簡(jiǎn)介：隨著無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)的發(fā)展，無(wú)線(xiàn)ADHOC網(wǎng)絡(luò)越來(lái)越多出現(xiàn)在現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中，作為一種無(wú)線(xiàn)自組織對(duì)等網(wǎng)絡(luò)，它無(wú)需中心基礎(chǔ)設(shè)施就可以正常工作。波束成形天線(xiàn)是一種智能天線(xiàn)，相比較全向天線(xiàn)具有傳輸距離長(zhǎng)、抗干擾能力強(qiáng)、空間復(fù)用系數(shù)高等優(yōu)點(diǎn)，將波束成形天線(xiàn)與無(wú)線(xiàn)ADHOC網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合將帶來(lái)性能上的提升。然而波束成形天線(xiàn)的引入也給網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)了很多問(wèn)題，配備波束成形天線(xiàn)的自組織網(wǎng)絡(luò)時(shí)間自同步困難，導(dǎo)致基于時(shí)間同步的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議性能明顯下降。同時(shí)節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)將造成網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋭?dòng)態(tài)變化，而波束成形天線(xiàn)波束集中的特性使得節(jié)點(diǎn)適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)變化需要花費(fèi)更多的時(shí)間。時(shí)間同步是無(wú)線(xiàn)分布式網(wǎng)絡(luò)的支撐性技術(shù)，眾多MAC層協(xié)議與上層應(yīng)用都建立在網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)同步的基礎(chǔ)上。本文針對(duì)于基于波束成形天線(xiàn)的準(zhǔn)靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)提出一種異步時(shí)間掃描的同步算法。算法分為根節(jié)點(diǎn)選舉，精同步兩個(gè)階段。選舉階段，系統(tǒng)選擇連接性最大節(jié)點(diǎn)為網(wǎng)絡(luò)根節(jié)點(diǎn)；同步階段，根節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)與根結(jié)點(diǎn)成對(duì)同步，同步后再作為參考節(jié)點(diǎn)向外傳播同步信息，最終達(dá)到全網(wǎng)同步。本文對(duì)選舉階段的選舉策略和精同步階段的開(kāi)銷(xiāo)以及同步誤差進(jìn)行了理論分析。本文同時(shí)還針對(duì)同步階段提出一種生成樹(shù)層級(jí)優(yōu)化策略，能夠顯著降低同步開(kāi)銷(xiāo)。仿真結(jié)果表明本文提出的同步算法可以高效解決波束成形天線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的時(shí)間同步問(wèn)題，同時(shí)降低通信開(kāi)銷(xiāo)。針對(duì)動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渥兓?，本文提出一種結(jié)合拓?fù)渚S護(hù)的分簇時(shí)間同步算法，該算法分為選舉、分簇、同步、維護(hù)四個(gè)階段。選舉階段選舉度最大的節(jié)點(diǎn)作為網(wǎng)絡(luò)根節(jié)點(diǎn)；分簇階段在網(wǎng)絡(luò)時(shí)間異步且配備定向天線(xiàn)場(chǎng)景下，以根節(jié)點(diǎn)為起始完成網(wǎng)絡(luò)分簇，同時(shí)完成網(wǎng)絡(luò)初始同步；同步階段通過(guò)簇內(nèi)與簇間同步穩(wěn)定同步效果；維護(hù)階段就節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)入網(wǎng)與退網(wǎng)分別進(jìn)行維護(hù)策略分析。本文在ONE仿真模擬平臺(tái)上仿真證明算法具有優(yōu)秀的同步性能，且能很好的適應(yīng)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹?

簡(jiǎn)介：隨著無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)的發(fā)展，未來(lái)多種無(wú)線(xiàn)接入技術(shù)將共存且逐步融合。不同的接入技術(shù)在帶寬、傳輸時(shí)延、覆蓋范圍與移動(dòng)性支持能力等方面存在著差異，單一接入技術(shù)無(wú)法滿(mǎn)足終端用戶(hù)多樣化的需求。為了充分利用異構(gòu)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源，保證滿(mǎn)足用戶(hù)所需的服務(wù)質(zhì)量與網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡，無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)選擇算法成為異構(gòu)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)重要的研究課題。因此，論文以基于博弈理論的無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)選擇為題展開(kāi)研究工作。針對(duì)多業(yè)務(wù)多用戶(hù)多網(wǎng)絡(luò)條件下的異構(gòu)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)選擇場(chǎng)景，論文提出了一種基于演化博弈的自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)選擇算法。所提出的算法基于可選網(wǎng)絡(luò)集和業(yè)務(wù)類(lèi)型將終端劃分為不同的集合，終端用戶(hù)通過(guò)自適應(yīng)算法動(dòng)態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)選擇策略。該算法綜合考慮了網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)的異構(gòu)性，網(wǎng)絡(luò)選擇策略動(dòng)態(tài)調(diào)整的特性防止了網(wǎng)絡(luò)擁塞的發(fā)生。仿真結(jié)果表明，該算法通過(guò)選擇合適的調(diào)整速率，能夠使不同集合內(nèi)的選網(wǎng)策略最終穩(wěn)定，系統(tǒng)內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡。針對(duì)接入網(wǎng)絡(luò)相互獨(dú)立的網(wǎng)絡(luò)選擇場(chǎng)景，提出了一種基于STACKELBERG博弈的異構(gòu)無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)選擇算法。該算法綜合考慮傳輸速率、網(wǎng)絡(luò)帶寬和傳輸時(shí)延，并同時(shí)考慮了網(wǎng)絡(luò)選擇過(guò)程中網(wǎng)絡(luò)側(cè)與用戶(hù)側(cè)主從特性。同時(shí)，算法使用線(xiàn)性代價(jià)函數(shù)與效用函數(shù)保證其收斂性。仿真結(jié)果表明，所提算法能較快的使用戶(hù)側(cè)與網(wǎng)絡(luò)側(cè)的傳輸速率策略達(dá)到納什均衡點(diǎn)，較大的增加凈效用函數(shù)值。

簡(jiǎn)介：點(diǎn)擊查看更多面向內(nèi)容網(wǎng)絡(luò)移動(dòng)性管理及移動(dòng)緩存技術(shù)研究.pdf精彩內(nèi)容。

簡(jiǎn)介：作為信號(hào)處理的熱點(diǎn)研究課題，盲分離技術(shù)在無(wú)線(xiàn)通信、語(yǔ)音分離、圖像處理，腦電信號(hào)處理領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。近二十年來(lái)，盲分離技術(shù)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。當(dāng)前，本文著重于探討以下的盲分離技術(shù)研究熱點(diǎn)1）欠定線(xiàn)性混疊模型下的混疊矩陣估計(jì)問(wèn)題2）卷積混疊模型下的信號(hào)源個(gè)數(shù)估計(jì)及源信號(hào)分離問(wèn)題3）盲信號(hào)分離方法的應(yīng)用問(wèn)題，如在網(wǎng)絡(luò)安全中的應(yīng)用。本文主要研究工作如下首先，通過(guò)稀疏成分分析探討欠定線(xiàn)性混疊情形下的盲分離問(wèn)題，給出一種基于加權(quán)策略下的超直線(xiàn)聚類(lèi)算法。針對(duì)源信號(hào)所體現(xiàn)出來(lái)的非嚴(yán)格稀疏特性，提出通過(guò)加權(quán)策略實(shí)現(xiàn)對(duì)觀測(cè)信號(hào)的差異性聚類(lèi)。通過(guò)引入高斯隸屬函數(shù)作為加權(quán)因子，在差異性聚類(lèi)過(guò)程中，對(duì)具有高稀疏度的樣本數(shù)據(jù)以低權(quán)重值，同時(shí)對(duì)低稀疏度的樣本數(shù)據(jù)則賦予高權(quán)值。該差異性聚類(lèi)策略目的是突出樣本數(shù)據(jù)的聚類(lèi)中心，抑制遠(yuǎn)遠(yuǎn)偏離中心的離群點(diǎn)干擾，從而增強(qiáng)超直線(xiàn)聚類(lèi)算法的穩(wěn)定性。通過(guò)所提出的加權(quán)超直線(xiàn)聚類(lèi)策略，可以同時(shí)實(shí)現(xiàn)信號(hào)源的個(gè)數(shù)估計(jì)以及混疊矩陣估計(jì)。其次，分析卷積混疊模型中的信號(hào)源個(gè)數(shù)估計(jì)問(wèn)題，給出一種基于提取特征數(shù)據(jù)的時(shí)頻域密度檢測(cè)聚類(lèi)算法。本章所提算法基于下列觀察在任意連續(xù)時(shí)頻點(diǎn)內(nèi)，源信號(hào)中的某個(gè)活躍源信號(hào)在該區(qū)域內(nèi)功率譜占優(yōu)，而其他源成分的功率譜次之。基于這個(gè)假定，第一步，通過(guò)觀測(cè)信號(hào)數(shù)據(jù)的二階統(tǒng)計(jì)信息進(jìn)行特征提取。第二步，通過(guò)提取出來(lái)的特征數(shù)據(jù)進(jìn)行密度檢測(cè)聚類(lèi)，確定出聚類(lèi)中心的個(gè)數(shù)。第三步，通過(guò)逐頻點(diǎn)進(jìn)行密度聚類(lèi)估計(jì)，統(tǒng)計(jì)出現(xiàn)頻次最高值作為估計(jì)的信號(hào)源個(gè)數(shù)。相比現(xiàn)有的聚類(lèi)算法，所提策略能夠有效增強(qiáng)聚類(lèi)算法的抗干擾能力，能夠適用于較大規(guī)模欠定卷積模型下的源信號(hào)個(gè)數(shù)估計(jì)。再次，分析卷積混疊模型中的盲分離中的源信號(hào)分離問(wèn)題，給出一種基于分塊張量分解框架下的時(shí)頻域盲分離算法。通過(guò)組合成對(duì)時(shí)頻點(diǎn)觀測(cè)信號(hào)成分，構(gòu)建出新的線(xiàn)性混疊模型，同時(shí)對(duì)新的混疊矩陣進(jìn)行結(jié)構(gòu)化設(shè)計(jì)。經(jīng)過(guò)嚴(yán)格理論證明，基于新構(gòu)建模型的卷積盲分離可以完全解決排序不確定性問(wèn)題。進(jìn)一步地，提出基于結(jié)構(gòu)化分塊張量分解算法，實(shí)現(xiàn)超定情形下的卷積盲分離。然后，將盲分離技術(shù)應(yīng)用到無(wú)線(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，給出一種基于半盲估計(jì)算法的差異性信道估計(jì)策略。差異性信道估計(jì)策略是保證合法用戶(hù)服務(wù)質(zhì)量，防止非法用戶(hù)竊聽(tīng)的重要物理層安全手段。本文通過(guò)設(shè)計(jì)具有隨機(jī)特性的前向訓(xùn)練序列并且設(shè)計(jì)具有人工噪聲干擾的逆向訓(xùn)練序列，達(dá)到保證合法接收機(jī)端的接收質(zhì)量，同時(shí)弱化非法接收機(jī)端的竊聽(tīng)能力。基于單位均方誤差指標(biāo)，系統(tǒng)分析合法接收機(jī)端以及非法接收機(jī)端的信道估計(jì)差異，給出訓(xùn)練序列與人工噪聲序列最優(yōu)功率分配方案。相比現(xiàn)有的差異性信道估計(jì)策略，所提出的半盲技術(shù)的雙向訓(xùn)練策略具有更好的差異性信道估計(jì)性能，同時(shí)能夠穩(wěn)健對(duì)抗導(dǎo)頻污染這類(lèi)主動(dòng)性攻擊。最后，將盲分離技術(shù)應(yīng)用于智能電力網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，給出一種基于盲分離方法下的具有低稀疏度的隱蔽性數(shù)據(jù)攻擊策略。在理論上證明可以放寬隱蔽性數(shù)據(jù)攻擊的實(shí)施條件，即攻擊者只需掌握部分的電網(wǎng)系統(tǒng)量測(cè)矩陣信息以及控制少數(shù)智能電表即可實(shí)施隱蔽性數(shù)據(jù)攻擊。為獲取局部電網(wǎng)系統(tǒng)量測(cè)矩陣信息，設(shè)計(jì)出一種基于電表數(shù)據(jù)的兩步驟攻擊策略，其中包括估計(jì)系統(tǒng)量測(cè)矩陣以及重構(gòu)稀疏攻擊向量。所設(shè)計(jì)的隱蔽性數(shù)據(jù)攻擊策略揭示出電表數(shù)據(jù)泄露對(duì)智能電網(wǎng)安全的潛在威脅。盲信號(hào)分離算法

簡(jiǎn)介：作為L(zhǎng)TEA系統(tǒng)中最有代表性的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)單元，F(xiàn)EMTOCELL通過(guò)在室內(nèi)部署低功率接入節(jié)點(diǎn)FAP，能夠有效地改善室內(nèi)無(wú)線(xiàn)覆蓋，為用戶(hù)提供更好的無(wú)線(xiàn)數(shù)據(jù)服務(wù)。但由于FAP是用戶(hù)根據(jù)自身要求自主安裝，缺少專(zhuān)門(mén)的網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃與優(yōu)化，為傳統(tǒng)MACROCELL引入了額外干擾，使得雙層網(wǎng)絡(luò)的干擾問(wèn)題變得更加復(fù)雜。為了降低此類(lèi)干擾，本文對(duì)雙層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的無(wú)線(xiàn)資源配置展開(kāi)研究，主要從功率控制和頻率復(fù)用兩個(gè)方面探索降低異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部干擾的方案，研究?jī)?nèi)容圍繞以下三個(gè)主題展開(kāi)首先，對(duì)雙層網(wǎng)絡(luò)中斷概率進(jìn)行分析。利用空間泊松點(diǎn)過(guò)程對(duì)FEMTOCELL基站進(jìn)行數(shù)學(xué)分析。在信號(hào)傳輸過(guò)程中，采用IMT2000的路徑損耗傳播模型，利用TURKMANI近似方法推導(dǎo)出MACROCELL層和FEMTOCELL層中斷概率的理論值，并通過(guò)仿真分析，對(duì)理論推導(dǎo)的準(zhǔn)確性進(jìn)行驗(yàn)證。其次，研究了FEMTOCELL覆蓋及優(yōu)化方案。根據(jù)FEMTOCELL下行中斷概率，求得FEMTOCELL用戶(hù)（FUE）距離宏基站MBS的最小距離和FAP的最低發(fā)射功率。利用FAP的最低發(fā)射功率作為約束條件對(duì)典型的功率控制方案進(jìn)行改進(jìn)，提出基于用戶(hù)距離和中斷概率的FEMTOCELL覆蓋及優(yōu)化方案。仿真結(jié)果表明，提出方案不僅能有效地降低雙層網(wǎng)絡(luò)的中斷概率、提升用戶(hù)的通信質(zhì)量，而且能節(jié)約系統(tǒng)的功率資源。最后，研究分析了雙層網(wǎng)絡(luò)頻率復(fù)用方案。在對(duì)經(jīng)典的部分頻率復(fù)用方式FFR進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上，提出了一種改進(jìn)的適用于雙層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的FFR分配方式。在該方案中，整個(gè)系統(tǒng)頻帶被分為7個(gè)可用頻段，分別復(fù)用給不同區(qū)域不同扇區(qū)的用戶(hù)。宏小區(qū)中心區(qū)域的用戶(hù)使用頻率復(fù)用因子為1的一個(gè)子頻帶，邊緣區(qū)域每個(gè)扇區(qū)內(nèi)的用戶(hù)使用頻率復(fù)用因子為3的兩個(gè)頻帶，同時(shí)保證相鄰扇區(qū)間分配正交的頻帶。FAP通過(guò)感知宏小區(qū)的信號(hào)強(qiáng)度選擇接入合適的子頻帶，從而減少雙層網(wǎng)絡(luò)間的干擾。通過(guò)與經(jīng)典的FFR方案在子頻帶劃分、信干噪比、中斷概率及用戶(hù)的平均傳輸速率等方面進(jìn)行對(duì)比分析。實(shí)驗(yàn)仿真表明，改進(jìn)的部分頻率復(fù)用方式在性能指標(biāo)上比其他FFR方式更具優(yōu)越性。

簡(jiǎn)介：車(chē)輛間的通信作為車(chē)載自組織網(wǎng)絡(luò)（VA）中的重要基礎(chǔ)，其信道特性的研究對(duì)于車(chē)間通信系統(tǒng)的設(shè)計(jì)起著至關(guān)重要的指導(dǎo)作用。車(chē)間通信相對(duì)于傳統(tǒng)的蜂窩網(wǎng)無(wú)線(xiàn)通信雖然具有一定的相似性，如多徑衰落，但同時(shí)又具有很多差異性，如車(chē)間通信系統(tǒng)中的通信兩端都是移動(dòng)的，發(fā)射天線(xiàn)高度和通信距離范圍都不同，故不能直接使用傳統(tǒng)的無(wú)線(xiàn)信道建模方法，需要結(jié)合其自身特性建立合適的信道模型。首先，論文總結(jié)了車(chē)間通信無(wú)線(xiàn)信道的和傳統(tǒng)蜂窩無(wú)線(xiàn)信道的不同點(diǎn)以及常用的無(wú)線(xiàn)信道建模方法。然后對(duì)射線(xiàn)追蹤方法進(jìn)行了介紹，并著重對(duì)垂直平面發(fā)射的射線(xiàn)追蹤方法進(jìn)行了詳細(xì)地介紹。論文采用了這一射線(xiàn)追蹤方法對(duì)無(wú)線(xiàn)信道進(jìn)行建模，從而獲得車(chē)間通信無(wú)線(xiàn)信道的空時(shí)頻特性。其次，論文分別對(duì)城市環(huán)境和高速公路環(huán)境下的車(chē)間通信無(wú)線(xiàn)信道進(jìn)行了仿真，利用信道模型所獲得的時(shí)間、角度和頻率的色散參數(shù)信息進(jìn)行了分析。其中，在城市的環(huán)境中又分別對(duì)同一街道、十字路口和相隔一個(gè)街區(qū)三種典型場(chǎng)景分別進(jìn)行了仿真分析和對(duì)比。城市環(huán)境下，主要考慮的是建筑物對(duì)信號(hào)傳播的影響，并對(duì)不同的建筑物材料對(duì)信號(hào)強(qiáng)度的影響進(jìn)行了仿真。公路環(huán)境下，在設(shè)置的移動(dòng)模型中，考慮的是車(chē)輛，尤其是一些大型車(chē)輛對(duì)信號(hào)傳播的影響。另外，還分析對(duì)比了經(jīng)過(guò)不同過(guò)程（反射、繞射）的射線(xiàn)的損耗程度，確定了不同環(huán)境下射線(xiàn)的合適的反射次數(shù)上限和繞射次數(shù)上限，以減少不必要的射線(xiàn)分支，從而提高算法的運(yùn)行效率。最后，論文介紹了信道建模的實(shí)現(xiàn)過(guò)程中的三個(gè)重要模塊。使用多線(xiàn)程編程的方法實(shí)現(xiàn)了算法運(yùn)行速度的提升，并仿真了算法運(yùn)行速度和線(xiàn)程個(gè)數(shù)的之間的關(guān)系。

簡(jiǎn)介：近年，人們對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的需求不斷增大，推動(dòng)著5G（5RDGENERATION，第五代移動(dòng)通信）技術(shù)的迅速發(fā)展。5G網(wǎng)絡(luò)必然是由大量的宏小區(qū)、微小區(qū)以及用戶(hù)設(shè)備等不同層次的網(wǎng)絡(luò)元素共同構(gòu)成的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)。在這樣密集分層的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，網(wǎng)絡(luò)的無(wú)線(xiàn)資源調(diào)配機(jī)制需要在多個(gè)層次同時(shí)進(jìn)行。系統(tǒng)不僅要在每個(gè)小區(qū)內(nèi)部進(jìn)行資源的調(diào)配，同時(shí)需要滿(mǎn)足系統(tǒng)總?cè)萘?、總能量、業(yè)務(wù)負(fù)載等多方面約束，還要在層內(nèi)層間進(jìn)行無(wú)線(xiàn)資源的聯(lián)合調(diào)配，降低相互間干擾，提升系統(tǒng)整體性能。資源稀缺是5G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)面臨的巨大挑戰(zhàn)，資源管理成為重點(diǎn)研究方向。超密集異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景下的功率分配研究對(duì)5G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)在能量節(jié)省以及容量提升方面的發(fā)展具有重要意義。本文在超密集異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景下，區(qū)分用戶(hù)業(yè)務(wù)類(lèi)型為條件，首先選擇接入不同網(wǎng)絡(luò)的基站，再對(duì)子信道做合理分配，最終利用對(duì)各子信道做功率的分配達(dá)到各自?xún)?yōu)化的目標(biāo)。主要提出了以下兩種功率分配方案以實(shí)現(xiàn)不同優(yōu)化目標(biāo)（1）5G網(wǎng)絡(luò)提倡綠色網(wǎng)絡(luò)，因此本文以節(jié)省能量為優(yōu)化目標(biāo)，提出了一種基于能量?jī)?yōu)化的功率分配方案。首先設(shè)定網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景，定義相關(guān)參數(shù)，為了提高網(wǎng)絡(luò)有效利用率，將用戶(hù)需求業(yè)務(wù)分類(lèi)，選擇不同的網(wǎng)絡(luò)類(lèi)型來(lái)滿(mǎn)足用戶(hù)需求。其次，遵循一個(gè)用戶(hù)接入一個(gè)基站的原則，給用戶(hù)選擇能提供最高速率的基站。采用設(shè)計(jì)的算法給所有接入該基站的用戶(hù)分配子信道，最終分配子信道上的功率，使用戶(hù)獲得的速率滿(mǎn)足用戶(hù)最小需求，并且使總能量消耗最少。此方案采用的是分步驟功率分配，在確定用戶(hù)基站子信道連接指標(biāo)后，對(duì)功率分配進(jìn)行優(yōu)化。（2）提升系統(tǒng)容量一直是改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)性能的主要目標(biāo)之一，因此本文提出一種基于系統(tǒng)容量?jī)?yōu)化的功率分配方案?；诘谝环N方案的場(chǎng)景下，對(duì)相關(guān)參數(shù)做一些改進(jìn)。同樣是以用戶(hù)需求業(yè)務(wù)分類(lèi)，改變用戶(hù)接入基站的條件約束，允許部分用戶(hù)同時(shí)接入兩個(gè)不同網(wǎng)絡(luò)的基站以提高總的用戶(hù)速率，也就是提高系統(tǒng)容量。采用設(shè)計(jì)的算法給用戶(hù)分配子信道以及相應(yīng)的功率，使系統(tǒng)容量達(dá)到最大。此方案依舊采用的是分步驟功率分配。本文基于用戶(hù)業(yè)務(wù)分類(lèi)的特點(diǎn)提出的兩種功率分配方案，所涉及的算法收斂快速、復(fù)雜度低，通過(guò)仿真分別得到總能量消耗降低和系統(tǒng)容量增加的結(jié)論。本文所涉及到的5G超密集異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景下的功率分配方案對(duì)未來(lái)實(shí)際部署實(shí)施有一定的積極影響。

簡(jiǎn)介：隨著INTER的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為人們重要的信息來(lái)源。對(duì)于已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)重要組成部分的P2P（PEERTOPEER）網(wǎng)絡(luò)，每天都有大量的信息在該網(wǎng)絡(luò)中傳播。去中心化使得P2P網(wǎng)絡(luò)為不良資源提供了有效并快速的傳播途徑，而且難以管理。如何有效監(jiān)控P2P網(wǎng)絡(luò)是目前研究的方向。本文在分析了P2P網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議的基礎(chǔ)上，深入研究路徑規(guī)劃問(wèn)題信息監(jiān)督技術(shù)，基于高性能的TILERA多核設(shè)備，研究并實(shí)現(xiàn)一個(gè)高效的P2P網(wǎng)絡(luò)信息監(jiān)控系統(tǒng)；系統(tǒng)分為服務(wù)器端、客戶(hù)端以及數(shù)據(jù)庫(kù)，有效高速的監(jiān)控P2P網(wǎng)絡(luò)，并對(duì)監(jiān)控結(jié)果進(jìn)行分析與處理。本文的主要工作包括以下幾方面（1）設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于TILERA多核處理器的監(jiān)控方式。根據(jù)多核以及監(jiān)控流程的特點(diǎn)，并依據(jù)系統(tǒng)各模塊的數(shù)據(jù)處理量，對(duì)多核進(jìn)行了分配，設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)處理流程的優(yōu)化策略；其主要思想是針對(duì)數(shù)據(jù)處理速度的不同，將串行處理任務(wù)，使負(fù)載均衡。（2）根據(jù)系統(tǒng)需要對(duì)關(guān)鍵詞或者文件HASH進(jìn)行多次重復(fù)監(jiān)控特點(diǎn)，對(duì)路由存儲(chǔ)機(jī)制進(jìn)行修改，提出了一種基于LRU的路由表維護(hù)策略，其主要思想就是讓有監(jiān)控結(jié)果的節(jié)點(diǎn)能在下一次監(jiān)控中有更大的優(yōu)先權(quán)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，這樣的修改對(duì)于監(jiān)控結(jié)果的影響在合理范圍內(nèi)，而查詢(xún)跳數(shù)明顯減少。（3）針對(duì)本系統(tǒng)，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行了設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了客戶(hù)端軟件，讓用戶(hù)通過(guò)客戶(hù)端軟件可以方便的查詢(xún)監(jiān)控結(jié)果，增加、刪除、修改監(jiān)控關(guān)鍵詞，查看系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)。

簡(jiǎn)介：在火炮武器系統(tǒng)測(cè)試定型過(guò)程中，進(jìn)行實(shí)彈打靶試驗(yàn)，測(cè)量彈著點(diǎn)或脫靶量，以便評(píng)估其攻擊效果和命中精度，炮彈落炸點(diǎn)的三維坐標(biāo)測(cè)量是該武器性能評(píng)估的重要手段之一?；诒粍?dòng)聲探測(cè)的目標(biāo)定位技術(shù)一直受到廣泛關(guān)注，該技術(shù)采用傳聲器陣列采集目標(biāo)聲源發(fā)出的聲信號(hào)，通過(guò)時(shí)延估計(jì)和定位算法解算出目標(biāo)聲源的三維坐標(biāo)。本文將小孔徑基陣與無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合，提出一種基于無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)的炸點(diǎn)聲定位系統(tǒng)。該系統(tǒng)在測(cè)試區(qū)域內(nèi)布設(shè)多個(gè)小孔徑傳聲器基陣，各基陣相互組織為無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)，對(duì)目標(biāo)的定位分兩步進(jìn)行首先單個(gè)基陣采集目標(biāo)爆炸聲信號(hào)，估算出時(shí)延信息，利用時(shí)延信息計(jì)算出目標(biāo)炸點(diǎn)相對(duì)于基陣局部坐標(biāo)系的方位角和俯仰角；然后根據(jù)多個(gè)基陣估計(jì)出的角度信息，結(jié)合自身的位置信息，通過(guò)交匯的方法確定出目標(biāo)的位置。該系統(tǒng)中單個(gè)基陣既獨(dú)立又統(tǒng)一獨(dú)立性是指每個(gè)基陣單獨(dú)計(jì)算自身與目標(biāo)的角度信息，而不需要與其他基陣在時(shí)間上同步；統(tǒng)一性是指每個(gè)基陣與其他基陣相互組織為傳感網(wǎng)絡(luò)，對(duì)目標(biāo)聯(lián)合定位。該系統(tǒng)具有實(shí)時(shí)性強(qiáng)、通訊復(fù)雜度低、數(shù)據(jù)傳輸量小等的優(yōu)點(diǎn)。針對(duì)本文采用的小孔徑立體五元陣，闡述了基于到達(dá)時(shí)間差TDOA的定向算法，通過(guò)對(duì)比幾種時(shí)延估計(jì)算法選取了適合本課題爆炸聲信號(hào)的時(shí)延估計(jì)算法，并針對(duì)在試驗(yàn)中當(dāng)炸點(diǎn)靠近基陣時(shí)，由于爆炸聲壓級(jí)過(guò)大而產(chǎn)生一種因信號(hào)超出傳感器最大量程而被削去頂部的波形失真信號(hào)，提出一種基于多項(xiàng)式擬合的時(shí)延估計(jì)方法，對(duì)算法的有效性做了實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證。列出了影響定向性能的因素，詳細(xì)分析了影響方位角誤差因素和俯仰角誤差因素，并利用MATLAB進(jìn)行了仿真。研究了利用多個(gè)基陣定向結(jié)果對(duì)目標(biāo)進(jìn)行交匯定位的問(wèn)題，采用最小二乘法對(duì)目標(biāo)進(jìn)行坐標(biāo)計(jì)算，仿真結(jié)果表明在基陣冗余的情況下能提高定位精度。對(duì)于本文提出的炸點(diǎn)聲定位系統(tǒng)，給出系統(tǒng)總體工作原理，詳細(xì)闡述了系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計(jì)，按功能將系統(tǒng)各組成部分分為聲信號(hào)采集模塊、信息處理模塊、無(wú)線(xiàn)通訊模塊及測(cè)控終端，介紹了各部分功能及設(shè)計(jì)思路。最后，將以上研究成果應(yīng)用到本文所構(gòu)建的炸點(diǎn)聲定位系統(tǒng)中，通過(guò)戶(hù)外試驗(yàn)驗(yàn)證了整個(gè)系統(tǒng)的可行性。

簡(jiǎn)介：㈣燃必華始蠹力擊學(xué)碩士學(xué)位論文網(wǎng)絡(luò)協(xié)同辦公系統(tǒng)技術(shù)研究與設(shè)計(jì)RESEARCHANDDESIGNJJFNETWORKOFFICEAUTOMATIONSYSTEMBASEDONCSCW賈靜2017年6月CLASSIFIEDINDEXTP393UDC004DISSERTATIONFORTHEPROFESSIONALMASTER’SDEGREERESEARCHANDDESIGNOFNETWORKOFFICEAUTOMATIONSYSTEMBASEDONCSCWCANDIDATESUPERVISORJIAJINGJIANGLIZHENGENTERPRISEMENTORJIANGQIACADEMICDEGREEAPPLIEDFORMASTEROFENGINEERINGSPECIALITYCULTIVATIONWAYSSCHOOLDATEOFDEFENCECOMPEERTECHNOLOGYONJOBSCHOOLOFCONTROLANDCOMPUTERENGINEERINGJUNE，2017DEGREECONFERRINGINSTITUTIONNORTHCHINAELECTRICPOWERUNIVERSITY

簡(jiǎn)介：隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)水平的不斷提高以及信息技術(shù)的快速發(fā)展，人們對(duì)家庭內(nèi)生活環(huán)境的舒適性、安全性等方面的要求不斷地提高，再加上個(gè)人電腦以及各類(lèi)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的普及，人們已經(jīng)習(xí)慣了網(wǎng)絡(luò)及其帶來(lái)的這種快速、便捷的生活方式。因此，以物聯(lián)網(wǎng)為基礎(chǔ)的各類(lèi)智能化家居產(chǎn)品得到了廣泛的應(yīng)用，成為了智能家居發(fā)展的新方向。而家用智能中央空調(diào)也是開(kāi)始隨之走進(jìn)人們的生活之中。通過(guò)對(duì)大量相關(guān)文獻(xiàn)的查閱，本文分析研究了ZIGBEE和WSN相關(guān)技術(shù)的現(xiàn)狀，提出并設(shè)計(jì)了一個(gè)組網(wǎng)成本低、易于實(shí)現(xiàn)和便于擴(kuò)展的家用中央空調(diào)監(jiān)控系統(tǒng)。該系統(tǒng)將物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)的技術(shù)應(yīng)用在家用中央空調(diào)的監(jiān)控中，實(shí)現(xiàn)對(duì)家庭中空氣溫濕度等環(huán)境信息和相關(guān)設(shè)備的統(tǒng)一管理及監(jiān)控，模擬實(shí)現(xiàn)了對(duì)家庭溫濕度等環(huán)境信息的采集、各ZIGBEE節(jié)點(diǎn)之間的相互通信以及多節(jié)點(diǎn)間的控制功能。另外，為了方便系統(tǒng)后續(xù)對(duì)其他智能家居產(chǎn)品的擴(kuò)展，本文對(duì)ZIGBEE節(jié)點(diǎn)定位算法進(jìn)行了研究與改進(jìn)。本文從系統(tǒng)的軟硬件設(shè)計(jì)、室內(nèi)定位算法的改進(jìn)以及系統(tǒng)的組網(wǎng)測(cè)試等幾個(gè)方面進(jìn)行論述，主要工作如下1通過(guò)對(duì)系統(tǒng)需求的分析，提出了系統(tǒng)的整體設(shè)計(jì)方案，并以CC2530芯片為核心，完成了對(duì)系統(tǒng)采集模塊和協(xié)調(diào)器模塊的硬件設(shè)計(jì)及選型。此外，本文提出了一種通過(guò)ZIGBEE終端節(jié)點(diǎn)對(duì)空調(diào)設(shè)備的控制方式。2研究和分析了TI公司的ZSTACK協(xié)議棧的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)及組網(wǎng)原理，并基于ZSTACK協(xié)議棧完成了本文系統(tǒng)的協(xié)調(diào)器模塊和終端節(jié)點(diǎn)模塊的軟件設(shè)計(jì)。3為了方便系統(tǒng)后續(xù)對(duì)其他智能家居產(chǎn)品的擴(kuò)展，比如需要使用室內(nèi)定位技術(shù)實(shí)現(xiàn)對(duì)家居環(huán)境中室內(nèi)人員和物品的定位等，本文對(duì)ZIGBEE節(jié)點(diǎn)的定位算法進(jìn)行研究，提出了一種基于高斯貝葉斯濾波模型的RSSI定位的改進(jìn)算法，并通過(guò)MATLAB對(duì)本文算法與傳統(tǒng)算法進(jìn)行對(duì)比仿真實(shí)驗(yàn)，其結(jié)果表明本文對(duì)算法的改進(jìn)是可行的。4對(duì)所設(shè)計(jì)系統(tǒng)的各模塊進(jìn)行聯(lián)調(diào)實(shí)驗(yàn)。對(duì)系統(tǒng)部分功能進(jìn)行了測(cè)試，結(jié)果表明本文所設(shè)計(jì)的系統(tǒng)基本達(dá)到了預(yù)期的效果，并且找出系統(tǒng)的不足之處，為系統(tǒng)的進(jìn)一步開(kāi)發(fā)研究做準(zhǔn)備。

簡(jiǎn)介：近年來(lái)，室內(nèi)定位技術(shù)成為無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一，被廣泛應(yīng)用于智能家居，物流，醫(yī)療監(jiān)護(hù)，緊急救災(zāi)等領(lǐng)域。其中，許多定位系統(tǒng)需要目標(biāo)攜帶電子標(biāo)簽積極參與定位，并不斷地向定位系統(tǒng)報(bào)告自己的位置信息來(lái)完成最終的定位任務(wù)。這使得此類(lèi)定位系統(tǒng)不適用于緊急部署定位（火場(chǎng)救災(zāi)）或者目標(biāo)不愿意配合定位的情形中（恐怖襲擊中定位恐怖分子）。無(wú)線(xiàn)層析成像定位技術(shù)是一種無(wú)需目標(biāo)攜帶任何電子標(biāo)簽即可對(duì)目標(biāo)定位的無(wú)源被動(dòng)定位技術(shù)，該技術(shù)利用目標(biāo)引起的無(wú)線(xiàn)射頻信號(hào)接收信道強(qiáng)度的變化定位目標(biāo)。但現(xiàn)有無(wú)線(xiàn)層析成像定位系統(tǒng)在WIFI及多徑干擾的室內(nèi)環(huán)境定位時(shí)，面臨定位精度惡化問(wèn)題。目前國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究工作并未有效解決此問(wèn)題。本文以解決室內(nèi)定位環(huán)境中WIFI及多徑干擾造成的定位精度惡化為研究背景，通過(guò)雙頻段無(wú)線(xiàn)層析成像數(shù)據(jù)融合算法，及基于24GHZ的多信道動(dòng)態(tài)權(quán)重模型算法提高WIFI干擾環(huán)境下定位精度?，F(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)證明本文提出的定位算法不僅可行有效，而且優(yōu)于目前國(guó)內(nèi)外此方面的研究工作。論文完成的主要工作如下（1）通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)的方法指明了，24GHZ頻段無(wú)線(xiàn)層析成像定位技術(shù)在WIFI干擾環(huán)境下，定位精度惡化的根本原因在于無(wú)線(xiàn)通信鏈路丟包率的增加，而非WIFI干擾引起的接收信號(hào)強(qiáng)度值（RSSRECEIVEDSIGNALSTRENGTH）強(qiáng)度值的改變。在此基礎(chǔ)之上提出使用24GHZ頻段的丟包率來(lái)標(biāo)識(shí)WIFI干擾強(qiáng)度。（2）提出了一種雙頻段數(shù)據(jù)融合的無(wú)線(xiàn)層析成像定位算法該算法的核心是充分利用24GHZ頻段及433MHZ頻段的優(yōu)勢(shì)（24GHZ頻段對(duì)目標(biāo)的遮擋更敏感，433MHZ頻段不受WIFI干擾影響），以及雙頻段測(cè)量信息的冗余，即使在較強(qiáng)WIFI干擾環(huán)境中，仍能獲得目標(biāo)精確位置的無(wú)線(xiàn)層析成像矩陣。該算法首先從433MHZ頻段及24GHZ頻段分別獲得各自的無(wú)線(xiàn)層析成像矩陣；其次根據(jù)環(huán)境中WIFI干擾強(qiáng)度，確定433MHZ及24GHZ圖像的權(quán)重值，進(jìn)而通過(guò)本文提出的雙頻段圖像融合算法得到一個(gè)更能精確獲知目標(biāo)位置的無(wú)線(xiàn)層析成像矩陣。本定位算法可提高無(wú)線(xiàn)層析成像定位技術(shù)在嚴(yán)重WIFI干擾環(huán)境下的定位精度，同時(shí)因融合了雙頻段測(cè)量的冗余信息，使得無(wú)WIFI干擾環(huán)境下的定位精度亦得到提升。（3）提出了基于時(shí)間戳的雙頻段數(shù)據(jù)時(shí)間同步協(xié)議雙頻段無(wú)線(xiàn)層析成像定位技術(shù)在定位過(guò)程中，24GHZ傳感器節(jié)點(diǎn)及433MHZ的傳感器節(jié)點(diǎn)，分別周期性地測(cè)試各自所有通信鏈路的接收信號(hào)強(qiáng)度，并產(chǎn)生各自通信鏈路的層析成像。為了保證24GHZ頻段與433MHZ頻段的層析成像對(duì)應(yīng)相同的目標(biāo)位置，這兩個(gè)測(cè)量頻段的所產(chǎn)生的無(wú)線(xiàn)層析成像需保持時(shí)間同步。若不能保證24GHZ頻段與433MHZ頻段RTI的時(shí)間同步，當(dāng)目標(biāo)以很快的速度移動(dòng)時(shí)，雙頻段無(wú)線(xiàn)層析成像定位技術(shù)會(huì)產(chǎn)生較大的定位誤差。假定這兩個(gè)頻段針對(duì)相同目標(biāo)位置，產(chǎn)生的RTI的時(shí)間差為T(mén)，目標(biāo)移動(dòng)的速度為V，則兩幅RTI的位置偏移為VT，若直接用此結(jié)果進(jìn)行融合，則會(huì)導(dǎo)致定位系統(tǒng)產(chǎn)生很大定位誤差，基于時(shí)間戳的雙頻段數(shù)據(jù)同步協(xié)議可有效解決此問(wèn)題。（4）為了解決室內(nèi)定位環(huán)境中多徑及WIFI干擾造成的RTI定位精度惡化問(wèn)題，提出一種多信道動(dòng)態(tài)權(quán)重?zé)o線(xiàn)層析成像定位算法。首先，該算法提出使用信道衰減尺度作為通信鏈路選擇最優(yōu)測(cè)量信道的評(píng)判機(jī)制，同時(shí)提出了一種信道衰減尺度的簡(jiǎn)易計(jì)算方法，在此基礎(chǔ)之上提出了通信鏈路各測(cè)量信道丟包率及測(cè)量信道衰減尺度的聯(lián)合動(dòng)態(tài)權(quán)重模型，并利用該動(dòng)態(tài)權(quán)重模型計(jì)算所有通信鏈路RSS的衰減變化；其次，根據(jù)通信鏈路的衰減變化估算出無(wú)線(xiàn)層析成像圖像?，F(xiàn)場(chǎng)實(shí)驗(yàn)證明在輕度WIFI干擾環(huán)境中，相比于雙頻段RTI定位算法，多信道動(dòng)態(tài)權(quán)重RTI可進(jìn)一步提高室內(nèi)WIFI干擾環(huán)境下定位精度。（5）為構(gòu)建上述兩種定位算法的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)，本文為測(cè)量節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)了跳頻令牌環(huán)通信協(xié)議及串口跳頻令牌環(huán)通信協(xié)議，為基站節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)了跳頻令牌環(huán)接收通信協(xié)議。該論文有圖66幅，表12個(gè)，參考文獻(xiàn)129篇。

簡(jiǎn)介：分類(lèi)號(hào)7尸弦弓密級(jí)小氣⑧單位代碼10422學(xué)號(hào)沙㈣參√▲東歲，番SHANDONGUNIVERSITY博士學(xué)位論文DISSERTATIONFORDOCTORALDEGREE論文題目肚加Z枷作者姓名培養(yǎng)單位專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)指導(dǎo)教師合作導(dǎo)師沙7RI緝≥月／Z／日原創(chuàng)性聲明LIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIIY2596458本人鄭重聲明所呈交的學(xué)位論文，是本人在導(dǎo)師的指導(dǎo)下，獨(dú)立進(jìn)行研究所取得的成果。除文中已經(jīng)注明引用的內(nèi)容外，本論文不包含任何其他個(gè)人或集體已經(jīng)發(fā)表或撰寫(xiě)過(guò)的科研成果。對(duì)本文的研究作出重要貢獻(xiàn)的個(gè)人和集體，均已在文中以明確方式標(biāo)明。本聲明的法律責(zé)任由本人承擔(dān)。論文作者簽名日期冱絲』餾關(guān)于學(xué)位論文使用授權(quán)的聲明本人完全了解山東大學(xué)有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，同意學(xué)校保留或向國(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)山東大學(xué)可以將本學(xué)位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、縮印或其他復(fù)制手段保存論文和匯編本學(xué)位論文。保密論文在解密后應(yīng)遵守此規(guī)定論文作者簽名

簡(jiǎn)介：隨著無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)與大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，建筑智能化系統(tǒng)進(jìn)入了新的發(fā)展階段，無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)在其中的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛。然而由于建筑空間的特殊性，無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的組網(wǎng)及應(yīng)用技術(shù)都需要進(jìn)一步深入研究。本文針對(duì)建筑中的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)組網(wǎng)、無(wú)線(xiàn)定位及環(huán)境監(jiān)測(cè)應(yīng)用等方面開(kāi)展研究，主要工作如下首先，綜述了建筑中常用的幾種無(wú)線(xiàn)通信技術(shù)，并進(jìn)行了特性對(duì)比。此外指出了論文選題背景意義及章節(jié)結(jié)構(gòu)。其次，在深入分析ZIGBEE網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洹f(xié)議棧和節(jié)點(diǎn)功能的基礎(chǔ)上，進(jìn)行了ZIGBEE無(wú)線(xiàn)自組網(wǎng)工作，并進(jìn)行了ZIGBEE組網(wǎng)仿真和實(shí)驗(yàn)，對(duì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行了仿真，驗(yàn)證了ZIGBEE無(wú)線(xiàn)傳感器自組織網(wǎng)絡(luò)的自組織性和自愈性。再次，室內(nèi)定位是無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的一項(xiàng)重要應(yīng)用，本文對(duì)室內(nèi)人員定位算法進(jìn)行了研究。通過(guò)監(jiān)測(cè)建筑物內(nèi)無(wú)線(xiàn)傳感器節(jié)點(diǎn)，采集多組信號(hào)強(qiáng)度與實(shí)際距離的數(shù)據(jù)，采用最小二乘曲線(xiàn)擬合，最后通過(guò)基于RSSI的三角形質(zhì)心算法計(jì)算出待測(cè)無(wú)線(xiàn)傳感器節(jié)點(diǎn)坐標(biāo)，從而實(shí)現(xiàn)室內(nèi)人員定位。最后，設(shè)計(jì)與研制了建筑智能化系統(tǒng)環(huán)境監(jiān)測(cè)平臺(tái)和手機(jī)APP，建筑智能化系統(tǒng)環(huán)境監(jiān)測(cè)平臺(tái)包括硬件和軟件兩部分，硬件部分包括節(jié)點(diǎn)主控芯片CC2530和用到的相關(guān)傳感器模塊（溫濕度傳感器、光照強(qiáng)度傳感器、二氧化碳傳感器和PM25傳感器等），軟件設(shè)計(jì)主要包括嵌入式軟件和環(huán)境監(jiān)測(cè)界面的設(shè)計(jì)。嵌入式軟件包括傳感器的驅(qū)動(dòng)，ZIGBEE組網(wǎng)、數(shù)據(jù)發(fā)送等。環(huán)境監(jiān)測(cè)界面在VISUALSTUDIO2010開(kāi)發(fā)平臺(tái)中，用C＃語(yǔ)言編寫(xiě)，采集到的環(huán)境信息實(shí)時(shí)顯示到上位機(jī)界面，數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到SQLSERVER2008數(shù)據(jù)庫(kù)中。本文設(shè)計(jì)研制了基于ZIGBEE的無(wú)線(xiàn)傳感器節(jié)點(diǎn)，并進(jìn)行了自組網(wǎng)仿真和實(shí)驗(yàn)，在此基礎(chǔ)上，開(kāi)展了室內(nèi)定位和環(huán)境監(jiān)測(cè)等方面的應(yīng)用研究。在未來(lái)，室內(nèi)定位會(huì)在商業(yè)建筑、辦公建筑、智慧園區(qū)上得到更廣泛地應(yīng)用，將在人們?nèi)粘Ｉ钪邪l(fā)揮更加重要的作用；而環(huán)境監(jiān)測(cè)與人們生活息息相關(guān)，它能夠?qū)Νh(huán)境污染做出預(yù)測(cè)報(bào)警，也能在建筑領(lǐng)域?yàn)楣?jié)能降耗提供數(shù)據(jù)依據(jù)，因此實(shí)現(xiàn)建筑室內(nèi)外環(huán)境監(jiān)測(cè)對(duì)推進(jìn)建筑可持續(xù)發(fā)展具有非常重要的意義。

簡(jiǎn)介：隨著云計(jì)算的興起，云存儲(chǔ)是其中的一種重要應(yīng)用模式。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云端為使用者通過(guò)不同終端隨時(shí)隨地訪(fǎng)問(wèn)所需的數(shù)據(jù)提供了便利。與此同時(shí)，數(shù)據(jù)的安全是云數(shù)據(jù)存儲(chǔ)最關(guān)鍵的技術(shù)問(wèn)題之一。目前經(jīng)典的數(shù)據(jù)加密技術(shù)已經(jīng)能夠?yàn)閿?shù)據(jù)安全本身提供很好的技術(shù)保障。但是在云存儲(chǔ)環(huán)境中，采用傳統(tǒng)加密技術(shù)加密后的云端數(shù)據(jù)在檢索時(shí)會(huì)有較大的網(wǎng)絡(luò)傳輸和計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)。以關(guān)鍵詞檢索目標(biāo)信息時(shí)，需要將密文數(shù)據(jù)下載檢索終端，然后進(jìn)行解密運(yùn)算，最后檢索明文是否包含目標(biāo)信息。如果考慮在云端利用其強(qiáng)大的計(jì)算資源解密數(shù)據(jù)然后檢索明文，獲得目標(biāo)檢索結(jié)果，則會(huì)存在明文暴露在云端的潛在安全風(fēng)險(xiǎn)。全同態(tài)加密技術(shù)能夠在不必將密文解密的情況下直接對(duì)加密數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算、檢索和分析等。因此，論文的工作以全同態(tài)加密技術(shù)為基礎(chǔ)，研究如何將它應(yīng)用到云文件管理的領(lǐng)域中，討論在該應(yīng)用中需要解決的技術(shù)問(wèn)題，探索優(yōu)化處理性能，構(gòu)建出實(shí)驗(yàn)應(yīng)用環(huán)境，為真實(shí)場(chǎng)景下的應(yīng)用提供必要的技術(shù)依據(jù)。論文主要開(kāi)展的工作包括以下幾個(gè)方面①研究并對(duì)照了傳統(tǒng)加密技術(shù)和全同態(tài)加密技術(shù)的原理和特點(diǎn)。論文中對(duì)傳統(tǒng)加密技術(shù)中的加密特點(diǎn)和原理、具體加密過(guò)程以及加密同態(tài)性進(jìn)行了分析；對(duì)全同態(tài)加密技術(shù)中的加密原理和加密同態(tài)性進(jìn)行了分析。對(duì)照了它們之間的特點(diǎn)。得出全同態(tài)加密相比傳統(tǒng)加密技術(shù)的優(yōu)勢(shì)所在。②提出了一套基于全同態(tài)加密技術(shù)的文件加密、解密和檢索算法。論文中，分析了目前按位加密、解密和檢索的全同態(tài)加密算法特點(diǎn)，對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)，以對(duì)現(xiàn)有的加密、解密和檢索算法進(jìn)行改進(jìn)，提高密文檢索效率。構(gòu)建實(shí)驗(yàn)環(huán)境，對(duì)所提出的加密、解密和檢索算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，獲取實(shí)驗(yàn)結(jié)果并分析其有效性和正確性。③以客戶(hù)端服務(wù)端模式設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于全同態(tài)加密的云文件管理原型系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用論文中提出的改進(jìn)的全同態(tài)加密、解密和檢索算法，實(shí)現(xiàn)了文件上傳、下載、檢索等云文件管理功能。隨著云計(jì)算的興起，云存儲(chǔ)是其中的一種重要應(yīng)用模式。數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云端為使用者通過(guò)不同終端隨時(shí)隨地訪(fǎng)問(wèn)所需的數(shù)據(jù)提供了便利。與此同時(shí)，數(shù)據(jù)的安全是云數(shù)據(jù)存儲(chǔ)最關(guān)鍵的技術(shù)問(wèn)題之一。目前經(jīng)典的數(shù)據(jù)加密技術(shù)已經(jīng)能夠?yàn)閿?shù)據(jù)安全本身提供很好的技術(shù)保障。但是在云存儲(chǔ)環(huán)境中，采用傳統(tǒng)加密技術(shù)加密后的云端數(shù)據(jù)在檢索時(shí)會(huì)有較大的網(wǎng)絡(luò)傳輸和計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)。以關(guān)鍵詞檢索目標(biāo)信息時(shí)，需要將密文數(shù)據(jù)下載檢索終端，然后進(jìn)行解密運(yùn)算，最后檢索明文是否包含目標(biāo)信息。如果考慮在云端利用其強(qiáng)大的計(jì)算資源解密數(shù)據(jù)然后檢索明文，獲得目標(biāo)檢索結(jié)果，則會(huì)存在明文暴露在云端的潛在安全風(fēng)險(xiǎn)。全同態(tài)加密技術(shù)能夠在不必將密文解密的情況下直接對(duì)加密數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算、檢索和分析等。因此，論文的工作以全同態(tài)加密技術(shù)為基礎(chǔ)，研究如何將它應(yīng)用到云文件管理的領(lǐng)域中，討論在該應(yīng)用中需要解決的技術(shù)問(wèn)題，探索優(yōu)化處理性能，構(gòu)建出實(shí)驗(yàn)應(yīng)用環(huán)境，為真實(shí)場(chǎng)景下的應(yīng)用提供必要的技術(shù)依據(jù)。論文主要開(kāi)展的工作包括以下幾個(gè)方面①研究并對(duì)照了傳統(tǒng)加密技術(shù)和全同態(tài)加密技術(shù)的原理和特點(diǎn)。論文中對(duì)傳統(tǒng)加密技術(shù)中的加密特點(diǎn)和原理、具體加密過(guò)程以及加密同態(tài)性進(jìn)行了分析；對(duì)全同態(tài)加密技術(shù)中的加密原理和加密同態(tài)性進(jìn)行了分析。對(duì)照了它們之間的特點(diǎn)。得出全同態(tài)加密相比傳統(tǒng)加密技術(shù)的優(yōu)勢(shì)所在。②提出了一套基于全同態(tài)加密技術(shù)的文件加密、解密和檢索算法。論文中，分析了目前按位加密、解密和檢索的全同態(tài)加密算法特點(diǎn)，對(duì)其進(jìn)行改進(jìn)，以對(duì)現(xiàn)有的加密、解密和檢索算法進(jìn)行改進(jìn)，提高密文檢索效率。構(gòu)建實(shí)驗(yàn)環(huán)境，對(duì)所提出的加密、解密和檢索算法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，獲取實(shí)驗(yàn)結(jié)果并分析其有效性和正確性。③以客戶(hù)端服務(wù)端模式設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于全同態(tài)加密的云文件管理原型系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用論文中提出的改進(jìn)的全同態(tài)加密、解密和檢索算法，實(shí)現(xiàn)了文件上傳、下載、檢索等云文件管理功能。