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物联网即加即用及其智能配置技术研究被引量：2: 2013年; 随着应用领域的不断拓展,物联网面临着网络规模巨大、感知节点多样、通信协议繁杂及资源管理困难等挑战.针对上述挑战,本文提出了物联网即加即用(plus and play)技术,可以完成物联网服务发现、智能配置、服务映射等功能;具有支持异构网络通信、动态网络扩展、协同信息处理等特点.在此基础上,为实现即加即用的关键功能智能配置,本文提出了一种模糊自适应配置方法 EasiFLC(Easinet Fuzzy Logic Control).通过真实场景的实验表明,EasiFLC在应用层需求、无线通信环境、感知层拓扑结构变化时,通过动态调整网络参数以最小代价保证服务质量,并具有较好的网络环境适应性和鲁棒性.; 方远刘强赵泽崔莉; 关键词：物联网网关模糊控制

PMDA:一种物理模型驱动的物联网软件体系结构被引量：11: 2013年; 实现众多物理应用之间的互联是建立物联网的基本方法.然而,如何设计一种有效的架构指导物理应用的水平化互联是目前物联网研究领域尚未解决的问题之一.针对该架构设计问题,提出了一种支持物理应用水平化互联的物理模型驱动的物联网软件体系结构(PMDA).PMDA由3个模型组成,分别是物理模型、感执模型和应用模型.模型之间以及模型内的组件之间通过连接器进行连接与交互,模型或组件在交互时需要满足一定的约束条件.通过体系结构描述语言Wright对PMDA中的3个模型的组成以及模型之间的交互进行了形式化描述.通过一种形式化验证工具PAT验证了用Wright描述的PMDA可以保证水平化互联起来的物理应用的有效性,即不存在死锁、发散和中止这3个影响物理应用有效互联的性质.基于PAT的验证结果,通过数学归纳法证明了根据PMDA开发的物联网应用系统在交互时不存在死锁、发散和中止的情形.; 谢开斌陈海明崔莉; 关键词：物联网物理应用软件体系结构物理模型

基于概率因子图模型的医疗社会网络用户健康状态检测方法被引量：3: 2013年; 社会网络应用已无处不在,在健康医疗领域也是如此.同时,传感器网络的发展也面临新的形势.在真实世界中,有许多因素(如社会关系、历史健康状态和个人属性信息)都能对健康状态检测?预测结果产生影响.然而,却很少有相关文献能够系统阐述新形势下在一个动态社会网络中节点用户健康状态如何进行检测?预测以及不同因素对用户健康状态影响到何种程度.首先描述一种新颖的医疗物联网:医疗社会网络(medical social networks,MSNs);然后统一考虑社会关系、历史健康状态和用户属性对网络用户健康状态检测结果的影响,提出一种新的基于时-空概率因子图模型(temporal-spatial factorgraph model,TS-FGM)的网络用户健康状态检测?预测方法.在Twitter数据集上对所提出的模型进行了验证,并在一个真实的临床医疗数据集上与SVM基线算法进行了对比实验.实验结果表明所提出的TS-FGM模型是有效的,健康状态检测方法也在一定程度上优于基线方法.; 宫继兵王睿王晓峰崔莉

物联网体系结构与实现方法的比较研究被引量：301: 2013年; 构建物联网设计与实现的统一方法是目前物联网研究领域亟待解决的问题之一.物联网体系结构是设计与实现物联网系统的首要基础.文中从功能角度将目前已经提出的物联网体系结构分为"后端集中式"和"前端分布式"两种类型,并以水平性、可扩展性、环境感知性、环境交互性和自适应性等为指标对这两类体系结构进行了比较分析,指出了USN和IoT-A具有更多符合物联网特征的属性,对未来物联网的设计与实现具有更好的参考价值.文中还从物品连接模式、通信协议和服务机制3个方面对这两类物联网体系结构指导下的物联网实现方法进行了分层归纳,总结了目前建立后端集中式和前端分布式物联网系统的常用方法.最后还指出,为形成物联网设计与实现的统一方法,未来还需要在物联网体系结构的形式化说明与验证、物联网服务机制的实现方面,深入开展一些研究工作.; 陈海明崔莉谢开斌; 关键词：物联网体系结构通信协议

EasiPLED:一种基于监督学习理论的无线传感网络分组丢失和错误原因识别方法被引量：5: 2013年; 信道错误和冲突是导致无线网络中分组丢失和错误的两类主要因素.有效识别分组丢失和错误的原因是实现高性能无线传感器网络协议的基础.然而传感器节点资源的有限性和无线通信环境的复杂性给该问题的研究带来挑战.如何提高分组丢失和错误原因识别方法的准确率,同时保持低的识别开销和易于在节点上实现是该文研究的重点.基于监督学习理论提出一种轻量级的、准确实时的分组丢失和错误原因识别方法EasiPLED.Easi-PLED通过大量实地场景统计实验对分组接收情况进行分析,提取基于RSSI、LQI和F-BER组成的特征向量作为监督学习模型的输入,并实现了一种低开销、控制和数据分组驱动相结合的F-BER计算方法.为了降低噪声、射频硬件本身和高度动态变化的通信环境对特征值计算的影响,作者提出了一种基于误差滤波器的特征值预测方法.通过3种监督学习方法对二元和多类EasiPLED分类模型进行离线训练和检验,结果表明EasiPLED获得至少79.8%的准确率.最后基于EasiPLED的概率轮询协议验证了EasiPLED的识别性能.实验结果表明,与已有最新方法相比,该文方法最大可以将轮询成功的概率提高43.5%.; 黄庭培陈海明张招亮崔莉; 关键词：无线传感器网络物联网

无线网络的差异化比特错误率估计方法被引量：2: 2014年; 在无线网络中,比特错误率(bit error rate,BER)的估计是许多上层协议的基础,对数据传输的性能具有重要的影响,目前已成为一个重要的研究课题.但是现有BER估计编码未考虑实际网络的BER分布特征,估计误差较大.在实测分析802.11无线网络的BER分布特征的基础上,提出了一种采用差异化思想来提高BER估计准确度的方法差异化估错码(differentiated error estimation,DEE),其主要思想是在数据包中插入具有不同估错能力的多级估错位,并随机均匀地分布各估错位.然后,借助BER与奇偶校验错误概率的理论关系来估计BER.此外,DEE利用BER非均匀分布特征来优化各级估错位的能力,提高出现概率较高的BER的估计准确度,以降低平均估计误差.在7个节点组成的测试床上评价了DEE的性能.实验结果表明,与最近的研究成果估错码(error estimation code,EEC)相比,DEE可将估计误差平均减少约44%.当估错冗余较低时DEE可将估计误差减少约68%.此外,DEE具有比EEC更小的估计偏差.; 张招亮陈海明黄庭培崔莉; 关键词：无线网络 IEEE 比特错误率奇偶校验

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中国科学院战略性先导科技专项(XDA060307000)

文献类型

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机构

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传媒

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