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摘要：树形认知无线电分簇子网采用多簇并行工作模式,其频谱决策涉及子网容量、吞吐量与子网稳定性3方面因素,计算复杂度高.针对多簇子网的频谱决策问题,建立了三层优先级决策模型,并提出一种启发式决策算法.该算法基于簇结构和簇生长度构造无重复的搜索空间,并以当前最优解更新的搜索步长为启发式条件,贪心搜索增长率更高的子网结构,引入子网容量下限、可用频谱及子网速率双门限,对解空间进行严格剪枝.仿真结果表明,在相应频谱空间和子网规模等约束条件下,该算法能够获得最优解且满足实时性需求.

摘要：已有室内受限空间无线传感器网络部署问题的研究均未综合考虑各种部署应用需求以及障碍物对无线传感器信号的干扰,导致传感器感知与通信能力的浪费.为解决上述问题,提出了一种基于启发式算法的无线传感器网络部署算法,该算法利用贪心策略在有障碍的三维室内环境中进行部署,并在此基础上设计了权重感知的遗传算法优化策略用以求解全局最优部署方案.部署算法利用分权的方式描述不同空间区域的重要性,利用带方差的对数正态阴影模型建模信号衰减过程,在获得最大覆盖效果的同时最小化部署开销,并保证空间k覆盖和网络连通性.实验结果表明,障碍物对无线传感器节点造成一定影响时,提出的WCRH算法与OWCRG算法的性能均优于使用传统Line-of-Sight（LoS）模型的基于面积开销比的启发式算法.

摘要：异构无线网络负载均衡是提高网络服务质量的关键技术之一.现有负载均衡机制大多没有考虑用户的个性化业务在请求网络资源时存在的差异,同时缺乏一种用户满意度保障机制.针对这一问题,提出一种终端服务感知的动态负载预先均衡机制.首先,采用模糊数学的推理方法,计算出终端对各个候选网络的接入期望值.在此基础上,充分考虑各候选网络的资源拥塞状况,有选择性地将该终端用户业务链接切换到低资源拥塞率、高接入期望值网络中,从而缓解网络中的局部热点,提高网络资源有效利用率与用户满意度.仿真结果表明,该机制能够显著均衡网络中各个无线接入点的工作负荷,有效减少拥塞发生的概率,改善用户的网络体验.

摘要：朋友关系预测已成为基于位置的社交网络（LBSN）的主要研究方向之一.提出一种基于网络拓扑特征和地理融合的面向LBSN的朋友关系预测方法.首先,利用信息增益评估不同特征对朋友关系的影响,最终选取3种重要特征：用户社交拓扑、用户签到地点类型和用户签到地点.然后,提出基于这3种特征融合的朋友关系预测方法,分别采用随机森林、支持向量机和朴素贝叶斯3种分类算法建模实现朋友关系推理.最后通过Foursquare和街旁的实际签到数据验证了特征选取的有效性和朋友关系预测的准确性.

摘要：分析云计算虚拟机资源模型,针对模型中虚拟机与物理机的映射关系以及虚拟机多资源因子、多优化目标的特点,将虚拟机分配问题转化成多维装箱问题,引入多目标演化算法进行求解.算法设计了基于组的虚拟机分配链式编码和染色体评估函数,并根据编码设计了两种交叉算子和智能变异算子,通过引入基于超体积的种群更新机制,设计了基于SMS-EMOA的云计算虚拟机分配算法.为验证SMS-EMOA的性能,分别使用优先匹配启发式算法、基于物理节点数量的单目标简单遗传算法、SMS-EMOA进行了模拟.实验结果表明,基于SMS-EMOA的虚拟机分配算法在性能上更优.

摘要：目标跟踪是无线传感器网络的一项基本应用.由于传感器节点能量有限,如何在保证跟踪精度的前提下降低节点能耗以延长网络生命周期一直是研究的重点之一.文中采用RNG平面化技术将无线传感器网络平面化为多边形跟踪结构,基于定位边,采用加权质心算法对目标位置进行估计,结合节点对目标感应质量与距离负相关的特性,给出了节点感应度的计算方法,同时提出了一种节点自主决策是否参与跟踪的目标跟踪算法（NS-ADTT）.该算法中,节点可根据自身感应度值及局部网络情况自主决策是否参与当前跟踪.仿真结果表明,在目标跟踪过程中,该算法在保证一定跟踪精度的基础上减少了参与跟踪的节点数,降低了网络能耗,有效地延长了网络生命周期.

摘要：为避免在云服务资源分配中因参与人的自私性而造成的个人效用与社会收益的冲突,在所有参与人都是理性的这一共同知识假定下,针对云市场多类型资源分配问题,首先给出其形式化描述,设计了基于机制理论的分配定价机制,该机制能在复杂用户任务请求下进行资源有效分配,保证个人效用与社会收益最大化.最后证明该机制满足个体理性、预算均衡和激励兼容性质,并给出该机制下寻求任务请求成本最小和效用最大的算法.

摘要：对奇异值分解（SVD）求解最小平方估计的问题进行了研究.提出迭代式分割与合并的算法（IDMSVD）,目的是解决奇异值分解在估计参数时非常耗费内存空间的问题.基于IDMSVD提出了并行IDMSVD算法,并使用GPU实现之.实验结果显示,IDMSVD可以有效地解决SVD求最小平方解耗费运行时间与内存空间的问题,并行IDMSVD算法可进一步改善IDMSVD的运行时间.

摘要：分析了基于“尽力服务”模式的虚拟网映射算法所存在的问题,并指出了其在资源均衡利用方面的不足,设计了物理网负载均衡代价指标,提出了负载均衡的虚拟网映射随机算法.实验表明,所提出的算法能提高物理网资源的负载均衡度和利用率,从而提高虚拟网构建请求的接受率和物理网提供商的收益.

摘要：BitTorrent网络流量占据了互联网总流量的很大比例,吸引了大量专家学者的专注,然而现有实测工具无法实时记录BT网络中节点间的流量交互情况,有关真实BT网络中节点间流量的研究很少.建立了一个BT网络节点间流量的数据采集系统,将其部署在全球性实验平台Planetlab之后得到了真实数据,并验证了数据的正确性.通过对实测数据的分析和研究发现：（1） Tracker服务器在为各下载节点随机返回邻居节点列表时会受到各节点入网时间的影响;（2）50％以上的下载节点从种子处下载的数据为零,大部分下载节点的数据下载对种子的依赖性不大,从而深刻地体现出P2P应用模式的优越性.

摘要：在综合分析光突发交换网络中组装算法对控制平面处理时延、数据平面资源利用效率和数据平面突发丢失率等多种性能指标的影响的基础上,提出了一种能够同时满足多种网络性能指标约束的边缘节点动态组装算法.该算法根据全网目标性能指标的约束,动态调整组装输出的突发长度和突发时间门限,从而实现同时满足全网链路资源利用率和控制平面突发丢失概率的双重性能约束.

摘要：针对异构化程度不断加剧的通信网络环境对码率转换能力的需求,提出了一种支持密文域转码的层次化加密算法CT-HEA.与以往基于JPEG2000图像的加密算法相比,CT-HEA针对率失真优化截断模型的特点,按照图像质量层和分辨率对压缩流重新进行截断与合并,对重组后的码流采用密码学算法进行分层加密.该算法支持对加密压缩流的透明码率转换.仿真实验结果表明,CT-HEA算法复杂度低、保密性好,具有灵活的安全转码特性和低的转码代价.

摘要：动态寻路是解决城市交通拥堵的重要手段.在动态寻路中,一些车辆产生和转发路况信息,使其他车辆能够避开拥堵路段.但一般车载自组织网络寻路算法缺乏验证路况信息的真实性的措施,导致恶意车辆能轻易篡改路况信息,误导其他车辆选择错误路线.提出了一种路况信息鉴别模型,该模型将基于数据的信任模型应用到路况信息真伪的鉴别中,并在一般投票算法的基础上利用D-S理论增加不确定情况下的鲁棒性.仿真实验表明,该算法在不增加额外信息交互的前提下,有效规避了恶意伪造信息,改进了车辆的行程时间.

摘要：为实现对以JPEG图像为载体的隐秘图像的高效检测,提出了一种基于多域特征的通用隐写分析算法.该算法结合两种不同校准方法在图像不同域中对原始载体图像的估计能力,分别从图像DCT域、空域和DWT域中提取特征向量,提高了特征向量对隐秘信息的敏感性,达到了隐秘图像的高效检测.实验结果表明,与现有几种典型的通用隐写分析算法相比,所提算法具有很好的检测效果且稳定性好、运算速度快.

摘要：与室外定位技术相比（如GPS）,基于无线局域网（Wireless Area Network）的定位更适用于室内环境.两种基于接收信号强度（RSSI,Received Signal Strength Indication）的定位方法即位置指纹法和信号传播模型法广泛用于室内定位的研究.使用边界盒算法和改进的二分范围搜索算法将两种室内定位方法相结合,提出了一种改进的基于RSSI的定位方法.提出的方法根据指纹数据库中样本的横纵坐标对其进行预处理,同时使用改进的线性二分范围搜索算法降低指纹数据库中的样本数,进而提高实时定位过程的效率.最大化位置指纹维度,并添加时间维,同时通过实验数据阐明所提出的方法可提高用户位置估算的精确度.