Jul, 2016

无线传感器网络中基于预测的数据降低调查

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TL;DR本研究分析并归类了旨在为无线传感器网络设计的基于预测的数据降低机制，并提出了一种基于网络约束、预测方法特性和监测数据的系统性选择方案。最后，我们讨论了未来挑战和开放研究方向。
发现论文，激发创造
  • 物联网中的数据收集和无线通信：经济分析和定价模型调查

    本文提供关于物联网中数据采集和无线通信的经济分析和定价模型的现状文献综述，其主要关注于无线传感器网络的自适应算法和协议的发展以及在定价策略等领域的应用。

    Aug, 2016

  • 利用机器学习进行无线传感器网络异常检测：一项调查

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    Mar, 2023

  • 能量收集无线传感器网络的能量效率优化学习

    研究无线能量传输的最大化能量效率，使用基于上限置信区间的算法解决多臂赌博问题，非常有效并具有实际应用价值。

    Dec, 2020

  • 无线传感器网络中的机器学习：算法、策略和应用

    本文通过对于 2002-2013 年期间机器学习方法在无线传感器网络中应用的文献综述，评估和比较了各种算法的优缺点并提供了指导性建议，以帮助 WSN 设计人员为特定的应用挑选最合适的机器学习解决方案。

    May, 2014

  • 能量收集和智能电网供电的无线通信网络建模与分析：当代综述

    本文为未来无线网络与智能电网互操作的电能的利用、重新分配、交易和规划提出了一个当代的综述，重点是能源收获无线通信的约束操作和优化，以及在智能电网存在时，动态定价下的电能规划和电力交易中的冗余（未使用）电能的重新分配。

    Dec, 2019

  • 物联网无线充电效率监测

    本文提出了一个使用机器学习算法（XGBoost 和神经网络）的能量预估框架，以预测无线充电设备实际接收到的能量水平。收集了真实的无线能量数据集进行训练和测试，结果表明神经网络模型比 XGBoost 模型更准确。

    Mar, 2023

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    Jun, 2022

  • 物联网安全：漏洞、攻击和对策

    本文阐述无线传感器网及物联网的安全性问题，提供了预防、检测和减轻攻击的技术，攻击被分为 “被动攻击” 和 “主动攻击” 两种，了解这些攻击及其相关的防御机制有助于为物联网技术的传播和公共接受铺平安全的道路。

    Oct, 2019

  • 无线传感器网络的攻击与解决方案

    本文分析了无线传感器网络的安全需求和安全攻击，讨论了安全攻击的类型和检测方法，并指出了在无线传感器网络中安全性的基准。

    Jul, 2014

  • 通过概率机器学习降低无线通信的环境影响

    机器学习方法在通信问题中被越来越广泛地采用，尤其是在下一代无线设置中。通过使用贝叶斯参数调整和时空高斯过程代理建模，我们能够降低现有硬件的能耗并改善网络性能，同时减少下一代混合波束赋形系统的开销，从而大大提高网络的能效和针对高移动用户的目标能力。贝叶斯范式本身对于能源使用也是有帮助的，因为训练一个贝叶斯优化模型所需的计算要比训练深度神经网络要少得多。

    Sep, 2023