簡(jiǎn)介：隨著網(wǎng)絡(luò)通信技術(shù)的飛速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)隱私保護(hù)已日漸成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。匿名通信是實(shí)現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)隱私保護(hù)的重要手段，其是通過(guò)僵尸網(wǎng)絡(luò)、跳板主機(jī)、匿名網(wǎng)絡(luò)等手段實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)通信關(guān)系的混淆或隱匿，當(dāng)前已有多種可供互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)實(shí)現(xiàn)匿名網(wǎng)絡(luò)訪問(wèn)的匿名通信工具。然而，這些匿名通信工具本身正面臨著日益增長(zhǎng)的流量關(guān)聯(lián)和節(jié)點(diǎn)劫持威脅，時(shí)間式網(wǎng)絡(luò)流水印技術(shù)是當(dāng)前匿名通信的主要威脅之一，其是通過(guò)在各級(jí)網(wǎng)絡(luò)關(guān)口或關(guān)鍵網(wǎng)絡(luò)部署的蜜罐出口對(duì)流出的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流嵌入標(biāo)記水印信息并在網(wǎng)絡(luò)鏈路的其它位置進(jìn)行水印信息提取從而確認(rèn)通信關(guān)系，這些流水印往往可以有效抵抗時(shí)延抖動(dòng)、垃圾包注入、包刪除、亂序等典型主被動(dòng)鏈路干擾，對(duì)流量是否含有水印信息進(jìn)行判定是實(shí)現(xiàn)進(jìn)一步水印去除的關(guān)鍵。本文針對(duì)匿名通信系統(tǒng)對(duì)抗流水印攻擊的迫切需求，對(duì)網(wǎng)絡(luò)流水印的盲檢測(cè)技術(shù)展開(kāi)了深入研究，具體工作如下1分析了以匿名網(wǎng)絡(luò)T為代表的現(xiàn)有匿名通信技術(shù)面臨的主要安全威脅，包括路由路徑選擇攻擊、DOS攻擊、被動(dòng)計(jì)數(shù)攻擊、流水印攻擊，并對(duì)其威脅程度進(jìn)行了比較。2以當(dāng)前廣泛應(yīng)用的隨機(jī)多密鑰時(shí)隙質(zhì)心水印INTERVALCENTROIDBASEDWATERMARKING，ICBW為檢測(cè)對(duì)象，對(duì)可用于檢測(cè)水印存在性的三種統(tǒng)計(jì)特征類(lèi)型，包括包間時(shí)延、時(shí)隙報(bào)文數(shù)量以及時(shí)隙質(zhì)心進(jìn)行了比較性分析，提出利用靈敏性和穩(wěn)定性?xún)煞N指標(biāo)來(lái)度量不同類(lèi)型網(wǎng)絡(luò)干擾下檢測(cè)特征的適用性，驗(yàn)證了時(shí)隙質(zhì)心用于流水印檢測(cè)的優(yōu)勢(shì)。3基于流水印對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流時(shí)隙質(zhì)心的統(tǒng)計(jì)特性影響，本文在多流攻擊檢測(cè)以及熵檢測(cè)的基礎(chǔ)上，利用流水印嵌入前后時(shí)隙質(zhì)心的穩(wěn)定性變化，提出了一種多流聯(lián)合質(zhì)心熵檢測(cè)方案，SSH網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方案在檢測(cè)單密鑰ICBW流水印時(shí)可達(dá)到與MFA相近的檢測(cè)準(zhǔn)確率，更重要的是，其適用于檢測(cè)包括隨機(jī)多密鑰ICBW網(wǎng)絡(luò)流水印在內(nèi)的通用時(shí)隙類(lèi)網(wǎng)絡(luò)流水印。4針對(duì)T匿名通信系統(tǒng)中復(fù)雜多樣的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流類(lèi)型，利用不同類(lèi)型網(wǎng)絡(luò)流間的特征差異，提出了一種網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流自適應(yīng)分組機(jī)制，并在此基礎(chǔ)上提出了多流聯(lián)合質(zhì)心熵自適應(yīng)分組檢測(cè)方案。在真實(shí)T數(shù)據(jù)流上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方案可進(jìn)一步提高T匿名網(wǎng)絡(luò)中流水印檢測(cè)的準(zhǔn)確性和適用性。

簡(jiǎn)介：隨著通信技術(shù)的發(fā)展，無(wú)線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在人們的日常生活中已得到廣泛的應(yīng)用。由于無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中存在節(jié)點(diǎn)易于移動(dòng)、信道質(zhì)量差等特點(diǎn)，數(shù)據(jù)包在無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳輸中容易發(fā)生丟包或誤碼等現(xiàn)象。在無(wú)線傳輸過(guò)程中，為了保證通信鏈路的可靠性，節(jié)點(diǎn)一旦發(fā)生丟包，就必須進(jìn)行重傳。如何提高無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的重傳效率、減少網(wǎng)絡(luò)延遲一直是通信領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，而網(wǎng)絡(luò)編碼的提出為該問(wèn)題研究指明了一個(gè)新方向?，F(xiàn)有的基于網(wǎng)絡(luò)編碼的重傳算法，在進(jìn)行編碼包選取時(shí)大都使用貪婪算法，盡量使編碼在一起的丟失數(shù)據(jù)包數(shù)量最大，導(dǎo)致部分接收節(jié)點(diǎn)不能成功解碼編碼包而且大多數(shù)的重傳算法并沒(méi)有將數(shù)據(jù)包的延遲約束條件考慮在內(nèi)，導(dǎo)致許多數(shù)據(jù)包對(duì)于接收節(jié)點(diǎn)來(lái)講是無(wú)效的，網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量較差。本文針對(duì)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中丟失數(shù)據(jù)包重傳問(wèn)題開(kāi)展研究，主要貢獻(xiàn)工作1針對(duì)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中各鏈路丟包率不同的場(chǎng)景，提出一種基于網(wǎng)絡(luò)編碼的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)高效加權(quán)重傳算法EFFICIENTWEIGHTEDRETRANSMISSIONBASEDONWKCODING，NCEWR。首先在建立數(shù)據(jù)包接收情況矩陣時(shí)將丟包率的非引入到矩陣中，以此表示該接收節(jié)點(diǎn)再次正確接收該數(shù)據(jù)包的概率然后對(duì)矩陣中的每一行元素進(jìn)行加權(quán)求和，此權(quán)值可以反應(yīng)對(duì)應(yīng)數(shù)據(jù)包被各接收節(jié)點(diǎn)成功接收的期望大小接著根據(jù)求得的權(quán)值建立與接收情況矩陣對(duì)應(yīng)的權(quán)值表，并將該表以權(quán)值遞減的方式排序最后對(duì)貪婪算法編碼條件進(jìn)行改進(jìn)，不僅使每次編碼包都包含盡可能多的丟失數(shù)據(jù)包，而且還保證所有接收到該編碼包的節(jié)點(diǎn)都能對(duì)其成功解碼。用MATLAB仿真軟件驗(yàn)證此算法的性能，發(fā)現(xiàn)改進(jìn)的算法比已有相關(guān)算法具有更少的數(shù)據(jù)包重傳次數(shù)，更低的計(jì)算復(fù)雜度。2針對(duì)時(shí)間敏感的場(chǎng)景，提出了一個(gè)低延遲的網(wǎng)絡(luò)編碼重傳算法NCEWRLOWDELAY，NCEWRLD。該算法在創(chuàng)建搜索表D時(shí)，首先計(jì)算出每個(gè)數(shù)據(jù)包的平均加權(quán)延遲，并將其加入到搜索表D中。數(shù)據(jù)包的平均加權(quán)延遲可以反映數(shù)據(jù)包被接收節(jié)點(diǎn)需要的緊迫度。在尋找可編碼的數(shù)據(jù)包時(shí)，將數(shù)據(jù)包的平均延遲約束作為第一判斷標(biāo)準(zhǔn)，數(shù)據(jù)包對(duì)應(yīng)行的加權(quán)值為次要標(biāo)準(zhǔn)，按照平均延遲約束依次增大和權(quán)值逐漸減少的順序查找數(shù)據(jù)包，保證延遲約束小的數(shù)據(jù)包優(yōu)先傳輸且每次傳輸?shù)脑紨?shù)據(jù)包個(gè)數(shù)盡可能多，實(shí)現(xiàn)超過(guò)延遲約束的數(shù)據(jù)包個(gè)數(shù)最少的目的。在對(duì)此算法進(jìn)行仿真分析時(shí)，用超過(guò)延遲約束率來(lái)衡量算法性能優(yōu)劣。仿真結(jié)果顯示，在相同條件下NCEWRLD的超過(guò)延遲約束率最低，即性能最優(yōu)。

簡(jiǎn)介：智能電網(wǎng)建設(shè)是我國(guó)國(guó)家電網(wǎng)的發(fā)展目標(biāo)，而配網(wǎng)自動(dòng)化建設(shè)是智能電網(wǎng)建設(shè)的核心部分，配網(wǎng)自動(dòng)化建設(shè)的關(guān)鍵在于如何構(gòu)建配網(wǎng)自動(dòng)化的通信網(wǎng)絡(luò)，本文重點(diǎn)闡述了無(wú)源光網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在無(wú)配網(wǎng)自動(dòng)化以及用電采集系統(tǒng)中的重要性，大容量，高穩(wěn)定性的通信網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建是配網(wǎng)自動(dòng)化的重要研究課題。本文分析討論了各種配電網(wǎng)自動(dòng)化通信技術(shù)。通過(guò)對(duì)目前幾種主流通信方式的比較，說(shuō)明了EPON技術(shù)在配網(wǎng)自動(dòng)化中的廣闊應(yīng)用前景。本文分析了我國(guó)配電自動(dòng)化系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)以及特點(diǎn)，同時(shí)介紹了配電自動(dòng)化中用電信息采集系統(tǒng)的特點(diǎn)，深入的分析了配電自動(dòng)化系統(tǒng)中各種通信技術(shù)的特點(diǎn)和適用范圍。本文深入分析和研究了無(wú)源光網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù)，對(duì)配電自動(dòng)化通信網(wǎng)絡(luò)建設(shè)中采用PON技術(shù)的可能性進(jìn)行了技術(shù)驗(yàn)證。從傳輸能力、可靠性、經(jīng)濟(jì)性、安全性以及擴(kuò)容性方面介紹了PON技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)。然后對(duì)目前較為流行的EPON和GPON技術(shù)進(jìn)行了對(duì)比分析，最終選擇了EPON作為我國(guó)配電自動(dòng)化通信網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的PON網(wǎng)絡(luò)接入技術(shù)。在此基礎(chǔ)上，本文詳細(xì)的分析了EPON系統(tǒng)中的局端OLT設(shè)備以及用戶(hù)端ONU設(shè)備的需求，重點(diǎn)介紹了OLT設(shè)備的軟硬件實(shí)現(xiàn)和各個(gè)模塊的具體設(shè)計(jì)，介紹了EPOG在用電采集系統(tǒng)中的應(yīng)用，并給出了具體實(shí)現(xiàn)的方案。最后對(duì)本文設(shè)計(jì)的系統(tǒng)進(jìn)行了功能、性能的測(cè)試，結(jié)果表明系統(tǒng)能夠滿(mǎn)足設(shè)計(jì)的要求。

簡(jiǎn)介：認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)CRN，COGNITIVERADIOWK由于允許非授權(quán)用戶(hù)與授權(quán)用戶(hù)動(dòng)態(tài)共享頻譜資源，從而可以有效緩解頻譜資源日益緊缺與利用率低下的矛盾，得到了學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注，成為新一代無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)的重要形態(tài)之一。在認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)中，由于頻譜資源的稀缺特性和認(rèn)知用戶(hù)傳輸功率的受限特性，如何高效動(dòng)態(tài)地分配各種網(wǎng)絡(luò)資源（如頻譜、功率等），在不干擾授權(quán)用戶(hù)正常通信的同時(shí)提升非授權(quán)用戶(hù)的性能，獲得高的系統(tǒng)頻譜效率SE，SPECTRUMEFFICIENCY和能量效率EE，ENERGYEFFICIENCY，成為該網(wǎng)絡(luò)的重要研究?jī)?nèi)容。針對(duì)認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)資源分配技術(shù)面臨的高譜效和高能效的挑戰(zhàn)，本文在機(jī)會(huì)式SPECTRUMOVERLAY和下墊式SPECTRUMUNDERLAY認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)中（前者允許認(rèn)知用戶(hù)先進(jìn)行頻譜感知，當(dāng)發(fā)現(xiàn)信道空閑后接入該頻段進(jìn)行傳輸后者允許認(rèn)知用戶(hù)在對(duì)主用戶(hù)造成的干擾小于允許門(mén)限的情況下和主用戶(hù)同時(shí)進(jìn)行傳輸）結(jié)合跨層設(shè)計(jì)思想、優(yōu)化理論和魯棒性設(shè)計(jì)，分別以提升頻譜效率和能量效率為目標(biāo)，研究了該場(chǎng)景下高效資源分配機(jī)制的設(shè)計(jì)問(wèn)題。本文的研究?jī)?nèi)容簡(jiǎn)述如下1、提出了分布式多信道認(rèn)知多址接入?yún)f(xié)議MAC，MEDIUMACCESSCONTROL，實(shí)現(xiàn)了對(duì)空閑頻譜資源的高效共享。在分布式多信道OVERLAY認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)中，針對(duì)預(yù)約信道與數(shù)據(jù)信道的信道狀態(tài)不一致性，以及數(shù)據(jù)信道傳輸能力的差異性未被充分利用造成的空閑頻譜使用效率低的問(wèn)題，提出了基于數(shù)據(jù)信道狀態(tài)感知的多信道認(rèn)知多址協(xié)議CAMMAC，CHANNELAWAREMULTICHANNELMACPROTOCOL。該協(xié)議在預(yù)約信道上通過(guò)信息聚合的握手機(jī)制，實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)信道的預(yù)約和空閑信道信息的交互，有效減少了認(rèn)知用戶(hù)在預(yù)約信道上的平均成功預(yù)約時(shí)長(zhǎng)。在服從NAKAGAMI衰落的數(shù)據(jù)信道上，設(shè)計(jì)了基于瞬時(shí)信噪比的自適應(yīng)傳輸機(jī)制，充分利用了多個(gè)數(shù)據(jù)信道上傳輸速率的差異性，從而進(jìn)一步提升了空閑頻譜的利用率。理論分析與仿真結(jié)果均表明與已有協(xié)議相比，所提出的CAMMAC協(xié)議能夠顯著地提升認(rèn)知用戶(hù)的飽和吞吐量且具有更低的時(shí)延性能。2、提出了一種實(shí)現(xiàn)認(rèn)知用戶(hù)平均能效最大化的功率分配策略。在UNDERLAY認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)中，針對(duì)基于瞬時(shí)信道信息的靜態(tài)優(yōu)化方法不能夠在快衰落場(chǎng)景中所有衰落狀態(tài)下保障認(rèn)知用戶(hù)的長(zhǎng)期能效性能和主用戶(hù)長(zhǎng)期服務(wù)質(zhì)量QOS，QUALITYOFSERVICE的問(wèn)題，提出了一種最優(yōu)的功率分配方法來(lái)最大化認(rèn)知用戶(hù)平均EE。首先，采用中斷概率約束作為主用戶(hù)的QOS指標(biāo)，同時(shí)考慮認(rèn)知用戶(hù)的平均發(fā)送功率和峰值發(fā)送功率約束，將該問(wèn)題建模為具有機(jī)會(huì)約束的分式優(yōu)化問(wèn)題。由于該問(wèn)題目標(biāo)函數(shù)平均EE的非凸性以及主用戶(hù)QOS約束的統(tǒng)計(jì)特性，因此該問(wèn)題的求解極具挑戰(zhàn)性。所以論文基于分式規(guī)劃和拉格朗日對(duì)偶理論，提出了一種高效的迭代功率分配算法IPA，ITERATIVEPOWERALLOCATIONALGITHM來(lái)求解上述問(wèn)題，獲得了最優(yōu)的功率分配策略，在保障主用戶(hù)QOS的前提下能夠最大化認(rèn)知用戶(hù)的平均EE。進(jìn)而，分析了該功率分配算法的計(jì)算復(fù)雜度。同時(shí)發(fā)現(xiàn)，該場(chǎng)景下遍歷容量最大化問(wèn)題可以歸納為平均EE最大化問(wèn)題的一個(gè)特例。仿真結(jié)果表明該功率分配策略在滿(mǎn)足主用戶(hù)中斷概率約束的前提下，能夠最大化認(rèn)知用戶(hù)的平均EE。此外，不同于遍歷容量最大化問(wèn)題，認(rèn)知用戶(hù)最優(yōu)的平均EE和主用戶(hù)的中斷概率門(mén)限僅僅在一定范圍內(nèi)存在折衷關(guān)系。3、提出了一種具有魯棒性的功率分配方案，實(shí)現(xiàn)了非完美信道狀態(tài)信息CSI，CHANNELSTATEINFMATION下認(rèn)知用戶(hù)的能效最大化。在多信道UNDERLAY認(rèn)知無(wú)線電網(wǎng)絡(luò)中，針對(duì)多個(gè)信道上非完美CSI將會(huì)極大降低認(rèn)知用戶(hù)能效并嚴(yán)重?fù)p害主用戶(hù)正常通信的問(wèn)題，提出了一種嚴(yán)格保障主用戶(hù)QOS的最大化認(rèn)知用戶(hù)能效的功率分配方法。首先，從魯棒性?xún)?yōu)化角度出發(fā)，將上述問(wèn)題建模為一個(gè)具有無(wú)限個(gè)約束的最大最小優(yōu)化問(wèn)題。由于該問(wèn)題外部最大化問(wèn)題的非凸性以及內(nèi)部最小化問(wèn)題屬于凹函數(shù)的最小化問(wèn)題，因此該問(wèn)題是NP難的。所以論文基于分式規(guī)劃和全局優(yōu)化理論，提出了一種基于交替迭代的功率分配算法AIA，ALTERNATINGITERATIVEALGITHM來(lái)求解該問(wèn)題。仿真結(jié)果表明當(dāng)所有信道CSI不準(zhǔn)確時(shí)，所提的魯棒性方法能夠嚴(yán)格保證認(rèn)知用戶(hù)對(duì)主用戶(hù)的干擾小于給定門(mén)限值，同時(shí)還能夠顯著提升認(rèn)知用戶(hù)的EE性能。尤為重要的是，我們發(fā)現(xiàn)非魯棒性方案下的EE在信道CSI誤差很小時(shí)，具有一定的魯棒性當(dāng)信道CSI不準(zhǔn)確時(shí)，認(rèn)知用戶(hù)的EE并不總是隨著干擾門(mén)限值的增加而增長(zhǎng)，而是存在一個(gè)最優(yōu)的EE值。

簡(jiǎn)介：湖南大學(xué)碩士學(xué)位論文基于CAS理論的高技術(shù)企業(yè)創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)演化機(jī)理研究姓名禹獻(xiàn)云申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士專(zhuān)業(yè)工商管理指導(dǎo)教師曾德明20090416碩I學(xué)位論文ABSTRACTHIGHTECHENTERPRISEISDOMINANTFORCEIN21甄CENTURYECONOMYTHEDRASTICCOMPETITIOMOFHIGHTECHENTERPRISEMADETHEINNOVATIVEACTIVITYOFENTERPRISESCOMEINTOTHEINTERACTIONALINNOVATIONNETWORKS，ANDRESULTEDINTHEHIGHTECHENTERPRISEINNOVATIONNETWORKBECAUSETHEACTIVITYOFINNOVATIONOFTENBEHAVESTHEFEATURESOFCAS，SUCHASCOMPLEXITY，UNCERTAINTY，EMERGANCEANDSOON，ITISMEANINGFULTHEORICALLYANDREALISTICLYTORESEACHTHEINNOVATIONAPPLYINGTHETHEORYOFCOMPLEXADAPTIVESYSTEMCASTHEDISSERTATIONHASSYSTEMICLLYSTUDIEDANDEMPIRICALLYANALYZEDTHEHI班一TECHENTERPRISEINNOVATIONNETWORKSBYAPPLYINGTHEIDEASANDMETHODSOFCASTHEORYHIGHTECHENTERPRISEINNOVATIONNETWORKISACOMPLEXADAPTIVESYSTEMANDHASTHETRAITS，MECHANISMANDCONNOTATIONOFCASBASEDONANALYAEDTHESOURCEOFTHEINNOVATIONNETWORK，THEP印ERHASRESEARCHEDTHESTRUCTURE，F(xiàn)UNCTIONANDCHARACTERISTICOFTHEHIGHTECHENTERPRISEINNOVATIONNETWORK，ANDITSCOMPLEXITYANDADAPTABILITYISANALYZEDTHEHIGHTECHENTERPRISEINNOVATIONNETWORKMODELISCONSTRUCTCDANDTHEN，THEDISSERTATIONANALYZESTHEMECHANISMOFEVOLUTIONOFTHEHIGHTECHENTERPRISEINNOVATIONNETWORKBYAPPLYINGTHETHEORIESANDMETHODSOFCASTHEOVERALLEVOLUTIONOFINNOVATIONNETWORKSBASEDONADAPTIVEBEHAVIOROFINNOVATIONSUBJECT，STIMULUSRESPONSEMODELOFINNOVATIONSUBJECTPROMOTETHEFORMATIONOFNETWORKS，ANDTHECONTINUOUSLEARNINGANDEVOLUTIONOFINNOVATIONACTUATEGROWTHOFINNOVATIONNETWORKSATTHESAMETIME，THEADDITIONOFTHENUMBERINNETWORKSASWELLASTHEINTERACTIONOFNETWORKSBETWEENTHEINNOVATIONSUBJECTSPROMOTESTHEMATUREOFTHENETWORKBASEDONTHERESULTSOFTHEORETICALLYANALYSES，THISPAPERHASANALYZEDANEMPIRICALSTUDYONTHEEVOLUTIONOFINNOVATIONNETWORKSINCHINA’SGENIEENGINEERINGPHARMACYINDUSTRYBASEDONTHERESULTSOFEMPIRICALLYANALYSESONONTHEEVOLUTIONOFINNOVATIONNETWORKSINCHINA’SGENIEENGINEERINGPHARMACYINDUSTRYANDINNOVATIONNETWORKOFSHANGHAISUNWAYBIOTECHCO，LTD，TESTANDVERIFYTHEEVOLUTIONMECHANISMOFTHEHIGHTECHENTERPRISEINNOVATIONNETWORKTHESTUDYOFINNOVATIONNETWORKSBASEDONCASHASNOTYETBEENTHOROUGHLYINCHINA，THISSTUDYISONLYCARDEDOUTSOMEPRELIMINARYEXPLORATION，ANDTHEREISABROADPROSPECTALONGTHECOMPLEXADAPTIVESYSTEMTHEORYINTHEFIELDOFAPPLICATIONOFINNOVATIONTODOFURTHERRESEARCHKEYWORDSLHIGHTECHENTERPRISE；INNOVATIONNETWORK；COMPLEXADAPTIVESYSTEMCAS；MECHANISMOFTHEEVOLUTIONⅡI

簡(jiǎn)介：國(guó)內(nèi)圖書(shū)分類(lèi)號(hào)TN92國(guó)際圖書(shū)分類(lèi)號(hào)6123西南交通大學(xué)研究生學(xué)位論文坦旦圓絡(luò)僮量主旨紋定僮技苤研究生定僮丕統(tǒng)遮讓年級(jí)2Q壘姓名揚(yáng)蘭申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別亟專(zhuān)業(yè)電王墨通魚(yú)王猩指導(dǎo)教師塑王二零一七年五月密級(jí)公開(kāi)西南交通大學(xué)學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書(shū)本學(xué)位論文作者完全了解學(xué)校有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留并向國(guó)家有關(guān)部門(mén)或機(jī)構(gòu)送交論文的復(fù)印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)西南交通大學(xué)可以將本論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)印手段保存和匯編本學(xué)位論文。本學(xué)位論文屬于1保密口，在年解密后適用本授權(quán)書(shū)；2不保密D使用本授權(quán)書(shū)。請(qǐng)?jiān)谝陨戏娇騼?nèi)打“、／”學(xué)位論文作者簽名指導(dǎo)老師簽名日期礦『身期1日日期哪軍JJ么N歲、17

簡(jiǎn)介：移動(dòng)通信在給當(dāng)代社會(huì)的發(fā)展做出突出貢獻(xiàn)的同時(shí)，其能量消耗和碳足跡也在不斷地迅速增長(zhǎng)。因此，近年來(lái)對(duì)于綠色通信的研究已經(jīng)引起了工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。本文主要研究了無(wú)線異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的能量效率及其相關(guān)的節(jié)能算法或策略。首先，本文重點(diǎn)介紹了基站的能耗模型并從不同的角度概述了幾種能效評(píng)價(jià)指標(biāo)，并主要研究了兩種常用的能效評(píng)價(jià)指標(biāo)（WKM2和BITSJOULE）以及三種典型的基站能耗模型對(duì)于能效評(píng)價(jià)的影響。通過(guò)對(duì)于兩個(gè)簡(jiǎn)單能效優(yōu)化問(wèn)題的理論分析和實(shí)驗(yàn)仿真表明能效研究中，應(yīng)當(dāng)綜合考慮網(wǎng)絡(luò)覆蓋和容量的限制要求，否則兩種能效評(píng)價(jià)指標(biāo)將會(huì)得出截然相反的矛盾結(jié)論。同時(shí)，對(duì)于基站的能耗建模，僅僅考慮基站的發(fā)射功率而忽視基站的靜態(tài)功耗以及回程鏈路的開(kāi)銷(xiāo)也可能會(huì)對(duì)能效研究結(jié)果產(chǎn)生不可忽視的影響。其次，本文提出了一種特殊的MACROPICO兩層異構(gòu)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景下的PICO小區(qū)休眠策略。場(chǎng)景的特殊之處在于一些PICO小區(qū)存在覆蓋重疊。該策略的核心點(diǎn)就在于盡可能地利用鄰PICO小區(qū)可用的剩余資源來(lái)幫助卸載待關(guān)閉的PICO小區(qū)的相關(guān)用戶(hù)。從而在保證用戶(hù)服務(wù)質(zhì)量的同時(shí)，可以關(guān)閉更多的PICO小區(qū)，實(shí)現(xiàn)節(jié)能。通過(guò)兩個(gè)不同角度的實(shí)驗(yàn)仿真表明無(wú)論卸載性能還是關(guān)閉PICO小區(qū)的能力，所提策略相比只利用宏基站來(lái)卸載用戶(hù)的普通策略都有明顯的優(yōu)勢(shì)，因此更加節(jié)能。最后，本文研究了兩層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)同頻或異頻組網(wǎng)時(shí)，覆蓋性能限制下的最優(yōu)能效及對(duì)應(yīng)的最優(yōu)小小區(qū)密度，并分析了小小區(qū)密集部署場(chǎng)景下隨機(jī)休眠對(duì)于網(wǎng)絡(luò)能效和中斷概率的影響。首先，基于隨機(jī)幾何的理論知識(shí)，推導(dǎo)出了異頻和同頻組網(wǎng)時(shí)宏小區(qū)和小小區(qū)內(nèi)邊緣用戶(hù)的平均中斷概率表達(dá)式，進(jìn)而得到了小小區(qū)密度與中斷概率門(mén)限之間的關(guān)系表達(dá)式。然后，明確了能效最大化的優(yōu)化目標(biāo)，并通過(guò)二分查找算法求得了最優(yōu)小小區(qū)密度。最后，仿真結(jié)果顯示，異頻組網(wǎng)時(shí)的能效優(yōu)于同頻組網(wǎng)。同時(shí)，它還表明異頻組網(wǎng)時(shí)最大化能效的最優(yōu)小小區(qū)密度僅與小小區(qū)的覆蓋性能要求有關(guān)。而同頻組網(wǎng)時(shí)，最大化能效得到的最優(yōu)小小區(qū)密度是由宏小區(qū)和小小區(qū)兩者的覆蓋性能要求共同決定的。

簡(jiǎn)介：隨著水下傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)應(yīng)用的需求日益增多，深?？臻g站及海洋監(jiān)測(cè)等受到越來(lái)越多的關(guān)注，水下傳感器節(jié)點(diǎn)高精度的位置是融合傳感器數(shù)據(jù)、提供水下潛器航行輔助導(dǎo)航的關(guān)鍵信息。目前水下傳感器網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)尚處于初步研究階段，本文以提高網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)平均定位精度為主要目的，研究了大規(guī)模分布式網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)、集中式網(wǎng)絡(luò)定位技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)后置數(shù)據(jù)處理技術(shù)。分布式網(wǎng)絡(luò)中水下各個(gè)節(jié)點(diǎn)通過(guò)獲取和周?chē)鷧⒖脊?jié)點(diǎn)之間的距離信息來(lái)解算自身位置。由于通信距離有限，通常采用定位后的普通節(jié)點(diǎn)升級(jí)為參考節(jié)點(diǎn)供其他普通節(jié)點(diǎn)定位以保證大范圍內(nèi)的定位覆蓋率。而隨著定位節(jié)點(diǎn)數(shù)目的增多，普通節(jié)點(diǎn)逐步升級(jí)為參考節(jié)點(diǎn)，新定位的普通節(jié)點(diǎn)定位誤差會(huì)逐步累積。為此，如何保證在不影響網(wǎng)絡(luò)定位覆蓋率條件下減小逐級(jí)遞增的定位誤差是提升分布式節(jié)點(diǎn)定位精度的主要手段。本文結(jié)合參考節(jié)點(diǎn)位置誤差和距離測(cè)量誤差聯(lián)合估計(jì)單個(gè)普通節(jié)點(diǎn)位置，通過(guò)誤差傳播率預(yù)測(cè)普通節(jié)點(diǎn)的定位誤差從而控制參考節(jié)點(diǎn)的選取準(zhǔn)則。通過(guò)仿真和實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法能夠有效提升分布式逐級(jí)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的定位精度，在深水中定位精度從3米提高到1米，效果顯著。集中式網(wǎng)絡(luò)中采取水面網(wǎng)關(guān)節(jié)點(diǎn)對(duì)水下節(jié)點(diǎn)進(jìn)行距離測(cè)量和信息采集，從而統(tǒng)一解算水下節(jié)點(diǎn)的位置。在大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)中，由于水下節(jié)點(diǎn)數(shù)目眾多，普遍采用的TDMA、CDMA、FDMA等方式極易造成距離測(cè)量數(shù)據(jù)身份丟失，無(wú)法區(qū)分獲取的距離測(cè)量信息對(duì)應(yīng)水下節(jié)點(diǎn)身份的情況。常規(guī)采用的最小二乘方法或區(qū)域定位方法針對(duì)眾多身份丟失數(shù)據(jù)解算時(shí)需要區(qū)分匹配節(jié)點(diǎn)測(cè)量數(shù)據(jù)而定位效率極低。為此，提出一種定位方法實(shí)現(xiàn)集中式網(wǎng)絡(luò)身份信息缺失嚴(yán)重情況下的高精度、大范圍和高效率定位。本文提出的基于距離交匯的位置累積方法，通過(guò)精確的距離測(cè)量和平面內(nèi)位置累積判別節(jié)點(diǎn)的位置，以區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)概率最大的位置作為節(jié)點(diǎn)的定位結(jié)果。通過(guò)仿真和實(shí)驗(yàn)分析證明該方法具有與最小二乘法接近的定位精度，定位效率遠(yuǎn)高于常規(guī)方法。網(wǎng)絡(luò)定位是要使各個(gè)節(jié)點(diǎn)具有一致的定位精度，以確保在數(shù)據(jù)融合或輔助導(dǎo)航過(guò)程中具有同等量級(jí)的位置信息。集中式網(wǎng)絡(luò)定位過(guò)程由于解算模型受數(shù)據(jù)質(zhì)量影響（由數(shù)據(jù)有效率、測(cè)距精度等決定）導(dǎo)致各個(gè)節(jié)點(diǎn)定位精度不一致；分布式網(wǎng)絡(luò)定位過(guò)程由于定位節(jié)點(diǎn)數(shù)目增多，各個(gè)節(jié)點(diǎn)獨(dú)立解算，定位精度不一致。為此，對(duì)集中式分布式網(wǎng)絡(luò)獲取的節(jié)點(diǎn)位置重新調(diào)整，獲得精確的相對(duì)位置，使各個(gè)節(jié)點(diǎn)具有一致的定位精度從而提高網(wǎng)絡(luò)平均定位精度是后續(xù)數(shù)據(jù)處理的主要目的。本文以網(wǎng)絡(luò)平均定位誤差最小為準(zhǔn)則，以距離測(cè)量為觀測(cè)量對(duì)全部節(jié)點(diǎn)進(jìn)行重新定位。以距離測(cè)量誤差構(gòu)建平差模型，由于方程個(gè)數(shù)小于待求解未知數(shù)個(gè)數(shù)，采用添加最小二維范數(shù)的基準(zhǔn)條件求解欠定方程的方法。通過(guò)仿真和實(shí)驗(yàn)表明，本文提出的方法能夠有效提升網(wǎng)絡(luò)平均定位精度，在淺水中網(wǎng)絡(luò)平均定位精度提升了近02米。

簡(jiǎn)介：雙目立體視覺(jué)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的關(guān)鍵技術(shù)之一，它在傳統(tǒng)的三維場(chǎng)景重建、智能機(jī)器人導(dǎo)航、目標(biāo)跟蹤以及新興的無(wú)人駕駛汽車(chē)、虛擬現(xiàn)實(shí)、移動(dòng)終端等領(lǐng)域都具有廣泛的應(yīng)用。立體匹配作為雙目立體視覺(jué)中最為重要的一個(gè)環(huán)節(jié)，一直是目前研究的焦點(diǎn)和熱點(diǎn)。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)技術(shù)快速發(fā)展，在圖像、語(yǔ)音、文本等領(lǐng)域獲得了巨大的成功。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更是結(jié)合了深度學(xué)習(xí)技術(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和圖像局部關(guān)聯(lián)性等特性，能有效提取圖像特征，特別適用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)任務(wù)，在圖像分類(lèi)、物體檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤等任務(wù)中取得了顯著的成績(jī)。目前，如何將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到立體匹配任務(wù)中，獲得高準(zhǔn)確率、快速的算法，仍是一個(gè)有待解決的問(wèn)題。本研究主要內(nèi)容包括⑴提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的匹配代價(jià)計(jì)算算法。在分析傳統(tǒng)匹配代價(jià)算法原理和現(xiàn)有數(shù)據(jù)集限制的基礎(chǔ)上，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算圖像塊的匹配程度，避免了需要人工選擇特征。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文提出的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的匹配代價(jià)計(jì)算算法大幅減少了初始匹配誤差，為后續(xù)步驟建立良好基礎(chǔ)，且具有較好的光照魯棒性。同時(shí)研究了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超參數(shù)對(duì)算法效果和速度的影響。⑵提出了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的立體匹配算法框架。參考傳統(tǒng)立體匹配四個(gè)步驟，使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的匹配代價(jià)計(jì)算算法計(jì)算匹配代價(jià)，將半全局匹配算法和基于十字的代價(jià)聚合算法結(jié)合用于代價(jià)聚合，視差計(jì)算完成后使用多種后處理算法對(duì)初始視差圖進(jìn)行修正。通過(guò)在公開(kāi)數(shù)據(jù)集的測(cè)試表明，提出的算法框架在準(zhǔn)確度和性能上都已經(jīng)達(dá)到了領(lǐng)域內(nèi)先進(jìn)水平。

簡(jiǎn)介：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的不斷普及，使得網(wǎng)絡(luò)在社會(huì)發(fā)展過(guò)程中逐漸成為不可或缺的關(guān)鍵角色，網(wǎng)絡(luò)安全在這種趨勢(shì)下受到了越來(lái)越多的關(guān)注，各類(lèi)基于安全防御的手段層出不窮，在一定程度上防止了系統(tǒng)遭受安全威脅的可能性，但隨著各類(lèi)新型攻擊的出現(xiàn)，這些傳統(tǒng)的安全防御手段無(wú)法有效的更新防御方案，導(dǎo)致系統(tǒng)仍然存在著潛在的威脅和風(fēng)險(xiǎn)。面對(duì)這種嚴(yán)峻的形式，網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，成為網(wǎng)絡(luò)安全研究領(lǐng)域內(nèi)的新興熱點(diǎn)。傳統(tǒng)的安全態(tài)勢(shì)感知設(shè)備以入侵檢測(cè)設(shè)備、入侵防御設(shè)備、防火墻以及主機(jī)安全服務(wù)為主。通常，這些設(shè)備在面對(duì)收集具有高利用和分析價(jià)值的信息、抽象化網(wǎng)絡(luò)安全的特征屬性以及特征化信息分類(lèi)檢測(cè)這一系列復(fù)雜任務(wù)中表現(xiàn)出比較高的局限性。本文以數(shù)據(jù)流為研究基礎(chǔ)，從安全態(tài)勢(shì)的要素指標(biāo)確立、安全態(tài)勢(shì)評(píng)估方法、數(shù)據(jù)流異常檢測(cè)方法、安全態(tài)勢(shì)模型的更新方案這四個(gè)方面研究了基于多源數(shù)據(jù)流的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)感知技術(shù)。研究?jī)?nèi)容有1分析現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估方法和模型，使用適用于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)流特性的層次化分析方法，整合主機(jī)要素、鏈路要素和歷史反饋要素三個(gè)方面的態(tài)勢(shì)要素信息，提出了基于多源數(shù)據(jù)流分析的網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估模型。依據(jù)多源數(shù)據(jù)流分析的要求，著重研究了主機(jī)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估方法和鏈路態(tài)勢(shì)評(píng)估方法；主機(jī)層面中，通過(guò)引入時(shí)間衰減因子改進(jìn)了原有的DS理論從而簡(jiǎn)單高效地對(duì)主機(jī)安全要素進(jìn)行評(píng)估。鏈路安全態(tài)勢(shì)方面，轉(zhuǎn)換了攻擊圖的構(gòu)建思路，有針對(duì)性的利用鏈路的性能指標(biāo)描述攻擊圖的狀態(tài)節(jié)點(diǎn)，有效的評(píng)估了異常數(shù)據(jù)流對(duì)鏈路安全的影響態(tài)勢(shì)。2根據(jù)多源數(shù)據(jù)流在端點(diǎn)之間數(shù)據(jù)包傳輸?shù)男蛄谢匦?，?gòu)造單位時(shí)間段內(nèi)的數(shù)據(jù)流元組，結(jié)合由隱馬爾科夫模型HMM改進(jìn)而來(lái)的條件隨機(jī)場(chǎng)模型CRF對(duì)序列化數(shù)據(jù)流進(jìn)行分類(lèi)檢測(cè)并實(shí)現(xiàn)了部分算法。同時(shí)，在檢測(cè)方法的概念之上改進(jìn)了條件隨機(jī)場(chǎng)對(duì)序列化數(shù)據(jù)的串行檢測(cè)的傳統(tǒng)方案，提出了基于CRF的異常數(shù)據(jù)流分層并發(fā)檢測(cè)框架。實(shí)驗(yàn)分析表明，該方法對(duì)異常數(shù)據(jù)流的分類(lèi)檢測(cè)精度要略好于其他方法，在算法復(fù)雜度方面基本適應(yīng)數(shù)據(jù)流的實(shí)時(shí)性要求。3概括了選擇集成學(xué)習(xí)方法現(xiàn)有的研究現(xiàn)狀，提出了面向異常數(shù)據(jù)流的多分類(lèi)器選擇集成方案，該方法主要包括三個(gè)步驟決策輪廓矩陣的構(gòu)建、整合支持熵，使用差異度度量的方式計(jì)算各分類(lèi)器集合的平均不一致度量，最終得到最優(yōu)的分類(lèi)器集合。本文的創(chuàng)新點(diǎn)主要包括1在網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估方面，使用層次分析法融合各安全態(tài)勢(shì)要素，使得安全態(tài)勢(shì)評(píng)估范圍更加全面。另外，在層次分析的基礎(chǔ)上，從主機(jī)和鏈路的角度分別使用改進(jìn)的DS理論和基于貝葉斯的攻擊圖理論構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)評(píng)估體系，提高了安全態(tài)勢(shì)評(píng)估的準(zhǔn)確性。2使用基于CRF條件隨機(jī)場(chǎng)的分層并發(fā)框架檢測(cè)序列化異常數(shù)據(jù)流，該方法對(duì)異常數(shù)據(jù)流的檢測(cè)結(jié)果相比于其他方法具有穩(wěn)定和高效等特點(diǎn)。3將決策輪廓矩陣應(yīng)用于支持熵的構(gòu)建，結(jié)合差異度度量方法評(píng)估面向異常數(shù)據(jù)流的分類(lèi)器集合，選擇表現(xiàn)突出的集合。相比其他方案，該方案使分類(lèi)器集合對(duì)異常數(shù)據(jù)流的分類(lèi)效果更加穩(wěn)定，并能適應(yīng)數(shù)據(jù)流檢測(cè)的實(shí)時(shí)性要求。

簡(jiǎn)介：隨著居民生活水平的不斷提高，社會(huì)公眾對(duì)生活品質(zhì)的要求也不短提升。特別是在當(dāng)今科技水平飛速發(fā)展的時(shí)代，智能家居開(kāi)始走進(jìn)人們的生活?，F(xiàn)階段智能家居系統(tǒng)基本都是按照有線組網(wǎng)的模式來(lái)建立的，該模式最大的弊端就是布線非常復(fù)雜，對(duì)系統(tǒng)的擴(kuò)展性和簡(jiǎn)潔性有著較大的影響。因此，未來(lái)智能家居系統(tǒng)的發(fā)展方向逐步走向無(wú)線化，結(jié)合無(wú)線通信技術(shù)的發(fā)展，近距離無(wú)線智能家居系統(tǒng)將得到廣泛應(yīng)用。ZIGBEE技術(shù)具有低功耗、低成本、組網(wǎng)靈活等多種優(yōu)勢(shì)，基于ZIGBEE無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用對(duì)智能家居系統(tǒng)的發(fā)展起到了非常大的促進(jìn)作用。ZIGBEE技術(shù)在新型智能家居系統(tǒng)中承擔(dān)著系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸、接受和處理等多項(xiàng)任務(wù)，如何更好的將ZIGBEE技術(shù)與智能家居系統(tǒng)融合在一起是需要深入研究的內(nèi)容?；赯IGBEE無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的智能家居系統(tǒng)設(shè)計(jì)首要任務(wù)就是結(jié)合實(shí)際需求出發(fā)，在ZIGBEE協(xié)議棧的基礎(chǔ)上，對(duì)系統(tǒng)整體框架加以研究，進(jìn)而得到總體設(shè)計(jì)方案。智能家居系統(tǒng)功能模塊設(shè)計(jì)，也是需要根據(jù)具體任務(wù)來(lái)執(zhí)行的，特別是傳感器和控制器型號(hào)的選擇也需要結(jié)合具體功能。智能家居系統(tǒng)要保證能夠?qū)κ覂?nèi)外環(huán)境的溫濕度、光照強(qiáng)度等信息進(jìn)行實(shí)時(shí)準(zhǔn)確的采集，確保能夠?qū)κ覂?nèi)防盜、火宅等危險(xiǎn)情況實(shí)施預(yù)警。ZIGBEE無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)與智能家居系統(tǒng)相結(jié)合，能夠極大拓展其應(yīng)用范圍和應(yīng)用穩(wěn)定性、便捷性。第一章緒論，對(duì)文章整體概況加以介紹，總結(jié)歸納智能家居系統(tǒng)國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀；第二章ZIGBEE技術(shù)簡(jiǎn)介，對(duì)ZIGBEE無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行分析，研究ZIGBEE協(xié)議規(guī)范及網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，為后續(xù)章節(jié)做好鋪墊；第三章基于ZIGBEE技術(shù)的智能家居系統(tǒng)設(shè)計(jì)。本章內(nèi)容主要研究的是系統(tǒng)整體框架及各個(gè)功能模塊；第四章智能家居系統(tǒng)硬件設(shè)計(jì)，對(duì)處理器及ZIGBEE無(wú)線芯片進(jìn)行分析選擇，并研究CC2420與處理器的連接方法，設(shè)計(jì)從控制模塊、主控制模塊、數(shù)據(jù)處理模塊外圍電路、數(shù)據(jù)處理模塊輔助電路，研究傳感器電路及電壓檢測(cè)原理；第五章智能家居系統(tǒng)軟件設(shè)計(jì)，分析嵌入式WEB服務(wù)器的建立方式，設(shè)計(jì)BOA服務(wù)器中CGI程序，研究移植CGIC庫(kù)和嵌入式數(shù)據(jù)庫(kù)SQLITE。

簡(jiǎn)介：隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展與人們生活水平的提高，對(duì)舞臺(tái)的智能化控制要求也日漸提升?，F(xiàn)在的舞臺(tái)設(shè)備眾多，控制方式復(fù)雜，多用有線控制，并靠人工進(jìn)行設(shè)備故障排查，與智能相去甚遠(yuǎn)。如何將眾多舞臺(tái)設(shè)備控制協(xié)議融合在一起，實(shí)現(xiàn)舞臺(tái)設(shè)備智能化控制，成為舞臺(tái)技術(shù)發(fā)展的研究重點(diǎn)。針對(duì)上述問(wèn)題，本文提出了一種基于ZIGBEE的演藝控制網(wǎng)絡(luò)融合技術(shù)，將傳統(tǒng)的舞臺(tái)燈光、機(jī)械網(wǎng)絡(luò)控制技術(shù)與新興的低功耗ZIGBEE無(wú)線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相融合，將控制指令和數(shù)據(jù)指令相分離，分別控制設(shè)備的開(kāi)關(guān)和具體操作狀態(tài)，并通過(guò)傳感器、故障檢測(cè)技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)舞臺(tái)設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)控，能夠?qū)崿F(xiàn)舞臺(tái)設(shè)備的智能調(diào)度。文中首先深入研究ZIGBEE技術(shù)的原理，通過(guò)OP仿真選擇最適合舞臺(tái)控制的ZIGBEE組網(wǎng)拓?fù)浞绞?，并?duì)現(xiàn)有的ZIGBEE路由算法進(jìn)行分析對(duì)比，提出一種基于改進(jìn)地址分配方式和改進(jìn)路徑選擇方式的ZIGBEE路由算法，仿真證實(shí)改進(jìn)算法南ZIGBEE網(wǎng)絡(luò)性能提升。其次，提出了智能舞臺(tái)控制系統(tǒng)的整體框架，并從軟硬件的角度分別對(duì)ZIGBEE模塊、DMX512傳輸模塊、RS485傳輸模塊、光照度傳感器、RGBLED燈控制模塊和故障檢測(cè)模塊進(jìn)行設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)。最終設(shè)計(jì)的系統(tǒng)經(jīng)過(guò)測(cè)試，能夠完成ZIGBEE的大規(guī)模組網(wǎng)和多協(xié)議轉(zhuǎn)換功能，并能實(shí)時(shí)監(jiān)控舞臺(tái)設(shè)備狀態(tài)。系統(tǒng)可以通過(guò)上位機(jī)一鍵式完成對(duì)各設(shè)備的控制操作，能夠根據(jù)上位機(jī)觀察舞臺(tái)設(shè)備運(yùn)行情況，且工作穩(wěn)定、可靠性高，為下一步的研究探索奠定了基礎(chǔ)。

簡(jiǎn)介：隨著無(wú)線通信技術(shù)的快速發(fā)展、網(wǎng)絡(luò)部署逐漸異構(gòu)化和各種無(wú)線業(yè)務(wù)需求的增長(zhǎng)，未來(lái)無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)需要提供更為廣泛的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，同時(shí)支持更高數(shù)據(jù)傳輸速率等業(yè)務(wù)。為了滿(mǎn)足未來(lái)通信系統(tǒng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)的部署、維護(hù)和優(yōu)化提出得更高的要求，采用網(wǎng)絡(luò)自組織（SON）技術(shù)是提升網(wǎng)絡(luò)性能的有效方案。無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載均衡問(wèn)題、能耗問(wèn)題以及干擾問(wèn)題引起了廣泛關(guān)注，未來(lái)無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展必須要面對(duì)資源和干擾的雙重約束。因此，研究未來(lái)無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)的資源調(diào)配與干擾管理技術(shù)具有重要意義。本文從負(fù)載均衡、能效優(yōu)化以及干擾消除三個(gè)方面著手研究未來(lái)無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)的資源調(diào)配與干擾管理方法，主要工作內(nèi)容如下1、研究了異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)中以負(fù)載均衡為目標(biāo)的用戶(hù)接入問(wèn)題。針對(duì)由宏小區(qū)和微小區(qū)組成的兩層異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景，本文提出一種基于QOS感知的用戶(hù)接入方案。首先將每個(gè)基站的負(fù)載和用戶(hù)的可達(dá)速率引入到優(yōu)化問(wèn)題中，設(shè)立相應(yīng)的優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)，將它建模為全網(wǎng)絡(luò)的加權(quán)負(fù)載效益最大化問(wèn)題其次采用分布式方法進(jìn)行求解。在基站端，每個(gè)基站需要更新最佳負(fù)載和拉格朗日乘子，然后向用戶(hù)廣播信息在用戶(hù)側(cè)，每個(gè)用戶(hù)根據(jù)接收到的廣播信息得到最佳的基站編號(hào)，并與之連接。本文所提方案與基于用戶(hù)數(shù)目的用戶(hù)接入方案相比，計(jì)算復(fù)雜度低，易于實(shí)現(xiàn)。MATLAB仿真結(jié)果表明，所提方案擁有更快的收斂速度，降低了呼叫阻塞率，獲得了更高的負(fù)載均衡水平。2、研究了采用OFDM技術(shù)的兩層異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)中以高能效為目標(biāo)的用戶(hù)接入和功率分配問(wèn)題。首先研究一種基于能效最大的用戶(hù)接入策略，解決用戶(hù)接入選擇問(wèn)題其次在用戶(hù)最大發(fā)射功率約束條件下，以系統(tǒng)能效優(yōu)化為目標(biāo)，由于在多用戶(hù)多載波場(chǎng)景下，無(wú)法直接求得目標(biāo)問(wèn)題的最優(yōu)解，因此，研究一種聯(lián)合子載波分配和用戶(hù)發(fā)射功率分配的解決方案首先按照基于信道質(zhì)量的子載波分配準(zhǔn)則，對(duì)子載波資源進(jìn)行分配其次利用庫(kù)恩塔克條件KKT求解以系統(tǒng)能效最優(yōu)為目標(biāo)的方程，獲得子載波上的功率。通過(guò)仿真研究用戶(hù)接入和子載波分配方法如何影響系統(tǒng)吞吐量和能效，從仿真結(jié)果發(fā)現(xiàn)，本文研究的基于能效的用戶(hù)接入方案和子載波分配方法能有效提升能效并驗(yàn)證了所提方案的可行性。3、研究了自組織網(wǎng)絡(luò)中的干擾消除及其性能問(wèn)題。根據(jù)自組織網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)，以減少跨層網(wǎng)絡(luò)中宏基站對(duì)小小區(qū)中用戶(hù)的干擾為目標(biāo)，研究一種在宏基站端進(jìn)行干擾消除的方案。該方案中，小小區(qū)之間不需要交互大量的信息，只需將自己的跨層信道信息傳送給宏基站，宏基站利用干擾消除技術(shù)中的干擾零空間計(jì)算預(yù)編碼向量，減少對(duì)小小區(qū)的跨層干擾，實(shí)現(xiàn)自組織網(wǎng)絡(luò)干擾管理目標(biāo)。在理論分析基礎(chǔ)上，對(duì)宏小區(qū)和小小區(qū)中的用戶(hù)接收到的信干比的概率密度函數(shù)PDF和累積分布函數(shù)CDF進(jìn)行了推導(dǎo)，進(jìn)而得到系統(tǒng)中斷概率的閉合表達(dá)式。通過(guò)仿真結(jié)果不僅說(shuō)明了本文研究的干擾消除方案能夠降低系統(tǒng)中斷概率且驗(yàn)證了理論分析的正確性。

簡(jiǎn)介：軟件定義聯(lián)網(wǎng)（SDN）技術(shù)自提出以來(lái)，引發(fā)了人們對(duì)它的不斷思考、討論和實(shí)踐。針對(duì)可能出現(xiàn)的大規(guī)模SDN網(wǎng)絡(luò)的部署和應(yīng)用，SDN的集中控制技術(shù)面臨一些技術(shù)問(wèn)題。研究SDN網(wǎng)絡(luò)控制器的可縮放技術(shù)具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。通過(guò)分析當(dāng)前SDN網(wǎng)絡(luò)集中控制所帶來(lái)性能瓶頸問(wèn)題及相關(guān)的解決方案，從提高控制器處理性能的角度，提出了一種基于集群的分布式控制器技術(shù)方案；通過(guò)分析OPENFLOW協(xié)議的特點(diǎn)和局限性，基于OPENFLOW協(xié)議定義的三種控制器工作模式，提出了一種基于SDN交換機(jī)遷移的SDN控制器負(fù)載均衡方案；考慮到SDN技術(shù)應(yīng)用于跨管理域網(wǎng)絡(luò)中的需求，分析和研究了具有跨域交互能力的聯(lián)邦控制器架構(gòu)，以及聯(lián)邦控制器層交互接口。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于交換機(jī)遷移的控制器負(fù)載均衡方案能夠有效提高SDN控制平面性能，提高控制平面處理能力。

簡(jiǎn)介：現(xiàn)實(shí)世界中，大部分的數(shù)據(jù)對(duì)象之間存在互相關(guān)聯(lián)或交互關(guān)系，形成數(shù)量眾多的、互聯(lián)的、復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)，不失一般性，我們稱(chēng)這種互聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)為信息網(wǎng)絡(luò)。例如，社交網(wǎng)絡(luò)、萬(wàn)維網(wǎng)、論文合作網(wǎng)絡(luò)、生物網(wǎng)絡(luò)，等等。信息網(wǎng)絡(luò)無(wú)處不在，成為現(xiàn)代信息基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)鍵組件。分析信息網(wǎng)絡(luò)，或者它們的特殊類(lèi)型，諸如社交網(wǎng)絡(luò)，已經(jīng)引起計(jì)算機(jī)科學(xué)、社會(huì)科學(xué)、物理學(xué)、生物學(xué)等領(lǐng)域研究者的廣泛關(guān)注。當(dāng)信息網(wǎng)絡(luò)中存在多種類(lèi)型的節(jié)點(diǎn)或者多種類(lèi)型的鏈接，我們稱(chēng)之為異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)。異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用非常廣泛，在許多的異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)中，鏈接可以存在肯定或否定的極性，用于表達(dá)人們的正面或負(fù)面的意見(jiàn)和觀點(diǎn)。比如IMDB網(wǎng)絡(luò)，含有用戶(hù)、電影、演員等不同類(lèi)型的節(jié)點(diǎn)，存在用戶(hù)與電影之間的評(píng)價(jià)關(guān)系、電影與演員之間的參演關(guān)系等不同類(lèi)型的關(guān)系，用戶(hù)評(píng)價(jià)看過(guò)的電影，可以通過(guò)打分的高低表達(dá)是否喜歡一部電影。對(duì)異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)上的喜好行為進(jìn)行建模，就構(gòu)成了極性異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)，即網(wǎng)絡(luò)中的鏈接可以是肯定的（表達(dá)“喜歡”或者“信任”），或者否定的（表達(dá)“不喜歡”或者“不信任”）。相關(guān)性搜索是異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)上的一個(gè)重要任務(wù)，用于度量網(wǎng)絡(luò)中不同類(lèi)型節(jié)點(diǎn)間的相關(guān)性，從而可以支持個(gè)性化推薦等應(yīng)用。例如，在IMDB網(wǎng)絡(luò)中，人們感興趣搜索與某用戶(hù)最相關(guān)的電影，在EPINIONS網(wǎng)絡(luò)中，人們感興趣搜索與某消費(fèi)者最相關(guān)的商品，等等。由于信息網(wǎng)絡(luò)中的不同鏈接路徑，蘊(yùn)含著不同的相關(guān)性語(yǔ)義，因此，在以往的研究中，通?；谠窂竭M(jìn)行節(jié)點(diǎn)間相關(guān)度計(jì)算，所謂元路徑，是指定義在不同類(lèi)型對(duì)象間的聯(lián)系的序列組成的路徑。然而，以往的研究主要聚焦在非極性的異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)，不考慮網(wǎng)絡(luò)鏈接的極性，在極性異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)中，定義帶有負(fù)邊的元路徑的語(yǔ)義是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題，尤其是路徑中存在多條負(fù)邊的情況下，語(yǔ)義更加的模糊。因此，直接使用以往基于元路徑的方法來(lái)計(jì)算極性異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)間的相關(guān)性，無(wú)法得到正確的結(jié)果。因此，對(duì)于極性異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)性搜索，如何建模帶有正邊、負(fù)邊的元路徑，進(jìn)而計(jì)算異類(lèi)型節(jié)點(diǎn)間的相關(guān)性，是一個(gè)有挑戰(zhàn)性的工作。本文研究極性異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)中的相關(guān)性搜索問(wèn)題，提出一個(gè)新穎的相關(guān)性搜索方法SIGNSIM，基于極性元路徑分解，度量極性異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)中不同類(lèi)型對(duì)象間的相關(guān)度。SIGNSIM首先定義原子元路徑，基于原子元路徑，給出了結(jié)合用戶(hù)正負(fù)偏好，采用協(xié)同過(guò)濾方法，計(jì)算同類(lèi)型節(jié)點(diǎn)間相似度的計(jì)算方法，在不同的原子元路徑組合的基礎(chǔ)上，SIGNSIM能夠基于不同長(zhǎng)度的極性元路徑，度量不同類(lèi)型對(duì)象間的相關(guān)性。本文的主要貢獻(xiàn)如下1提出并刻畫(huà)了極性異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)性搜索問(wèn)題。2提出一個(gè)基于極性元路徑分解的極性異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)相關(guān)性搜索方法SIGNSIM，SIGNSIM可以有效的捕獲元路徑上的正邊和負(fù)邊的語(yǔ)義，以度量不同類(lèi)型節(jié)點(diǎn)間的相關(guān)度。3實(shí)驗(yàn)采用IMDB、EPINIONS兩個(gè)真實(shí)的數(shù)據(jù)集，通過(guò)與非極性異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)有的相關(guān)性搜索方法的比較，驗(yàn)證了SIGNSIM的有效性。