2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、物聯(lián)網(wǎng)是近幾年國(guó)內(nèi)外工業(yè)界、學(xué)術(shù)界都普遍關(guān)注的重要領(lǐng)域。物聯(lián)網(wǎng)是整合了無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)、無(wú)線電信網(wǎng)絡(luò)、傳統(tǒng)Internet等的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò),且面向移動(dòng)和固定的不同終端,同時(shí)也涵蓋了監(jiān)控、傳輸、計(jì)算等多種業(yè)務(wù),這使得整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)非常復(fù)雜而且難以管理。
  本文從物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)、數(shù)據(jù)、頻譜資源、異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)以及安全的角度,分析了物聯(lián)網(wǎng)各層(感知層、網(wǎng)絡(luò)層、數(shù)據(jù)層和應(yīng)用層)存在的若干關(guān)鍵問(wèn)題的形成原因,從多層/跨層的視角提出相應(yīng)的解決方案。并針對(duì)現(xiàn)有研究

2、文獻(xiàn)存在的不足,提出了一些改進(jìn)算法及模型??紤]到物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)的多樣性和異構(gòu)性,本文所提出和引入的方法不針對(duì)某一特殊網(wǎng)絡(luò)協(xié)議。
  本文主要工作如下:
  1.借鑒了多個(gè)在研的物聯(lián)網(wǎng)體系架構(gòu),針對(duì)現(xiàn)有架構(gòu)存在的問(wèn)題,提出了一個(gè)節(jié)點(diǎn)、云中心和局域的三級(jí)物聯(lián)網(wǎng)交互與配置架構(gòu)。該架構(gòu)保證網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)層次都可以進(jìn)行相應(yīng)的智能處理,同時(shí)可以靈活的部署智能處理程序或軟件。在此基礎(chǔ)上,利用即插即用傳感器模塊、TI-CC2530通信模塊、AR

3、M11開(kāi)發(fā)板和服務(wù)器建立了一個(gè)支持三級(jí)交互與配置的物聯(lián)網(wǎng)實(shí)驗(yàn)測(cè)試平臺(tái)。
  2.結(jié)合感知層和數(shù)據(jù)層的信息,提出了基于粒計(jì)算的感知節(jié)點(diǎn)接入選擇方法,通過(guò)粒度的調(diào)節(jié),選擇更具有代表性的數(shù)據(jù)以控制數(shù)據(jù)上傳量,在一定程度上解決物聯(lián)網(wǎng)面對(duì)數(shù)據(jù)洪峰時(shí)易形成的網(wǎng)絡(luò)鏈路擁塞問(wèn)題。該方法可以從1~N或2~N個(gè)數(shù)據(jù)屬性個(gè)數(shù)中任意選取,具有較強(qiáng)的靈活性且不針對(duì)單一數(shù)據(jù)類型。其中,針對(duì)基于冪圖的粒計(jì)算模型不支持不完全數(shù)據(jù)的缺點(diǎn),提出一種不完全數(shù)據(jù)填充的方

4、法,確保粒計(jì)算的快速有效運(yùn)行。通過(guò)與KNN填充方法比較,說(shuō)明了該填充方法的合理性。且該方法幾乎不增加額外計(jì)算復(fù)雜度,有利于大規(guī)模在線實(shí)施。
  3.在網(wǎng)絡(luò)層中,提出了基于Stackelberg博弈的動(dòng)態(tài)頻譜共享接入模型。研究了主、次用戶追求利益最大化的決策過(guò)程,建立了一個(gè)合理、簡(jiǎn)捷的兩步動(dòng)態(tài)博弈模型。并利用滿意度函數(shù),進(jìn)行跨層參數(shù)設(shè)計(jì),進(jìn)一步將模型系統(tǒng)化。與其它基于Stackelberg博弈的動(dòng)態(tài)頻譜共享接入模型比較,在合作模式方

5、面更具合理性,且不需要主用戶與所有次用戶依次定價(jià),因此模型也更簡(jiǎn)捷。
  4.結(jié)合網(wǎng)絡(luò)層和應(yīng)用層的信息,提出了基于用戶偏好的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)選擇接入方法。其中針對(duì)特定偏好提出了基于投票機(jī)制的TOPSIS算法(V-TOPSIS),該算法可以有效降低原算法的主觀性和亂序問(wèn)題;而針對(duì)非特定偏好,提出了建立基于方向距離函數(shù)的DEA算法(D-DEA),該算法最終轉(zhuǎn)化為線性規(guī)劃問(wèn)題,與全局最優(yōu)的搜索方法和強(qiáng)制學(xué)習(xí)方法相比,雖然準(zhǔn)確性略降低,但復(fù)雜度大

6、大降低。
  5.首先結(jié)合應(yīng)用層和數(shù)據(jù)層提供的信息,提出融合虛擬身份(VID)、時(shí)間、地點(diǎn)、業(yè)務(wù)類型以及接入歷史的多模式終端信任接入模型。該模型可以有效解決終端被劫持情況下的信任盜用問(wèn)題。其次,在感知層引入基于智能天線的定位算法和波束成形技術(shù),減少節(jié)點(diǎn)暴露區(qū)域,增強(qiáng)了節(jié)點(diǎn)接入的安全性。針對(duì)智能天線在節(jié)點(diǎn)高速移動(dòng)情況下定位不準(zhǔn)的問(wèn)題,引入了散射信號(hào)MUSIC(MDSD)算法,仿真實(shí)驗(yàn)表明:MDSD算法與傳統(tǒng)MUSIC算法相比,定位精

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