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公开(公告)号：CN112004204B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202010805928.2
申请日：2020-08-12
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种工业物联网中基于分层处理的高维数据异常检测方法。首先，在数据预处理阶段对监测设备采集到的数据进行信任选择。根据时空相关性，利用互信息构建信任验证模型，消除工业噪声以及机器老化所引起的扰动。其次，执行单源异常检测算法获得本地的异常检测结果。该方法综合考虑了异构设备在类型、启动时间和传输时间上的不同，充分利用工业环境下时序数据的特性。其中，通过数据缓冲队列模型来收发带有时间戳数据，有效地降低了不同粒度网络间的数据传输开销和处理时延。最后，在边缘节点上运行多源的异常检测算法并分析数据态势，得到全局的数据异常检测结果。该方法满足了在工业大数据背景下物联网设备低负荷和低时延的要求，提高了数据异常检测的精确度和可靠性。
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公开(公告)号：CN110048483B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN201910360271.0
申请日：2019-04-30
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开一种高功耗WRSNs中基于SOM神经网络的多基站协同充电方法，步骤如下：利用SOM神经网络对WRSNs划分类别；在各个类别内添加一级移动充电器，直到所有传感器节点均被添加到充电列表内；根据一级移动充电器充电列表内传感器节点的连通性贡献形成充电序列，并生成一级移动充电器充电路径；利用遗传算法根据一级充电器的驻留点规划最短路径，在该路径上配备二级移动充电器和设立基站；每个充电周期内，一级移动充电器对传感器节点充电，二级充电器对一级充电器充电。两者同时运行，通过无线充电电池作为媒介进行充电。本发明具有的有益效果：算法复杂度小，能够准确划分传感器类别，实现传感网全覆盖充电，降低移动能量损耗和充电损耗。
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公开(公告)号：CN111595584A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010529579.6
申请日：2020-06-11
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G01M13/045
Abstract: 本发明公开了一种基于1-DCNN联合特征提取的轴承故障在线检测方法，步骤如下：将振动信号进行离散化处理得到特征参数，通过归一化以及稀疏处理，使得每个特征对应健康状态和每个故障的贡献能力相对一致，让每个特征进入1-DCNN进行学习以及分类，得到每个特征对于健康状态以及每个故障的敏感度，之后根据设定的阈值来选择对应于健康状态和每个故障敏感的特征组，随后将选择的特征与原始信号通过映射函数进行重构，并且定义特征间的相关性度量，最终来达到故障诊断的能力。本发明根据轴承的故障已知且种类少的固有特点，由每个故障和健康状态来选择特征，与现有技术相比在特征选择方面更具合理性，且模型具有更高的鲁棒性，联合特征处理能进一步提高准确。
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公开(公告)号：CN106961697B
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201710333384.2
申请日：2017-05-12
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明涉及一种分布式架构的无线传感器网络干扰区域映射方法，其步骤包括：首先，网络自下而上形成具备节点层，簇头层，sink层的三层分布式架构；其次，通过节点层与簇头层、簇头层与sink层之间的两两交互，以丢失或不完整的数据报告为依据实现自下而上的干扰攻击识别；随后依赖sink层的数据包进行分解，自上而下开展簇头级干扰区域映射和节点级干扰区域映射，逐级提高映射结果的精度；最后利用凸包算法将地理位置上相邻的受干扰簇进行区域合并，降低单独存储分析各受干扰簇的复杂度。本发明能够在不需要额外硬件支持，不改写底层MAC协议的前提下获取干扰区域的位置和形状，对于传感器网络的干扰攻击防御具有广泛的应用价值。
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公开(公告)号：CN106332280B
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201610943057.4
申请日：2016-10-26
Applicant: 河海大学常州校区
CPC classification number: Y02D70/122
Abstract: 本发明涉及一种WSNs中基于能量高效的单移动信标节点辅助定位方法，WSNs模型包括多个随机部署的静态未知节点和一个单移动信标节点，其主要步骤包括：单移动信标节点通信半径的确定；网络分辨率的确定；单移动信标节点广播位置信息包的位置的部署；单移动信标节点的路径规划；单移动信标节点在移动的过程中周期性地广播位置信息包，位置信息包的内容包括此时移动信标节点的坐标信息和信标；静态未知节点不断监听并接收位置信息包，并采用三边测量法计算自身的位置坐标来完成定位。本发明在定位精度高的基础上减少单移动信标节点的能量消耗。此外，本发明还涉及到一种障碍存在时的单移动信标节点路径规划方法及此时广播信息包位置的部署方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105916118B
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201610539358.0
申请日：2016-07-08
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明涉及一种无线传感器网络中基于位置追踪的源节点隐私保护方法，其步骤包括：首先，在源节点周围确定幻影源节点的选择方法与分布；其次，根据在满足隐私保护条件的区域内选择的幻影节点，采用最短路由的随机路由两种路由策略，并用切线方法选择下一跳节点；接着，为了增加攻击者追踪到源节点的时间，采用基于追踪成本的方案，给不同的地势不同的追踪难度系数，增加攻击者的追踪成本；最后，为了改变数据包的传输方向，采用在sink周围构建一个环。本发明能够在野外复杂环境中阻碍攻击者的逐条回溯，增加攻击者的追踪难度，增强了源节点的位置隐私。
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公开(公告)号：CN105554835B
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201510902908.6
申请日：2015-12-09
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明涉及一种无线传感器网络中基于虚拟节点游走的有毒气体追踪方法，包括三个阶段，（1）有毒气体边界节点粗识别阶段：节点相互协作，在一跳通信范围内广播信息包，根据信息包信息建立本地信息表，再根据本地信息表判断出候选边界节点；（2）有毒气体边界节点精识别阶段：从上阶段确定出的候选边界节点中删除那些对目标边界定位没有益处的节点，最大限度的保留有效边界节点；（3）边界节点信息上传阶段：选出几个代表性的节点，聚合所有有效边界节点信息，再统一汇报给基站。本发明实现了对有毒气体的监测和追踪，有效减少了边界信息的传输量，节省追踪的能量消耗，延长网络生命周期，具有较大的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN108683468A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810390515.5
申请日：2018-04-27
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: H04B17/373 , H04B17/364 , H04B17/391 , H04W24/06 , H04W84/18
CPC classification number: H04B17/373 , H04B17/364 , H04B17/3913 , H04W24/06 , H04W84/18
Abstract: 本发明公开了一种基于数据预测的水下传感网络中AUV移动数据收集方法，包括：AUV运用集中式算法初始化最大邻居节点密度分簇，运用SVR对采集数据进行拟合预测，建立预测模型，根据预测模型趋势的相似度进行分簇更新，AUV和对应的簇同步保存相同的预测模型，在数据收集过程中跳过这些簇的访问收集转而直接运用预测模型进行预测，当对应簇预测模型大于预先设定的最大容忍误差阈值或者延时敏感阈值，则立即发送更新请求，使用双向搜索寻找AUV当前位置并告知变化，AUV重新规划剩余路径以获取新的预测模型。通过数据预测，减少AUV遍历路径长度以降低AUV能耗和收集时延，同时降低了整个网络数据量，降低了部分节点能耗，提高整体网络性能。
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公开(公告)号：CN105208620B
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201510551877.4
申请日：2015-09-01
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明涉及一种面向发射干扰的工业无线传感器网络路由构建方法，其步骤包括：首先，节点根据采样方向上的电磁波衰减估计实际通信能力；其次，根据出现干扰源前后邻居节点的变化，估计发射干扰源的位置，并使用Delaunay三角形对发射干扰区域的大小进行计算；最后基于能量成本，转发时延，链路可靠性作为转发节点的选取标准，当路由路径靠近发射干扰区域时，结合网络连通性，节点能量水平，使用绕行或穿越的方式进行路由控制。本发明能够在复杂的工业环境中有效评估节点的通信能力，应对发射干扰对网络数据传输带来的影响，提高网络数据传输的实时性和可靠性。
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公开(公告)号：CN107548029A
公开(公告)日：2018-01-05
申请号：CN201710717156.5
申请日：2017-08-21
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于海水分层的水下传感网络中AUV数据收集方法，包括：运用海洋学模型，进行水下传感网络分层，针对不同的分层采用不同的数据收集策略；在移动性较强的表层，AUV按照预定路径巡游，传感器节点通过转发概率、剩余能量等因素在每一跳处动态的选择转发集进行数据转发，以增强移动节点数据转发的可靠性。同时在下层网络中，节点通过先聚类再分簇的初始化操作，形成AUV停驻点，采用最短路径算法规划AUV轨迹。利用AUV作为辅助工具，收集网络中的数据，同时考虑AUV能耗，使得整个算法更加符合实际情况，通过合理规划AUV巡游路径，减少了数据转发的跳数，降低了网络的能量消耗，部分解决能耗不均的问题，延长了网络的生存时间。
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