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anne贝多芬
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雪後Sunny

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随着个人素质的提升,需要使用报告的情况越来越多,报告具有成文事后性的特点。写起报告来就毫无头绪?下面是我整理的硕士论文开题报告,仅供参考,欢迎大家阅读。

课题名称:基于信任管理的WSN安全数据融合算法的研究

一、立论依据

课题来源、选题依据和背景情况、课题研究目的、理论意义和实际应用价值。

1、课题来源。

国家自然科学基金资助项目(60873199)。

2、选题依据。

无线传感器网络具有硬件资源(存储能力、计算能力等)有限,电源容量有限,拓扑结构动态变化,节点众多难于全面管理等特点,这些特点给理论研究人员和工程技术人员提出了大量具有挑战性的研究课题,安全数据融合即为其一。虽然目前的研究已经取得了一些成果,但仍然不能满足应用的需求。无线传感器网络是以数据为中心的网络,如何保证其数据融合的安全性还是一个有待解决的问题。基于此,提出了本课题的研究。

3、背景情况。

微电子技术、计算技术和无线通信等技术的进步,推动了低功耗多功能传感器的快速发展,使其在微小体积内能够集成信息采集、数据处理和无线通信等多种功能。无线传感器网络就是由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成,通过无线通信方式形成的一个多跳的自组织的网络系统,其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中感知对象的信息,并发送给数据处理中心或基站。传感器网络被广泛的应用于军事、环境监测和预报、健康护理、智能家居、建筑物状态监控、复杂机械监控、城市交通,以及机场、大型工业园区的安全监测等领域。

传感器网络由大量传感器节点组成,收集的信息量大,存在冗余数据。传感器节点的计算能力、存储能力、通信能量以及携带的能量都十分有限,数据融合就是针对冗余数据进行网内处理,减少数据传输量,是减少能耗地重要技术之一。传感器网络中,将路由技术与数据融合技术结合是一个重要的问题。数据融合可以减少数据量,减轻数据汇聚过程中的网络拥塞,协助路由协议延长网络的生存时间。因而可以数据为中心的路由技术中应用数据融合技术。在战场等非可信环境或对可靠性要求非常高的环境中,数据融合也带来了风险。例如,敌人可以俘获节点获取节点中的所有信息,从而完全控制节点的行为,伪造和篡改数据。传统网络中的安全技术需要大量的存储空间和计算量,不适合能量、计算能力、存储空间都十分有限的传感器网络。因此必须设计适合传感器网络具有较强安全性的数据融合技术。

4、课题研究目的。

通过对无线传感器网络安全数据融合技术的研究,消除传感器中存在的、大量冗余数据,有效节省传感器节点能量消耗,延迟节点和网络的工作寿命,在有节点被捕获成为恶意节点情况下,及时检测恶意节点,消除恶意节点发送的恶意数据对数据融合的不良影响,保障了传感器网络数据融合过程的可靠性,维护传感器网络的正常工作。

5、理论意义。

无线传感器网络安全技术的研究涵盖了非常多的研究领域,安全数据融合技术是其中一个重要研究课题。本文把信任管理机制加入到传感器网络安全数据融合过程中,研究设计一种传感器节点信任值的计算方法,有效识别节点状态,实现可靠的数据融合。

6、实际应用价值。

对于工作在敌方环境中的无线传感器网络,传感器节点容易被地方捕获成为恶意节点,节点内存储的密钥等加密暴露,导致传统的基于加密和认证的无线传感器网络安全措施失效,在这种情况下,本研究可以可以及时识别恶意节点,保证传感器网络数据融合的可靠性,有效减少网络负载,延长网络工作寿命。

二、文献综述

国内外研究现状、发展动态;所阅文献的查阅范围及手段。

1、国内外研究现状、发展动态。

传感器网络与众不同的特点导致传感器网络与传统网络有极大不同。传感器网络的安全数据汇聚是要解决加密传输和数据汇聚的协调问题,实现数据的安全处理和传输。传统有线网络和无线网络的安全技术并不适用于传感器网络,这吸引了众多研究人员研究适合传感器网络的安全技术,并且提出了许多适合传感器网络的安全技术。安全数据融合算法是WSN安全性研究的重要方面,一直以来受到研究人员的重视,并取得了一定的研究成果。目前已有的研究成果如下:

(1)PerrigA等人提出了一种有效的WSN数据加密方法和广播认证方法,为WSN安全性研究作出了基础性工作。

(2)CAMH等人提出了一种基于模式码的能量有效安全数据融合算法,算法用簇头节点通过自定义的模式码的选取来组织传感器节的发送冗余数据实现数据融合,并且使用同态加密体重保证了数据在传输过程中的机密性。改方法对于每类数据类型需要保存和维护一个查找表,一旦查找表信息暴露,该安全方案将会失效。

(3)PrzydatekB等人提出的基于数据统计规律的数据融合算法,算法使用高效的`抽样和迭代的证明来保证有多个恶意节点发送错误数据的情况下,保证基站能够判定查询结果的准确性。但是该方法对于每种聚集函数都需要一个复杂的算法,为证明数据准确性,聚集节点需向基站发送大量参数,能量消耗太大。

(4)MahimkarA等人研究在WSN中使用椭圆曲线密码实现数据加密和安全数据融合。但是在传感器节的十分有限的情况下,使用公钥密码体系使节点能量消耗更加迅速,缩短网络的寿命。

WSN的信任管理是在WSN管理的基础上提出的,主要研究对节点进行信任值评估,借助信任值增强WSN的安全性。传统的基于密码体系的安全机制,主要用来抵抗外部攻击。假如节点被捕获,节点存储的密钥信息将泄漏,使密码体系失效。WSN信任管理作为密码体系的补充可以有效的抵抗这种内部攻击。将信任管理同WSN的安全构架相结合,可以全面提高WSN各项基础支撑技术的安全性和可靠性。

近年来,WSN信任管理受到了越来越多的关注,取得了一定的研究成果。

(1)Ganeriwal等人提出的RFSN是一个较为完整的WSN信任管理系统,该模型使用直接信息和坚决信息来更新节点的信誉,节点根据得到的信誉信息来选择是否和其他节点合作。可以建立仅由可信节点组成的网络环境。

(2)Garth等人中将信任管理用于簇头选举,采取冗余策略和挑战应答手段,尽可能的保证选举出的簇头节点为可信节点。

(3)Krasniewski提出了TIBFIT算法将信任用于WSN容错系统,把信任度作为一个参数融入到数据融合的过程中,提高对感知事件判断的准确率,其提出的信任度计算方法比较的简单。

无线传感器网络需要采取一定的措施来保证网络中数据传输的安全性。就目前的研究来看,对无线传感器网络安全数据融合技术和信任管理机制都取得了一些研究成果,但是如何使用信任管理机制保证安全的数据融合的研究并不多见,许多问题还有待于进一步深入研究。

2、所阅文献的查阅范围及手段。

充分利用校内图书馆资源、网络资源以及一些位于科技前沿的期刊学报。从对文献的学习中掌握足够的理论依据,获得启发以用于研究。

三、研究内容

1、研究构想与思路。

在本项目前期工作基础上建立WSN三级簇结构模型,节点分为普通节点,数据融合节点(免疫节点),簇头节点。在常规加密算法的基础上完成节点身份认证,通过消息认证码或数字水印技术保证传感器节点传送数据的真实性。上级节点保存下级节点的信任值,信任度的计算建立在传送数据的统计分析之上。节点加入网络后先初始化为一定的信任值,每轮数据发送时,接收节点收集数据后,量化数据的分布规律,主要包括单个节点历史数据分布规律和节点间数据差异的分析,确定数据分布模型(如正态分布、beta分布等),建立计算模型以确定节点间的信任值。信任值确定后,数据融合节点将普通节点按照不同的信任度进行分类,选取可信节点传送的数据按查询命令进行数据融合,将结果传送到簇头。簇头同样计算融合节点的信任度,保证数据融合节点的可靠性,计算最终数据查询结果,使用Josang信任模型给出结果的评价。各数据融合节点之间保持通信,通过对比数据的一致性确保簇头节点的可靠。

2、主要研究内容。

(1)设计有效的节点信任值计算方法,网络工作一段时间后,所有正常节点具有较高信任度,异常节点具有较低信任度,可初步判定为恶意节点。

(2)当融合节点或簇头节点发生异常时能及时发现异常,并上报基站。

(3)过滤异常数据和恶意数据,尽量减少因节点被捕获而对感知数据结果造成的影响。

(4)计算最终数据融合结果并且对最终数据融合结果做出评价来反映该结果的的可靠程度,供基站参考。

(5)进行算法的能量分析。

3、拟解决的关键技术。

(1)建立WSN一个簇内数据传送的三层簇结构模型,节点密集部署。

(2)模拟工作过程中节点被捕获成为恶意节点,恶意节点可能发送和真实数据差别较大的数据,也能发送和真实数据差别不大但会影响融合结果的数据。

(3)计算并更新传感器节点的信任值,分析信任值的有效性。

(4)记录各节点传送数据值,并与实际值进行比较,分析融合数据的准确性。测试当有较多节点被捕获时算法的工作效果。

4、拟采取的研究方法。

查阅国内外大量有关无线传感器网络数据融合技术和信任管理技术方面的文献,分析当前无线传感器网络安全领域的发展现状与未来。借鉴在该领域已经取得的研究成果和经验,系统而深入的研究在无线传感器网络数据融合中使用信任管理机制的主要问题。通过对已有的安全数据融合技术进行总结和分析,结合无线传感器网络自身的特点,设计出一种基于信任管理的无线传感器网络安全数据融合算法。

5、技术路线。

本课题尝试使用信任管理机制来保障在无线传感器网络中实现安全的数据融合,在现有的对无线传感器网络安全数据融合技术的研究基础上,与信任管理技术相结合,期望能够对传感器网络安全数据融合提出有效的解决方案。针对课题中的技术难点,通过查阅资料、向导师请教以及与项目组同学讨论的形式来解决。

6、实施方案。

(1)在Windows平台下使用omnet++进行仿真实验。

(2)建立无线传感器网络一个簇内数据传送的三层结构模型,节点密集部署。

(3)模拟无线传感器网络受到攻击时时的数据发送,根据数据统计规律计算和更新节点信任值。

(4)把节点按信任值分类,检测识别恶意节点。

(5)根据节点信任值选择有效数据完成数据融合。

7、可行性分析。

(1)理论知识积累:通过广泛阅读无线传感器网络数据融合技术方面的文献形成了一定量的理论知识储备,为课题的研究奠定基础。

(2)技术积累:熟悉OMNeT++网络仿真软件,具有一定的C++编程能力。

(3)技术合作:研究过程中遇到难以解决的问题时,可以向指导老师请教解决问题的基本思路。对项目相关课题有疑问时,可以向项目组同学请教。对实验平台的建立及使用有疑问时,可以和项目组同学共同讨论解决。

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南噶希先生

潮流计算开题报告

潮流计算是根据给定的电网结构、参数和发电机、负荷等元件的运行条件,确定电力系统各部分稳态运行状态参数的计算。

选题的意义和目的

潮流计算是电力系统最简单却非常重要的分析计算,可以用来研究系统规划和运行中提出的各种问题。对规划中的电力系统,通过潮流计算可以检验所提出的电力系统规划方案能否满足各种运行方式的要求;对运行中的电力系统,通过潮流计算可以预知各种负荷变化和网络结构的改变会不会危及系统的安全,系统中所有母线的电压是否在允许的范围以内,系统中各种元件(线路、变压器等)是否会出现过负荷,以及可能出现过负荷时应事先采取哪些预防措施等。

可是传统的潮流计算程序缺乏图形用户界面,结果显示不直观,难于与其他分析功能集成,网络原始数据输入工作量大且易于出错。随着计算机技术的飞速发展,结合电力系统的特点及图形化潮流计算软件的开发设计思想和总体结构,而应用MATLAB软件可以很好的改善这方面的问题。该系统的主要特点是操作简单,图形界面直观,运行稳定.计算准确。计算中,算法做了一些改进,提高了计算速度,各个类型的有效封装又使程序具有很好的模块性.可维护性和可重用性。

课题研究现状(含文献综述)

电力系统潮流计算是研究电力系统稳态运行的一向基本运算,可以确定系统的电压分布和功率分布,以及网络中的功率分布和损耗。对规划中的电力系统,通过潮流计算可以检验所提出的电力系统规划方案能否满足各种运行方式的要求;对运行中的电力系统,通过潮流计算可以预知各种负荷变化和网络结构的改变会不会危及系统的安全,系统中所有母线的电压是否在允许的范围以内,系统中各种元件(线路、变压器等)是否会出现过负荷,以及可能出现过负荷时应事先采取哪些预防措施等。

潮流计算既是对电力系统规划设计和运行方式的合理性、可靠性和经济性进行定量分析的依据,又是电力系统静态和暂态稳定计算的基础。利用电子计算机进行潮流计算从20世纪50年代中期就已经开始,经历了以节点导纳为基础的高斯-赛德尔迭代法,求解非线性方程式的典型方法——牛顿拉夫逊法,以及其改进方法快速解耦PQ分解法。

近20多年来,潮流算法的研究仍然非常活跃,但是大多数研究都是围绕改进牛顿法和PQ分解法进行的。此外,随着人工智能理论的发展,遗传算法、人工神经网络、模糊算法也逐渐被引入潮流计算。但是,到目前为止这些模型和算法还不能取代牛顿法和PQ分解法的地位。对潮流计算的要求可以归纳为下面几点:(1)算法的可靠性或收敛性

(2)计算速度和内存占用量

(3)计算的方便性和灵活性。随着时代电力系统大系统、强非线性与多元件的.特点日益突出,其计算量与计算复杂程度急剧增加,旧的计算机软件在处理潮流计算时,其速度已经无法满足大电网模拟和实时控制的仿真要求。MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件,用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境。

它在数学类科技应用软件中在数值计算方面首屈一指。MATLAB可以进行矩阵运算、绘制函数和分析数据、开发与实现算法、创建用户界面模型、连接其他编程语言的程序和应用程序。借助其语言、工具和内置数学函数,可以探求多种方法,比电子表格或传统编程语言(如 C/C++ 或 Java)更快地求取结果。MATLAB 应用广泛,其中包括信号处理和通信、图像和视频处理、控制系统、测试和测量、计算金融学及计算生物学等众多应用领域。在各行业和学术机构中,有一百多万工程师和科学家使用 MATLAB 这一技术计算语言。MATLAB是集数值计算、符号运算及图形处理等强大功能一体的科学计算语言。

MATLAB计算机软件功能强大,在编写程序时MATLAB语言允许用户以数学形式的语言编写程序,比BASIC语言和FORTRAN语言等更为接近书写的数学表达格式,而且其程序易调试。在计算要求相同的情况下,使用MATLAB编程,工作量将大幅度减少。利用MATLAB语言来进行电力系统潮流计算的方法,编程简便、运算效率高并符合人们的思维习惯,计算结果能满足工程计算需要,同时验证了方法的有效性,为解决大电网的潮流计算问题开辟了新思路。

课题内容及研究思路

对目前常用潮流计算方法进行分析如牛顿-拉夫逊法,先建立潮流计算的数学模型,主要包括导纳矩阵的原理及计算方法、潮流计算的基本方程、潮流系统的节点分类、潮流计算的约束条件这几方面。其次对牛顿-拉夫逊法的基本原理、求解过程、程序框图进行概述。最后通过MATLAB软件进行矩阵的生成、运算以及牛顿—拉夫逊法潮流计算程序。用牛顿-拉夫逊法把准备好的原始数据,建立仿真模型,分析仿真结果,完成设计说明书。

课题重点、难点

现代电力系统大系统、强非线性与多元件的特点日益突出,其计算量与计算复杂度急剧增加,而牛顿-拉夫逊法是求解非线性代数方程有效的迭代计算。牛顿-拉夫逊法需要进行大量的数值计算。自导纳和互导纳的确定方法、节点导纳矩阵的性质、非标准变比变压器等值电路以及电力系统节点分类等都比较容易弄混。MATLAB设计中,原始数据的填写格式是很关键的一个环节,它与程序使用的方便性和灵活性有着直接的关系。输入的数据量比较多,要细心,否则会大大增加工作量。

论文提纲

电力系统潮流计算概述

电力系统简介

潮流计算简介

潮流计算的意义及其发展

2、潮流计算的数学模型

导纳矩阵的原理及计算方法

自导纳和互导纳的确定方法

节点导纳矩阵的性质及意义

非标准变比变压器等值电路

潮流计算的基本方程

电力系统节点分类

潮流计算的约束条件

3、牛顿-拉夫逊法概述

牛顿-拉夫逊法基本原理

牛顿-拉夫逊法求解过程

牛顿-拉夫逊法程序框图

4、MatlAB建模仿真

简介

矩阵的生成

矩阵的运算

牛顿—拉夫逊法潮流计算程序

结果分析

总结

进度安排(包括时间划分和各阶段的主要内容)

序号 设计各阶段名称 日期(教学周)

⒈ 下达任务书,检索收集课题最新资料,调研分析 2014年11月7日—11月13日

⒉ 提供开题报告 2014年11月14日—11月22日

⒊ 修改开题报告相关外文翻译资料 2014年11月22日—12月28日

⒋ 根据开题报告,进行中期检查和撰写论文初稿 2015年1月1日—3月15日

⒌ 根据指导老师的意见修改论文,完成论文并上交 2015年3月15日—4月18日

⒍ 指导老师评定成绩,老师评阅论文 2015年4月18日—4月30日

⒎ 毕业答辩 2015年 4月30日—5月16日

参考文献

[1]陈衍.电力系统稳态分析(第三版). 北京:中国电力出版社,2007

[2]李光琦.电力系统暂态分析(第三版).北京:中国电力出版社,2007

[3]李维波.MATLAB在电气工程中的应用.北京:中国电力出版社,2007

[4]张志涌,杨祖樱.MATLAB教程(2008a).北京:北京航空航天大学出版社,2006

[5]陈跃.电气工程专业毕业设计指南电力系统分册.北京:中国水利水电出版社,2003

[6]刘天琪,邱晓燕《电力系统理论分析》(第二版)北京:科学出版社,2013

[7]张保会,尹项根《电力系统继电保护》(第二版)北京:中国电力出版社,2013

[8]赵广元《MATLAB与控制系统仿真实践》(第二版)北京:北京航空大学出版社,2012

[9]王守相,刘玉田《电力系统潮流计算研究现状》山东工业大学电力工程学院

[10]张宁,韩勇《基于MATLAB的电力系统的潮流计算》西北农林科技大学信息工程学院

[11]薛 巍,舒继武,王心丰,郑纬民《电力系统潮流并行算法的研究进展》清华大学电机工程与应用电子技术系,北京

[12]罗华飞《MATLAB GUI设计学习手记》(第3版)北京:北京航空航天大学出版社 2014

[13]徐劲松,宁可琳,杨永峰的《基于MATLAB的电力系统PQ分解法潮流计算研究》 2011

[14]百度百科《电力系统潮流计算》

[15]Nagrath I J,Kothari D R. Modern Power System Delhi:TataMcGraw-Hill Publishing

[16]. evaluation of Parallelization of Power Flow Algorithms. In: proceedings of the 40th Midwest Symposium on Circuit and Systems[D], Sacramento, California, . August 1997

[17] control system and optimization of modes of electric power systems,Moscow:Vysshaya Shkola,1983

[18] minimization methods for calculating steady states of electric power systems,Novosibirsk:Nauka,2001

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