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基于壓縮感知技術的異構型物聯(lián)網數據處理
摘 要：對于大規(guī)模異構型物聯(lián)網的數據處理，傳統(tǒng)的奈奎斯特采樣加有損數據壓縮處理不僅需要大量的存儲空間和能量消耗，而且會導致部分信息的不可逆損失，為此，文中提出了一種基于壓縮感知技術的異構型物聯(lián)網數據處理方法。該方法利用信號本身具有的稀疏性，以遠低于奈奎斯特的采樣率同步實現信號感知和壓縮，后期采用相應的優(yōu)化算法精確恢復出原始的高維信號，實現數據的無損壓縮和恢復，從而有效節(jié)約感知節(jié)點的存儲空間和功耗，提高整個異構型物聯(lián)網的能效比和魯棒性。
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基于SDN的異構型物聯(lián)網安全解決方案研究
摘 要：隨著異構型物聯(lián)網的廣泛部署，其中傳輸的海量數據和隱私信息正面臨日趨嚴重的安全威脅。相比于傳統(tǒng)網絡， 異構型物聯(lián)網的特殊性和復雜性使得傳統(tǒng)的安全防御手段不再適用，因此，文中提出了一種基于SDN的異構型物聯(lián)網安全解決方案。利用SDN控制層與數據層解耦、網絡虛擬化等優(yōu)勢，配合OpenFlow技術，整合全網安全資源，集中分析處理異構型物聯(lián)網的各層安全問題，簡化物聯(lián)網終端的安全設施部署，構建起端到端的異構型物聯(lián)網安全防御體系。
