一种基于多代表节点与多层融合的异构传感数据收集方法

    公开(公告)号:CN105898679B

    公开(公告)日:2019-09-20

    申请号:CN201610196665.3

    申请日:2016-03-31

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于多代表节点与多层融合的异构传感数据收集方法,发明方法分为二个组成部分。1:对于每一类感知数据,在整个无线传感器网络中形成多个数据覆盖集合,同一数据覆盖集合内数据之间的差值小于规定的阀值。这样,每一个数据覆盖集合就可用一个代表节点来代表整个集合的感知值。这是第一个层面的减少网络所传输的数据量;2:代表节点的数据在向基站路由的过程中,同一类数据的代表节点会依据本发明提出的路由算法尽可能多的汇合到一条路径上,从而使同一类数据进行再次数据融合,从而再次减少需要传输到基站的数据量。因而本发明方法能够显著的提高网络寿命。

    一种无线传感器网络中移动基站位置隐私保护方法

    公开(公告)号:CN105848138B

    公开(公告)日:2019-05-28

    申请号:CN201610165729.3

    申请日:2016-03-22

    Applicant: 中南大学

    CPC classification number: Y02D70/00

    Abstract: 本发明公开了一种无线传感器网络中移动基站位置隐私保护方法,移动基站围绕无线传感器网络的中心点移动;移动基站当前位置与中心点之间的距离随时间变化且为随机的。当节点有数据需要发送时,源节点沿网络半径的二个方向发起径向路由,在路由的过程中,数据包存储在路由路径节点的每一个节点上;移动基站移动时,每经过一个节点时停留时间t,并广播查询信息查询是否有需要发往移动基站的数据,通信范围内的传感器节点在收到此广播查询信息后,如果有需要传送给基站的数据,则将存储的数据包全部发给移动基站。该发明方法能有效保护移动基站的位置隐私,减小受到攻击的概率,安全性高,同时在能量消耗,节点所需存储容量上也有较好的性能。

    无线传感器网络中基于日志与迁移溯源追踪中的不等概率标记方法

    公开(公告)号:CN105656691B

    公开(公告)日:2018-11-09

    申请号:CN201610140395.4

    申请日:2016-03-11

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种无线传感器网络中基于日志与迁移溯源追踪中的不等概率标记方法,该方法通过在采用日志与迁移溯源追踪策略的无线传感器网络中,距离基站不同距离处的节点采用不等的标记概率:近基站区域的节点采用较低标记概率,远基站区域中的节点采用较高标记概率;在以往策略的基础上进一步提高远基站区域节点的标记概率,从而可以增大节点被标记的概率,增大系统的总标记量,从而可以提高溯源追踪的安全性能。在增大标记概率的基础上,不需要增大节点的存储容量,也不会影响网络的寿命。

    一种基于多代表节点与多层融合的异构传感数据收集方法

    公开(公告)号:CN105898679A

    公开(公告)日:2016-08-24

    申请号:CN201610196665.3

    申请日:2016-03-31

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于多代表节点与多层融合的异构传感数据收集方法,发明方法分为二个组成部分。1:对于每一类感知数据,在整个无线传感器网络中形成多个数据覆盖集合,同一数据覆盖集合内数据之间的差值小于规定的阀值。这样,每一个数据覆盖集合就可用一个代表节点来代表整个集合的感知值。这是第一个层面的减少网络所传输的数据量;2:代表节点的数据在向基站路由的过程中,同一类数据的代表节点会依据本发明提出的路由算法尽可能多的汇合到一条路径上,从而使同一类数据进行再次数据融合,从而再次减少需要传输到基站的数据量。因而本发明方法能够显著的提高网络寿命。

    单播与广播混合的数据融合调度方法

    公开(公告)号:CN105828276A

    公开(公告)日:2016-08-03

    申请号:CN201610160834.8

    申请日:2016-03-21

    Applicant: 中南大学

    Inventor: 刘安丰 刘睛 贺晟

    CPC classification number: Y02D70/00 H04W72/1263 H04W4/38 H04W84/18

    Abstract: 本发明公开了一种单播与广播混合的数据融合调度方法:将无线传感器网络中的节点层依据其距离基站的跳数分为近基站层和远基站层,对远基站层的节点采用广播路由方式进行数据收集,从而在相同的时隙内收集更多的感知信息并减少延迟。对近基站层中的节点采用单播路由方式进行数据收集可节省节点能量,保持高寿命。本发明还给出了单播与广播混合调度的时隙分配方法。本发明方法相对于以往的方法在不降低网络寿命的前提下减少数据收集延迟,增大收集的信息量。在即使不改变以往单播路由调度方法给节点分配的时隙前提下,仅在远基站采用广播方式就可有效减少数据收集延迟,增大收集的信息量。在采用本发明的时隙分配方法下,网络性能提高更显著。

    无线传感器网络中基于日志与迁移溯源追踪中的不等概率标记方法

    公开(公告)号:CN105656691A

    公开(公告)日:2016-06-08

    申请号:CN201610140395.4

    申请日:2016-03-11

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种无线传感器网络中基于日志与迁移溯源追踪中的不等概率标记方法,该方法通过在采用日志与迁移溯源追踪策略的无线传感器网络中,距离基站不同距离处的节点采用不等的标记概率:近基站区域的节点采用较低标记概率,远基站区域中的节点采用较高标记概率;在以往策略的基础上进一步提高远基站区域节点的标记概率,从而可以增大节点被标记的概率,增大系统的总标记量,从而可以提高溯源追踪的安全性能。在增大标记概率的基础上,不需要增大节点的存储容量,也不会影响网络的寿命。

    基于Quorum系统的无线传感器网络的介质访问控制方法

    公开(公告)号:CN104796958B

    公开(公告)日:2016-04-20

    申请号:CN201510108392.8

    申请日:2015-03-12

    Applicant: 中南大学

    CPC classification number: Y02D70/34

    Abstract: 本发明公开了一种基于Quorum系统的无线传感器网络的介质访问控制方法,在该方法中,时间被划分为时隙,n个时隙(slot)构成一个周期。本发明设计了F-团以及G-团,F-团或者G-团分别依据其设计公式选取一定的时隙,传感器节点在选定的这些时隙工作,称为Quorum Time Slot(QTS),而在其它未选定的时隙睡眠以节省能量消耗。传感器网络的每一个节点依据其所在环的环号而选择F-团或者G-团,处于奇数环的节点选择F-团,而在偶数环的节点选择G-团,这样形成基于FG Quorum系统的MAC协议。经过理论分析证明,本发明基于FG Quorum系统的介质访问控制方法具有较小的网络延迟,能提高网络的吞吐量。

    一种压缩工作时隙的介质访问控制方法

    公开(公告)号:CN104780595A

    公开(公告)日:2015-07-15

    申请号:CN201510133211.7

    申请日:2015-03-25

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明提供了一种压缩工作时隙的介质访问控制方法,无线传感器网络的每一个节点依据数据到达开始与结束的时间段来安排节点的工作时隙,在节点没有数据操作的时段不安排工作时隙,将节点的Quorum系统时隙集中安排在其需要工作的时间区段,当节点需要数据操作时有充分的Quorum系统时隙,而当不需要数据转发时,节点处于睡眠状态,从而提高了节点的能量有效利用率,减少了网络延迟。理论与实验结果表明,于中等规模的无线传感器网络,本发明网络寿命提高了16%,网络延迟减少了9.08%到29.32%,对无线传感器网络的MAC协议设计具有很好的意义。

    一种基于服务特征值计算的节点动态服务部署策略

    公开(公告)号:CN115348265B

    公开(公告)日:2024-04-19

    申请号:CN202210972517.1

    申请日:2022-08-15

    Applicant: 中南大学

    Inventor: 储敏 刘安丰

    Abstract: 本发明公开了一种基于服务特征值计算的节点动态服务部署方法,该部署方法简称为DPDS策略,其特征在于:当节点每接收到一个服务请求,就通过特定权值函数计算并更新该服务的特征值,特征值越大的服务将来被访问的概率越高;当节点每接收到一个返回服务时,节点需要根据其服务部署空间和服务特征值大小判断是否部署以及如何部署该服务;根据节点上的服务发现情况,即节点接收到服务请求后能否在自身上找到该被请求的服务,动态的调整权值函数的参数,使得DPDS策略能够自适应于多种服务请求场景。采用DPDS策略的节点选择部署的都是服务特征值相对大的服务,提高了在节点中找到被请求的服务的概率,从而减少服务发现时间,服务延迟和服务成本。

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