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簡介：深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個重要的研究方向，它強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)能力在語音領(lǐng)域以及自然語言處理領(lǐng)域都取得比較好的成果。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型，它是深度學(xué)習(xí)的重要的研究方法，其在圖像檢測、圖像識別、視頻跟蹤等方面中的應(yīng)用成為了一個研究熱點(diǎn)。顯微鏡下的腦脊液圖像由各種細(xì)胞組成，其拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)復(fù)雜多變，采用傳統(tǒng)圖像分割算法需要對目標(biāo)進(jìn)行高精度完整的分割，才能準(zhǔn)確的提取到人為事先定義的特征。深度學(xué)習(xí)方法進(jìn)行腦脊液細(xì)胞分類，可直接把整張圖片作為輸入進(jìn)行學(xué)習(xí)得到特征這樣減少了信息的丟失。本文針對腦脊液圖像的特點(diǎn)，深入研究和分析了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中反卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行腦脊液細(xì)胞分類。反卷積模型使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法從底層邊緣特征到高層對象部分連接對整個圖像進(jìn)行圖片特征表述。此外，對不變性、多層模型中層與層如何直接訓(xùn)練問題設(shè)計(jì)了相對應(yīng)的方法，如引入了開關(guān)變量，計(jì)算每一幅圖片濾波器。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文所提出的模型對腦脊液細(xì)胞圖像識別具有較好的效果。為了進(jìn)一步提高準(zhǔn)確率，縮短識別時間。在用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對腦脊液細(xì)胞圖像進(jìn)行識別時，發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練過程中收斂速度慢，但用RECTIE激勵函數(shù)代替SIGMOID激勵函數(shù)，提取的特征更稀疏，在訓(xùn)練過程中收斂效果更好。提取的特征再經(jīng)過線性支持向量機(jī)進(jìn)行分類，實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)的模型對腦脊液圖像識別效率提高了，其中兩類、三類、四類分別提高了978％，653，1169，單張圖像平均識別時間也減少了03S。

簡介：寬帶調(diào)制信號的應(yīng)用對功率放大器的線性度提出了更高的要求。隨著數(shù)字處理器件的高速發(fā)展自適應(yīng)數(shù)字預(yù)失真技術(shù)成為射頻功率放大器線性化的主流技術(shù)。本文首先對功率放大器的非線性特性和記憶效應(yīng)進(jìn)行了分析并完成了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的功率放大器行為模型和數(shù)字預(yù)失真系統(tǒng)的仿真與記憶多項(xiàng)式相比BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對非線性較強(qiáng)的功率放大器建模優(yōu)勢明顯仿真結(jié)果表明基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字預(yù)失真系統(tǒng)對33DBM的功率放大器ACPR的改善量可達(dá)2119DB。在WCDMA、WIMAX系統(tǒng)中信號的高峰均比會惡化數(shù)字預(yù)失真效果。本文基于LINEAR公司的FPGA開發(fā)板產(chǎn)生20MHZWIMAX信號和5MHZWCDMA信號采用兩級級聯(lián)的脈沖對消法對上述信號進(jìn)行削峰處理。利用該算法PAPR為114DB的WCDMA信號經(jīng)過削峰后降為82DBPAPR為112DB的WIMAX信號經(jīng)過削峰后降為72DB。與峰值加窗法和噪聲成形法相比該方法消耗的邏輯單元少PAPR抑制效果好。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行處理方式非常適合FPGA的實(shí)現(xiàn)本文實(shí)現(xiàn)了記憶深度為3第一隱藏層和第二隱藏層神經(jīng)元個數(shù)分別為7和3的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)失真器。此外基于ADI公司的DSP評估板實(shí)現(xiàn)了數(shù)字預(yù)失真系統(tǒng)的時延估計(jì)和調(diào)整。最后搭建預(yù)失真系統(tǒng)的離線測試平臺對功率放大器進(jìn)行數(shù)字預(yù)失真系統(tǒng)性能進(jìn)行驗(yàn)證測試結(jié)果表明輸入信號為WCDMA信號時功率放大器的ACPR指標(biāo)最佳改善量為1578DB。

簡介：在過去的二十年間，通信技術(shù)的發(fā)展突飛猛進(jìn)，越來越多的新型通信產(chǎn)品出現(xiàn)在人們的日常生活之中。特別是無線網(wǎng)絡(luò)的普及，使得人們的學(xué)習(xí)、工作，娛樂變得更加便利。同時，人們對無線頻譜資源的需求也越來越高，在一些開放使用的非授權(quán)頻段上，頻譜資源總是“供不應(yīng)求”。然而，現(xiàn)行的頻譜分配政策采用固定的頻譜劃分原則，無論授權(quán)頻段上用戶的使用效率如何低下，非授權(quán)用戶都不得使用空閑的頻譜資源。在不重新劃分頻譜資源的情況下，為了解決頻譜資源“匱乏”和固定頻段利用率低下之間的矛盾，需要一種新的頻譜共享技術(shù)來平衡頻譜資源的使用。在這種需求的指引下，認(rèn)知無線電技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。認(rèn)知無線電設(shè)備的普及有利于提升頻譜資源的使用效率，并解決授權(quán)頻段與非授權(quán)頻段使用不均的矛盾。與傳統(tǒng)無線通信網(wǎng)絡(luò)不同，認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)是動態(tài)、異構(gòu)的通信網(wǎng)絡(luò)，這些特性使得將認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)實(shí)用化面臨著諸多挑戰(zhàn)。論文針對認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)中的協(xié)作頻譜感知、次用戶的鏈路初始化以及頻譜分配等方面展開研究，提出了一系列面向認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵技術(shù)的解決方案。下面，將本文的主要工作概括如下為獲得準(zhǔn)確的頻譜感知結(jié)果，對協(xié)作頻譜感知方法進(jìn)行研究，提出了基于可靠判決的協(xié)作頻譜感知算法。首先，根據(jù)本地判決結(jié)果的可靠性隨接收信噪比而提升的特點(diǎn)，計(jì)算使用單門限判決的信噪比分界線。在信噪比較高的情況下，為簡化本地判決過程，僅用單門限進(jìn)行判決。在信噪比較低的情況下，為提高判決的準(zhǔn)確性，用雙門限進(jìn)行判決。如果能量累積統(tǒng)計(jì)量位于可信區(qū)間內(nèi)，將判決結(jié)果直接輸出至融合中心如果能量累積統(tǒng)計(jì)量位于擬信區(qū)間內(nèi)，先由最佳單門限得到本地判決結(jié)果，然后用接收信號的對數(shù)似然比對判決結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，通過驗(yàn)證的判決結(jié)果被發(fā)送至融合中心。為保證系統(tǒng)的檢測性能，將以往判決經(jīng)驗(yàn)作為現(xiàn)有檢測結(jié)果的合并權(quán)重，得出最終的感知結(jié)果。為解決認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)非對稱模型中次用戶的鏈路初始化問題，對發(fā)射機(jī)和接收機(jī)的信道交會方法進(jìn)行研究，提出了基于認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)非對稱模型的交會算法。首先，對異步時隙通信系統(tǒng)進(jìn)行分析。根據(jù)素數(shù)模序列的交會性，提出使不同類型基本序列長度互質(zhì)的有限素數(shù)集劃分方法。然后，發(fā)射機(jī)與接收機(jī)根據(jù)可用信道集自適應(yīng)地定義基本序列長度。該方法可減少信道跳轉(zhuǎn)序列中冗余，縮短交會時間。為提高序列的使用效率，提出使用“空白”時隙進(jìn)行頻譜感知以及交會的分配策略。為解決認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)對稱模型中次用戶的鏈路初始化問題，對具有交會能力的通用信道跳轉(zhuǎn)序列生成方法進(jìn)行研究，提出基于認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)對稱模型的交會算法。首先，對不同跳轉(zhuǎn)步長的序列交會性進(jìn)行分析，然后根據(jù)跳轉(zhuǎn)步長對基本序列分類。在次用戶具有對等的可用信道集時，通過ID序列連接不同類型的基本序列組成跳轉(zhuǎn)序列單元。ID序列的唯一、可辯性使跳轉(zhuǎn)序列單元成為滿足異步交會條件的基本單位。在次用戶具有不對等的可用信道集時，通過改變基本序列產(chǎn)生參數(shù)，使交會信道在可用信道集中輪換，確保次用戶在一個循環(huán)周期內(nèi)發(fā)生有保證的交會。為了提高序列的使用效率，提出序列的“空白”時隙進(jìn)行頻譜感知以及交會的分配策略。為解決次用戶配備多認(rèn)知設(shè)備時的鏈路初始化問題，對具有交會能力的并行信道跳轉(zhuǎn)序列構(gòu)造方法進(jìn)行研究，提出面向多認(rèn)知設(shè)備的交會算法。首先，對用于多認(rèn)知設(shè)備的交會模式進(jìn)行分析，證明長度不同的快慢基本序列組之間的交會性。然后，利用可用信道集直接生成并行跳轉(zhuǎn)序列組。通過分析交會時間與基本序列長度以及快慢序列分配參數(shù)之間的關(guān)系，提出基本序列優(yōu)化分配策略，進(jìn)一步縮短多認(rèn)知設(shè)備的交會時間。為及時獲得授權(quán)信道狀態(tài)信息，在交會序列中加入“感知”時隙，使信道跳轉(zhuǎn)序列不但能保證交會，并且還可用于周期性頻譜感知。為提高頻譜分配效率，提出基于擬態(tài)物理學(xué)優(yōu)化的并行頻譜分配算法。首先，對集中式頻譜分配場景進(jìn)行分析，通過定義干擾距離建立干擾圖模型。以最大化網(wǎng)絡(luò)吞吐量為目標(biāo)，對分配向量的優(yōu)化分配方案進(jìn)行求解。由于難以獲得最優(yōu)的分配結(jié)果，利用擬態(tài)物理學(xué)優(yōu)化方法搜索次優(yōu)解。通過分解搜索空間，將分配向量分解為一組子向量，同時對所有分配子向量展開并行搜索。迭代搜索得到優(yōu)化的分配結(jié)果，并將其組合生成優(yōu)化解。為提高搜索效率，對群初始化方法進(jìn)行改進(jìn)。通過減少可行解中的隨機(jī)操作提高初始群的適應(yīng)度，使后續(xù)搜索從較高的“起點(diǎn)”開始。為提高分配的公平性，對去干擾約束操作進(jìn)行改進(jìn)，使所有分配維度都有平等參與信道分配的機(jī)會。為防止迭代搜索過程中發(fā)生粒子過早聚集，導(dǎo)致次優(yōu)解陷入局部最優(yōu)解，將多樣性控制機(jī)制引入擬態(tài)物理學(xué)優(yōu)化方法。在粒子運(yùn)動過程中，對種群內(nèi)粒子間的距離進(jìn)行測量，用方向函數(shù)控制粒子了群的“收縮”與“擴(kuò)張”。

簡介：互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展對網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管與網(wǎng)絡(luò)安全等提出了更高的要求。網(wǎng)絡(luò)流識別作為一項(xiàng)基礎(chǔ)技術(shù)，正面臨著更為嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。隨著NAT技術(shù)、端口隱藏等技術(shù)的普及，使得傳統(tǒng)的基于端口匹配的網(wǎng)絡(luò)流識別技術(shù)失去了意義。而由于深度包報文檢測技術(shù)識別精度高，深度流檢測技術(shù)存在處理加密網(wǎng)絡(luò)流的優(yōu)點(diǎn)，使它們成為網(wǎng)絡(luò)流識別領(lǐng)域的重要研究方向。網(wǎng)絡(luò)流特征集是網(wǎng)絡(luò)流識別研究的基礎(chǔ)和關(guān)鍵，目前深度流檢測技術(shù)的研究成果主要為網(wǎng)絡(luò)流特征集的抽取和識別算法的選擇。本文主要研究了多層次網(wǎng)絡(luò)流識別技術(shù)，并且在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下進(jìn)行了實(shí)現(xiàn)。本文主要內(nèi)容安排如下首先，介紹了當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)流識別技術(shù)的主要進(jìn)展和現(xiàn)狀，分別對深度流檢測方法和深度報文檢測方法進(jìn)行了分析與討論。其次，深入研究了網(wǎng)絡(luò)協(xié)議棧與特征選擇算法。研究發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)特征選擇算法基于網(wǎng)絡(luò)流中平衡平均字節(jié)的假設(shè)，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)流中字節(jié)分類不準(zhǔn)確。而實(shí)際當(dāng)中，各網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)流包含平均字節(jié)量越來越趨于“不平衡”?；诖税l(fā)現(xiàn)，本文在MOE等人研究成果的基礎(chǔ)上提出了一種更為穩(wěn)定的網(wǎng)絡(luò)流屬性集。本文提出的基于集成代價敏感的網(wǎng)絡(luò)流識別技術(shù)，在保證網(wǎng)絡(luò)流分類準(zhǔn)確率的前提下，提高了網(wǎng)絡(luò)流字節(jié)分類準(zhǔn)確率。然后，在已有深度流檢測方法研究成果中，主要以MOE等人收集的不同協(xié)議網(wǎng)絡(luò)流數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，這難以滿足現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)監(jiān)管的需求。本文在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下捕獲了不同類型的精細(xì)網(wǎng)絡(luò)流樣本，并且研究了深度流檢測技術(shù)方法對精細(xì)網(wǎng)絡(luò)流的識別效果。通過使用網(wǎng)絡(luò)主頁網(wǎng)絡(luò)流樣本識別子網(wǎng)頁的方法，減輕了DFI方法網(wǎng)絡(luò)流本樣獲取困難的問題。最后，本文結(jié)合深度報文檢測技術(shù)與深度流檢測技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一套網(wǎng)絡(luò)流識別系統(tǒng)。并對該系統(tǒng)的主要模塊和關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了簡要介紹。論文的相關(guān)研究工作對于進(jìn)一步深入研究和優(yōu)化多層次網(wǎng)絡(luò)流識別技術(shù)具有一定的參考價值。

簡介：量子無線多跳網(wǎng)絡(luò)是由一類遵循量子力學(xué)規(guī)律具備量子通信和無線通信能力的節(jié)點(diǎn)組成的實(shí)現(xiàn)量子通信的網(wǎng)絡(luò)，是量子通信網(wǎng)絡(luò)在無線領(lǐng)域的延伸，未來在無線安全通信方面應(yīng)用非常廣泛。量子隱形傳態(tài)和量子無線路由協(xié)議是量子無線多跳網(wǎng)絡(luò)中必不可少的兩個關(guān)鍵技術(shù)。然而現(xiàn)有量子多跳隱形傳態(tài)方法存在端到端傳輸延時大，經(jīng)典通信開銷大，成功傳輸?shù)淖畲蟾怕实偷葐栴}，而現(xiàn)有量子無線路由協(xié)議中路由度量和量子選路方法也限制了量子隱形多跳傳態(tài)性能，無法滿足未來量子無線多跳網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用需求。本論文對量子隱形傳態(tài)和量子無線路由協(xié)議進(jìn)行深入分析和研究，提出了包括并行多跳隱形傳態(tài)，測量結(jié)果映射，量子路徑先行驗(yàn)證等在內(nèi)的方法，降低了傳輸延時和經(jīng)典通信開銷，采用二粒子和三粒子部分糾纏態(tài)作為量子信道進(jìn)行量子隱形傳態(tài)提升了最大成功率，通過仿真驗(yàn)證了適合現(xiàn)實(shí)場景特點(diǎn)的量子無線多跳網(wǎng)絡(luò)路由度量和量子無線路由選路方法。論文的主要研究工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下1提出基于任意BELL對的多跳并行低延時隱形傳態(tài)方法，用以在量子無線多跳網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)高效的量子信息傳輸。利用并行的量子糾纏交換技術(shù)降低端到端多跳傳輸延時，并理論上證明與串行糾纏交換方法相比，本方法具有更低的傳輸延時并適用于更一般的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?。同時為正確還原量子態(tài)，提供數(shù)學(xué)矩陣計(jì)算和有限狀態(tài)機(jī)兩種方法，相比于窮舉和圖表方法降低了復(fù)雜程度。2提出一種基于后置量子測量結(jié)果映射RESULTMAPPING的降低經(jīng)典通信開銷的方法。測量結(jié)果映射模塊在經(jīng)典信息層面解決了因共享任意種類BELL對而帶來的經(jīng)典通信上升的問題，相比于前置變換BELL對的方法，操作簡單，可實(shí)施性強(qiáng)。同時采用在路由協(xié)議報文中捎帶PIGGYBACK控制信息的傳輸技術(shù)，避免了額外的控制開銷。通過理論分析證明這種方法使經(jīng)典通信開銷降低了50％。3提出一種借助二粒子部分糾纏態(tài)和三粒子最大糾纏W態(tài)為量子信道傳輸任意二粒子糾纏態(tài)的方法，引入輔助粒子以成功還原量子態(tài)。通過理論分析證明，量子隱形傳態(tài)成功的最大概率提升為23。相比于利用雙W態(tài)作為量子信道的方法49，成功傳輸?shù)淖畲蟾怕侍嵘?0％。進(jìn)而推廣到對更一般的情況，借助二粒子部分糾纏態(tài)和三粒子部分糾纏GHZ態(tài)為信道實(shí)現(xiàn)任意二粒子態(tài)的傳輸，通過理論分析證明該方法成功進(jìn)行量子態(tài)傳輸?shù)淖畲蟾怕蕿?。4提出一種基于路徑先驗(yàn)方法的量子無線源路由協(xié)議以適應(yīng)量子信息在網(wǎng)絡(luò)中并行多跳傳輸?shù)囊蟆＝?jīng)過仿真測試，能夠?qū)⒃新酚蓞f(xié)議的傳輸成功率從85％提升到100％。以此結(jié)合并行多跳隱形傳態(tài)方法并引入“預(yù)計(jì)經(jīng)典通信跳數(shù)”作為路由度量，降低了35％的多跳量子信息傳輸延時。同時經(jīng)過仿真驗(yàn)證，量子測量結(jié)果映射方法能夠降低量子隱形傳態(tài)經(jīng)典通信開銷49％。

簡介：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)WIRELESSSENSWKWSN）是由大量自組織地分布在監(jiān)測區(qū)域中的廉價的無線傳感器節(jié)點(diǎn)組成的多跳網(wǎng)絡(luò)。它們互相合作采集、傳輸、處理該網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)信息，并整理出有價值的信息反饋給網(wǎng)絡(luò)的接收者。近年來，技術(shù)的發(fā)展使得無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用也延伸到了更廣闊的空間如智能塵埃、海洋生態(tài)環(huán)境監(jiān)測等，具有廣泛的應(yīng)用前景。在無線傳感網(wǎng)中，位置信息是很多應(yīng)用的前提條件，因此無線傳感器節(jié)點(diǎn)的定位是無線傳感網(wǎng)絡(luò)中的研究熱點(diǎn)之一。近年來在無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模應(yīng)用中，基于測距的算法在定位精度方面表現(xiàn)優(yōu)秀，隨著節(jié)能要求的提高，基于非測距的定位算法也受到越來越多的關(guān)注。本文在三維空間中，針對大規(guī)模無線傳感器的部署，提出了符合正態(tài)分布的節(jié)點(diǎn)定位的模型，改進(jìn)的DVHOP的定位算法。算法限制節(jié)點(diǎn)跳數(shù)并引入加權(quán)系數(shù)重新計(jì)算節(jié)點(diǎn)的單跳距離，最終通過外建坐標(biāo)系輔助定位提高了定位的精度和定位覆蓋率。隨后總結(jié)測距與非測距算法的優(yōu)缺點(diǎn)，提出混合定位算法并改進(jìn)來節(jié)省能耗。本文主要的研究內(nèi)容如下1研究了無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的基本特點(diǎn)與結(jié)構(gòu)，關(guān)鍵技術(shù)及其應(yīng)用，定位技術(shù)的研究現(xiàn)狀等。在此基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究三維空間的無線傳感網(wǎng)絡(luò)的基于測距和基于非測距的典型的定位技術(shù)及其改進(jìn)技術(shù)。2針對無線傳感器網(wǎng)絡(luò)在三維空間中大規(guī)模部署的特點(diǎn)，提出了符合實(shí)際應(yīng)用的，無線傳感器節(jié)點(diǎn)分布模型，并根據(jù)該模型建立無線傳感器網(wǎng)絡(luò)定位的高斯分布模型。針對該模型，修正單跳測距方式，并引入外建坐標(biāo)系，提出符合該模型的DVHOPCUBE算法。實(shí)驗(yàn)表明相對于經(jīng)典的三維DVHOP算法，該算法有效地提高了定位精度和覆蓋率。3文章分析了三維空間中，基于測距與非測距的定位算法的優(yōu)缺點(diǎn)。在DVHOP中引入共面值，在RSSI中引入誤差修正模型，分別對兩種算法進(jìn)行改進(jìn)，改進(jìn)后的算法分別稱之為IDVHOP和IRSSI。隨后本文對兩種改進(jìn)的算法在測距和計(jì)算方面進(jìn)行融合提出了三維混合定位的IHDR算法。實(shí)驗(yàn)表明，算法融合了兩者的優(yōu)點(diǎn)，在精度和覆蓋率上都表現(xiàn)的更好。4對于大規(guī)模無線傳感器網(wǎng)絡(luò)空間部署中的能耗和成本問題，本文引入了集中化的定位方法，針對DVHOP在定位過程和路由機(jī)制進(jìn)行改進(jìn)。分析表明改進(jìn)的混合定位算法能夠有效的降低通信能耗和信標(biāo)節(jié)點(diǎn)數(shù)量，能高效的實(shí)現(xiàn)三維定位。

簡介：隨著全球信息化建設(shè)的快速推進(jìn)以及大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、互聯(lián)網(wǎng)等新型技術(shù)的蓬勃發(fā)展，移動互聯(lián)網(wǎng)逐漸成為承載各種新型業(yè)務(wù)發(fā)展的基礎(chǔ)性平臺。由于越來越多由固網(wǎng)提供服務(wù)的業(yè)務(wù)逐漸向無線接入方式轉(zhuǎn)變，導(dǎo)致了移動數(shù)據(jù)流量呈現(xiàn)指數(shù)式增長，而密集小蜂窩網(wǎng)絡(luò)SCN，SMALLCELLWK與異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)HETS，HETEROGENEOUSWKS等新型網(wǎng)絡(luò)通過大規(guī)模部署低功率接入點(diǎn)LPN，LOWPOWERNODE和增加基站密度的方式能夠有效地加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)覆蓋和提升系統(tǒng)容量，因此得到了廣泛的研究與應(yīng)用。雖然大規(guī)模的無線網(wǎng)絡(luò)部署能夠帶來良好的網(wǎng)絡(luò)覆蓋性能，卻造成了嚴(yán)重的網(wǎng)絡(luò)能耗問題，同時網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)數(shù)目的增多也增加了網(wǎng)絡(luò)管理上的復(fù)雜度。本論文在5G無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)研究背景下，針對自組織網(wǎng)絡(luò)SON，SELFGANIZINGWK下的能效優(yōu)化技術(shù)展開了研究。首先針對SON理論和關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了全面深入的調(diào)研，給出了SON在LTE網(wǎng)絡(luò)中的體系架構(gòu)。圍繞SON體系架構(gòu)主要介紹了HETS的組網(wǎng)原理及其挑戰(zhàn)，其中對小區(qū)范圍覆蓋擴(kuò)展以及干擾協(xié)調(diào)技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)介紹。在此基礎(chǔ)上，詳細(xì)介紹了SCN和HETS中關(guān)于基站休眠節(jié)能技術(shù)的研究現(xiàn)狀，在宏基站保障網(wǎng)絡(luò)覆蓋的情況下，通過動態(tài)控制LPN的工作模式，對網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的空時波動特征的利用，實(shí)現(xiàn)能源效率的有效提升。接著針對密集SCN中休眠節(jié)能技術(shù)展開深入研究，提出了基于聯(lián)合基站休眠和傾角調(diào)整的新型節(jié)能方法。該方案在三扇區(qū)MICROBS構(gòu)成的同構(gòu)密集網(wǎng)絡(luò)場景下，利用分布式SON架構(gòu)的特點(diǎn)將動態(tài)休眠策略與傾角調(diào)整策略分為兩個階段實(shí)現(xiàn)，相互配合完成節(jié)能目的。第一階段算法按照為實(shí)現(xiàn)休眠設(shè)計(jì)的效用函數(shù)完成對扇區(qū)分類，將能夠休眠的扇區(qū)集合作為待休眠扇區(qū)集合。第二階段對待休眠扇區(qū)進(jìn)行模式重調(diào)整，對其中不適合休眠的扇區(qū)進(jìn)行模式切換，使其保持開啟狀態(tài)，并對開啟的扇區(qū)采取傾角調(diào)整策略，保障網(wǎng)絡(luò)覆蓋和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量QOS，QUALITYOFSERVICE。為了能夠有效地對傾角進(jìn)行調(diào)整，在第二階段給出以分配固定傾角調(diào)整方案的基礎(chǔ)上，又提出兩種改進(jìn)型方案，即傾角優(yōu)化調(diào)整方案和改進(jìn)型傾角優(yōu)化調(diào)整方案。改進(jìn)型方案在實(shí)現(xiàn)傾角調(diào)整時沒有采用分配固定傾角的作法，而是通過為傾角調(diào)整設(shè)計(jì)的性能指標(biāo)函數(shù)來確定最優(yōu)的傾角組合，實(shí)現(xiàn)傾角調(diào)整的目的。仿真表明，所提出的三種方案能夠有效地跟蹤網(wǎng)絡(luò)負(fù)載的波動實(shí)現(xiàn)基站的動態(tài)休眠，并利用扇區(qū)天線傾角的調(diào)整來改善網(wǎng)絡(luò)的覆蓋與QOS。基于分配固定傾角方案能夠有效地降低算法復(fù)雜度，基于傾角優(yōu)化調(diào)整方案在網(wǎng)絡(luò)阻塞概率方面性能比較穩(wěn)定，而改進(jìn)型傾角優(yōu)化調(diào)整方案則是在網(wǎng)絡(luò)能效與阻塞概率方面的最佳折中方案。最后在SCN基于傾角優(yōu)化調(diào)整休眠方案的基礎(chǔ)上，提出了適合HETS中微微基站PICOBS的新型基站休眠節(jié)能方法。該方案根據(jù)HETS的特點(diǎn)，綜合考慮宏扇區(qū)天線傾角對扇區(qū)用戶頻譜效率、周圍扇區(qū)用戶的頻譜效率以及對周圍用戶干擾等因素，設(shè)計(jì)了用于衡量宏扇區(qū)天線傾角調(diào)整的性能指標(biāo)函數(shù)，以協(xié)助完成傾角優(yōu)化調(diào)整。隨后根據(jù)是否采用傾角調(diào)整，提出兩種不同的動態(tài)PICOBS休眠算法，即貪婪式與基于傾角調(diào)整的貪婪式。貪婪式休眠算法按照設(shè)計(jì)的休眠效用函數(shù)逐個測試網(wǎng)絡(luò)中的所有PICOBS，對能夠進(jìn)入休眠的PICOBS直接進(jìn)行休眠處理，該算法只是最大限度的關(guān)閉PICOBS，并沒有考慮網(wǎng)絡(luò)中可能出現(xiàn)的覆蓋漏洞和QOS下降問題。而基于傾角調(diào)整的貪婪式休眠算法在保證最大限度關(guān)閉PICOBS的基礎(chǔ)上，通過采用傾角優(yōu)化調(diào)整來解決由于基站關(guān)閉帶來的網(wǎng)絡(luò)覆蓋漏洞和QOS下降問題。仿真結(jié)果表明，基于傾角調(diào)整的貪婪式休眠算法在節(jié)能效果和網(wǎng)絡(luò)阻塞控制方面較傳統(tǒng)休眠算法都有著顯著地提升。

簡介：學(xué)校代碼10255學(xué)號2121523網(wǎng)絡(luò)安全審計(jì)中基于HADOOP的敏感詞檢測技術(shù)研究RESEARCHONSENSITIVEWDSDETECTIONBASEDONHADOOPINWKSECURITYAUDIT學(xué)科專業(yè)軟件工程學(xué)科專業(yè)軟件工程作者何者何珊指導(dǎo)老師于守健指導(dǎo)老師于守健答辯日期答辯日期2015年1月6日東華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院東華大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院二〇一五年一月二〇一五年一月東華大學(xué)學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書東華大學(xué)學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版意學(xué)校保留并向國家有關(guān)部門或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱或借閱許論文被查閱或借閱。本人授權(quán)東華大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或本人授權(quán)東華大學(xué)可以將本學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)縮印或掃描等復(fù)制手段保存和匯編本學(xué)位論文。制手段保存和匯編本學(xué)位論文。保密保密□，在，在年解密后適用本版權(quán)書。年解密后適用本版權(quán)書。本學(xué)位論文屬于本學(xué)位論文屬于不保密不保密□。學(xué)位論文作者簽名學(xué)位論文作者簽名指導(dǎo)教師簽名指導(dǎo)教師簽名日期日期年月日日期日期年月日

簡介：內(nèi)容網(wǎng)絡(luò)中內(nèi)容調(diào)度技術(shù)研究重慶大學(xué)博士學(xué)位論文學(xué)生姓名楊磊指導(dǎo)教師唐暉研究員副導(dǎo)師唐朝偉研究員專業(yè)通信與信息系統(tǒng)學(xué)科門類工學(xué)重慶大學(xué)通信工程學(xué)院二O一五年九月RESEARCHONCONTENTSCHEDULINGTECHNOLOGIESINCONTENTWKSATHESISSUBMITTEDTOCHONGQINGUNIVERSITYINPARTIALFULFILLMENTOFTHEREQUIREMENTFTHEDOCT’SDEGREEOFENGINEERINGBYYANGLEISUPERVISEDBYPROFTANGHUIASSISTANTSUPERVISEDBYPROFTANGCHAOWEISPECIALTYCOMMUNICATIONINFMATIONSYSTEMCOLLEGEOFCOMMUNICATIONENGINEERINGOFCHONGQINGUNIVERSITYCHONGQINGCHINASEPTEMBER2015

簡介：互聯(lián)網(wǎng)僵化的體系結(jié)構(gòu)已經(jīng)難以支持多樣化的終端設(shè)備，難以承載大量異構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)自治域，難以支撐新型的通信模式。針對該問題，當(dāng)前未來互聯(lián)網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)的研究焦點(diǎn)集中在擴(kuò)展與增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)核心固有能力，提升網(wǎng)絡(luò)的適應(yīng)性和演進(jìn)性。以可重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)、網(wǎng)絡(luò)服務(wù)體系結(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化為代表的以服務(wù)為中心的網(wǎng)絡(luò)體系對網(wǎng)絡(luò)功能進(jìn)行分解與抽象，形成細(xì)粒度的功能單元，通過功能單元的動態(tài)組合提供多樣化定制服務(wù)，完成業(yè)務(wù)需求的適配。然而，這種端到端的服務(wù)提供機(jī)制還面臨著以下問題亟需解決1由于網(wǎng)絡(luò)核心引入了復(fù)雜多樣的功能，端到端設(shè)計(jì)原則發(fā)生變化，但目前缺少相應(yīng)成熟的模型。2大量異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)并存，上層業(yè)務(wù)與下層網(wǎng)絡(luò)功能匹配效率較低。3網(wǎng)絡(luò)瓶頸的存在使服務(wù)路徑構(gòu)建性能降低。4現(xiàn)有服務(wù)路徑構(gòu)建方法目標(biāo)單一，資源利用效率低，綜合性能較差。針對上述問題，本文依托國家973研究計(jì)劃項(xiàng)目“可重構(gòu)信息通信基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)研究”，對可重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的端到端模型及其關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究與探索。首先從可重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的端到端自治管理模型展開研究，然后，基于此模型，研究業(yè)務(wù)承載與業(yè)務(wù)適配分離的新型服務(wù)提供模式。最后，針對業(yè)務(wù)承載階段，從區(qū)分業(yè)務(wù)類別的角度研究服務(wù)承載網(wǎng)的構(gòu)建方法針對業(yè)務(wù)適配階段，分別從補(bǔ)充資源至網(wǎng)絡(luò)瓶頸的角度，多目標(biāo)進(jìn)化映射的角度深入研究服務(wù)路徑的性能優(yōu)化方法。具體來講，本文的主要研究成果如下1提出一種適用于可重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的二維端到端自治管理模型，其中，二維是指數(shù)據(jù)平面水平分層、管理平面垂直分層的端到端拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)。該模型利用AGENT的環(huán)境感知、自主決策和交互協(xié)作能力，實(shí)現(xiàn)域內(nèi)和域間資源、元服務(wù)、服務(wù)承載網(wǎng)、服務(wù)路徑的自治管理。為了將端系統(tǒng)納入自治管理框架，設(shè)計(jì)了端系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)，并建立了端系統(tǒng)自動接入機(jī)制。最后，基于可重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)試驗(yàn)驗(yàn)證平臺設(shè)計(jì)了應(yīng)用場景實(shí)例，驗(yàn)證了端到端模型的有效性。2基于已構(gòu)建的端到端模型，提出一種業(yè)務(wù)承載與適配分離的兩階段服務(wù)提供模式。在業(yè)務(wù)承載階段，通過對業(yè)務(wù)類別的感知，構(gòu)建服務(wù)承載網(wǎng)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的自適應(yīng)承載。在業(yè)務(wù)適配階段，通過對服務(wù)鏈的分解和映射，構(gòu)建服務(wù)路徑實(shí)現(xiàn)端到端服務(wù)的定制提供。然后，設(shè)計(jì)了基于跳數(shù)約束的服務(wù)承載網(wǎng)構(gòu)建算法SCNCLSH，在優(yōu)化構(gòu)建開銷的同時保證了承載能力。仿真結(jié)果表明，所提出的服務(wù)提供模式和算法是有效、可行的，同時表明SCNCLSH算法能夠在特定規(guī)模的可重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)上構(gòu)建性價比最優(yōu)的服務(wù)承載網(wǎng)。3針對網(wǎng)絡(luò)瓶頸導(dǎo)致服務(wù)路徑構(gòu)建性能下降的問題，提出一種基于敏感度的高效資源補(bǔ)充算法。首先為節(jié)點(diǎn)引入“敏感度”的概念，以此衡量節(jié)點(diǎn)對性能的影響程度。其次，依次從關(guān)閉節(jié)點(diǎn)評估性能變化的角度和統(tǒng)計(jì)設(shè)備平均負(fù)載狀況的角度提出兩種敏感度計(jì)算方法PSC和USC。然后，對資源補(bǔ)充問題進(jìn)行描述，并設(shè)計(jì)啟發(fā)式算法UFRS，有選擇地給最敏感節(jié)點(diǎn)及其關(guān)聯(lián)鏈路補(bǔ)充資源，從而取得最大收益和最小開銷之間的折中。仿真結(jié)果表明了敏感度計(jì)算方法和資源補(bǔ)充算法的有效性，表明了PSC方法在敏感度計(jì)算準(zhǔn)確性方面的優(yōu)勢，表明了UFRS算法在資源補(bǔ)充效率方面的優(yōu)勢。4提出一種基于粒子群優(yōu)化的多目標(biāo)服務(wù)路徑構(gòu)建算法。首先，將服務(wù)路徑構(gòu)建問題建模為一個多約束的整數(shù)線性規(guī)劃問題，該問題以最大化服務(wù)路徑綜合質(zhì)量為目標(biāo)，以節(jié)點(diǎn)和鏈路的承載能力為約束條件。其次，根據(jù)服務(wù)路徑構(gòu)建問題的特點(diǎn)，對粒子的位置、速度等參數(shù)和相關(guān)操作進(jìn)行重新定義，建立了粒子群優(yōu)化的離散模型，并設(shè)計(jì)了一種基于粒子群優(yōu)化的多目標(biāo)服務(wù)路徑構(gòu)建算法。為了提高收斂速度，優(yōu)化算法的性能，進(jìn)一步研究了候選節(jié)點(diǎn)和路徑的評價標(biāo)準(zhǔn)，提出一種粒子位置初始化和更新策略PIFC。仿真結(jié)果表明，與現(xiàn)有的單目標(biāo)算法相比，所提出的算法明顯優(yōu)化了綜合性能與隨機(jī)初始化與更新的策略相比，PIFC策略能夠進(jìn)一步優(yōu)化算法的性能。

簡介：隨著無線智能終端的流行和應(yīng)用發(fā)展的多樣化，網(wǎng)絡(luò)流量出現(xiàn)了巨大的增長。為滿足用戶數(shù)據(jù)率提升和網(wǎng)絡(luò)吞吐率提升的需求，移動終端開始向多種無線接入技術(shù)集成方向發(fā)展，第五代移動通信系統(tǒng)開始向密集化、異構(gòu)化方向發(fā)展。無線密集網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)是5G研究的重要組成部分，采取怎樣的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)對可供使用的技術(shù)和最終的網(wǎng)絡(luò)性能起到?jīng)Q定性作用。5G是一個承載高容量、接納海量用戶的網(wǎng)絡(luò)，同構(gòu)網(wǎng)絡(luò)間干擾協(xié)調(diào)和異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)間資源分配是密集網(wǎng)絡(luò)中的重大問題。同時，隨著海量用戶的接入，網(wǎng)絡(luò)回程鏈路逐漸顯現(xiàn)性能瓶頸，傳統(tǒng)接入選擇策略因沒有考慮回程鏈路受限因素會帶來嚴(yán)重問題；另一方面，密集網(wǎng)絡(luò)的重疊覆蓋，必然伴隨著能量密度的大大增加，能量效率將會越發(fā)顯得重要，如何在新型5G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下提高網(wǎng)絡(luò)整體能量效率成為第五代移動通信技術(shù)亟需解決的重大問題。針對無線密集網(wǎng)絡(luò)中的上述問題，首先，本文提出了一種新型的異構(gòu)云聚合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，該架構(gòu)通過服務(wù)器統(tǒng)一管理網(wǎng)絡(luò)資源的分配，借助先進(jìn)的云計(jì)算處理技術(shù)，大大提高了網(wǎng)絡(luò)的頻譜效率；然后，設(shè)計(jì)了一種網(wǎng)絡(luò)分層體系結(jié)構(gòu)，通過結(jié)合本地資源管理和全局資源管理，實(shí)現(xiàn)了用戶局部傳輸優(yōu)化和網(wǎng)絡(luò)整體性能的全局優(yōu)化；再次，在異構(gòu)云聚合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)基礎(chǔ)上，通過將傳統(tǒng)協(xié)議棧中網(wǎng)絡(luò)層改造成虛擬IP層和自定義子層，本文設(shè)計(jì)了一種具備通用適配性和可擴(kuò)展性的新型協(xié)議棧，實(shí)現(xiàn)了對異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的融合；最后，本文對異構(gòu)云聚合網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中相關(guān)熱點(diǎn)技術(shù)進(jìn)行了驗(yàn)證，在接入技術(shù)方面，借助多屬性綜合判決方法，提出了一種具備QOS性能的用戶接入選擇策略，通過對比性仿真可知，該方法可以顯著提高用戶的平均傳輸速率，在能效優(yōu)化技術(shù)方面，借助基站間的協(xié)作，提出了一種基于用戶宿主透明轉(zhuǎn)移的能效優(yōu)化方法，通過對比性仿真可知，該方法可以極大地優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)能量效率。

簡介：近些年無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的研究已經(jīng)在全球各地廣泛開展。它具有體積小使用方便功耗低應(yīng)用范圍廣等優(yōu)點(diǎn)在國防建設(shè)、工業(yè)生產(chǎn)、環(huán)境保護(hù)和智能家居等領(lǐng)域前景廣闊。無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)研究中的核心部分所以對節(jié)點(diǎn)的研究尤其重要。文中重點(diǎn)是對利用聲信號定位的無線傳感網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行研究。這是一種被動定位方式它優(yōu)于主動定位的地方是隱蔽性強(qiáng)、安全性好、成本低。聲目標(biāo)定位的基本方法是使用聲音傳感器陣列。其中傳感器陣列建模和時延估計(jì)方法是聲被動定位技術(shù)中的關(guān)鍵。在對國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進(jìn)行分析后建立了正四棱錐形六元聲陣列被動定位數(shù)學(xué)模型。分析并處理了接收到的傳感器信號同時分析了數(shù)學(xué)模型誤差。此外對時延估計(jì)理論進(jìn)行了研究用計(jì)算機(jī)對模型進(jìn)行了仿真分析并在實(shí)驗(yàn)室環(huán)境下通過試驗(yàn)得到聲源的幾何位置。根據(jù)定位算法模型設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了節(jié)點(diǎn)硬件平臺。該平臺以FPGA作為主控芯片并對節(jié)點(diǎn)的USB數(shù)據(jù)傳輸接口模塊、采集模塊、無線收發(fā)模塊、存儲模塊、電源管理模塊等作了詳盡的研究分析。節(jié)點(diǎn)可以對六路聲信號進(jìn)行同步采集和信息傳輸。此外應(yīng)用硬件平臺和有關(guān)算法實(shí)現(xiàn)了空間位置的求解并對試驗(yàn)結(jié)果做出了解釋說明分析了有關(guān)的影響因素。

簡介：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)（WIRELESSSENSWK，WSN）具有較好的自組織性、動態(tài)性、可靠性，而且傳感器的集成化程度高、功耗低、體積小、價格便宜，這使得無線傳感器網(wǎng)絡(luò)擁有廣闊的發(fā)展前景。與此同時，傳感器節(jié)點(diǎn)定位是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中最基本的功能，也是最關(guān)鍵的技術(shù)之一，在眾多的定位算法中，DVHOP算法是一種經(jīng)典的無需測距的定位算法，可以避免節(jié)點(diǎn)直接測距引入誤差，同時在信標(biāo)點(diǎn)比例較小時也能完成定位。鑒于此，本文圍繞無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中基于DVHOP的定位技術(shù)展開研究，主要工作總結(jié)如下1為了分析原始DVHOP算法的定位性能指標(biāo)，本文對原始DVHOP算法的基本原理和實(shí)施步驟進(jìn)行了詳細(xì)介紹，并分析其定位誤差主要來源于不良節(jié)點(diǎn)的產(chǎn)生、網(wǎng)絡(luò)空洞造成的跳距誤差、平均跳距和最小跳數(shù)的估算偏差以及節(jié)點(diǎn)計(jì)算方法這四個方面，然后對四種現(xiàn)有的DVHOP改進(jìn)算法進(jìn)行了理論分析，通過仿真比較了它們的定位誤差和算法復(fù)雜度。2為了改善原始DVHOP算法在第三階段中存在的問題，本文結(jié)合節(jié)點(diǎn)連通度的原理，提出一種基于參考信標(biāo)點(diǎn)優(yōu)選REFERENCEANCHION，RAS的DVHOP改進(jìn)算法。該算法的改進(jìn)步驟如下未知節(jié)點(diǎn)首先計(jì)算在不同參考信標(biāo)點(diǎn)下的估算位置，然后獲取每個估計(jì)位置的連通度，并與實(shí)際未知節(jié)點(diǎn)的連通度進(jìn)行比較，最后選擇連通度差異性最小的估計(jì)點(diǎn)作為未知節(jié)點(diǎn)最終的估計(jì)位置。仿真結(jié)果表明，與原始DVHOP算法、DDVHOP算法、APREDVHOP算法和IMPROVEDDVHOP算法相比，該算法在定位精度上有較大程度的提升，并且具有良好的魯棒性。3針對原始DVHOP算法中網(wǎng)絡(luò)空洞對未知節(jié)點(diǎn)定位精度的影響，本文提出一種基于網(wǎng)絡(luò)空洞內(nèi)部信標(biāo)點(diǎn)組檢測的改進(jìn)算法。該算法通過確定合適的門限值檢測網(wǎng)絡(luò)空洞，并對空洞內(nèi)部信標(biāo)點(diǎn)的平均跳距進(jìn)行修正，進(jìn)而降低未知節(jié)點(diǎn)的定位誤差。仿真結(jié)果表明，提出的算法在不增加硬件開銷的前提下，對網(wǎng)絡(luò)空洞中存在的問題進(jìn)行了顯著的改善，并提高了未知節(jié)點(diǎn)的定位精度。同時，該算法能夠與RASDVHOP算法進(jìn)行聯(lián)合定位估計(jì)，定位精度較RASDVHOP算法有進(jìn)一步地提升。

簡介：無線傳感器網(wǎng)絡(luò)作為一種新興的信息感知和處理技術(shù)，廣泛應(yīng)用于工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、軍事偵查、醫(yī)療、環(huán)境監(jiān)測等領(lǐng)域，而這些所有應(yīng)用的前提是必須知道節(jié)點(diǎn)的位置信息，否則節(jié)點(diǎn)采集的信息就失去了其應(yīng)有的價值。節(jié)點(diǎn)的定位技術(shù)是無線傳感器網(wǎng)絡(luò)的重要關(guān)鍵技術(shù)。針對現(xiàn)有定位算法的計(jì)算量大、能耗大、定位精度低及穩(wěn)定性差等缺點(diǎn)，基于飛行時間（TIMEOFFLIGHT，TOF）測距技術(shù)，設(shè)計(jì)了兩種新型無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)定位算法，并分別對兩種定位算法進(jìn)行仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。本文將測距和測角度相結(jié)合，設(shè)計(jì)了一種基于旋轉(zhuǎn)定向天線的定位算法。在分析TOF測距原理的基礎(chǔ)上，針對TOF測距方法存在的測距偏移現(xiàn)象，并且偏移量是隨環(huán)境變化而變化，設(shè)計(jì)了一種基于偏移量補(bǔ)償?shù)腡OF測距方法，首先通過在線建模求測距偏移量，然后利用偏移量對測距結(jié)果進(jìn)行補(bǔ)償。為了提高定向天線測角精度，依據(jù)定向天線的波瓣圖，設(shè)計(jì)了一種基于曲線擬合的定向天線測角方法。最后將TOF測得的距離和定向天線測得的角度相結(jié)合得到未知節(jié)點(diǎn)的位置信息。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該定位算法的測距精度達(dá)到083M，測角精度達(dá)到165°，且最終的定位精度高達(dá)394％。本文通過大量仿真和實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)三邊測量定位算法的缺陷，在測距精度很高的情況下，時常會存在異常定位誤差，經(jīng)過詳細(xì)分析及公式推導(dǎo)發(fā)現(xiàn)是三邊測量定位算法的錨節(jié)點(diǎn)布局產(chǎn)生了病態(tài)矩陣，最終導(dǎo)致了異常的定位誤差，因此本文設(shè)計(jì)了一種基于矩陣向量正交度的定位算法，該算法用矩陣向量正交度來衡量定位矩陣的病態(tài)程度，剔除病態(tài)程度大的錨節(jié)點(diǎn)布局，運(yùn)用病態(tài)程度小的錨節(jié)點(diǎn)布局定位未知節(jié)點(diǎn)。實(shí)驗(yàn)和仿真證明基于矩陣向量正交度的定位算法能有效克服三邊測量定位算法存在的異常值問題，相比于最近三邊測量定位算法，在錨節(jié)點(diǎn)布局合理的情況下，定位精度提高了495％，在錨節(jié)點(diǎn)布局不合理的情況下，定位精度提高了5612％。