能的機理復雜多樣，從計算角度看，它們都是通過神經(jīng)元構(gòu)成的腦神經(jīng)網(wǎng)絡活動來實現(xiàn)的。此外，大規(guī)模腦神經(jīng)網(wǎng)絡計算特性與當前的超級計算機具有并行、分布、多層次等共同特點，因此可以通過用超級計算機仿真腦神經(jīng)網(wǎng)絡來實現(xiàn)對大腦功能的深入研究。大腦由大約百億神經(jīng)元、百萬億突觸連接構(gòu)成，而當前腦神經(jīng)網(wǎng)絡的仿真規(guī)模一般只有105個神經(jīng)元，而一般區(qū)域性連接都至少需要106個神經(jīng)元量級的神經(jīng)網(wǎng)絡。本課題從信息科學角度研究腦功能出發(fā)，主要是研究神經(jīng)網(wǎng)絡模型以及神經(jīng)網(wǎng)絡仿真技術(shù)。本文在超級計算機TH1A上部署了神經(jīng)網(wǎng)絡仿真軟件NEST，以神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡為基本點，結(jié)合TH1A的計算優(yōu)勢進行了腦神經(jīng)網(wǎng)絡仿真的相關研究，主要完成了如下工作（1）分析腦神經(jīng)網(wǎng)絡基本結(jié)構(gòu)，研究神經(jīng)元模型、突觸模型、神經(jīng)網(wǎng)絡模型，并從中選取適合進行大規(guī)模仿真的模型。（2）在TH1A上部署腦神經(jīng)網(wǎng)絡仿真平臺NEST，使用NEST在TH1A上構(gòu)建大規(guī)模腦神經(jīng)網(wǎng)絡，利用分析工具對用NEST構(gòu)建的神經(jīng)網(wǎng)絡進行了內(nèi)存占用和可擴展性分析。（3）研究提高NEST仿真效率的方法，減少神經(jīng)元、突觸數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)冗余，提高神經(jīng)網(wǎng)絡的連接效率，實現(xiàn)大規(guī)模腦神經(jīng)網(wǎng)絡在超級計算機上的高效運行，從而提高NEST的腦神經(jīng)網(wǎng)絡仿真性能，擴大神經(jīng)網(wǎng)絡仿真規(guī)模。（4）構(gòu)建1MM3哺乳動物全尺度腦皮層區(qū)域仿真模型，實現(xiàn)了多個神經(jīng)網(wǎng)絡的層級互連，研究和驗證神經(jīng)網(wǎng)絡層級之間的信息傳遞方式。

簡介：點擊查看更多基于資源動態(tài)配置的密集型無線局域網(wǎng)絡節(jié)能技術(shù)研究.pdf精彩內(nèi)容。

簡介：隨著經(jīng)濟和科技的發(fā)展，伴隨而來的電能質(zhì)量問題也逐漸凸現(xiàn)出來，如何有效改善電能質(zhì)量成為當前研究的一個重要課題。而改善電能質(zhì)量首先需要面對的一個關鍵問題在于如何快速準確的監(jiān)測電能質(zhì)量，并能夠?qū)ΡO(jiān)測數(shù)據(jù)進行快速的分析判斷，成為改善電能質(zhì)量的首要問題。無線傳感器網(wǎng)絡的發(fā)展，為電能質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)的傳輸提供了新的解決方法，對于電能質(zhì)量監(jiān)測有著十分重要的研究意義。本文以電能質(zhì)量為研究對象，提出了電能質(zhì)量參數(shù)的檢測方法，無線傳感器網(wǎng)絡節(jié)點的軟硬件設計做了詳細的分析說明，本文的主要研究內(nèi)容有1掌握學習電能質(zhì)量監(jiān)測的相關知識理論，同時了解其無線傳感網(wǎng)絡發(fā)展研究現(xiàn)狀與趨勢，然后提出一種方法，即將無線傳感器網(wǎng)絡用來進行電能質(zhì)量參數(shù)的傳遞，同時還提出了一另種算法，它的目的是實現(xiàn)其低能耗，并進行相應的仿真對所提算法進行驗證。2在無線傳感器網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的傳遞中，普遍存在著冗余問題，本文采用BP網(wǎng)絡來實現(xiàn)其監(jiān)測區(qū)域原始數(shù)據(jù)的融合，有效降低無效數(shù)據(jù)在網(wǎng)絡中的流動，進而使得節(jié)點能量的過度使用得到有效地避免。3根據(jù)無線傳感器網(wǎng)絡具體應用的整體設計思路，進行了電能質(zhì)量監(jiān)測采集的傳感器節(jié)點，負責采集信息進行匯總發(fā)送的匯聚節(jié)點的軟硬件設計。硬件設計主要包括節(jié)點電流電壓檢測電路，溫濕度檢測電路，供電穩(wěn)壓電源電路，無線微處理器CC2530及STM32的外圍電路及接口電路等的設計；軟件設計主要包括節(jié)點的組網(wǎng)，數(shù)據(jù)采集，數(shù)據(jù)處理，數(shù)據(jù)通信，以及數(shù)據(jù)接收中心的上位機界面和手機現(xiàn)場數(shù)據(jù)接收端的軟件設計。4根據(jù)設計方案，進行了系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集部分，數(shù)據(jù)處理部分，數(shù)據(jù)通信部分的軟硬件調(diào)試并進行了適當?shù)母倪M，并對實驗測試結(jié)果進行分析，實現(xiàn)了預期的設計目標。

簡介：近年來信息科學領域發(fā)展迅速許多新興技術(shù)特別是基于TCPIP協(xié)議的互聯(lián)網(wǎng)的廣泛應用已經(jīng)深刻地改變了人們的生活方式互聯(lián)網(wǎng)正日益成為人類社會不可或缺的重要基礎設施之一。而伴隨著網(wǎng)絡技術(shù)的不斷發(fā)展、網(wǎng)絡帶寬的不斷增加網(wǎng)絡流量分類識別技術(shù)作為網(wǎng)絡管理與網(wǎng)絡分析的基礎在網(wǎng)絡安全、網(wǎng)絡服務質(zhì)量測評等領域都具有廣泛的應用前景是目前計算機網(wǎng)絡研究的重要領域之一。網(wǎng)絡流量涉及到主機、網(wǎng)絡、應用以及用戶等多個相互緊密聯(lián)系的實體是一個多因素融合的、復雜的系統(tǒng)概念。每個網(wǎng)絡應用都有自己相應的流量行為特性隨著各種網(wǎng)絡新型應用和網(wǎng)絡應用層協(xié)議的不斷出現(xiàn)網(wǎng)絡流量的復雜性也日益增加其多變、動態(tài)、異質(zhì)的特性也更加明顯。同時動態(tài)端口傳輸、數(shù)據(jù)傳輸加密等新興技術(shù)的廣泛應用也對網(wǎng)絡流量分類識別提出了巨大的挑戰(zhàn)此外網(wǎng)絡數(shù)據(jù)具有一定的時間性和地域性所以其自身行為特征變化也比較大這些都會對流量分類識別造成一定的影響。本文系統(tǒng)地回顧了網(wǎng)絡流量分類識別的發(fā)展歷程歸納了國際標準化組織、各研究機構(gòu)和網(wǎng)絡運營商在網(wǎng)絡流量分類識別方面所取得的重要成果指出在當前網(wǎng)絡快速發(fā)展的背景下進行大規(guī)模網(wǎng)絡流量分類識別研究的重要意義。本文對網(wǎng)絡流量分類識別方法及模型的構(gòu)建、網(wǎng)絡流量類型分析等領域中的幾個關鍵方法及相關技術(shù)進行了深入研究主要內(nèi)容包括1基于貝葉斯更新的網(wǎng)絡流量分類識別方法許多分類算法沒有考慮到數(shù)據(jù)隨時間變化流量行為特征也在發(fā)生變化為了保證分類模型識別的精度和有效性需要準確地根據(jù)流量的變化而隨時做出相應的調(diào)整。本文提出一種貝葉斯更新策略機制在網(wǎng)絡流量分類識別過程中通過在貝葉斯模型中加入更新機制以滿足隨流量數(shù)據(jù)集的不斷變化分類模型也相應更新利用模型的更新提升分類的整體性能并保證數(shù)據(jù)的一致性和模型應用的穩(wěn)定性。2基于神經(jīng)網(wǎng)絡的分類識別方法研究隨著網(wǎng)絡數(shù)據(jù)的不斷變化數(shù)據(jù)中難免會出現(xiàn)一些“噪聲數(shù)據(jù)”而神經(jīng)網(wǎng)絡對輸入數(shù)據(jù)的噪聲體現(xiàn)出較強的容錯性且具有一定的自適應和自組織能力。本文首先提出一種基于有監(jiān)督學習的神經(jīng)網(wǎng)絡分類模型采用貝葉斯規(guī)整化原則并利用FCBF屬性選擇算法優(yōu)化屬性測度分布以提高分類的總體準確率。隨后本文構(gòu)建一個SOM和PNN相融合的網(wǎng)絡流量分類識別模型通過SOM對PNN輸入空間的數(shù)據(jù)進行計算提高了分類效率其參考向量保留了原訓練樣本集的特征有利于提高模型分類識別的精度通過PNN直接給出概率分類識別結(jié)果也彌補了SOM不能直接顯示分類識別結(jié)果的缺點提高了系統(tǒng)的實用性。理論分析和實驗結(jié)果都表明所構(gòu)建的分類模型可以實現(xiàn)流量分類識別性能的優(yōu)化并獲取有效的高精度的識別結(jié)果。3基于譜聚類的網(wǎng)絡流量分類識別方法研究該方法把網(wǎng)絡流量分類識別問題通過聚類思想轉(zhuǎn)化為一個無向圖的多路劃分問題并且利用拉普拉斯矩陣作為工具最終使用圖論的思想來解決流量分類的問題。實驗結(jié)果表明該方法具有良好的流量分類識別效果精確度較高并且相對于分類方法聚類思想能夠發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡流量中新的網(wǎng)絡應用類型。4基于機器學習的半監(jiān)督流量分類識別方法研究本文首先利用有效載荷分析方法對網(wǎng)絡流進行標記并以此作為識別監(jiān)督信息然后對未標記的網(wǎng)絡流量使用聚類算法進行識別并利用已標記的監(jiān)督信息完成相關類簇的標記匹配。算法考慮到樣本數(shù)據(jù)的全局一致性需求通過密度敏感的相似性函數(shù)對K均值算法初始簇中心的選取提出改進以獲取更優(yōu)的聚類劃分簇并通過最大似然估計方法標記聚類結(jié)果實現(xiàn)與相關應用類型或協(xié)議的對應匹配過程實驗數(shù)據(jù)分析表明該方法提升了流量分類識別結(jié)果的有效性和準確性。5基于宏觀流量模型進行網(wǎng)絡傳輸行為和網(wǎng)絡流量動態(tài)變化信息的分析從宏觀角度了解流量行為特征為網(wǎng)絡流量分類識別提供更多的輔助信息實驗結(jié)果表明宏觀層面的網(wǎng)絡流行為量化分析有助于了解網(wǎng)絡流宏觀的行為特征動態(tài)變化規(guī)律及網(wǎng)絡整體變化趨勢以更好地為網(wǎng)絡擁塞控制管理、流量均衡管理、網(wǎng)絡性能分析與預測、高性能的網(wǎng)絡協(xié)議設計與實施等網(wǎng)絡管理活動提供支持。

簡介：計算機網(wǎng)絡和無線通信技術(shù)的發(fā)展，推動了森林環(huán)境監(jiān)測、醫(yī)療衛(wèi)生和軍事監(jiān)控等無線傳感網(wǎng)絡應用的發(fā)展和普及。多數(shù)應用都對數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t時間，即數(shù)據(jù)從源節(jié)點發(fā)出到被根節(jié)點接收到之間的時間間隔提出了很高的要求。與此同時，多數(shù)應用也希望實現(xiàn)低功耗，從而引入了工作周期機制，在節(jié)點不工作時關閉無線通信模塊，使節(jié)點處于休眠狀態(tài)。但是這種低功耗機制會增加數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t。本文為了在實現(xiàn)低功耗的同時降低數(shù)據(jù)傳輸?shù)难舆t，提出了兩種不同路由策略下的延遲解決方案。第一種策略是在傳統(tǒng)路由下引入多流水線機制，在此基礎上設計了一種新的時間片分配策略MSF，并提出了兩種最優(yōu)化算法。在該設計中，每個子節(jié)點擁有多個父節(jié)點，并能對父節(jié)點分配相應的時間片。為了進一步降低環(huán)境感知到數(shù)據(jù)接收的時間間隔，本文還考慮了從數(shù)據(jù)被感知到數(shù)據(jù)包生成之間的時間間隔。通過給網(wǎng)絡中的節(jié)點分配合適的喚醒時間，在網(wǎng)絡流量較大時以非常小的代價協(xié)調(diào)網(wǎng)絡中的多條路由路徑來最小化點對點平均延遲及最大延遲。第二種策略是在機會路由的基礎上，提出基于機會路由的喚醒時間長度控制策略D2CS。在該策略中，網(wǎng)絡中的節(jié)點根據(jù)當前數(shù)據(jù)包的延遲動態(tài)調(diào)整接下來的喚醒時間長度，將網(wǎng)絡延遲控制在一定范圍內(nèi)，并在具體傳輸延遲的要求下降低網(wǎng)絡的總體占空比，平衡網(wǎng)絡負載。最后，本文通過實驗，將所提出的MSF策略和D2CS策略分別與傳統(tǒng)的多流水線技術(shù)和機會路由技術(shù)進行了對比。實驗數(shù)據(jù)顯示，MSF策略能將網(wǎng)絡中的延遲控制在比較低的水平，特別是在網(wǎng)絡流量較大時，較傳統(tǒng)多流水線技術(shù)降低超過20％的延遲。D2CS策略在不同的鏈路質(zhì)量以及網(wǎng)絡流量情況下，較傳統(tǒng)機會路由降低了最多19％的網(wǎng)絡能量消耗。

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簡介：隨著無線移動業(yè)務井噴式的增長，加上無線頻譜資源匱乏，如何有效并可靠的服務這些業(yè)務成為當今亟待解決的難題。由于無線信道具有多徑衰落、陰影、路徑損耗等特性，有線網(wǎng)絡中的可靠且高速率的通信方式并不適用于無線通信。然而，無線協(xié)作通信可以處理上述難題，其思想是通過節(jié)點協(xié)同工作以完成各自或者共同的通信任務，從而擴大通信服務范圍和提供分集增益。在協(xié)同工作中，無線節(jié)點通過短距離通信共享其資源，包括信道、天線等。網(wǎng)絡編碼與協(xié)作通信相結(jié)合，不僅能提高通信網(wǎng)絡的吞吐量，而且網(wǎng)絡編碼帶來的冗余也進一步改善協(xié)作通信的可靠性。因此，近年來網(wǎng)絡編碼與協(xié)作通信的有機結(jié)合引起了學術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛關注。無線網(wǎng)絡編碼通?？梢苑譃閿?shù)字網(wǎng)絡編碼與模擬網(wǎng)絡編碼。本文從單協(xié)作節(jié)點模擬網(wǎng)絡編碼、單協(xié)作節(jié)點數(shù)字網(wǎng)絡編碼以及多協(xié)作節(jié)點數(shù)字網(wǎng)絡編碼這三方面，著重研究了基于網(wǎng)絡編碼的協(xié)作傳輸方法和實現(xiàn)技術(shù)。主要研究內(nèi)容與貢獻如下1將模擬網(wǎng)絡編碼應用于單協(xié)作節(jié)點的場景，提出了一種基于模擬網(wǎng)絡編碼的單協(xié)作節(jié)點雙向傳輸方法。該項研究所考慮的系統(tǒng)模型為蜂窩系統(tǒng)中的多用戶MIMO單協(xié)作節(jié)點雙向信道，即基站與多用戶借助單協(xié)作節(jié)點交換信息的上下行鏈路，且所有通信節(jié)點配置多根天線并傳輸多數(shù)據(jù)流。針對該模型Ⅰ提出塊信號對齊的思想，并基于該思想設計了一種能夠消除多用戶干擾的模擬網(wǎng)絡編碼協(xié)議，并給出了實現(xiàn)的方法。Ⅱ從最大化端到端的有效信道增益或有效信噪比的角度，設計了3種算法來聯(lián)合設計用戶、協(xié)作節(jié)點與基站的預編碼矩陣，優(yōu)化了功率分配，從而有效地降低了用戶中斷概率，并能在性能與復雜度之間獲得一個良好的折中。2將數(shù)字網(wǎng)絡編碼應用于單協(xié)作節(jié)點的場景，提出一種基于網(wǎng)絡乘積碼的單協(xié)作節(jié)點傳輸方法。該項研究所考慮的系統(tǒng)模型為單協(xié)作節(jié)點的多址接入信道。針對該模型Ⅰ提出了對協(xié)作節(jié)點的數(shù)字網(wǎng)絡編碼與用戶的信道編碼進行聯(lián)合設計的框架，并給出了基于多元網(wǎng)絡乘積碼的設計方法，通過理論分析證明了該方法能夠保證目的節(jié)點收到的全局多元乘積碼碼重趨近高斯分布，明顯提高了系統(tǒng)的誤碼率性能。Ⅱ基于已有的乘積碼譯碼算法，設計一種低復雜度的多元網(wǎng)絡乘積碼的譯碼算法，并通過仿真實驗驗證了其有效性。3將數(shù)字網(wǎng)絡編碼應用于多協(xié)作節(jié)點的場景，提出一種基于網(wǎng)絡卷積碼的多協(xié)作節(jié)點傳輸方法。該項研究所考慮的系統(tǒng)模型為多協(xié)作節(jié)點的多址接入信道。針對該模型Ⅰ提出了一種基于網(wǎng)絡卷積編碼的多協(xié)作節(jié)點編碼設計思路和實現(xiàn)方法，能改善系統(tǒng)的誤碼率性能。該網(wǎng)絡卷積編碼的設計原則是基于在目的節(jié)點構(gòu)造的全局碼字的生成矩陣自由距離最大化。Ⅱ推導了該編碼協(xié)作編碼方法在衰落信道上的誤碼率性能界以及分集增益階數(shù)，并利用仿真實驗驗證了理論分析結(jié)果的正確性。