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公开(公告)号：CN106125888A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610460901.8
申请日：2016-06-23
Applicant: 河海大学常州校区
CPC classification number: Y02D10/22 , Y02D10/26 , Y02D10/28 , Y02D10/36 , G06F1/329 , G06F9/45558 , G06F9/5088
Abstract: 本发明公开了云数据中心中基于虚拟机迁移的资源利用高效的节能方法，包含过载物理主机处理，资源阻塞物理主机的调整，轻载物理主机选择和虚拟机放置四个模块。该方法首先对云数据中心各物理主机的资源使用状态进行监测，对于过载的主机，选择合适的虚拟机迁移出去以降低物理主机负载；对于资源阻塞的物理主机，利用虚拟机迁移的方式进行负载调整；然后，根据资源需求情况在资源利用率较低的物理主机中选择合适主机，将其上运行的虚拟机全部迁移出去并关闭该主机以减少活动主机的数量和降低能耗；虚拟机放置模块则为需要迁移的虚拟机选择合适的目的主机。本方法能够有效提高云数据中心活动物理主机的资源利用效率，降低云数据中心的能耗。
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公开(公告)号：CN105979508A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610599984.9
申请日：2016-07-27
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明涉及无线传感器网络中基于定向随机路由的节点隐私保护方法，其步骤包括：网格的建立、环的建立、网络中节点所属网格的确定、网络中节点所属环的确定、真实数据包路由、混淆数据包的路由六个步骤。通过在网络中各方向引入混淆数据包避免攻击者的方向攻击，均衡网络中的流量，在数据包的起始位置进行环路由延长网络的安全周期。通过时域混淆机制使攻击者追溯到上一跳节点后无法继续追溯。真实数据包的定向路由策略增加了路由的多样性，提高攻击者的攻击难度。本发明所述的无线传感器网络中一种基于定向随机路由的节点隐私保护方法通过网格和环路由的设计可以同时保护源节点和基站节点，并且适用于移动源节点和多源节点的情况，具有很好的扩展性。
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公开(公告)号：CN110855375B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201911212458.2
申请日：2019-12-02
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明涉及一种水声传感器网络中基于位置推送的源节点位置隐私保护方法，其步骤包括：首先，结合埃克曼漂流模型，针对静态层和动态层特点，分别选择节点分簇方式；其次，采用位置推送过程增加数据包之间的差异性和数据收集位置的随机化，起到位置隐私保护的目的。在位置推送后，通过构建虚假数据包和随机部署水听器方式，进一步增加对源节点位置隐私的保护；最后，leader AUV根据接收的位置推送数据包，派遣follower AUV进行数据收集，对推送位置和源节点部署区域分别进行数据收集，实现数据收集路径的离散化。本发明能够阻碍攻击者实施差分隐私攻击，提高水下数据的收集效率，增强水下环境中对源节点位置隐私的保护。
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公开(公告)号：CN107835510B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201711053816.0
申请日：2017-10-31
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于幻影路由的无线传感器网络源节点位置隐私保护方法，首先，基站节点通过洪泛信标的方式进行网络初始化，使得节点能够生成各自的邻居列表；其次，源节点通过网络划分，计算出合适的预期幻影源节点位置，并根据路由算法将数据包向该位置发送，最终到达幻影源节点；最后，幻影源节点通过随机选取邻居节点的方式将数据包传递给基站节点。本发明能够保证幻影源节点足够远离真实源节点，并且每次数据包从源节点到基站的路径都具有随机性，且相邻数据包的路径不会重复，从而能够确保源节点有足够的安全传输数据的时间，保护了源节点的位置隐私。
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公开(公告)号：CN111343631A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010181252.4
申请日：2020-03-16
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明涉及一种水声传感器网络中多信道干扰的源节点位置隐私保护方法，其步骤包括：首先，结合埃克曼漂流模型，针对静态层和动态层特点，分别选择节点分簇方式和区域划分方式；其次，为了应对攻击者监听攻击，将源-伪数据混合传输和MAC层多信道干扰结合，利用多伪数据信道干扰掩盖源数据信道，保护源节点位置隐私。在利用多信道干扰数据传输后，水下节点利用主成分分析技术对感知信号降维，增强节点对AUV移动感知，随后，利用等SNR曲线对AUV移动方向进行预测，及时调整节点工作状态；最后，每个区域中AUV以蚁群算法规划数据收集路线，并在数据收集后将数据传输给移动基站。本发明能够阻碍攻击者监听攻击的成功率，提高水下数据的收集效率，摒弃节点位置默认已知的前提条件，增强水下环境中对源节点位置隐私的保护。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107548029B
公开(公告)日：2020-05-15
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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公开(公告)号：CN110855375A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911212458.2
申请日：2019-12-02
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明涉及一种水声传感器网络中基于位置推送的源节点位置隐私保护方法，其步骤包括：首先，结合埃克曼漂流模型，针对静态层和动态层特点，分别选择节点分簇方式；其次，为了应对攻击者差分隐私攻击，增加数据包之间的差异性，采用位置推送过程增加数据包之间的差异性和数据收集位置的随机化，起到位置隐私保护的目的。在位置推送后，通过构建虚假数据包和随机部署水听器方式，进一步增加对源节点位置隐私的保护；最后，leader AUV根据接收的位置推送数据包，派遣follower AUV进行数据收集，对推送位置和源节点部署区域分别进行数据收集，实现数据收集路径的离散化。本发明能够阻碍攻击者实施差分隐私攻击，提高水下数据的收集效率，增强水下环境中对源节点位置隐私的保护。
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公开(公告)号：CN110430547A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910670534.8
申请日：2019-07-24
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: H04W4/38 , H04W84/18 , H04W40/32 , H04L12/715 , H04L12/851 , H04B13/02
Abstract: 本发明公开了一种UASNs中基于Q-learning的多AUV协作数据收集算法，包括如下步骤：按照一定条件挑选簇头，其他节点自适应就近加入簇头，形成节点簇；基于改进合同网算法进行AUV任务分配；基于Q-learning算法进行路径规划，AUV按照规划的路径完成数据收集。本发明通过对多个AUV进行合理的任务分配，提高了AUV的任务完成效率，减少了数据收集延迟；在数据收集时考虑数据包的信息等级，对紧急数据进行优先收集，实现对于紧急数据的快速有效处理；通过使用Q-learning对AUV进行路径规划，减少了AUV的航行距离和能量消耗。
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公开(公告)号：CN110418391A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910687298.0
申请日：2019-07-29
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种基于支持向量机的水声传感器网络信任模型构建方法，其步骤包括：首先，通过分析邻居节点的历史交互信息，计算邻居节点的三种信任证据；其次，簇头节点根据支持向量机算法和簇成员间的信任证据计算信任预测模型，簇成员节点根据信任预测模型计算邻居节点的信任值；最后，通过设置从簇头对主簇头进行监督，以降低主簇头被攻击时对网络功能造成的损失。本发明能够有效解决水下节点稀疏性导致信任证据不足的问题，并通过支持向量机算法训练出信任预测模型，可能获得更加精确的信任值，从而更加高效的检测出网络中的恶意节，以确保网络功能正常运行。
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公开(公告)号：CN110006434A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910328812.1
申请日：2019-04-23
Applicant: 河海大学常州校区
Abstract: 本发明公开了一种温跃层海域中基于蚁群算法避障的水下滑翔机路径规划方法，首先，提出了基于通信半径的双水下滑翔机锯齿形滑翔方法，对水下网络进行分层，综合考虑了水下滑翔机在不同层面的通信半径，最佳滑翔角度，滑翔频率等问题，通过设定水下滑翔机在温跃层和普通层不同的滑翔频率和滑翔角度，实现水下滑翔机对整个海域的全覆盖，能够合理的进行滑行，减小不必要的滑行路径，降低数据收集的能耗和时间。最后为单个滑翔机提出基于蚁群算法的避障方式，通过寻找滑翔机导航点之间的期望，找出最佳的避障滑行路径。
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