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公开(公告)号：CN102281608A
公开(公告)日：2011-12-14
申请号：CN201110186280.6
申请日：2011-07-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明给出基于模糊控制的无线传感器网络分簇路由方法，使用模糊控制实现对簇头选择、簇内路由选择、簇间路由选择和簇头数据融合进行经验性、直观性、简单性和智能性的控制。本发明的分簇方法引入模糊判断，使得簇头能均匀分布，避免簇头分布在同一片区域。此外，本发明使用分布式异步簇头选择，簇头更换对外透明，整个网络的数据传输不因簇的重构而中断，避免数据下行传输和频繁的簇头更换；并基于静态簇头标签表对簇间多跳路由进行优化重组，确保了路由低能耗、高效率性能，提高了网路自组织能力。
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公开(公告)号：CN102238686A
公开(公告)日：2011-11-09
申请号：CN201110186296.7
申请日：2011-07-04
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明给出了一种在无线网络中的模型化量子遗传算法的路由选择方法，该方法通过汇集节点、簇头节点、簇间节点、端节点的相互作用建立一个层次化节点管理模型，实现对各个目标节点的能量状态管理。节点在进行路由选择时，首先读取这些状态信息，对量子遗传算法中初始种群进行优化，然后在利用量子遗传算法的高效搜索性、并行量子计算等特性，采用全相干、动态量子旋转门等策略求解源节点和目的节点之间存在的最佳路径，最大限度地来保证网络总体能量消耗最小，延长无线传感器网络的寿命。
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公开(公告)号：CN102238602B
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201110185532.3
申请日：2011-07-04
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W24/04
Abstract: 一种基于高可靠性的无线传感器网络故障节点检测机制，用来检测无线传感器网络中故障的节点，并查出其发生了什么那种类型的故障，这里的故障包括拜占庭故障(Byzantine Failure)，即多种原因交织在一起的不确定性故障，通过发送检测数据包给待检测的节点，待检测的节点使用基于阈值的故障节点检测算法，在检测到故障后，通报并要求对其进一步的处理，如果没有故障，则继续检测下一个节点，保证检测出所有的故障，这里的检测数据包经过了数据挖掘和数据融合技术的处理，同时对检测故障设定一个优先级，保证致命的故障被优先检测出。
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公开(公告)号：CN102256327A
公开(公告)日：2011-11-23
申请号：CN201110185519.8
申请日：2011-07-04
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 一种基于元胞自动机和智能体的无线传感器网络自适应拓扑控制方法，在整体建模上采用多层次的元胞自动机方法，将异构的无线传感器网络的拓扑用简单的离散状态改变表示出来；引入智能体的概念，将部分关键节点抽象为智能体，提升网络自主处理复杂任务的能力。本发明将复杂系统、人工智能的相关知识与无线传感器网络结合起来，设计一种自适应拓扑方法，在保证网络覆盖率和连通度的前提下，节省能量消耗，延长网络寿命。
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公开(公告)号：CN102238602A
公开(公告)日：2011-11-09
申请号：CN201110185532.3
申请日：2011-07-04
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W24/04
Abstract: 一种基于高可靠性的无线传感器网络故障节点检测机制，用来检测无线传感器网络中故障的节点，并查出其发生了什么那种类型的故障，这里的故障包括拜占庭故障(Byzantine Failure)，即多种原因交织在一起的不确定性故障，通过发送检测数据包给待检测的节点，待检测的节点使用基于阈值的故障节点检测算法，在检测到故障后，通报并要求对其进一步的处理，如果没有故障，则继续检测下一个节点，保证检测出所有的故障，这里的检测数据包经过了数据挖掘和数据融合技术的处理，同时对检测故障设定一个优先级，保证致命的故障被优先检测出。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102281608B
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201110186280.6
申请日：2011-07-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明给出基于模糊控制的无线传感器网络分簇路由方法，使用模糊控制实现对簇头选择、簇内路由选择、簇间路由选择和簇头数据融合进行经验性、直观性、简单性和智能性的控制。本发明的分簇方法引入模糊判断，使得簇头能均匀分布，避免簇头分布在同一片区域。此外，本发明使用分布式异步簇头选择，簇头更换对外透明，整个网络的数据传输不因簇的重构而中断，避免数据下行传输和频繁的簇头更换；并基于静态簇头标签表对簇间多跳路由进行优化重组，确保了路由低能耗、高效率性能，提高了网路自组织能力。
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公开(公告)号：CN102238705B
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201110185602.5
申请日：2011-07-04
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 基于人工神经网络的无线传感器网络拓扑控制是模仿生物神经网路的信息处理系统来实现节省能量的目标，当传感器节点输入的信号矢量总和大于神经元的阈值时，神经元被激活而发放脉冲，则输出信号，根据输出信号和剩余能量来选择节点使之成为簇头节点，初步形成网络拓扑图，其它节点选择距离最近的簇头节点加入簇内，并将自己的信息传递给簇头节点，再结合功率控制优化网络拓扑图，控制簇头的发射功率，使之覆盖的传感器节点数均衡，减少通信过程中的碰撞，提高通信效率。本发明在保证网络连通性和覆盖度的情况下，尽可能合理高效地使用网络能量，延长整个网络的生存时间，并均衡每个簇内节点，减少节点间通信干扰，提高网络通信效率。
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公开(公告)号：CN102547776A
公开(公告)日：2012-07-04
申请号：CN201210006166.5
申请日：2012-01-10
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明是一种基于模型驱动和进化算法的无线传感器网络模型转换方法，通过模型转换和优化，产生可转换代码的模型，再通过代码生成机制，产生可执行的代码，首先利用统一建模语言，建立领域模型，其次通过模型驱动体系的方法，将领域模型转换成平台无关模型，将平台无关模型转换为平台相关模型，最后平台相关模型转换为可生成代码的模型，最后通过代码换换工具将可生成代码的模型转换为代码，本发明使得开发人员专注于设计业务层次而无需考虑底层细节，缩短了开发人员的时间，降低了软件开发的成本，从而大大提高了传感器网络软件的开发效率。
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公开(公告)号：CN102238686B
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201110186296.7
申请日：2011-07-04
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 本发明给出了一种在无线网络中的模型化量子遗传算法的路由选择方法，该方法通过汇集节点、簇头节点、簇间节点、端节点的相互作用建立一个层次化节点管理模型，实现对各个目标节点的能量状态管理。节点在进行路由选择时，首先读取这些状态信息，对量子遗传算法中初始种群进行优化，然后在利用量子遗传算法的高效搜索性、并行量子计算等特性，采用全相干、动态量子旋转门等策略求解源节点和目的节点之间存在的最佳路径，最大限度地来保证网络总体能量消耗最小，延长无线传感器网络的寿命。
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公开(公告)号：CN102256327B
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201110185519.8
申请日：2011-07-04
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: Y02D70/00
Abstract: 一种基于元胞自动机和智能体的无线传感器网络自适应拓扑控制方法，在整体建模上采用多层次的元胞自动机方法，将异构的无线传感器网络的拓扑用简单的离散状态改变表示出来；引入智能体的概念，将部分关键节点抽象为智能体，提升网络自主处理复杂任务的能力。本发明将复杂系统、人工智能的相关知识与无线传感器网络结合起来，设计一种自适应拓扑方法，在保证网络覆盖率和连通度的前提下，节省能量消耗，延长网络寿命。
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