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公开(公告)号：CN108551672B
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN201810262629.1
申请日：2018-03-28
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种WSNs中基于两阶段选择策略的源节点位置隐私保护方法。方法分为两个阶段：第一阶段，在源节点和sink节点形成的气泡区域中随机选择一个中间节点，源节点将消息传递给中间节点；第二阶段，中间节点选择合适的混淆环，经过环上的路由后通过最短路径法将消息传递给sink节点。本发明能够保证中间节点足够远离源节点，并且每次数据包从源节点到sink的路由都具有随机性，且多个混淆环的使用，使得在保护源节点的位置隐私的同时，还提高了网络的寿命。
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公开(公告)号：CN111431630A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010447576.8
申请日：2020-05-25
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种UASNs中基于匿名簇的AUV协作的源节点位置隐私保护方法，包括如下步骤：首先，在网络预部署阶段，节点随机部署，根据不同作用分为环境监测节点和管道监测节点，整个网络根据埃克曼漂流模型分为静态层和动态层，静态层节点按照一定方式形成簇，动态层不形成簇；其次，为了应对攻击者的回溯攻击，平衡网络流量，采用匿名簇的方式进行数据转发，并选择虚假源节点；最后，由两个AUV分别收集真实和虚假源节点的数据包，AUV的路径规划采用Q-learning方法。本发明能够阻碍攻击者的回溯攻击，提高了水下数据收集的效率，增强了水下环境对源节点的隐私保护。
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公开(公告)号：CN109660945B
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201910119523.0
申请日：2019-02-18
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种WSN中基于多sink的动态多路由源节点位置隐私保护方法，首先随机选择幻影源节点Ph；然后幻影源节点Ph将真实数据包分割成M份，在候选区域内随机选择M个转发节点；采用最短路由策略传输M个真实数据片段到转发节点；然后转发节点将M个真实数据片段沿网格随机传输，分别传输到对应的sink节点，网络中同一时刻存在多条路径，保护源节点位置隐私；sink节点生成新的假数据包，继续沿顺时针绕环传输，干扰攻击者的判断。根据网络规模，源节点位置，攻击者数量等因素，控制数据包分割的份数，制造多路径。本发明增强了破解源数据包和源节点位置的难度，需要同时截获大量数据包才能获得源节点位置，动态多路径提高了多sink的利用率。
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公开(公告)号：CN107920342B
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN201711172540.8
申请日：2017-11-22
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种WSN中基于多个sink和假热点区域的源节点位置隐私保护方法，首先在多个sink节点之间选择数据包传送的目的sink节点，再根据相应位置随机计算中间节点；在源节点到中间节点的第一段传输过程中，创建不规则区域传输假数据包，保护源节点位置隐私，采用TTDD路由方式判断中间节点的位置并将真实数据包传输到中间节点；在中间节点和sinki之间的第二阶段传输过程中，采用贪婪的路由方式，产生假数据包分支。每一轮重新选择中间节点，产生新的路径，因此每轮的路径都是动态的。本发明能够增加攻击者逐跳回溯的难度，中间节点的设立增加了路由的随机性和多样性，增强了寻找真实源节点位置的难度，能够抵御攻击者的跟踪数据包攻击以及分析流量的热点攻击。
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公开(公告)号：CN107623901B
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201710860354.7
申请日：2017-09-21
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种WRSNs中联合数据收集及能量补给方法，将充电过程与数据收集过程同时考虑，平衡网络能量并且延迟网络的生命周期。本发明结合无线充电器的充电特点，采用K‑means分簇算法，将网络分为多个簇；每个簇都采用贪婪的数据收集方法、相同的簇头选择机制以及相同的充电器停驻点的选择机制；簇头选择机制以及停驻点选择机制都考虑了簇中节点的位置信息及能量消耗信息。因此，本发明能够有效地进行数据收集及能量补给。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106060886B
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201610341462.9
申请日：2016-05-20
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明涉及一种基于不对称链路的水声传感器网络路由协议构建方法，其步骤包括：首先，分析网络中节点之间的通信链路是对称链路还是不对称链路，节点之间的通信链路为不对称链路时还需要根据节点周围邻居节点的信息构建反转路径，增加网络的连通度；其次，根据节点的邻居列表和已经构建完成的反转路径，构建合适的传输路径，下一跳转发节点优先选择所有对称链路中离Sink节点最近的邻居节点，若没有对称链路节点，则选择所有不对称链路中离Sink节点最近的邻居节点，此时由于反转路径的使用，时延增加，等待时间需要增加；最后对构建的传输路径的优化和更新，主要包括无效节点和环路的去除，以及周期更新传输路径。
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公开(公告)号：CN115097852A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210834903.4
申请日：2022-07-15
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于博弈论的AUV水下集群攻防优化方法，包括如下步骤：（1）、根据情景建立二维围捕或对抗模拟环境框架；（2）、让智能体与模拟环境进行实时交互产生数据，将产生的数据存入经验回放池直至填满；（3）、待经验回放池数据存储达到上限，采用GRU单元的值函数分解算法对智能体进行训练；（4）、将训练好的智能体放入环境中进行交互，得出训练结果。本发明解决了传统算法不能较好收敛的问题，针对传统协同对抗问题需要根据任务选择不同算法的局限，改进后的算法则具有较强的通用性，可以在不同的任务中使用，并都可以获得不错的效果。
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公开(公告)号：CN110430547B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN201910670534.8
申请日：2019-07-24
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种UASNs中基于Q‑learning的多AUV协作数据收集方法，包括如下步骤：按照一定条件挑选簇头，其他节点自适应就近加入簇头，形成节点簇；基于改进合同网算法进行AUV任务分配；基于Q‑learning算法进行路径规划，AUV按照规划的路径完成数据收集。本发明通过对多个AUV进行合理的任务分配，提高了AUV的任务完成效率，减少了数据收集延迟；在数据收集时考虑数据包的信息等级，对紧急数据进行优先收集，实现对于紧急数据的快速有效处理；通过使用Q‑learning对AUV进行路径规划，减少了AUV的航行距离和能量消耗。
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公开(公告)号：CN110391851B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201910710916.9
申请日：2019-08-02
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明涉及一种基于复杂网络理论的水声传感器网络信任模型更新方法，其步骤包括：首先，通过定义水下感知节点之间的连接概率，反映水下环境对节点通信的影响；其次，复杂网络理论，定义关键节点，提升网络应对不同攻击的能力；最后基于强化学习中的Q‑learning算法，设计信任模型更新方法。本发明解决了现有水声传感器网络中信任模型无法根据水下环境或攻击者手段变化自适应做出更新的问题，提高了水声传感器网络信任模型的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN108684005B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201810283824.2
申请日：2018-04-02
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于SOM的水下传感网中多AUV高效数据收集方法，首先，提出了基于SOM的多AUV任务分配算法，从任务的描述、网络的输入输出角度出发，综合考虑AUV与簇头的距离、AUV剩余能量、子网络信息价值、子网络数据流量等因素，通过SOM优越的聚类分析能力，设计符合实际要求的学习竞争函数，使得多AUV在面临大量任务时，可以自组织地进行合理分配，达到均衡AUV能量，降低数据收集时延的效果。然后在单AUV的路径规划问题上提出了改进的蚁群算法，通过在信息素更新过程中增加自适应因子和调节算子，避免蚁群算法在迭代过程中陷入局部最优，能够更加容易和更加快速地找到更优的AUV路径，加快了搜索效率。
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