Automatic energy saving (AES) modelto boost ubiquitous wireless sensor networks (WSNs)
我们部署BT节点（传感器），提供被动和主动传感能力，以节省能源。BT节点在室外通信时工作在被动模式，在室内通信时工作在主动模式。BT节点支持新的自动节能（AES）数学模型来决定模式。它以更少的能耗提供更快的通信。为了验证该方法的有效性，采用ns2仿真软件对网络的行为进行了仿真，并给出了相应的数学模型。这项研究的主要目标是远程访问不同类型的服务器，笔记本电脑，台式机和其他静态和移动对象。该原型最初用于通过移动设备从远程控制MSCS [13]和[14]。原型可以进一步增强，以同时处理多个对象，消耗更少的能源和资源。
2013-09-17 cs.NI
Enhancing Data Privacy In Wireless Sensor Networks: Investigating Techniques And Protocols To Protect Privacy Of Data Transmitted Over Wireless Sensor Networks In Critical Applications Of Healthcare And National Security
本文研究医疗与国家安全关键应用中WSNs的数据隐私保护，梳理相关技术、挑战与影响因素，引入创新扩散理论分析隐私技术采纳，并结合实证研究验证安全方案有效性。
2024-04-17 cs.CR cs.NI
Performance of RPL in Healthcare Wireless Sensor Network
物联网（IoT）技术的新进展可用于促进医疗保健系统等多种现实应用中的服务提供。低功耗网络路由协议（RPL）是一种无线传感器网络（WSN）中的路由协议。RPL协议中存在的最突出的问题是无线传感器网络中的数据包丢失和传感器功耗，特别是在医疗保健无线传感器网络中。RPL中的多目标函数（OF）旨在找到从源节点到目的地节点的路由。本文提出了一种评估，以发现哪个OF是更有效的无线传感器网络在医疗保健的情况下，无线传感器网络的数据包传输率（PDR）和传感器的功耗是突出的问题。在不同的网络密度和网络拓扑结构（如网格和随机拓扑结构）下，研究了RPL的期望传输数（ETX）和目标函数零（OF0）。仿真结果表明，与ETX相比，OF0在PDR和功耗方面更有效，
2020-04-05 cs.NI cs.PF
Privacy Preservation for Wireless Sensor Networks in Healthcare: State of the Art, and Open Research Challenges
微型生物传感器的出现为在医疗保健中部署无线传感器网络带来了许多机会。然而，一个重要的障碍是，医疗保健利益相关者的接受程度受到个人和亲密信息的隐私保护措施的有效性的影响，这些信息是在这些网络内外通过空中收集和传输的。特别是，这些网络正在超越传统的传感器，朝着使用多媒体传感器的方向发展，这引起了进一步的隐私问题。讽刺的是，与安全性相比，对隐私保护的研究较少。然而，隐私保护已经逐渐从被认为是安全措施的一个隐含的副产品，它正在成熟为一个研究关注自己的权利。然而，还需要进一步的技术和社会技术进步。作为对激发进一步研究的贡献，本文的特点包括：（i）明确锚定的隐私保护的文献调查，它是通过从安全目标中解开隐私目标的支持，以避免混淆隐私和安全问题，因为这是经常在其他文件的情况;（ii）对医疗保健中无线传感器网络的隐私保护服务进行严格调查，包括威胁分析和评估方法;它还为医疗保健领域隐私保护的多方面挑战以及隐私威胁、攻击和对策提供了分类树; ㈢讨论了技术进步，并对监管框架的影响进行了反思;（四）公开研究挑战的讨论，从而为未来的研究提供了方向，以打开隐私保护的大门，这是适合20世纪的医疗保健。第一个世纪
2020-12-23 cs.CR cs.NI
Improving energy efficiency in MANET's for healthcare environments
目前，移动自组织网络（Ad Hoc Mobile Network，MANN）的路由协议很多，但没有一个能达到最大性能。有些在小型网络中很好;有些适合大型网络，有些在位置或全球网络中提供更好的性能。如今，在商业领域正在开发基于无线网络的用于健康护理环境的现代和创新应用。新兴的无线网络正在迅速成为生活各个领域的基本组成部分。我们提出的DEERP框架提供了更好的性能相比，其他路由协议。
2014-07-10 cs.NI
IEEE 802.11bf: Toward Ubiquitous Wi-Fi Sensing
Wi-Fi是有史以来最成功的无线技术之一。随着Wi-Fi越来越多地出现在公共和私人空间中，利用其无处不在的特性来实现突破性的无线传感应用变得很自然，例如人类存在检测、活动识别和对象跟踪等。本文报告了IEEE 802.11bf任务组（TGbf）正在进行的工作，该任务组正在定义对现有Wi-Fi标准的适当修改，以通过符合802.11的波形增强感测能力。我们总结了TGBF的目标和时间轴，并讨论了迄今为止讨论的一些最有趣的技术特性。我们还介绍了与Wi-Fi传感及其与未来Wi-Fi技术和新兴频段的集成有关的研究挑战的路线图，希望引起研究界和TGBF的进一步活动。
2021-03-27 cs.NI
A New Architecture of a Ubiquitous Health Monitoring System: A Prototype Of Cloud Mobile Health Monitoring System
无线体域传感器网络（Wireless Body Area Sensor Networks，WBNGS）是一种新兴的技术，它利用无线传感器实现对患者的实时可穿戴健康监测，以增强患者的独立生活能力。本文提出了一个云移动健康监测系统的原型。该系统使用WBASN和智能手机应用程序，该应用程序使用云计算、位置数据和神经网络来确定患者的状态。
2012-05-31 cs.ET cs.NI
RF Energy Harvesting Sensor Networks for Healthcare of Animals: Opportunities and Challenges
近年来，射频能量收集技术被认为是下一代无线传感器网络的一种有利的供电方式。能量采集传感器网络（RF-EHSN）具有能量自维持和长寿命的特点，是一种很有前途的智能医疗服务解决方案。如今，许多基于能量收集的应用已经被开发用于监测人类的健康状况，然而如何造福动物尚未引起人们的关注。本文探讨了RF-EHSNs在动物健康监测中的应用前景。研究了用于动物医疗服务的RF-EHSN的不同层的独特挑战和潜在解决方案。
2018-02-28 cs.NI
DynaChanAl: Dynamic Channel Allocation with Minimal End-to-end Delay for Wireless Sensor Networks
随着无线通信、网络和低功耗传感器技术的最新进展，无线传感器网络（WSN）系统已经开始在从环境传感到移动医疗传感的各种应用中发挥重要作用。虽然一些无线传感器网络应用程序只需要有限的带宽，新出现的应用程序与一个值得注意的大量数据传输操作。处理这种应用的一种方式是通过利用多个无线信道的使用来最大化可用容量。本文提出了一种分布式动态无线信道算法DynaweekAl，其目标是在无线传感器网络系统中有效地将节点分布在多个无线信道上。具体来说，DynaeTime Al的目标应用程序，其中移动节点连接到一个预先存在的无线骨干网，并采取预期的端到端排队延迟作为其核心指标。我们使用IEEE 802.15.4无线电白名单提供的链路质量指标（LQI）值具有良好的链路质量的潜在的链接，并评估这样的链接与聚合的数据包传输延迟在每一跳。我们的方法对于需要最小端到端延迟的应用程序（即，医疗保健应用）。Dynasty Al是一种重量轻、易于采用的方案，可以轻松地与各种预先开发的组件和预先部署的应用程序相结合。我们在一个45节点的无线传感器网络测试平台上评估了DynaCable Al。作为第一个将端到端延迟作为无线传感器网络信道分配的核心指标的研究，实验结果表明，DynaCable Al能够成功地将多个（移动）源节点分配到不同的无线信道上，并使节点能够选择能够最小化端到端延迟的无线信道和链路。
2010-09-08 cs.NI
Attacks And Counterattacks On Wireless Sensor Networks
无线传感器网络由具有部分存储器、通信范围、功率和带宽的自治节点组成。他们的职业取决于检查身体和环境条件，并通过一个系统进行交流和进行数据处理。应用领域广泛，包括军事、生态、医疗保健、家庭或商业，需要高度安全的通信。本文分析了无线传感器网络面临的各种攻击和反攻击，并提出了相应的解决方案
2014-01-17 cs.NI
Minimization of Handoff Failure Probability for Next-Generation Wireless Systems
在过去的几年中，移动通信理论的进步已经使得能够开发和部署彼此互补的不同无线技术。因此，它们的集成可以实现具有各个网络的最佳特性的统一无线系统。下一代无线系统（NGWS）集成了不同的无线系统，每个系统都针对特定的业务和覆盖区域进行了优化，为移动用户提供无处不在的通信。在本文中，我们提出了在NGWS切换管理协议，以提高移动IP在无线IP网络中的切换性能，通过减少误切换概率。在此基础上，分析了误切换概率对移动速度和切换时延的影响。
2010-06-17 cs.NI
Computational Intelligence based Intrusion Detection Systems for Wireless Communication
无处不在和普适计算的新兴趋势旨在将微处理器嵌入日常设备（诸如手表、智能电话、家庭视频系统、自动对焦相机、智能车辆、乐器、厨房电器等）中，并赋予它们无线通信能力。这种先进的计算模式，也称为物联网或网络物理计算，导致互联网和计算出现在任何地方，使用任何设备和位置。在最大限度地欣赏和适当考虑不断互联网实用程序的演变弧线，深度和范围的情况下，同样有必要设想互联网免费和无处不在的可用性所带来的安全和数据保密性挑战。本文分析了计算智能技术的作用，设计自适应和认知入侵检测系统，可以有效地检测恶意网络活动，并提出了新的三层架构设计智能入侵检测系统的无线网络。
2021-04-22 cs.CR cs.NI
Scalable and Passive Wireless Network Clock Synchronization
时钟同步在用于通信、感测和控制的无线系统中是普遍存在的。在本文中，我们设计了一个可扩展的系统中，一个不确定数量的被动接收无线单元可以同步到一个单一的主时钟在离散时钟滴答的水平。精确的同步需要对节点位置的估计。如果可以获得此类信息，则此处开发的框架将考虑头寸的不确定性。在没有这样的信息，我们提出了一种机制，使同步和定位。此外，我们推导出系统的Cramer-Rao界，这表明它使同步精度在亚纳秒级。最后，我们开发和评估的在线估计方法，这是统计上有效的。
2016-05-15 cs.NI
Application of Wireless Sensor Networks for Indoor Temperature Regulation
无线传感器网络通过增强家庭自动化、医疗保健、温度控制、能耗监控等系统在我们的日常生活中发挥着重要作用。在本文中，我们专注于一个系统，用于温度调节的住宅，教育，工业和商业楼宇等。提出了一种基于ZigBee平台的无线传感器网络室内温度调节和优化的框架。本文认为该系统的架构设计，以及实施准则。所提出的系统倾向于通过减少通过网络的数据传输量来提供节能的方法。此外，该框架还探索了定位技术，使得节点的位置可以由调节温度设置的算法使用。
2016-06-23 cs.NI
Study of Proposed Methods for Improving TCP Performance Over Wireless Links
TCP是为网络而设计的，它假设主要的损失只会由于网络流量的拥塞而发生。在无线网络上，TCP将由于比特错误和拥塞引起的传输损失误解为拥塞引起的损失，并触发拥塞控制机制。由于其端到端的传输模型，拥塞处理和避免机制，TCP已被广泛接受为互联网的传输层协议。随着普适计算和移动通信的普及，互联网在无线链路上的扩展是不可避免的。本文介绍了不同的机制，提出了扩展传输控制协议和其他替代解决方案，以提高端到端的性能在有损无线链路的研究。本文详细研究了不同的设计选择建议和他们的技术优势和劣势。最后，对无线网络中所提出方案的最佳选择进行了分析和建议。
2009-08-07 cs.NI
A Survey of Machine Learning Algorithms for 6G Wireless Networks
无线技术中人工智能/机器学习（AI/ML）集成的主要重点是减少资本支出、优化网络性能并建立新的收入来源。用深度学习人工智能技术取代传统算法，大大降低了功耗，提高了系统性能。此外，ML算法的实现还使得无线网络服务提供商能够（i）从可应用于网络边缘的分布式AI/ML架构提供高自动化水平，（ii）在接入网络上实现基于应用的业务导向，（iii）实现动态网络切片以解决具有变化的服务质量要求的不同场景，以及（iv）实现跨各种6G通信平台的无处不在的连接。在本章中，我们回顾/调查ML技术，适用于6G无线网络。并列出需要及时解决的研究中的公开问题。
2022-03-16 cs.NI
The Enemy Within: The Emerging Threats to Healthcare from Malicious Mobile Devices
随着无线网络的激增，移动设备和医疗设备越来越多地配备有无线接口，例如蓝牙和WiFi，以允许容易地访问和控制医疗设备。不幸的是，这种接口的存在和使用也使医疗设备暴露于来自恶意方的新攻击。来自恶意移动设备的新兴威胁是重大而严重的，因为攻击者可以从患者的医疗设备中窃取机密数据。此外，攻击者可以破坏医疗设备，并向医生提供错误的数据，或者向设备发出潜在的致命命令，甚至可能导致患者死亡。由于移动设备通常与患者非常接近（无论是在医院还是在家庭环境中），因此很难防止来自此类设备的攻击。在本文中，我们对移动设备对医疗设备和医疗保健基础设施的这种新威胁进行了系统分析。我们还对一家大型医院进行了全面的安全分析，并发现了潜在的漏洞。最后，我们提出了一套潜在的解决方案和防御此类攻击。
2012-10-08 cs.CR cs.NI
A Review of Wireless Body Area Networks for Medical Applications
微机电系统（MEMS）技术、集成电路和无线通信的最新进展已经允许实现无线体域网（WBAN）。WBAN承诺在很长一段时间内进行不引人注目的动态健康监测，并向医生提供患者状态的实时更新。它们广泛用于无处不在的医疗保健、娱乐和军事应用。本文回顾了WBAN的许多应用程序的关键方面。我们提出了一个WBAN基础设施，提供解决方案，按需，紧急和正常的流量。我们进一步讨论了WBAN的体内天线设计和低功耗MAC协议。此外，我们简要概述了一些WBAN应用的例子。我们的讨论实现了对体内和体上传感器网络的新的节能解决方案的需要。
2010-08-03 cs.NI
Enhancing Digital Forensics Readiness In Big Data Wireless Medical Networks: A Secure Decentralised Framework
本文针对大数据无线医疗网络中的数字取证挑战，提出一个安全的去中心化框架，以增强数字取证就绪性、事件响应能力和医疗事故管理，并通过真实场景评估验证其在大数据处理、去中心化存储和可扩展性方面的优势。
2024-08-01 cs.DC cs.NI
Dynamic Low Power Traffic Pattern for Energy Constrained Wireless Sensor Networks
针对无线传感器网络节点电池受限、空闲监听能耗高的问题，提出适配树状网络动态流量的节能策略，经OMNeT++与MiXiM仿真验证可降能耗、提吞吐量并延长网络寿命。
2025-10-01 cs.NI
Location Verification Systems in Emerging Wireless Networks
随着基于位置的技术和应用在新兴的无线网络中变得无处不在，位置信息的验证将变得越来越重要。这导致近年来与无线网络中的位置验证技术相关的活动激增，其中特别关注智能交通系统（ITS）是显而易见的。这种关注主要是由于ITS场景中车辆位置验证的关键任务性质。在这项工作中，我们回顾了最近的研究在无线定位验证相关的车载网络场景。我们特别关注的位置验证系统，依赖于正式的数学分类框架，显示有多少系统是部分或全部包含在这样的框架。
2013-07-12 cs.CR cs.NI
Artificial Intelligence Inspired Self-Deployment of Wireless Networks
在本文中，我们提出了一个自我部署的方法，找到最佳的位置的扩展器，其中的扩展器的无线回程和前传吞吐量进行了优化。我们提出了一个人工智能（AI）基于案例的推理（CBR）框架，使自主自我部署的网络可以学习环境的传感和感知。新的动作，即扩展器位置，通过问题特定的优化和半监督学习算法来创建，该算法平衡了搜索空间的探索和利用。IEEE 802.11标准兼容的模拟进行评估的框架上的大规模和现有的传统的覆盖最大化方法的性能进行比较。实验评估也在企业环境中进行，以证明所提出的AI框架的能力，在感知这样一个密集的场景和原因的扩展器部署，实现用户的服务质量服务质量（QoS）。实现了调度公平性和无处不在的QoS满意度，为在无线网络中应用AI驱动的自部署提供了飞跃。
2018-05-16 cs.NI
DBSR: Dynamic base station Repositioning using Genetic algorithm in wireless sensor network
无线传感器网络（WSNs）通常被用于各种无处不在和普及的应用。在有限的能量资源下，最佳的动态基站替换可以延长传感器网络的生命周期。本文提出了一种动态优化的基站替换方法，以节省传感器能量，延长网络寿命。由于定位问题是一个NPhard问题[1]，因此我们将采用遗传算法来解决定位问题。我们已经考虑了能量和距离参数，以找到BS的最佳位置。在我们的算法中，基站的位置在每一轮都是固定的，它的定位在下一轮开始时完成，然后它将被放置在优化的位置。评估我们提出的算法，我们将执行DBSR算法的LEACH和HEED协议。
2010-04-19 cs.NI
Joint Power Allocation and Caching Optimization in Fiber-Wireless Access Networks
光纤-无线（FiWi）接入网络由于大容量光纤回程和无处不在的无线前端的互补优势而得到广泛部署。为了满足对带宽需求量大的应用的日益增长的需求，接入点（AP）被密集地部署，并且针对更高的数据率已经发布了新的无线网络标准。因此，FiWi接入网络中的光纤回程仍然面临着输入带宽容量紧缩。在本文中，我们涉及高速缓存FiWi接入网络，以应付光纤回程瓶颈，提高网络吞吐量。另一方面，功率消耗是无线接入网络中的重要问题。由于无线接入网络中的功率预算和光纤回程的带宽都受到限制，因此，适当地利用用于缓存的功率和用于无线传输的功率来实现最佳系统性能是具有挑战性的。为了解决这一挑战，我们制定了下行链路无线接入吞吐量最大化问题，通过联合考虑在FiWi接入网络的功率分配和缓存策略。为了解决这个问题，首先，我们提出了体积可调回程约束注水法（VABWF）推导出最优无线传输功率分配的表达式。然后，我们将问题转化为一个多选择背包问题（MCKP），并提出了一个动态规划算法来寻找MCKP问题的最优解。仿真结果表明，在不同FiWi接入网络场景下，该算法的系统吞吐量明显优于现有算法.
2018-12-29 cs.NI
Wireless Mesh Networking with Devices Equipped with Multi-Connectivity
无线连接正在迅速变得无处不在和负担得起。因此，大多数无线设备如今配备有多连接性，即，多种无线电接入技术（RAT）的可用性。这些RAT中的每一个具有可以被适当地用于不同连接任务的不同特性。例如，长距离低速率RAT可以用于拓扑管理和协调，而短距离高速率RAT用于数据传输。在本文中，我们介绍了一个分布式共识协议的分层组织的无线网状网络（WMN）的设备使用多种RAT。我们的协议考虑三个层次的角色后，初始设置：主，簇头（CH），和集群成员（CM）。主设备协调所有RAT的使用，而CH协调除了具有最长传输范围的RAT之外的所有RAT。初始设置在设备通电之后立即发生，在此之后，设备通过共识以分布式方式自组织以选举主设备和CH。所得到的互连结构基于用不同RAT创建的连接图。该分布式共识协议以最少量的网络信息运行，并展示了高网络性能。
2020-01-30 cs.NI
Cascaded WLAN-FWA Networking and Computing Architecture for Pervasive In-Home Healthcare
普及医疗保健是慢性病患者的一种有前途的辅助生活解决方案。然而，目前的尖端通信技术并不能严格满足这些应用的要求，特别是在危及生命的事件中。为了弥合这一差距，本文提出了一种新的架构，以支持室内医疗监护，重点是癫痫患者。引入了几个新的元素。第一个要素是WLAN和蜂窝网络的级联，其中IEEE 802.11ax用于无线局域网，以收集家中的生理和环境数据，而5G固定无线接入链路将其传输到远程医院。第二个要素是将网络切片概念扩展到WLAN，并引入两种新的切片类型，以支持定期监控和紧急处理。此外，在WLAN路由器处包括本地计算能力以及移动边缘计算资源代表了进一步的架构增强。本地计算不仅需要触发与健康相关的警报，还需要在紧急情况下触发网络切片变化：事实上，级联网络需要适当的无线电资源调度来处理医疗保健业务以及其他混杂的日常通信服务。数值结果表明，所提出的方法的有效性，同时突出相对于基线解决方案实现的性能增益。
2020-10-08 cs.CY cs.DC cs.NI
Latency Guarantee for Ubiquitous Intelligence in 6G: A Network Calculus Approach
随着5G的逐步部署和边缘智能（EI）的不断普及，网络边缘数据的爆发式增长推动了6G和泛在智能（UbiI）的快速发展。鉴于6G在太赫兹（THz）环境中的极端随机性、THz信道尾部行为以及UbiI随机分量产生的延迟分布尾部特性，本文旨在探索一种新的方法来建模6G中UbiI的延迟保证，并找到最小化UbiI端到端（E2E）延迟的最佳解决方案。网络演算中的到达曲线和服务曲线可以很好地刻画无线信道的随机性，无线系统的尾部行为，网络演算中的E2E服务曲线可以模拟UbiI中时延分布的尾部特性。具体来说，我们首先提出了6G、边缘计算（EC）、边缘深度学习（DL）和UbiI面临的需求和挑战。在此基础上，提出了基于网络演算的UbiI系统的层次结构、网络模型和服务延迟模型。此外，两个案例研究证明了网络演算方法在分析和建模6G中UbiI的延迟保证方面的实用性和有效性。最后，未来开放的研究问题，为UbiI在6G的延迟保证进行了概述。
2022-05-06 cs.NI eess.SP
Cyber Insurance for Heterogeneous Wireless Networks
由密集部署的具有各种无线电接入技术的不同类型的基站组成的异构无线网络（HWN）已经成为一种主流趋势，以适应不断增长的巨大容量的业务需求。如今，用户在很大程度上依赖于HWN进行无处不在的网络访问，这些网络访问包含有价值的关键信息，例如金融交易、电子健康和公共安全。网络风险是对网络安全和可靠性的最重大威胁之一，其严重性正在增加。为了解决这个问题，本文引入了网络保险的概念来转移网络风险（即，由于HWN中的网络风险导致的服务中断）提供给第三方保险公司。首先，对HWN的使能技术及其对网络风险的脆弱性进行了回顾。然后，介绍了网络保险的基本原理，并提出了针对HWN的网络保险框架。最后，开放的问题进行了讨论，并强调了网络保险作为下一代HWN的服务集成的挑战。
2017-09-21 cs.NI
On-Demand Networking for Ubiquitous Connectivity and Network Resilience: A Network-in-a-Box Solution
最近，无线社区已经发起了对下一个十年的第六代（6G）蜂窝网络的研究。6G愿景仍在开发中，但正在向无处不在、可持续和自动化的数字社会融合。盒子中的网络（NIB）是一种便携式和成熟的网络解决方案，具有许多刺激6G愿景的潜力，特别是对于无处不在和弹性网络连接。在本文中，我们将重点介绍NIB功能如何满足6G用例和要求，以及如何将其用于6G通信。此外，我们还讨论了6G的潜在使能技术所面临的挑战，这些技术可以增强NIB的性能。
2021-10-04 cs.IT cs.NI math.IT
Tidal-Like Concept Drift in RIS-Covered Buildings: When Programmable Wireless Environments Meet Human Behaviors
本文首次系统研究RIS覆盖建筑中由人类行为驱动的信道潮汐演化现象，证明通用信道模型不可行，分析深度学习预测控制面临的挑战并提出共存解决方案。
2025-07-20 cs.NI
Powering the Next Billion Devices with Wi-Fi
我们推出了第一个Wi-Fi供电系统，该系统可提供电力并与现有Wi-Fi芯片组配合使用。具体来说，我们表明，无处不在的一块无线通信基础设施，Wi-Fi路由器，可以提供远场无线电源，而不影响网络的通信性能。在我们的设计基础上，我们第一次制作了无电池温度和摄像头传感器的原型，这些传感器分别使用Wi-Fi芯片组供电，范围为20英尺和17英尺。我们还展示了在最远28英尺的距离内为镍金属氢化物和锂离子纽扣电池无线充电的能力。最后，我们将我们的系统部署在大都市地区的六个家庭中，并表明我们的设计可以在现实世界的网络条件下通过Wi-Fi成功地提供电力。
2015-05-26 cs.NI
Context Protecting Privacy Preservation in Ubiquitous Computing
上下文感知是普适计算领域的一个重要问题。因此，在普适计算中，仅仅保护消息机密性对于大多数上下文感知可能导致接近确定性思想的应用程序来说是不够的。攻击者可以通过观察上下文数据来推断敏感信息，当上下文数据与关于由一组传感器监视的人和物理位置的先前信息相关时，上下文数据可以揭示大部分敏感信息。因此，很明显，在普适计算中，上下文保护对于安全和隐私保护是同等重要的。在本文中，我们提出了一个方案，提供两层隐私保护的用户或应用程序的上下文数据。我们提出的上下文保护隐私保护方案的重点是保护空间和时间的上下文信息。我们认为无处不在计算的通信部分由微小的传感器节点组成的无线传感器网络（WSNs）。仿真结果表明了该方案的有效性。我们还证明了我们的计划，以克服无线传感器网络的限制的能力。
2011-08-10 cs.CR cs.NI
Service Aware Fuzzy Logic Based Handover Decision in Heterogeneous Wireless Networks
随着无线通信技术的发展，无线通信网络的泛在服务正在迅速增长。当用户从一个小区漫游到另一个小区时，智能决策机制和网络选择对于在切换期间保持服务质量（QoS）是极其关键的。切换决策必须准确，以避免任何不必要的现象，如乒乓球，角落效应，呼叫阻塞，呼叫掉线等。这项工作考虑了业务类型，如语音，视频，数据和他们的QoS要求，在异构网络环境中使用模糊逻辑切换决策。服务是影响用户的一个重要因素，特定的服务需要相应的QoS。本文提供了所有的情况下，宏蜂窝和毫微微蜂窝网络之间的切换决策考虑服务类型。所提出的系统使用模糊逻辑来对这些切换决策进行建模，该模糊逻辑考虑了几个输入参数，例如接收信号强度指示符（RSSI）、数据率、用户速度和干扰水平（信噪比加干扰比），以进行从毫微微小区到宏小区、宏小区到毫微微小区或毫微微小区到毫微微小区的切换。根据不同的业务类型，分析了不同参数的性能.
2018-10-05 cs.NI
Digital Twin-Empowered Communications: A New Frontier of Wireless Networks
本文探讨了数字孪生（DT）在无线网络中的核心作用，分析了无线技术与DT的交织关系，提出了6G网络实现高效DT的前瞻性愿景，并勾勒了识别DT局限性的路线图以促进进一步发展。
2023-07-03 cs.NI
Optimizing and Managing Wireless Backhaul for Resilient Next-Generation Cellular Networks
针对下一代蜂窝网络无线回传的管理优化难题，提出考虑拓扑、鲁棒性与流量约束的回传构建策略，基于Open RAN实现动态IAB控制框架并验证可行性。
2024-10-29 cs.NI
A Framework for Providing E-Services to the Rural Areas using Wireless Ad Hoc and Sensor Networks
近年来，移动计算设备的激增已经推动了计算世界的革命性变化。无处不在的设备的性质使无线网络成为它们互连的最简单的解决方案。这导致了几个无线系统，如无线ad hoc网络，无线传感器网络等的快速增长。在本文中，我们提出了一个框架，为农村发展提供各种电子服务的农村地区的帮助下，无线ad hoc和传感器网络。我们讨论了如何利用无线技术从农村地区收集及时和准确的信息。除此之外，我们还提到了可能阻碍在发展中国家农村地区实施这一框架的技术和业务挑战。
2007-12-27 cs.NI cs.OH
Minimizing Age of Processed Information in Wireless Networks
时间敏感信息敏感信息的实时状态处理的新鲜度对于包括医疗保健监测和自动驾驶车辆在内的若干应用至关重要。这种新鲜度被认为是在本文中的系统，其中未处理的信息从传感器发送到一个共享的无线网络上的基站。基站有一个专用的非抢占式处理器，具有恒定的处理时间来处理来自每个传感器的信息。已处理信息的年龄是指自生成最近由处理器处理的数据包以来经过的时间。我们的目标是在无限的时间范围内最小化处理信息的平均年龄。我们首先表明，一个无滴的政策简化了系统，而不牺牲最优性。从这个简化，我们提出了三个传输调度策略与2最优保证不同的要求。分布式Power-2策略可以在没有中央调度器的情况下实现。使用中央调度器，退避和最大权重策略都接近最优，具有不同的优点。退避策略保证了处理信息的最大年龄上的界限，而最大权重策略在不保证界限的情况下实现了模拟中的最低平均年龄。仿真结果证实了我们的理论研究结果。
2022-10-03 cs.NI
QoS-Aware Buffer-Aided Relaying Implant WBAN for Healthcare IoT: Opportunities and Challenges
物联网（IoT）推动了移动医疗等各种应用程序开发的范式转变。无线体域网（WBAN）由人体内、体表或周围的许多低功耗设备组成，为移动健康应用提供了理想的生理信号监测解决方案。在植入体WBAN中，植入体医疗设备在至少一个体上设备的帮助下将其测量的生物参数传输到目标集线器，以满足其对尺寸、服务质量（QoS，例如，可靠性）和功耗。在这篇文章中，我们首先回顾了传统的合作WBAN的最新进展。之后，针对传统协作WBAN的缺点，提出了一种支持QoS的缓冲区辅助中继框架。在所提出的框架中，分层调制被认为是满足不同的QoS要求的不同的传感器数据从植入的医疗设备。在此基础上，提出了缓冲区辅助信号中继和多中继植入式WBAN的传输策略。仿真结果表明，所提出的协作WBAN提供了更好的性能比传统的合作同行。最后，指出了缓冲器辅助多中继植入体WBAN的一些开放性研究挑战，以激发更多的研究活动。
2019-02-12 cs.NI
Revisiting Wireless Internet Connectivity: 5G vs Wi-Fi 6
近年来，显著的注意力已经指向移动网络运营商当前正在部署的被称为“5G”的第五代无线宽带连接。令人惊讶的是，人们对“Wi-Fi 6”的关注要少得多，这是无线局域网技术家族中的新IEEE 802.1ax标准，具有针对私人边缘网络的功能。本文重新审视了蜂窝和Wi-Fi在提供高速无线互联网连接方面的适用性。这两种技术都希望提供显著增强的性能，使每种技术都能够提供更快的无线宽带连接，并为物联网和机器对机器通信提供进一步的支持，使这两种技术在许多使用场景中成为技术替代品。我们的结论是，两者都可能在未来发挥重要作用，同时作为竞争对手和互补。我们预计，5G仍将是广域覆盖的首选技术，而Wi-Fi 6仍将是室内使用的首选技术，因为其部署成本要低得多。然而，区分前几代蜂窝和Wi-Fi的传统界限正在模糊。一种技术的支持者可能会争辩说，他们所选择的技术取代了另一种技术，要求制定监管政策，使市场向有利于他们的方向倾斜。我们认为需要抵制这种努力，并且基于异构用例的需求，这两种技术在市场上都扮演着重要的角色。这两种技术都应该有助于实现提供负担得起的、可靠的和无处不在的高容量无线宽带连接的目标。
2021-01-19 cs.NI
A Comparative Study on Self-Organization in Wireless Sensor Networks
本文比较研究了无线传感器网络中的自组织机制，分析其在资源受限和受损环境下如何通过分配、协作通信与动态数据收集提升网络效率与鲁棒性。
2025-01-04 cs.CY cs.NI
Aerial Vehicles Tracking Using Noncoherent Crowdsourced Wireless Networks
有人和无人驾驶飞行器（AV）的空中交通管理（ATM）严重依赖于无处不在的位置跟踪。虽然存在用于自动驾驶汽车定期广播其位置以及用于机场跟踪和检测自动驾驶汽车的技术，但迫切需要验证广播位置并补充ATM覆盖范围的方法，以解决反欺骗和安全共存问题。在这项工作中，我们提出了一个ATM解决方案，利用非相干众包无线网络（CWNs）和纠正固有的时钟同步问题，存在于这样的非协调传感器网络。虽然CWN可以为无处不在的ATM提供大量的测量，但这些测量通常是从非同步传感器获得的。本文首先提出了一个分析的影响，缺乏时钟同步的ATM与CWN，并提供解决方案的基础上存在的几个值得信赖的传感器在一个大型的非协调网络。其次，研究了基于自回归和基于长短期记忆（LSTM）的方法来实现AV定位所需的时间同步。最后，结合反欺骗（MLAT）方法和卡尔曼滤波器，提供了一个反欺骗跟踪解决方案的AV。我们通过一个真实世界的CWN收集的数据集展示了我们的框架的性能优势。我们的研究结果表明，所提出的框架实现的定位精度相媲美，仅使用GPS同步传感器获得的定位精度，并优于最先进的CWN同步方法的基础上获得的定位精度。
2021-08-02 cs.NI eess.SP
Challenges of AI in Wireless Networks for IoT
VTT Technical Research Center of Finland（芬兰VTT技术研究中心）；Nokia（诺基亚）；University of Oulu（奥卢大学）；TU Wien（维也纳工业大学）；Danube University Krems（多瑙河克雷姆斯大学）
物联网（IoT）被誉为下一次工业革命的推动者，它将需要无处不在的连接性、上下文感知和动态服务移动性，以及通过无线网络基础设施实现的极端安全性。因此，人工智能（AI）将在底层网络基础设施中发挥重要作用。然而，在物联网使用的无线网络中使用人工智能的概念、工具和算法时，将面临许多挑战。在本文中，强调了在促进端到端物联网通信的无线网络基础设施中使用AI的主要挑战，以及潜在的通用解决方案和未来的研究方向。
2020-07-09 cs.AI cs.LG cs.NI
Survey on Internet of Things enabled by 6G Wireless Networks
6 G无线技术被可视化为通过物联网（IoT）彻底改变多种客户服务，从而为包括自主系统的无处不在的智能社会做出贡献。在本章中，我们对具有6 G无线网络的物联网网络进行了详细的调查，并调查了6 G技术在物联网网络中提供的趋势可能性及其相关利用;首先，我们详细介绍了突破性的物联网技术以及预计将在未来加强物联网网络的技术驱动因素。接下来，我们将介绍相关的用例，详细讨论6 G技术在广泛的物联网潜在应用中的作用。最后，我们强调了几个研究范围和挑战，并列出了潜在的研究需求，并鼓励在6 G网络支持的物联网重点领域内进行进一步研究。
2022-03-16 cs.NI eess.SP
When Wireless Communication Faces COVID-19: Combating the Pandemic and Saving the Economy
二零二零年因COVID-19疫情而经历全球健康及经济危机。世界各国都在使用数字技术来应对这场全球危机。这些数字技术在某种程度上强烈依赖于无线通信技术的可用性。在本文中，我们从不同角度阐述了无线通信在COVID-19疫情中的作用。首先，我们将展示这些技术如何帮助抗击这一流行病，包括监控病毒传播，实现医疗保健自动化，以及实现虚拟教育和会议。此外，我们展示了数字包容性在大流行中的重要性，以及连接未连接者的可能解决方案。接下来，我们将讨论无线技术所面临的挑战，包括隐私、安全和错误信息。然后，我们介绍了无线通信技术在全球经济生存中的重要性，例如工业和供应链自动化，电子商务以及支持处于风险中的职业。最后，我们揭示了在大流行期间开发的技术如何在大流行后时代有所帮助。
2020-06-06 cs.CY cs.NI
Advancements in UWB: Paving the Way for Sovereign Data Networks in Healthcare Facilities
本文探讨了UWB技术在医疗等超安全环境中的安全维度，提出通过深度学习优化设备指纹认证，并构建主权UWB数据网络以替代受限的2.4 GHz无线技术，实现安全定位与短距通信。
2024-08-08 cs.CR cs.NI
A Distributed Ledger-Enabled Interworking Model for the Wireless Air Interface
虽然频谱的直接分配和演进的介质访问协议为无处不在的无线连接提供了基础，但是现有的TCP/IP和OSI模型是为有线网络设计的，并且不解决空中接口的开放互连。在没有用于空中接口的互连模型的情况下，现有网络设计继续将无线介质接入与回程提供商的无线介质接入绑定以获得接入的所有权和身份信任，从而导致对功能和覆盖的限制。在本文中，我们提出了一种新的解决方案，通过扩展TCP网络标准，我们提出了一个新的模型，名为TCP-Air，它直接在空中接口集成了分布式账本技术。此外，我们提出了TCP-空气模型的两个用例，展示了在现有许可接入网络设计下不可行的应用。
2020-04-26 cs.NI cs.SY eess.SY
Wide-area Wireless Communication Challenges for the Internet of Things
在无处不在的无线连接、不断下降的通信成本以及云平台的出现的帮助下，物联网（IoT）设备和服务的部署正在加速。大多数主要的移动网络运营商都将支持物联网的机器对机器（M2M）通信网络视为新收入的重要来源。在本文中，我们激发了对广域M2M无线网络的需求，特别是短数据包通信，以支持大量物联网设备。我们首先提出了一个简短的概述，目前和新兴的技术支持广域M2M，然后使用通信理论的原则，讨论这些网络的基本挑战和潜在的解决方案，突出权衡和随机和预定的访问策略。最后，我们提出了未来5G网络应如何设计以实现高效的广域M2M通信的建议。
2015-04-13 cs.IT cs.NI math.IT
Prediction-Based Data Transmission for Energy Conservation in Wireless Body Sensors
无线身体传感器在医疗保健应用中越来越受欢迎。由于这些传感器要么是佩戴的，要么是植入人体的，因此这些传感器的尺寸必须非常小，重量必须非常轻。因此，能源成为一种极其稀缺的资源，节能成为身体传感器网络（BSNs）的首要设计问题。本文处理这个问题，考虑到BSNs的独特特性相比，传统的无线传感器网络（WSNs），例如环境监测。提出了一种适用于BSN的基于预测的数据传输方法，该方法结合了双预测框架和低复杂度的预测算法，并利用PID（proportional-integral-derivative）控制。框架和算法都是通用的，使得所提出的方法具有广泛的适用性。该方法的有效性是通过使用真实世界的健康监测数据集的模拟验证。
2009-12-12 cs.DC cs.NI
A Survey on IoT Smart Healthcare: Emerging Technologies, Applications, Challenges, and Future Trends
物联网（IoT）是指相互关联的网络关联对象的框架，可以在没有人为干扰的情况下通过远程网络收集和移动信息。随着物联网设备的快速发展，以及医疗保健在财务上更加精明、定制和主动的扩展，物联网已经准备好在医疗保健行业的各个方面发挥坚实的作用。在这种情况下，基于物联网的医疗保健通过使用不同的新技术提供了几个好处，例如即时和可靠的治疗，降低成本，改善通信等。无线体域网（WBAN）技术可以提高智能系统中数据采集和数据传输的质量。机器学习（ML）可用于智能医疗系统的各个层面。雾计算降低了通信成本并提供了低延迟。软件定义网络（SDN）和网络功能虚拟化（NFV）技术提供了更简单和更灵活的网络结构。区块链技术为保护用户的敏感信息提供了更好的方式。本文旨在全面描述正在进行的研究项目以及上述技术在智能医疗系统中的应用。在本文中，最新的研究，提出的技术和当前的解决方案的智能医疗保健系统的新兴技术，应用和这些系统的挑战的背景下进行了详细阐述，以提供更好地了解物联网在医疗保健行业意味着什么现在和它将意味着什么在未来。
2021-09-05 cs.IT cs.NI math.IT
Toward Location-aware In-body Terahertz Nanonetworks with Energy Harvesting
纳米级无线网络有望彻底改变各种领域，在体内医疗保健方面取得重大进展。在医疗保健领域，这些纳米网络将由被动流过血液的能量收集纳米设备组成，在某些位置采取行动，并将结果传达给更强大的体域网（BAN）节点。假设这样的设置和太赫兹（THz）频率的电磁纳米通信，我们提出了一种网络架构，可以支持能量收集体内纳米节点的细粒度定位，以及它们与外界的双向通信。我们的提案的主要新颖之处在于引入位置感知和基于唤醒无线电（WuR）的无线纳米通信范例，以及软件定义的超材料（SDM），以太赫兹操作能量收集体内纳米网络。我们认为，在高层次上，所提出的架构可以处理（实际上受益于）大量的纳米节点，同时处理短范围的太赫兹体内传播和高度约束的纳米节点。
2021-05-05 cs.ET cs.NI
Revisiting Frequency Reuse towards Supporting Ultra-Reliable Ubiquitous-Rate Communication
NGMN联盟声明的5G无线系统的目标之一是在任何地方提供中等速率（50+ Mbps）和非常高的可靠性。我们将这种服务称为超可靠普适速率通信（UR2C）。本文研究了频率复用在下行链路中支持UR2C的作用。为此，考虑了两种频率复用方案：用户特定频率复用（FRu）和BS特定频率复用（FRb）。对于给定的单位频率信道，FRu减少服务用户设备（UE）的数量，而FRb直接减少干扰基站（BS）的数量。这增加了与干扰BS的距离，并且信号干扰比（SIR）达到超可靠性，例如，在随机挑选的UE处的99%SIR覆盖。然而，超可靠性是以减少的频率分配为代价实现的，这可能降低整体下行链路速率。为了公平地捕捉这种可靠性率的权衡，我们提出无处不在的速率定义为最大的下行链路速率，其所需的SIR可以实现超可靠性。通过使用随机几何，我们推导出封闭形式的普遍存在率以及最佳频率复用规则UR2C。
2017-03-14 cs.IT cs.NI math.IT
BodySense: An Expandable and Wearable-Sized Wireless Evaluation Platform for Human Body Communication
本文提出可穿戴尺寸的无线电容式HBC评估平台BodySense，以真实测试可穿戴设备间通信，并发现传统并网测量在4–64 MHz内平均高估信道增益18.15 dB。
2025-02-07 cs.NI eess.SP
A Promising Technology for 6G Wireless Networks: Intelligent Reflecting Surface
未来十年将部署高度数字化、智能化和全球数据驱动的智能信息社会。下一代6 G无线通信网络是实现这一宏伟蓝图的关键，有望连接一切，提供全维度无线覆盖，整合所有功能，支持全垂直应用。最近的研究表明，具有无线环境控制能力的智能反射表面（IRS）是一种很有前途的6 G网络技术。具体地，IRS可以智能地控制波前，例如，通过大量的可调谐元件的相位，幅度，频率，甚至极化，从而实现细粒度的3-D无源波束形成。在本文中，我们首先给出了下一代6 G网络的蓝图，包括愿景，典型场景和关键性能指标（KPI）。然后，我们提供了IRS的概述，包括新的信号模型，硬件架构和在6 G网络中的竞争优势。此外，我们还详细讨论了IRS在6 G网络连接中的潜在应用，包括智能可控的无线环境、无处不在的连接、深度连接和全息连接。最后总结了IRS在6 G网络中的应用和部署面临的挑战。作为对IRS的及时回顾，我们的总结将对从事6 G网络IRS的研究人员和从业人员感兴趣。
2021-10-18 cs.NI eess.SP
A General Purpose Data and Query Privacy Preserving Protocol for Wireless Sensor Networks
无线传感器网络是由大量的空间分布的设备组成的，这些设备配备有传感技术，并通过无线电信号互连。部署用于监控目的的WSN可以提供对被监控环境的无处不在的视图。然而，对所收集的数据的管理非常消耗资源，并引起安全和隐私问题。在本文中，我们提出了一个隐私保护协议收集聚合数据从无线传感器网络。该协议依赖于洋葱路由技术来提供均匀分布的网络流量，并限制外国参与者可以从监视网络中传输的消息中获得的知识。我们的解决方案采用了网络中的节点的计算能力，通过传递给他们的通用计算机代码，在现场处理和聚合的数据来源于多个传感器节点。我们补充我们的工作与建议的解决方案，使用网络模拟器NS-3的模拟。模拟结果概述了解决方案的可扩展性，并突出了潜在的限制。
2021-11-29 cs.CR cs.NI
