一种基于弧覆盖的传感器监测网络密度控制算法

提出一种基于弧覆盖的节点调度算法来控制无线传感器网络的密度问题.利用节点感知区域所覆盖到的弧是否被邻居节点完全覆盖来判定节点的状态,通过节点之间的状态轮换与合作策略来延长网络寿命.仿真证明该算法具有良好的节能性能,而且有效延长网络的生存寿命.     

一种优化共同邻居影响的动态距离社区发现算法

在众多社区发现算法中,Attractor算法是一种快速的社区发现算法,具有社区检测准确率高的优点。为解决Attractor算法在距离更新过程中节点对度值相差太大,影响小度节点所属社区判断问题,提出一种优化共同邻居影响的Attractor社区发现算法。该算法在Attractor算法提出的动态距离节点交互模型基础上,考虑节点对两者度值差异,通过在节点对与共同邻居交互模式中增加一个大度节点不利系数,以增加小度节点对邻居的吸引作用。采用LFR基准网络,在不同结构网络上验证改进算法的有效性。实验结果表明,改进算法与Attractor算法相比社区发现准确度更高。     

DS-BPSO算法在P2P邻接选择问题中的研究

节点选择机制是P2P网络的研究热点与核心技术,近年来得到广泛的关注.该文将一种改进的粒子群优化算法-具有双重结构编码的二进制粒子群优化算法（DS-BPSO）应用于P2P文件共享系统的邻居节点选择过程.在动态性方面,粒子群优化算法（PSO）与P2P网络具有先天的相似性.每个粒子（节点）通过有向图来编码与其它粒子的连接矩阵,更符合ADSL连接常规.实验结果表明：对于大规模的邻接选择问题,DS-BPSO算法通常会比二进制粒子群优化算法（BPSO）能够查找到更好的邻居节点.     

面向无线体域网的能耗控制路由算法研究

无线体域网传感器节点的能量是有限的,如何优化体域网的路由选择,降低网络能耗成为无线体域网路由算法设计的关键。目前,常用于无线体域网的动态源路由算法DSR虽能够顺利完成数据传递,但存在能耗较高的问题。因此,在DSR的基础上,提出了一种基于能耗控制的路由算法ECC DSR。该路由算法采用节点独立性传输链路,并综合考虑路由路径跳数、节点发射功率与剩余能量,动态调整路由,从而使路由在传输数据时可以充分利用网络中的资源。仿真结果表明,ECC DSR协议能够降低无线体域网的能耗,延长网络生存期。     

无线传感网络中基于转发节点优化的地理位置路由

由于复杂度低、扩展性好，地理位置路由广泛应用于无线传感网络(WSN)。传统地理位置路由只依据节点位置决策下一跳转发节点，并没有考虑节点能耗。为此，提出转发节点优化的地理位置路由(FNO-GR),旨在提升网络寿命，减少死亡节点数。FNO-GR路由构建邻居节点集，依据离信宿距离，从邻居节点集中选择候选转发节点，并考虑节点剩余能量，从候选转发节点中选择最优的节点作为下一跳转发节点。仿真结果表明，与最短地理位置路由(SGR)协议相比，FNO-GR路由的平均网络寿命提升约5.08%,死亡节点数下降了约7.99。     

基于邻节点总度数与随机区分度的无标度网络模型研究

运用复杂网络基础知识,基于BA无标度网络模型构造方法,参考随机初始吸引度网络的优点与不足,提出了一种改进的无标度网络演化模型。该模型以节点区分度代替随机初始吸引度,使旧节点对于新节点的单方面吸引转变为两节点间的相互作用,更突出了不同节点间的差异性;考虑节点的实际影响力,以邻节点总度数作为择优连接标准,避免忽视潜在的重要节点,使网络更符合现实情况。通过实验仿真与分析,验证了该模型服从幂律分布,初始区分度对网络演化具有重要影响,且模型具有更小的邻节点总度数,网络的“贫富悬殊”程度降低,可以模拟更复杂的现实情况。     

一种基于度排序的节点重要性排序算法

为有效评估复杂网络中节点的重要性,特提出了一种基于经典度排序方法的合度排序算法.合度排序算法是在节点度的基础上提出了邻度和合度的概念,通过计算每个节点的合度值来评估节点在网络中的重要性,即合度值越大,节点在网络中的重要性越高.并利用经典的度排序算法、接近度排序算法及新提出的合度排序算法对同一网络拓扑图的节点进行排序,证明了合度排序算法的有效性.     

一种基于接收信号强度的多跳分簇路由协议

为了延长传感器网络生存时间,多跳路由协议一直是无线传感器领域的研究热点。其中多跳分簇的路由协议（MHLEACH） 不仅能扩展通信范围,还可以均衡分配节点能耗,从而有效提高了能量利用率。但该方法存在的问题是若选中的簇首距离基站太远,则会耗费较多能量。同时,簇群链路分布的不均匀也可能使一些靠近基站的簇首更频繁地转发数据。为解决该问题,提出一种改进算法RSSI-Mean-Filter-MHLEACH（简称RMF-MHLEACH）,该算法能对接收路由消息时获得的邻居节点信号强度与邻居表内节点剩余能量信息进行比较分析,最后找出最优的上层转发节点,从而使各节点在保证通信质量的同时,也能合理分担簇首的能量消耗。     

一个非匹配的加权网络

提出一个非匹配的加权网络模型,其中新节点与旧节点以与度成正比进行择优连接,旧节点之间以与强度成正比进行连接。理论分析与数值模拟结果显示,该网络的度分布、强度分布以及权重分布都具有无标度特征。通过对邻居节点平均度和邻居节点平均强度的研究表明,该网络具有非匹配特性。     

基于复杂网络的节点影响力评价模型研究

评价复杂网络节点影响力主要依靠节点的度、邻近度、介数和K-shell等中心性指标值,但此类方法的挖掘精度和适应性均不理想。提出了一种新的复杂网络节点影响力评价模型——KSC中心性度量模型。该模型不仅考虑节点的内部属性,还考虑节点的外部属性。通过SIR模型进行了仿真传播实验,实验结果表明,该算法适用于各种复杂网络并且能够很好地发现影响力更大的传播节点。     

拓扑辨识一类新的复杂动态网络

复杂网络是复杂系统研究中的一个热点问题.时滞现象在现实网络中普遍存在,复杂网络中不仅节点之间的相互作用会出现时滞现象,节点动力学也会出现时滞.而社团结构在复杂网络中也极其重要,当信息从一个社团传到另一个社团时也会出现时滞现象.因此,根据LaSalle不变性原理和网络自适应控制技术,针对由相同节点构成的具有社团结构和节点时滞的复杂动态网络,提出了一种辨识未知拓扑结构的自适应控制方法,通过数值仿真验证了所提方法的正确性和有效性.     

无线传感网络中低碰撞概率协议研究

传感网络经常采用Flooding协议作为路由管理,但碰撞和重传会导致大量重复的数据包,造成有限资源的浪费.讨论了隐藏节点及邻居节点对碰撞的影响,并进行了仿真.结果表明当发射半径达到一定区域时,隐藏节点引起的碰撞数量达到一个峰值,从而可以通过合适的设计避免高碰撞概率的网络分布区域.另外,还可以通过增加传输延迟来减少节点碰撞.     

船舶机会网中基于到达角的邻居发现方案

在船舶自组网中,邻居发现至关重要,对于节点定位的研究主要集中在天线的设置和卫星导航定位等,存在消耗能量大、终端成本高等问题。针对上述问题,提出一种基于到达角的主动与被动结合的邻居发现方法(AOA-NP),在EXata平台上对主动邻居发现方法、主被动结合法及AOA-NP进行了仿真比较分析,发现AOA-NP在网络吞吐量、时延、邻居发现效率等方面都有所提高。     

无线传感器网络节点的物理层设计

比较和分析了无线传感器网络节点物理层设计的各种无线通信技术、现有的成熟标准、重要的射频参数以及不同的处理器方案,对节点物理层设计的各个主要方面进行了较为全面的研究.介绍了无线传感器网络节点的一种实现,给出了相关的测试数据以及一种“单处理器双工作频率”的新节能策略.分析了符合传感器网络MAC算法中节点周期性侦听要求的节点寿命估算问题.指出无线传感器网络节点物理层设计的关键考虑因素为:RF启动时间(决定MAC协议可以实现的最佳节点睡眠时间比例和最小的退避时间颗粒)、RF载波频率和调制方式(决定射频收发功耗)以及处理器工作在2个频率的片上系统的总体功耗.     

基于Pagerank的社会网络关键节点发现算法

受Pagerank算法启发,将社会网络中的节点模拟成Web中的页面,将边模拟成Web中的超链接,提出基于Pagerank的社会网络关键节点发现算法。通过实验验证了该算法的可行性。     

一种基于节点相似度的标签传播算法

互联网技术的发展使诸如微博等社会网络的规模迅速增长,对这些网络进行挖掘分析,揭示网络特性对研究人们之间的联系具有重要意义。因此,发现高质量的网络社区结构是当前社会网络分析研究中的重要方向。传统的关系圈挖掘算法复杂度高,在大规模网络结构中性能下降。相比于传统社区发现算法,标签传播算法（LPA）具有时间复杂度上的巨大优势,而且其改进的SLPA还具有挖掘重叠社区的能力,但是标签传播算法内在的随机策略使得算法稳定性不高。针对标签传播算法的缺点,提出一种基于节点相似度的标签传播算法（NS-SLPA）,根据节点相似度进行节点标签的初始化过程,以降低传播过程中的随机选择性。实验结果证明,NS-SLPA相比于SLPA,具有更高的稳定性和有效性。     

基于卷积神经网络的复杂网络加密流量识别

通信中的流量识别工作将直接影响网络管理整体效率。针对复杂网络中的加密流量识别问题,结合网络流量与文本结构相似性,提出一种基于卷积神经网络的优化识别模型。综合考虑数据包的多样性,对原始网络数据进行预处理,以保证算法输入数据结构的一致性。同时,算法增加卷积操作,以提高模型特征提取效率。仿真结果表明,提出的卷积神经网络模型在复杂网络环境中,加密流量的服务识别与应用识别都有较高准确率。     

基于用户情感倾向的意见领袖发现算法研究

随着互联网的普及和网络信息传播速度的加快,意见领袖在网络信息传播控制中起到至关重要的引导作用。针对当前有关意见领袖的研究方法忽略了网络用户行为与情感倾向之间的关联性,或者只是将回复次数当作用户节点权重而进行简单累加的缺陷,提出一种基于用户情感倾向的意见领袖发现算法以提高意见领袖识别的精准度。不仅综合考虑了回复者对发帖者情感倾向,还将回复文本中大量存在的匿名回帖纳入计算,得到实名、匿名相融合的用户领袖值。以某论坛数据设计实验,结果表明,该算法具有更高的识别准确度。     

面向传感器网络的节点安全聚类成簇算法研究

无线传感器网络的节点欺骗和虚假信息易造成传感器网络在物理上的不安全性,给系统带来不利影响。故设计了面向传感器网络的节点安全聚类成簇算法,借鉴随机密钥预分配模型,采取有效的密钥管理技术在传感器网络成簇阶段进行恶意节点的识别和剔除,同时,通过节点定位技术对恶意节点进行定位、增加链路有效性认证反馈环节以及重新分簇等手段实现面向传感器网络节点的安全性设计。仿真实验与分析证明该成簇算法能够保证对于恶意节点的有效去除及数据的安全传输,有较强的适用性和推广价值。     

用于复杂网络节点重要度评估的离心率算法改进研究

复杂网络中的节点重要度评估一直备受关注。鉴于离心率中心性只考虑节点最大最短路径存在一定局限性,通过计算处理节点的平均最短路径,考虑离心率数值与平均最短路径的差值,提出改进后的新方法。在具有代表性的APAR网络上进行计算实现,并与其它节点重要性评估方法进行对比,发现该方法较离心率中心性方法,对于节点的粗略划分更加精细、有效|在SI模型的模拟对照中,发现该方法在最终第10个单位时间时,准确性相较于离心率中心性提升了15%。