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公开(公告)号：CN102740458B
公开(公告)日：2014-10-29
申请号：CN201210225599.X
申请日：2012-06-29
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明提供了无线传感器网络中基于移动信标的集中式定位方法，涉及无线网络技术领域，具体包括信标节点计算移动路线，计算出路线上的信标采集点的位置；信标节点按照移动路线进行移动，并在路线计算中得到的采集点上向未知节点发出定位请求；收到定位请求的未知节点对信标节点返回响应信息；信标节点通过未知节点的响应信息估测与未知节点之间的位置关系，计算定位结果。本发明所要解决的技术问题是提供一种无线传感器网络中基于移动信标的集中式定位方法，使得未知节点的位置计算负担由能量充足的信标节点集中的来完成，有效节省未知节点自身的计算能耗。
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公开(公告)号：CN102223627B
公开(公告)日：2013-10-23
申请号：CN201110163182.0
申请日：2011-06-17
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于信标节点信誉的无线传感器网络安全定位方法，属于计算机网络安全技术领域。本发明针对定位方法中信标节点提供信息的可靠性判定问题，提出了一种对信标节点进行信誉评估的定位方法，分别从信标节点的身份和行为两方面对其进行评价，筛选出值得信任的信标节点，利用它们提供的可靠信息进行定位。本方法包括信标节点向周围节点发送自身的位置信息；邻居信标节点对发出信息的信标节点进行信誉评估；综合信标节点的各邻居信标节点给出的信誉评价，将信标节点按照信誉值由高至低进行排列；未知节点选取信誉值高于阈值的信标节点提供的位置信息用于自身位置的估算。本发明可以有效评估信标节点的信誉值，为未知节点的定位筛选出更加可靠的位置信息，从而提高定位结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN103874178B
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201410126110.2
申请日：2014-03-31
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: Y02D70/20
Abstract: 本发明提出了一种无线传感器网络数据融合簇头数目的确定方法。该方法是根据网络最小能量消耗求出相应的簇头数目。网络能量消耗模型采用三部分能量之和：P1是传感器终端节点传输数据到簇头节点所消耗的能量；P2是簇头节点传输数据到中心控制节点所消耗的能量；P3是簇头节点压缩传给中心控制节点数据所消耗的能量。根据消耗能量之和的最小值求得相应的簇头数目。从而做到了在无线传感器层次型网络数据融合过程中，信息不失真的前提下最大限度的节能，延长网络寿命。
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公开(公告)号：CN103874178A
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201410126110.2
申请日：2014-03-31
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: Y02D70/20
Abstract: 本发明提出了一种无线传感器网络数据融合簇头数目的确定方法。该方法是根据网络最小能量消耗求出相应的簇头数目。网络能量消耗模型采用三部分能量之和：P1是传感器终端节点传输数据到簇头节点所消耗的能量；P2是簇头节点传输数据到中心控制节点所消耗的能量；P3是簇头节点压缩传给中心控制节点数据所消耗的能量。根据消耗能量之和的最小值求得相应的簇头数目。从而做到了在无线传感器层次型网络数据融合过程中，信息不失真的前提下最大限度的节能，延长网络寿命。
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公开(公告)号：CN102378217B
公开(公告)日：2014-05-28
申请号：CN201110340142.9
申请日：2011-11-01
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提供一种无线传感器网络定位中信标节点信誉评估方法，属于网络信息安全领域，包括以下步骤：信标节点向周围节点发送自身的位置信息；相邻信标节点对发出信息的信标节点进行信誉评估；未知节点收集自身的相邻信标节点相互之间的信誉评估值，得出自身对相邻信标节点的综合评估值；未知节点将自身的相邻信标节点按照信誉值由高至低进行排列，得到值得信任的信标节点信息用于定位计算。本发明可以有效评估信标节点及其提供的位置信息的可靠性，筛选出信誉值较高的信标节点及它们提供的信息，从而降低无线传感器节点在不安全环境下定位误差。本发明适用于多种基于测距的定位方法，并且对于传感器节点的硬件配制没有特殊要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103731494B
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201310751971.5
申请日：2013-12-31
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提供的云计算中基于模糊理论的服务选择方法，涉及计算机网络安全技术领域，包括输入云用户隐私信息集；输出云具体服务获取；服务偏好矩阵初始化，缺省值为1：隐私信息为0值时服务偏好为1即全部、隐私信息为1时服务偏好为0；设云用户为Ai∈A之余Xi∈X进行测度，得到矩阵R=(rax)m×n即服务偏好；计算每个待选信息类型xi的权重系数wi；得出综合偏好值表示隐私信息对信息类型的服务偏好值；应用模糊数的等价映射关系由综合偏好得到具体信息集合，算法结束。本发明所要解决的技术问题是提供一种云计算中基于模糊理论的服务选择方法，用于解决云计算环境中用户个性化服务需求和服务的可控性，以此达到用户隐私保护的目的。
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公开(公告)号：CN103731494A
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201310751971.5
申请日：2013-12-31
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提供的云计算中基于模糊理论的服务选择方法，涉及计算机网络安全技术领域，包括输入云用户隐私信息集；输出云具体服务获取；服务偏好矩阵初始化，缺省值为1：隐私信息为0值时服务偏好为1即全部、隐私信息为1时服务偏好为0；设云用户为Ai∈A之余Xi∈X进行测度，得到矩阵R=(rax)m×n即服务偏好；计算每个待选信息类型xi的权重系数wi；得出综合偏好值表示隐私信息对信息类型的服务偏好值；应用模糊数的等价映射关系由综合偏好得到具体信息集合，算法结束。本发明所要解决的技术问题是提供一种云计算中基于模糊理论的服务选择方法，用于解决云计算环境中用户个性化服务需求和服务的可控性，以此达到用户隐私保护的目的。
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公开(公告)号：CN103546471A
公开(公告)日：2014-01-29
申请号：CN201310517125.7
申请日：2013-10-28
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提供的云计算中基于粗糙集的服务量化方法，涉及计算机网络安全技术领域，包括输入云计算环境中待选服务的属性集合；输出待选服务的量化值；计算每个待选服务对象中每个服务属性对于信任属性的依赖度；比较每个待选服务对象中信任属性得出判断矩阵，并计算行元素的几何平均值；计算每个待选服务对象中信任属性的权重系数；计算服务的量化值。本发明所要解决的技术问题是提供一种云计算中基于粗糙集的服务量化方法，用于解决云计算环境中云用户以保护个人隐私为着眼点量化选择服务。
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公开(公告)号：CN102378217A
公开(公告)日：2012-03-14
申请号：CN201110340142.9
申请日：2011-11-01
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提供一种无线传感器网络定位中信标节点信誉评估方法，属于网络信息安全领域，包括以下步骤：信标节点向周围节点发送自身的位置信息；相邻信标节点对发出信息的信标节点进行信誉评估；未知节点收集自身的相邻信标节点相互之间的信誉评估值，得出自身对相邻信标节点的综合评估值；未知节点将自身的相邻信标节点按照信誉值由高至低进行排列，得到值得信任的信标节点信息用于定位计算。本发明可以有效评估信标节点及其提供的位置信息的可靠性，筛选出信誉值较高的信标节点及它们提供的信息，从而降低无线传感器节点在不安全环境下定位误差。本发明适用于多种基于测距的定位方法，并且对于传感器节点的硬件配制没有特殊要求。
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公开(公告)号：CN103546471B
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201310517125.7
申请日：2013-10-28
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提供的云计算中基于粗糙集的服务量化方法，涉及计算机网络安全技术领域，包括输入云计算环境中待选服务的属性集合；输出待选服务的量化值；计算每个待选服务对象中每个服务属性对于信任属性的依赖度；比较每个待选服务对象中信任属性得出判断矩阵，并计算行元素的几何平均值；计算每个待选服务对象中信任属性的权重系数；计算服务的量化值。本发明所要解决的技术问题是提供一种云计算中基于粗糙集的服务量化方法，用于解决云计算环境中云用户以保护个人隐私为着眼点量化选择服务。
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