懒惰拖拽：轻松画边界框

本文研究无电池无线传感器网络中的低延迟数据收集调度问题，提出DCoSL和DCoSG两种分布式算法，分别适用于线型和通用网络拓扑。算法综合考虑能量状态与传输干扰，通过子区域划分与时间帧调度，在保证能量可持续的前提下显著降低数据收集延迟。理论分析与仿真表明，该方案有效提升BF-WSNs的数据采集效率。无电池无线传感器网络（BF-WSNs）的出现打破了传统由电池供电的无线传感器网络（WSNs）的寿命限制，使得传感器能够从环境中的可持续但不可控的能量源（如太阳能、风能、无线电频率信号能量等）中收集能量。由于电池寿命的限制，对于传统WSNs来说，无线传感器网络的寿命受限于传感器配备的电池。然而，无电池无线传感器网络（BF-WSNs）突破了这种限制，通过在环境中的可再生能源中收集能量，如太阳能、风能和无线电信号等。这种网络的能量特性使得在BF-WSNs中进行数据收集调度更具挑战性。数据收集延迟是评估数据收集调度性能的关键指标。本文研究了为BF-WSNs生成最小延迟的数据收集调度问题，并提出了适用于线型BF-WSNs和通用BF-WSNs的低延迟数据收集调度算法DCoSL和DCoSG。这些算法综合考虑了能量状态与传输干扰，通过子区域划分与时间帧调度，在保证能量可持续的前提下显著降低了数据收集延迟。理论分析与广泛的仿真结果验证了所提算法的效率和有效性。在无线传感器网络中，数据收集功能非常关键，传感器网络的基本作用是从物理世界收集感测数据，并将其传输至汇聚节点，以便进一步处理和分析。数据收集可以分为数据聚合和数据采集两大类。在数据聚合中，汇聚节点仅收集感测数据的聚合结果，例如最大值、最小值和总和等。本文介绍的无电池无线传感器网络的研究，部分由国家自然科学基金中国支持。在这项研究中，提出了两种分布式算法DCoSL和DCoSG，分别适用于线型和通用网络拓扑结构，有效提升了无线传感器网络的数据采集效率，对提升无线传感器网络的性能具有重要的意义。BF-WSNs中的低延迟数据收集调度问题的研究，不仅仅是对现有技术的补充，更是为无线传感器网络的未来发展提供了一种可行的新思路。由于BF-WSNs的能量特性，为网络调度带来新的挑战，如何在保证网络能量可持续的前提下，有效降低数据收集的延迟时间成为了一个亟待解决的问题。针对这一问题，文中提出了两种调度算法，从理论到实际操作，提供了详尽的解决方案，为无电池无线传感器网络的技术进步提供了坚实的技术支持和理论基础。此外，研究结果对BF-WSNs中的数据收集调度问题进行了全面的理论分析，并通过广泛的仿真实验验证了所提出调度算法的有效性和效率。这些调度算法针对不同的网络拓扑结构设计，确保了在实际应用中的通用性和适用性，这在提升无线传感器网络的数据收集效率方面具有重要的应用价值。BF-WSNs的发展，带来了无线传感器网络的革新。这种无需电池供电的传感器网络，不仅能够降低维护成本，延长网络的使用寿命，而且在环境监测、健康护理、农业监测等多个领域展现出巨大潜力。本文所提出的低延迟调度算法，为BF-WSNs进一步的研究和应用提供了有力的技术支撑。

本文提出LaPS，一种基于LiDAR遥感技术的无线传感器网络节点部署优化方法，专用于复杂森林环境。通过高精度提取树木位置与直径，构建精细化无线电衰减模型，精准预测链路质量。结合用户定义的空间与网络需求，利用遗传算法搜索满足约束的次优部署方案。实验表明，相比规则部署与视距部署，LaPS生成的网络拓扑在连接性、鲁棒性和平均接收功率方面均有显著提升，且能有效规避现场试错的高成本。该方法实现了部署前的高效离线规划，为野外WSN部署提供了科学可靠的决策支持。

本文提出一种基于虚拟化D2D通信的知识中心边缘计算（KCE）架构，融合社交感知与资源虚拟化技术，通过物理层、知识层和虚拟管理层实现网络结构动态检测与资源优化分配。该框架利用用户社交关系、信任机制与激励机制，提升移动边缘网络的资源利用率与服务质量，有效应对非合作行为带来的挑战。仿真结果表明，该架构在任务卸载率、平均任务完成时间和传输延迟等方面显著优于传统方法。未来可结合机器学习与物联网应用，推动智能边缘网络发展。

本文探讨无线传感器网络（WSN）在安全关键应用中的干扰与入侵问题，涵盖ZigBee等主流协议的漏洞分析。通过蒙特卡洛仿真与实验，揭示传统与智能干扰攻击的威胁，强调共存信号亦可成为恶意入侵源。提出需结合物理层特征与机器学习的入侵检测系统（IDS），以应对有意与无意干扰。文章指出，未来安全设计应贯穿协议栈各层，兼顾设备资源限制，提升WSN在物联网、航空航天等关键领域的可靠性与韧性。无线传感器网络（WSN）在多种安全关键应用中扮演着核心角色，但这些应用的复杂性同时也带来了新的安全挑战。传统的无线网络，如蓝牙和WiFi，在设计上并不完全适用于WSN环境，特别是在安全和可用性上提出了更为严格的要求。WSN被广泛应用于包括空间基础的WSN和物联网（IoT）在内的安全关键应用，后者通过WSN实现了真正意义上的互联世界。这些应用不仅要应对恶劣环境中的稳健性要求，还要维持低功耗操作。随着工业、科研和医疗（ISM）2.4GHz无线电频段的共存问题出现，比如在工业、科研和医疗（ISM）2.4GHz无线电频段的使用，以及如IEEE 802.15.4协议基础的WSN在国际空间站的应用，WSN的安全性和频谱共存问题愈发凸显。本文重点探讨了无线传感器网络在安全关键应用中的干扰和入侵问题，并对ZigBee等主流协议中存在的漏洞进行了深入分析。文章通过蒙特卡洛仿真和实验，揭示了传统干扰攻击和智能干扰攻击的威胁，同时指出共存信号也可能成为恶意入侵的源头。因此，文章强调了结合物理层特征和机器学习技术构建入侵检测系统（IDS）的重要性，这样的系统可以应对有意和无意的干扰。针对无线传感器网络未来的安全设计，文章提倡必须在协议栈的每一层都进行考虑，同时还需要考虑到设备资源的限制性，从而在物联网、航空航天等关键领域提升WSN的可靠性和韧性。在现代技术社会中，新兴的物联网正在利用WSN来构建真正连接的世界和智能家庭/企业。所有这些基础设施和应用都需要得到保护和攻击检测，因为任何攻击都可能对隐私和安全造成严重影响。通信链接的安全性和可用性必须得到考量，这些要求对于任何安全关键的无线系统来说至关重要。随着WSN成为现代技术不可或缺的组成部分，通信链接的安全性和可用性变得更为重要。而随着物联网的普及，WSN需要保护这些新兴技术的安全性，因为任何攻击都可能对个人隐私和公共安全造成严重后果。此外，面对WSN的安全挑战，研究人员正在探索和测试各种安全措施，如改进协议设计、增强加密技术、使用复杂的认证过程以及监测网络异常行为等。这些方法在提高WSN安全性方面已经展现出了积极的潜力，但也需要解决它们对计算能力的额外需求。随着对WSN安全要求的日益增长，研究者也必须持续地更新和改进这些技术以适应新的威胁和环境变化。因此，任何关于WSN安全的讨论都需要综合考虑技术进步、潜在威胁、资源限制和安全政策等多方面因素。随着WSN在关键应用领域的日益普及，它们的安全性问题已经成为了一个亟需解决的关键问题。安全领域的专家、研究人员和开发人员必须携手合作，确保这些网络在面对复杂威胁环境时能够保持可靠和安全，从而让WSN能够在包括航空航天、工业监控、环境监测和物联网在内的诸多领域中发挥其最大潜力。未来对于无线传感器网络的安全研究和开发，需要不断深入，以应对网络环境的不断变化和日益复杂的挑战。