پروپوزال موقعیت یابی آنی در شبکه های حسگر بی سیم (WSN) با ابعاد بزرگ

در این بخش دانلود رایگان پروپوزال موقعیت یابی آنی در شبکه های حسگر بی سیم (WSN) با ابعاد بزرگ (Designing Large-Scale Wireless Sensor Networks For Real-Time Tracking) در قالب فایل PDF برای شما علاقه مندان به مباحث شبکه های کامپیوتری آماده کرده ایم. در مطالعات قبلی محققان بیشتر بصورت انحصاری راهکارهایی جهت نوع خاصی از شبکه های حسگر بی سیم را مورد بررسی قرار داده اند که این شرایط متفاوت با مدل واقعی آن در عمل می باشد زیرا با توجه به نمونه های پیاده شده آن شبکه ای از WSN ها وجود دارند که اساس یکسانی دارند اما در جزییات متفاوتند و بدون ایجاد تطابق بین محدودیت ها و خصوصیات شبکه ها نمی توان قانون های یکی را در دیگری اعمال نمود. جهت مشاهده و دانلود رایگان این بخش بر روی لینک زیر کلیک نمایید.

لینک: پروپوزال موقعیت یابی آنی در شبکه های حسگر بی سیم (WSN) با ابعاد بزرگ

شبیه سازی شبکه حسگر بی سیم چند سینکی (Multi-sink) و کشف با جستجوی محلی در NS2

در این بخش پروژه شبیه سازی شبکه حسگر بی سیم چند سینکی (Multi-sink) و کشف با جستجوی محلی را با نرم افزار NS2 به همراه توضیح مختصر و کلی فایل TCL و فیلم نحوه اجرا و خروجی گرفتن از پروژه آماده کرده ایم که بر اساس یک مقاله معتبر و ISI با عنوان Heuristics for designing multi-sink clustered WSN topologies انجام شده که دارای ترجمه مقاله به زبان فارسی نیز می باشد. در این مقاله، ساخت توپولوژی های مبتنی بر خوشه برای شبکه های حسگر بی سیم با چندین سینک (Multi-sin) در نظر گرفته شده است. بهینه سازی متکی بر سطوح مختلف تصمیم است که در آن سنسورها به عنوان سرخوشه انتخاب شده و بار را در میان سینک ها متعادل می کنند. توپولوژی مرتبط با هر سینک به عنوان یک مجموعه مسلط مستقل با الزامات اتصال (IDSC) مدل سازی شده است. بنابراین، راه حل یک بخش از یک گراف داده شده به عنوان بسیاری از IDSC است که به عنوان سینک وجود دارد. علاوه بر این، چندین معیار بهینه سازی ارائه شده که به طور ضمنی یا صریح توپولوژی را متعال می کند. جهت مشاهده تصاویر خروجی پروژه و دریافت آن بر روی لینک زیر کلیک نمایید.

لینک: شبیه سازی شبکه حسگر بی سیم چند سینکی (Multi-sink) و کشف با جستجوی محلی در NS2

تشخیص حمله توزیع شده در اینترنت اشیا (IOT) با روش یادگیری عمیق (Deep Learning) در متلب

در این بخش پروژه شبیه سازی تشخیص حمله توزیع شده در اینترنت اشیا (IOT) با روش یادگیری عمیق (Deep Learning) در نرم افزار MATLAB آماده کرده ایم که بر اساس مقاله Distributed attack detection scheme using deep learning approach for Internet of Things انجام شده است. یکی از مهم ترین موضوعات در همه زمینه های فضای اینترنتی، امنیت اینترنتی است چرا که تعداد حمله های امنیتی به مرور زمان در حال گسترش است. در حال حاضر به صورت کامل مشخص شده که تعداد حمله های روز صفر (Zero-day attack) در حال افزایش می باشد که دلیل آن نیز این است که پروتکل های مختلفی به فضای اینترنتی اضافه شده اند که اغلب از اینترنت اشیا (Internet of Things – IoT) سرچشمه می گیرند. اکثرا این حمله ها، نمونه هایی کوچک از حمله های اینترنتی (Cyberattacks) می باشد که از قبل شناخته شده اند. این امر نشان دهنده آن است که حتی مکانیزم های پیشرفته همچون سیستم های یادگیری ماشین (Machine learning) متداول، در شناسایی این جهش های کوچک در نوع حمله ها در طی زمان، با مشکلاتی رو به رو می شوند. جهت مشاهده تصاویر خروجی پروژه و دریافت آن بر روی لینک زیر کلیک نمایید.

لینک: تشخیص حمله توزیع شده در اینترنت اشیا (IOT) با روش یادگیری عمیق (Deep Learning) در متلب

خوشه بندی در شبکه WSN برای بهبود قابلیت اطمینان با الگوریتم زنبور عسل و ژنتیک (BCOGA) در متلب

در این بخش پروژه شبیه سازی خوشه بندی در شبکه WSN برای بهبود قابلیت اطمینان با الگوریتم زنبور عسل و ژنتیک (BCOGA) را با نرم افزار MATLAB به همراه داکیومنت و فیلم نحوه اجرا آماده کرده ایم. شبکه های حسگر بی سیم (Wireless Sensor Network – WSN) پتانسیل قابل توجهی در افزایش توانایی ما به منظور مشاهده و کنترل محیط فیزیکی دارند ولی مسئله مصرف انرژی در این دسته از شبکه ها به پارامتر مهمی در امر میزان قابلیت اطمینان (Reliability) آنها تبدیل شده و از آنجایی که در اکثر کاربردهای شبکه های WSN نیازمند تضمین پارامترهای کیفی انتها به انتهای مشخصی هستیم، حمایت از کیفیت خدمات (Quality of Service – QoS) در این شبکه ها اهمیت بسیاری دارد. یکی از مسائل مهم در شبکه های حسگر بی سیم (WSN) طول عمر شبکه (Network Lifetime) می باشد که با توازن مصرف انرژی (Energy Balance) حسگرهای شبکه، ارتباط مستقیمی دارد. بحث افزایش طول عمر شبکه (Network Lifetime)، چالش انگیزترین نیاز در این نوع شبکه ها می باشد که اهمیت بسیاری نیز دارد. جهت مشاهده تصاویر خروجی پروژه و دریافت آن بر روی لینک زیر کلیک نمایید.

لینک: خوشه بندی در شبکه WSN برای بهبود قابلیت اطمینان با الگوریتم زنبور عسل و ژنتیک (BCOGA) در متلب

مسیریابی مبتنی بر خوشه بندی برای سینک متحرک در شبکه WSN با NS2

در این بخش پروژه شبیه سازی مسیریابی مبتنی بر خوشه بندی برای سینک متحرک در شبکه WSN در حضور گره مزاحم با نرم افزار NS2 آماده کرده ایم که بر اساس مقاله Cluster-Based Routing for the Mobile Sink in Wireless Sensor Networks With Obstacles انجام شده که یک مقاله معتبر و ISI است. در شبکه های حسگر بی سیم (WSNs)، مزایای استفاده از سینک متحرک (Sink Mobility) برای افزایش طول عمر شبکه (Lifetime) به خوبی شناخته شده است. در محیط های فیزیکی، انواع موانع یا گره های مزاحم می تواند در حوزه سنجش، بسته های رد و بدل شده بین گره ها و سینک را از بین برده و مانع از رسیدن آنها به مقصد باشند. بنابراین، این امر یک چالش مهم برای پژوهشگران است که چگونه به طور موثر، ارسال سینک متحرک (Mobile Sink) برای پیدا کردن یک مانع (گره مزاحم) که از کوتاه ترین مسیر اجتناب می کند، صورت می گیرد. جهت مشاهده تصاویر خروجی پروژه و دریافت آن بر روی لینک زیر کلیک نمایید.

لینک: مسیریابی مبتنی بر خوشه بندی برای سینک متحرک در شبکه WSN با NS2