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本文提出一种基于寿命规划的服务质量（QoS）控制方法，旨在平衡无线传感器网络的能耗与QoS性能。通过设计时知识与运行时自适应机制的结合，利用MAPE框架实现动态参数调整，在满足任务生命周期的前提下，提升可靠性、降低延迟。该方法通过设定QoS上下边界，避免了传统寿命最大化对服务质量的牺牲，仿真结果表明其在办公室监控场景中显著优化了网络性能。无线传感器网络（WSN）由具有感知、处理和通信能力的微型传感器节点组成，广泛应用于环境监测、健康护理和安全监控等领域。服务质量（QoS）控制在WSN中至关重要，因为它保证网络能够按照既定标准满足特定任务的需求。然而，实现这一点同时保证网络的寿命最大化一直是研究者面临的挑战。传统上，无线传感器网络的研究侧重于延长网络的生命周期，这往往牺牲了QoS性能。但是，随着对WSN应用需求的增加，对服务质量的要求也越来越高。因此，本文提出了一种新的QoS控制方法——基于寿命规划的控制方法，它旨在在不牺牲服务质量的前提下，动态调整网络参数，以达到优化能耗和QoS性能的平衡。在设计时，基于寿命规划的QoS控制方法会根据应用需求，为每个性能指标定义一个上限和一个下限。这样做可以确保在满足任务生命周期要求的同时，不超出预设的服务质量范围。在运行时，该方法利用自适应框架，将性能指标约束在这两个边界之内。自适应框架利用MAPE（监控、分析、计划和执行）循环持续监控网络状态，并根据运行时数据动态调整参数。例如，在处理网络中每个节点的任务时，会根据节点的当前状态、剩余能量以及网络的整体状况进行权衡，以确保任务能够在满足QoS标准的同时，高效地使用资源。仿真结果证明，在办公室监控场景下，采用基于寿命规划的QoS控制方法能够显著提升网络性能。尤其在采用簇树拓扑结构的场景中，该方法通过有效控制网络能耗和动态调整QoS参数，既延长了网络的整体寿命，又提高了任务的执行效率和可靠性，降低了延迟。此外，该方法的实现并不依赖于特定的硬件或操作系统，这使得它具有很好的通用性和灵活性。通过在设计时和运行时采用不同策略的结合，该方法能够满足无线传感器网络在各种复杂和动态变化的环境中的需求。为了更进一步地阐述这一方法的实际应用和影响，本文还提供了对相关技术的全面调查，包括对现有QoS控制方法的分析。这些分析有助于理解在不同应用场景下，如何根据网络的特定需求来选择和实施适当的QoS控制策略。这不仅为学术研究者提供了深入的见解，也为实际部署无线传感器网络提供了实用的指导。基于寿命规划的QoS控制方法在不牺牲服务质量的前提下，平衡了无线传感器网络的能耗与QoS性能，通过设计时知识与运行时自适应机制的结合，显著优化了网络性能。在未来的无线传感器网络研究与应用中，这种控制方法将成为一个关键的参考标准。

本文探讨基于5G边缘计算的自动驾驶车队中隐私与交通效率的平衡问题。通过引入‘反应时间’这一关键管理因子，影响车队内车辆间距，进而优化假名更换机制，在增强位置隐私的同时兼顾交通流畅性。提出‘逻辑车队’概念，利用博弈论建模车辆的假名切换决策，构建综合隐私增益与效率的车队效用模型。研究表明，增大反应时间可扩展潜在假名集，提升匿名性，但会降低道路利用率。未来工作将设计基于博弈论的分布式算法，求解纳什均衡与帕累托最优，实现多车队协同下的隐私与效率联合优化，为下一代物联网智能交通系统提供理论支撑。

本文提出一种基于强化学习的隐私保护激励机制（RLPM），用于多服务提供商与多物联网设备的边缘计算市场。通过构建多领导者多跟随者斯塔克尔伯格博弈模型，平衡各方效用，同时避免私有信息泄露。该机制利用改进的WoLF-PHC算法实现自适应学习，在保障隐私的前提下达成纳什均衡。仿真结果表明，RLPM相较传统Q-learning更具收敛性与准确性，适用于竞争激烈的分布式服务定价场景，为现实边缘计算市场提供了高效、安全的交易解决方案。

本文提出一种基于分布式压缩感知（DCS）的隐私保护数据聚合方法（DCSPDA），旨在解决大规模无线多媒体传感器网络中的隐私安全与通信开销问题。该方法利用DCS技术对原始多媒体数据进行压缩测量，通过联合稀疏模型提取公共与创新稀疏分量，并结合最小二乘支持向量机（LSSVM）学习稀疏系数分布特征，实现稀疏位置配置。通过在节点间分发隐私配置信息，对真实数据与伪装数据进行混合填充，有效抵御攻击者窃听。数据在簇头进行加性聚合后传输至汇聚节点，仅由汇聚节点完成解密与恢复，大幅降低通信开销与计算复杂度。仿真结果表明，DCSPDA在不同网络场景下均具备优异的隐私保护性能、高聚合精度和良好的可扩展性，适用于资源受限的无线多媒体传感器网络环境，为多媒体大数据的安全高效传输提供了可行方案。