计算机网络与通信杂志

在无线传感器网络中，节点电池的更换是非常困难的任务。因此，最大限度地延长网络寿命是最终的解决方案。将无线传感器网络的感测区域划分成簇是获得高能效和提高网络寿命的有效途径。另一方面，由于需要从其成员节点获取数据、聚合其数据并最终将其发送到基站等额外的工作，集群的头部需要额外的能量。为了提高这些网络的寿命，正确选择磁头起着至关重要的作用。本文提出了一种基于人工蜂群算法的高效蜂群聚类协议(PBC-CP)。在PBC-CP方法中，我们考虑了节点能量、节点度数、基站到节点的距离等重要因素来选择封头。在将簇头数据传输到基站时，选择了节能的路径，进一步降低了传感器网络的能耗。仿真实验表明了该方法的有效性。

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无线用户数量的快速增长和新的多媒体服务的出现促使第三代伙伴计划(3GPP)开发新的无线接入技术。因此，从版本10的长期演进(LTE)中引入了载波聚合(CA)，称为长期演进-高级(LTE- a)，以满足在吞吐量和带宽方面不断增长的需求，并确保LTE网络中不同等级的承载者的服务质量(QoS)。然而，在实施良好的资源管理方案之前，这种解决方案仍然是低效的。文献中提出了几种调度机制，以保证LTE-A和5G网络中不同等级的承载者的QoS。尽管如此，他们中的大多数还是提拔了高优先级的承担者。本文提出了一种新的资源上行调度方法。它的目的是确保在LTE-A和5G网络上分配运营商的不同流量等级的服务公平性。同时，通过对服务优先级的动态管理，通过增加允许承载者的数量来增加网络中允许的用户数量。事实上，基于每个类的平均等待时间，使用低优先级承载器的低优先级流量类在特定的时间间隔内受到青睐。仿真结果表明，低优先级的QoS参数有了较大的改进，但对高优先级的QoS没有明显影响。

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僵尸网络是最危险的网络安全问题之一。僵尸网络感染不受保护的机器，并跟踪与命令和控制服务器的通信，以发送和接收恶意命令。攻击者使用僵尸网络发起危险的攻击，如DDoS、钓鱼、数据窃取和垃圾邮件。僵尸网络的规模通常非常大，数百万受感染的主机可能属于它。在这篇论文中，我们解决了僵尸网络检测的问题，基于网络的流量记录和主机中的活动。因此，我们提出了一种能够在早期阶段检测新僵尸网络的通用技术。我们的技术是在两个方面实现的:主机端和网络端。我们感兴趣的僵尸网络通信流量包括使用IP通量的HTTP、P2P、IRC和DNS。提出了HANABot算法对僵尸网络行为进行预处理和特征提取，区分僵尸网络行为和合法行为。我们使用一组真实的数据集(恶意的和合法的)来评估我们的解决方案。 Our experiment shows a high level of accuracy and a low false positive rate. Furthermore, a comparison between some existing approaches was given, focusing on specific features and performance. The proposed technique outperforms some of the presented approaches in terms of accurately detecting botnet flow records within Netflow traces.

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在移动设备之间建立动态通信基础设施，满足对时间敏感的多媒体应用的需求，给移动自组网协议的设计带来了新的挑战。在本文中，为了利用移动自组网(MANET)来传输时间敏感的应用，我们选择了最优链路状态路由(OLSR)协议。但是，由于每个节点选择一组多点中继(MPR)节点，因此协议的开销很高。因此，我们提出了支持MPR选择方法的服务质量(QoS)和最小化网络开销的低维护聚类新方法。结果表明，该方法在平均端到端时延、分组投递率、路由负载和吞吐量方面都有较好的效果。

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无线多媒体传感器网络(WMSNs)具有同时采集标量传感器数据和多维传感器数据的能力。它是物联网(IoT)的基础。服务质量(QoS)指针，如能源效率、可靠性、误码率和延迟，可以帮助进行网络上的数据收集评估。在本文中，我们从MAC层、应用层以及跨层范式的角度，对物联网环境下WMSNs和无线传感器网络(WSNs)的若干QoS策略进行了综述。考虑到MAC层，由于它负责通过无线传输中的错误校正来调节共享介质的导纳和传输的可靠性和效率，并且对于分帧、寻址和流量控制的性能，MAC协议的设计极大地影响了能源效率。因此，我们在这里回顾了一些协议，包括无争用协议和基于争用协议，以及它们的混合协议。本文还调查了应用程序层的一些最先进的机器对机器、发布/订阅和请求/响应协议。当涉及到系统优化时，跨层QoS策略是非常重要的。许多跨层策略已经被回顾。对于这些QoS策略，将在考虑的每一层上审查挑战和机会。 Lastly, the future research directions for QoS strategies are discussed for research and application before concluding this paper.

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认知无线电技术可以有效地提高无线网络的频谱效率，也适用于汽车小细胞网络。本文研究了车辆主用户(V-PU)和多车辆次用户(v - su)之间的频谱共享问题。该问题被建模为一个竞争市场，而V-SUs的解决方案是使用一个非合作博弈设计的。提出了考虑服务质量的V-PU利润效用函数，以实现V-PU利润的最大化。在我们的博弈中，纳什均衡被认为是最优解。然后，在构建动态频谱分配问题时，考虑了现实的车载认知小细胞网络。v - su根据对前一时刻策略的观察，逐步地、迭代地调整当前策略。此调整参数由调整频率控制。对动态谱分配问题进行了稳定性分析。数值结果表明，所提出的动态频谱方案对车辆感知小细胞网络和纳什均衡点的存在是有效的。

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