20、高效安全的物联网农业应用:无线传感器网络与自动驾驶车辆

高效安全的物联网农业应用:无线传感器网络与自动驾驶车辆

1. 物联网农业无线传感器网络

在物联网农业无线传感器网络中,为传感器节点生成随机值是保障安全通信的重要步骤。对于传感器节点 $n_i$,会生成随机值 $Y_i$。这里涉及几个关键参数:
- 模数参数 $m$,需大于 0。
- 乘数参数,要大于 0 且远小于模数 $m$。
- 增量参数,同样大于 0 且远小于模数 $m$。
- 种子值 $Y_0$,也需大于 0 且远小于模数 $m$。

通过方程 10.2,所有传感器节点会被赋予密钥。当传感器节点 $n_i$ 向簇头 $CH_j$ 发送数据 $m_i$ 时,会使用方程 10.3 和 10.4 进行加密。

为了分析该方法的效果,进行了相关模拟实验。模拟参数如下表所示:
| 模拟参数 | 详情 |
| — | — |
| 摄像头 | 网络摄像头 |
| 默认 IP | - |
| 模拟区域 | 200 m × 200 m |
| 部署方式 | 随机 |
| 传感器节点数量 | 100 |
| 恶意节点数量 | 15 |
| 数据包大小 $k$ | 64 位 |
| 有效负载大小 | 256 字节 |
| 传输范围 | 20 m |

实验进行了 20 轮评估,农业领域中传感器节点设为 100 个,未命名节点为 15 个。农业传感器包括热度传感器、光传感器、土壤湿度传感器、位置传感器和气流传感器等,未识别节点随机分布。性能评估基于链路吞吐量、能耗和路由开销。

在网络吞吐量方面,新的群集方法与现有方法

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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