摘要：设计一款适合于低端家庭用户的家电远程控制系统。该系统采用基于ARM11架构的S3C6410微处理器作为其主控制器,使用Android系统作为智能家居终端设备的操作系统,并应用ZigBee无线通信技术将居家环境和家用电器有机地组合在一起组建成家庭内网,实现家用电器的无线远程控制,摆脱传统智能家居对PC机和有线传输介质的依赖,在很大程度上降低了智能家居的成本。同时由于无线传输和移动智能终端的小巧方便和人性化设计,使该远程控制系统性价比较高,具有较为广阔的市场前景。

摘要：针对目标区域中各子区域对覆盖程度的不同要求,提出一种结合虚拟势力和区域密度的无线传感器网络三维覆盖算法。设计密度相关模型,采用密度表征不同子区域的重要程度,将各节点与其邻居节点进行交互计算获得整个区域的平均密度,并根据各节点所在区域的密度得到虚拟合力,从而重新调整节点部署范围。实验结果表明,与基于虚拟势力的自组织覆盖算法相比,该算法能有效提高高密度区域的覆盖程度和整个目标区域的覆盖效率,降低节点部署能耗。

摘要：传统基于接收信号强度指示(received signal strength indication,RSSI)的室内定位方法易受环境影响且精确度低、稳定性差。为解决这一问题,提出基于受限玻尔兹曼机(restricted Boltzmann machine,RBM)的CSI (channel state information)指纹室内定位方法。在离线阶段时,设计使用RBM来训练校准相应的CSI数据,建立特征指纹库;在线阶段时,利用朴素贝叶斯分类器对数据进行处理并与指纹库匹配,得到定位结果。实验结果表明,基于RBM的CSI指纹室内定位方法优于传统指纹室内定位方法。

摘要：针对物联网环境下实体间的跨域信任问题,引入网关技术,提出基于网关的跨域信任模型。将域间节点历史交易纪录存储于网关中,提高对域间节点信任度的计算和存储能力;引入节点信任因子、历史因子,结合上下文环境变化对节点信任度值进行计算;提出节点跨域信任算法,并给出了模型详细流程。实验结果表明,模型具有良好的网络动态适应性以及较高的域间节点交互成功率,降低了物联网环境的变化对跨域节点信任评估准确性的影响。

摘要：为了解决无线传感器网络中数据采集过程中的冗余和传输能耗问题,深入分析信号的线性测量过程,提出一种用于压缩感知的测量矩阵设计方法。该方法结合对角矩阵和正交基线性表示原理,采用线性结构化的方法构造,过程简单、速度快、稀疏度高、没有冗余,适合硬件资源有限的传感器节点的实现。仿真结果表明,基于对角矩阵线性表示的测量方法与常见的高斯随机矩阵和部分哈达玛矩阵两种测量方法相比,该方法在相同信号重构精度前提下信号恢复成功率更高,传感节点可以通过压缩观测得到更少的测量数据,从而大大减少网络通信量,节约网络能耗,延长网络生存周期。

摘要：针对单一信道下可用资源的分配问题,提出了基于碰撞识别的优先级仲裁策略,在研究了曼彻斯特编码特点的基础上,设计了一种新的编码方案,推导了优先级生成的模型,分析了仲裁的效率。仿真结果表明,在采用基于时分复用的MAC协议的前提下,同传统的逐节点询问方式相比,仲裁时间缩短为原来的四分之一。

摘要：在基于移动代理(MA)的无线传感器网络数据融合中,MA路由的选择直接影响系统能耗,从而决定整个网络的使用寿命。为此,引入冗余度参数,同时结合节点剩余能量参数和节点间最短距离参数,提出基于冗余度的MA路由算法。采用阈值处理方法消除冗余节点,利用Kruskal方法建立最小生成树,初步形成MA路径,并通过改进的后序遍历方法对其进行优化。仿真结果表明,与遗传算法和近优路由设计算法相比,该算法能有效降低能耗,减少数据延时,延长网络生命周期。

摘要：针对无线传感器网络中传统测量矩阵方法无法满足数据采集需求的问题.提出一种基于离散小波变换基的梯度下降混合算法,对原始测量矩阵进行优化,通过此方法能够降低原测量方法的数据空间复杂度,提高算法的收敛速度,增强测量矩阵与稀疏矩阵的非相关性.实验对比分析,该方法收敛速度快,数据重构成功率明显高于传统测量方法,降低了测量矩阵设计和实现难度,提高了去除信噪能力,适合在低采样率网络环境中应用.

摘要：针对短文本特征稀疏性问题,提出一种熵权约束稀疏表示的短文本分类方法.考虑到初始字典维数较高,首先,利用Word2vec工具将字典中的词表示成词向量形式,然后根据加权向量平均值对原始字典进行降维.其次,利用一种快速特征子集选择算法去除字典中不相关和冗余短文本,得到过滤后的字典.再次,基于稀疏表示理论在过滤后的字典上,为目标函数设计一种熵权约束的稀疏表示方法,引入拉格朗日乘数法求得目标函数的最优值,从而得到每个类的子空间.最后,在学习到的子空间下通过计算待分类短文本与每个类中短文本的距离,并根据三种分类规则对短文本进行分类.在真实数据集上的大量实验结果表明,本文提出的方法能够有效缓解短文本特征稀疏问题且优于现有短文本分类方法.

摘要：考虑到信息在传递过程中普遍存在模糊性的特点,结合经典元胞自动机理论和模糊推理算法,设计网络舆情传播的元胞自动机结构,定义环境适应度k和偏好度h 2个输入变量,建立网络舆情传播的模糊元胞自动机模型。对网络舆情传播中个体观点的演化过程进行Matlab仿真与分析,结果表明,在经过交流与讨论(对应于元胞进行足够多次数的迭代和演化)后,群体的观点和意见会出现归一的现象,归一不是归于处在2个极端的赞成或反对,而是向中间聚拢,最后形成一个折中的意见。该模型可以更好地描述网络舆情的实际传播过程。