47、基于信任和优化的RPL路由在社交物联网中的应用

基于信任和优化的RPL路由在社交物联网中的应用

在社交物联网(SIoT)中,设备的有效定位和信息的高效路由是至关重要的。传统的设备定位方法存在一些局限性,如未解决数据路由问题、未考虑设备信任值以及仅专注于设备定位等。为了解决这些问题,提出了一种基于信任和优化的RPL路由方法。

1. 现有方法的局限性

S. Selvaraj等人的算法是社交物联网中设备有效定位的方法之一。该方法首先将设备按选择、位置和社交相似度分为三类,然后在社区内和社区间进行设备搜索,社区内设备定位成功率为92%,社区间为85%。但它存在以下局限性:
- 未解决数据路由问题。
- 未考虑设备的信任值。
- 仅专注于设备定位。

2. 提出的方法

提出的方法旨在实现以下目标:
- 有效定位可信设备。
- 为信息路由提供高效最短路径。
- 稳定网络中的设备。

假设一个物联网网络有N个设备(如可穿戴设备、智能手机等)和不同的服务器来处理信息。设备间的社交关系由以下参数定义:
- 操作
- 位置
- 信任

物联网设备网络以图G = (V, E)的形式连接,V表示图的顶点,即网络中的设备数量,E表示边,即设备间的连接。

2.1 基于信任模型的设备定位
  • 分组 :根据节点的操作和位置关系对物联网设备进行分组,将执行相同操作的设备归为OD组,位于同一地理空间的设备记为GD组。
  • 相似度计算

    【无人车路径跟踪】基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于具有未知模型重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车的路径跟踪(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了一种基于神经网络的数据驱动迭代学习控制(ILC)算法,用于解决具有未知模型重复任务的非线性单输入单输出(SISO)离散时间系统的无人车路径跟踪问题,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法无需精确系统模型,通过数据驱动方式结合神经网络逼近系统动态,利用迭代学习机制不断提升控制性能,从而实现高精度的路径跟踪控制。文档还列举了大量相关科研方向技术应用案例,涵盖智能优化算法、机器学习、路径规划、电力系统等多个领域,展示了该技术在科研仿真中的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人车控制、智能算法开发的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于无人车在重复任务下的高精度路径跟踪控制;②为缺乏精确数学模型的非线性系统提供有效的控制策略设计思路;③作为科研复现与算法验证的学习资源,推动数据驱动控制方法的研究与应用。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节,重点关注神经网络与ILC的结合机制,并尝试在不同仿真环境中进行参数调优与性能对比,以掌握数据驱动控制的核心思想与工程应用技巧。
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