部算法

⑴ 中兴深圳无线研究部算法工程师怎么样啊

一、破解思路 有网电视加密的原理是这样的：电视台把接改来的电视信号先输入数字加密设备，把电视信号通过算法加密后向外输出终端的解密设备（机顶盒子）解密后输出普通的射频信号，再送到我们的终端接收设备，由电视放出画面。因电视只能是接收普通的射频信号（模拟信号），所以只能解密后再输入电视，由电视放出画面。有网电视加密法有多种，这里的是使用“加扰法”。在加密到解密这段网路，要想非法接入偷接电视信号，成功的可能性几乎是10000000分之一。但经解密器（机顶盒）解密后的信号任何可以常接收电视信号的电视机都能播放（即通用性，也可说是共用性），这就是破解的切入点（破解也需要切入点）。既然这样，但为什么一个机顶盒只能接一台电视机用呢？我也试验过，当通简单的方法接上两台电视机的时候，什么画面也没有了（因机顶盒有智能的识别功能）。问题就在这里，也是我要教会大家的精要所在 至于如何利用这个“切入点”进行我们的“小人”行为呢？我们通过什么手段来欺骗机顶盒，让他以为是一台电视机呢？（就如破解的时候，我们有时也要采用欺骗的方法来进行破解）。我将会在下一点“破解原理”中向大家说明 二、破解原理： 装在我们家里的那个盒子的工作原理：经加密的信号经输入端子输入，由其内部有关电路解除干扰信号（加扰法加密），再经输出端子输出正常的信号。其解密电路是否工作要有一个外部条件，就是电视的高频头反馈回来的信号。如果没有这个信号反馈回机顶盒，则其解扰电路不工作，照样输出未解密的信号，因而不能正常收看。其解密的频段分做若干段解密，如电视正在接收频道，则电视的高频头就反馈频道的谐振频率给机顶盒，机顶盒就能输出1——频道的正常信号，如此类推 因此可用以下两种方法进行破解： 1、把机顶盒放在其中一台电视机（下称电视1）高频头附近，让其可以正常收看，再用分支器从输出端分支出信号到另外的电视机。这样的做法的一个缺点：就是另外的电视机只能接收电视1接收的频道附近的个频道 、用非与门电路或电路制作一个开放式多谐振动器，其谐振频率只要能履盖有网电视的整个频段即可。（制作成本约元左右）把这个谐振动器放在机顶盒的旁边。让机顶盒能接收到振动器发出的信号，再用分支器从机顶盒的输出端分支出多台电视机，这样，所有电视机就能接收所有频道的信号了。（下次发图） 、用高频三极管如01做一个高频发射电路，利用射频输出再次发射，只要小小发射功率，让机顶盒能接收得到即可。或用同轴视频网分支接入输入或输出端，的除去外层屏蔽网，只留中间的网长约1米，把这网绕在机顶盒。让泄漏出来的信号感应给机顶盒接收 破解电视机顶盒，可接多台电视 游走在灰色地带，大打擦边球的数字电视机顶盒共享器 随着有网电视数字化发展进程的加快，数字电视这一新兴的电视观看及传输方式已经开始被更多的普通市民所熟悉，数字电视以接近于DVD的画质和立体声甚至.1声道伴音这两大最明显的特点受到了不少有网电视用户的关注，同时更多可选择的电视台、点播节目也为丰富市民的业余生活增添了不少色彩，不过在数字电视刚刚起步的萌芽阶段，还有多的不足和缺点需要改进 按照国际惯例，数字电视机顶盒（SET-TOP-BOX，简称STB）分为数字地面STB、数字卫星STB、美国、欧洲和亚洲等国视为数字电视发展的机顶策略 DRM采用的是许可证管理策略，由数字电视信号运营商对节目源进行加密，在用户通过机顶盒发出节目接收请求之后系统会自动检查是否经过许可，而认证的方式也同样是通过IC等带有帐号、密码等信息的进行的，不过DRM管理的规相当繁多：Windows Media的DRM、开放移动联盟OMA推出的DRM 1.0.0规、UT-DRM、NDS、SecureMedia、WideVine、BesDRM等，规的不统一使其并不被大多数有限数字电视运营商所接受 由于数字电视信号必须通过机顶盒才能接收，同时采用了用户身份认证的防盗用方式，所以有网数字电视节目只有一部电视机搭配一部机顶盒才能够正常观看，在目前大多数市民家中同时拥有一部以上电视的这一情况下，如果希望每部电视机都能够收看数字电视的话必须购买数量相对应的机顶盒，这在一定程度上家中了消者观看数字电视的成本，于是有一些厂家开始在有网数字电视共享上开始下功夫，纷纷推出名为数字电视机顶盒共享器的产品，以此实现对数字电视信号的共享 目前的数字电视机顶盒共享器共有有网和无网两种，有网的共享器只需要将共享器与机顶盒接驳，并且通过音视频信号网将它与其它电视的AV接口接驳就可以使用，而无网的共享器则包括与机顶盒互联的信号发射器和与电视互联的信号接收器 机顶盒共享器的功能介绍上将这种产品的优点共分为多显示终端信号共享和节约用两大类，对于大多数购买这种产品的消者来说，可能最能够吸引他们的是通过共享器可以节约机顶盒的购买用和电视信息点播，有了省作为最大卖点之后，这种产品自然更受关注 虽然这种产品具有一定的实用意义，但是我们仔细看看就会发现这种所谓的共享器实际上就是一个音视频信号分配器，与机顶盒连接的接口包括了复合视频输入和模拟立体声音频输入这两个接口，而用于输出信号的则包括了复合视频信号输出和.毫米信号输出接口，并没有能够直接发送及接受智能用户信息的接口，这也就意味着即使是通过这样的共享器接驳其它电视之后也并不能独立选台，换句话说，如果客厅中的电视在通过机顶盒播放中央一套的电视节目，那么其它房间的另一台电视也同样只能够播放中央一套的电视节目 无网机顶盒共享其与欧洲的DVB标准、北美国家的ATSC标准及日本的ISDB标准三种标准中，对于CA部分都作了简单的规定，并提出了三种不同的加扰方式。欧洲DVB组织提出了一种称之为通用加扰算法（Common Scrambling Algorithm）的加扰方式，由DVB组织的四家成员公司授权，ATSC组织使用了通用的三迭DES算法，而日本使用了松下公司提出的一种加扰算法。通用加扰算法是DVB标准组织推荐的对于TS流的标准加扰算法。目前，在欧洲的数字广播节目中普遍采用了这个算法。我国目前商业化的CA中，TS节目的加扰也基本上是采用的这个算法。如果从破解的角度，攻破这个算法的意义要远远大于破解智能和攻破CA系统本身 、对控制字的加密算法一般采用RSA以及DES算法，各家CA厂商各不相同。值得一提的是DVB里有一个规定，提到的同密技术要求每个CA系统可以使用不同的加密系统加密各自的相关信息，但对节目内容的加扰必须采用同一个加扰算法和加扰控制字，可以方便多级运营商的管理，为多级运营商选择条件接收系统提供了灵活性。这就为黑客攻破智能创造了条件 、对加密体制，不同厂家的系统差别很大，其技术大体有两种: 一种是以爱迪德系统为代表的密码循环体制，另一种是以NDS系统为代表的利用专有算法来进行保护，由于牵涉到系统安全性，厂家一般不会公开。因此从破解角度，对系统的破解是难度也是比较大的 第一章：CA智能的破解与反制 第一节 对于CA智能的破解分为两种， 1、从硬件破解的角度，完全地仿照正版来定制IC； 、从破解的方向，将正版的程序读出，最后将程序写入IC中，就变成与正无差别的D了 仿制正版，可以将IC的触点剥离下来，再将保护的塑料蚀掉，暴露出元件和内部电路连接，就可以绘制成电原理图，最后交给能订制生产的IC的厂家生产。这些仿制还有一个冠冕堂皇的名称叫“反向工程”。国内在深圳和厦门等地都有能生产定制IC的厂家，在利益的驱使下，他们往往不会过问敏感问题 IC中的元件如果是通用元件，通常可以通过IC的功能原理的分析来确定，虽然困难，但总是可以最终确定。例如深圳目前直接使用流在市面上的ROM10与ROM11来制成D，ROM10与ROM11实际上是XX系统正版的“基础”，这些具有与正版相同的硬件基础，至于怎么流落到社会上的不得而知，但有一个事实就是大家应该都收到过安装卫星电视的短信，这是个可以想象的到的异常庞大的地下产业！ 继续：IC中的元件如果是专用元件，确定元件的事情就变得极其困难和十分渺茫了。那么这个时候硬件仿制的路走不通了，那么看看仿真的路能不能走得通 再看仿真的路能不能走得通前，首先阐明仿真的路能不能走得通有不同的判断标准 如果仅以在一段时段中，仿真的D与正版都具有相同的条件收视功能来判断，那么无疑，从D的实践来看，仿真已经成功了 但如果以任何时段中，仿真的D与正版都具有相同的功能，特别是对抗反制的功能来判断，那么我要说，同样无疑，仿真是不可能成功的 因此我们仅承认这种事实就够了：自动对抗新的反制，使D与正版一样免除后顾之忧，肯定是D研究的终极目标。但是即便达不到这个目标，只要能保证一段时间的仿真成功，CA破解的商业介值就依然存在！ 补充说明反制：由于D的成功，尤其是带AU（自动换Key0Key1）的D程序的广泛扩散，正版服务商感到了巨大的压力，逐步开始采用种种反制手段，让D版的AU实效 我们先研究一下这个反制是个什么东东：学习和搞嵌入式控制器开发的人都用过仿真器，如“伟福”系列的MCS-1的仿真器等。大家一定知道硬件仿真与仿真存在一个本质区别，即IO功能的不同。一条取端口引脚值的指令就足以区分是硬件仿真还是仿真了。硬件仿真可以真实地取到引脚上的实际输入，而仿真得到的只能是不会变化的内存仿真值
利用这个原理实现的反制程序分为两部分，前面的部分通过IO端口的访问，区别出是真的硬件存在，还是仿真；后半部分对非法的仿真简单地返回主程序，不能解开Key0Key1；对正版，则修改Key0Key1，使之正确，然后返回主程序并保存key，保存的Key0Key1用于ECM的解码 从历次搜集的反制EMM中的方法中，可以将反制归纳为两种，一种是从硬件或上区别D与正版，从而产生条件分支指令，使D仿真的程序失效；另一种是调用D中不可能有的，只有正版硬件才具备的MAP子程序，使D无法执行正确的程序 先介绍前一种方法： 使用硬件端口区别正版与仿真的反制方法，由于具有特殊性能的端口数的限制，因此不可能有多种变化，一旦Hacker知道了反制的EMM结构与原理，很容易就可以避开端口判断的指令，直接转到修改Key0Key1部分。这虽然并不是程序指令的直接仿真，只能算是功能仿真，却可以使已知反制失效 另外你也许会提出一些其他办法，如目前的一些Nagra系统在下行的EMM命令中加入了甄别真伪和“杀”指令，对于“正改”，毫不留情地清除中程序并且让它成为废 我可以说，为了对抗“杀”，这类“正改”的程序如果采用Block技术，可以抵抗多数杀指令，同样能够使这类“正改”得以安全使用

⑵ 中兴深圳无线研究部算法工程师怎么样

中兴新地是中兴旗下的通信器材公司，从事通讯配套产品开发、生产和销售，为中兴提供通信产品吧.!.公司待遇还算可以的，生产工程师主要就是做产品检测，技术改良和质量检查方面的工作。

⑶ 从传感器到算法原理，机器人视觉避障原来是这样的

避障是指移动机器人在行走过程中，通过传感器感知到在其规划路线上存在静态或动态障碍物时，按照 一定的算法实时更新路径，绕过障碍物，最后达到目标点。

避障常用哪些传感器？

不管是要进行导航规划还是避障，感知周边环境信息是第一步。就避障来说，移动机器人需要通过传感器 实时获取自身周围障碍物信息，包括尺寸、形状和位置等信息。避障使用的传感器多种多样，各有不同的原理和特点，目前常见的主要有视觉传感器、激光传感器、红外传感器、超声波传感器等。下面我简单介绍一下这几种传感器的基本工作原理。

超声波

超声波传感器的基本原理是测量超声波的飞行时间，通过d=vt/2测量距离，其中d是距离，v是声速，t是 飞行时间。由于超声波在空气中的速度与温湿度有关，在比较精确的测量中，需把温湿度的变化和其它因素考虑进去。

上面这个图就是超声波传感器信号的一个示意。通过压电或静电变送器产生一个频率在几十kHz的超声波脉冲组成波包，系统检测高于某阈值的反向声波，检测到后使用测量到的飞行时间计算距离。超声波传感器一般作用距离较短，普通的有效探测距离都在几米，但是会有一个几十毫米左右的最小探测盲区。由于超声传感器的成本低、实现方法简单、技术成熟，是移动机器人中常用的传感器。超声波传感器也有一些缺点，首先看下面这个图。

因为声音是锥形传播的，所以我们实际测到的距离并不是 一个点，而是某个锥形角度范围内最近物体的距离。

另外，超声波的测量周期较长，比如3米左右的物体，声波传输这么远的距离需要约20ms的时间。再者，不同材料对声波的反射或者吸引是不相同的，还有多个超声传感器之间有可能会互相干扰，这都是实际应用的过程中需要考虑的。

红外

一般的红外测距都是采用三角测距的原理。红外发射器按照一定角度发射红外光束，遇到物体之后，光会反向回来，检测到反射光之后，通过结构上的几何三角关系，就可以计算出物体距离D。

当D的距离足够近的时候，上图中L值会相当大，如果超过CCD的探测范围，这时，虽然物体很近，但是传感器反而看不到了。当物体距离D很大时，L值就会很小，测量量精度会变差。因此，常见的红外传感器 测量距离都比较近，小于超声波，同时远距离测量也有最小距离的限制。另外，对于透明的或者近似黑体的物体，红外传感器是无法检测距离的。但相对于超声来说，红外传感器具有更高的带宽。

激光

常见的激光雷达是基于飞行时间的（ToF，time of flight），通过测量激光的飞行时间来进行测距d=ct/2，类似于前面提到的超声测距公式，其中d是距离，c是光速，t是从发射到接收的时间间隔。激光雷达包括发射器和接收器 ，发射器用激光照射目标，接收器接收反向回的光波。机械式的激光雷达包括一个带有镜子的机械机构，镜子的旋转使得光束可以覆盖 一个平面，这样我们就可以测量到一个平面上的距离信息。

对飞行时间的测量也有不同的方法，比如使用脉冲激光，然后类似前面讲的超声方案，直接测量占用的时间，但因为光速远高于声速，需要非常高精度的时间测量元件，所以非常昂贵；另一种发射调频后的连续激光波，通过测量接收到的反射波之间的差频来测量时间。

图一

图二

比较简单的方案是测量反射光的相移，传感器以已知的频率发射一定幅度的调制光，并测量发射和反向信号之间的相移，如上图一。调制信号的波长为lamda=c/f，其中c是光速，f是调制频率，测量到发射和反射光束之间的相移差theta之后，距离可由lamda*theta/4pi计算得到，如上图二。

激光雷达的测量距离可以达到几十米甚至上百米，角度分辨率高，通常可以达到零点几度，测距的精度也高。但测量距离的置信度会反比于接收信号幅度的平方，因此，黑体或者远距离的物体距离测量不会像光亮的、近距离的物体那么好的估计。并且，对于透明材料，比如玻璃，激光雷达就无能为力了。还有，由于结构的复杂、器件成本高，激光雷达的成本也很高。

一些低端的激光雷达会采用三角测距的方案进行测距。但这时它们的量程会受到限制，一般几米以内，并且精度相对低一些，但用于室内低速环境的SLAM或者在室外环境只用于避障的话，效果还是不错的。

视觉

常用的计算机视觉方案也有很多种， 比如双目视觉，基于TOF的深度相机，基于结构光的深度相机等。深度相机可以同时获得RGB图和深度图，不管是基于TOF还是结构光，在室外强光环境下效果都并不太理想，因为它们都是需要主动发光的。

像基于结构光的深度相机，发射出的光会生成相对随机但又固定的斑点图样，这些光斑打在物体上后，因为与摄像头距离不同，被摄像头捕捉到的位置也不相同，之后先计算拍到的图的斑点与标定的标准图案在不同位置的偏移，利用摄像头位置、传感器大小等参数就可以计算出物体与摄像头的距离。而我们目前的E巡机器人主要是工作在室外环境，主动光源会受到太阳光等条件的很大影响，所以双目视觉这种被动视觉方案更适合，因此我们采用的视觉方案是基于双目视觉的。

双目视觉的测距本质上也是三角测距法，由于两个摄像头的位置不同，就像我们人的两只眼睛一样，看到的物体不一样。两个摄像头看到的同一个点P，在成像的时候会有不同的像素位置，此时通过三角测距就可以测出这个点的距离。与结构光方法不同的是，结构光计算的点是主动发出的、已知确定的，而双目算法计算的点一般是利用算法抓取到的图像特征，如SIFT或SURF特征等，这样通过特征计算出来的是稀疏图。

要做良好的避障，稀疏图还是不太够的，我们需要获得的是稠密的点云图，整个场景的深度信息。稠密匹配的算法大致可以分为两类，局部算法和全局算法。局部算法使用像素局部的信息来计算其深度，而全局算法采用图像中的所有信息进行计算。一般来说，局部算法的速度更快，但全局算法的精度更高。

这两类各有很多种不同方式的具体算法实现。能过它们的输出我们可以估算出整个场景中的深度信息，这个深度信息可以帮助我们寻找地图场景中的可行走区域以及障碍物。整个的输出类似于激光雷达输出的3D点云图，但是相比来讲得到信息会更丰富，视觉同激光相比优点是价格低很多，缺点也比较明显，测量精度要差 一些，对计算能力的要求也高很多。当然，这个精度差是相对的，在实用的过程中是完全足够的，并且我们目前的算法在我们的平台NVIDIA TK1和TX1上是可以做到实时运行。

KITTI采集的图

实际输出的深度图，不同的颜色代表不同的距离

在实际应用的过程中，我们从摄像头读取到的是连续的视频帧流，我们还可以通过这些帧来估计场景中 目标物体的运动，给它们建立运动模型，估计和预测它们的运动方向、运动速度，这对我们实际行走、避障规划是很有用的。

以上几种是最常见的几种传感器 ，各有其优点和缺点，在真正实际应用的过程中，一般是综合配置使用多种不同的传感器 ，以最大化保证在各种不同的应用和环境条件下，机器人都能正确感知到障碍物信息。我们公司的E巡机器人的避障方案就是以双目视觉为主，再辅助以多种其他传感器，保证机器人周边360度空间立体范围内的障碍物都能被有效侦测到，保证机器人行走的安全性。

避障常用算法原理

在讲避障算法之前，我们假定机器人已经有了一个导航规划算法对自己的运动进行规划，并按照规划的路径行走。避障算法的任务就是在机器人执行正常行走任务的时候，由于传感器的输入感知到了障碍物的存在，实时地更新目标轨迹，绕过障碍物。

Bug算法知乎用户无方表示

Bug算法应该是最简单的一种避障算法了，它的基本思想是在发现障碍后，围着检测到的障碍物轮廓行走，从而绕开它。Bug算法目前有很多变种， 比如Bug1算法，机器人首先完全地围绕物体，然后从距目标最短距离的点离开。Bug1算法的效率很低，但可以保证机器人达到目标。

Bug1算法示例

改进后的Bug2算法中，机器人开始时会跟踪物体的轮廓，但不会完全围绕物体一圈，当机器人可以直接移动至目标时，就可以直接从障碍分离，这样可以达到比较短的机器人行走总路径。

Bug2算法示例

除此之外，Bug算法还有很多其他的变种， 比如正切Bug算法等等。在许多简单的场景中，Bug算法是实现起来比较容易和方便的，但是它们并没有考虑到机器人的动力学等限制，因此在更复杂的实际环境中就不是那么可靠好用了。

势场法（PFM）

实际上，势场法不仅仅可以用来避障，还可以用来进行路径的规划。势场法把机器人处理在势场下的 一个点，随着势场而移动，目标表现为低谷值，即对机器人的吸引力，而障碍物扮演的势场中的一个高峰，即斥力，所有这些力迭加于机器人身上，平滑地引导机器人走向目标，同时避免碰撞已知的障碍物。当机器人移动过程中检测新的障碍物，则需要更新势场并重新规划。

上面这个图是势场比较典型的示例图，最上的图a左上角是出发点，右下角是目标点，中间三个方块是障碍物。中间的图b就是等势位图，图中的每条连续的线就代表了一个等势位的一条线，然后虚线表示的在整个势场里面所规划出来的一条路径，我们的机器人是沿着势场所指向的那个方向一直行走，可以看见它会绕过这个比较高的障碍物。

最下面的图，即我们整个目标的吸引力还有我们所有障碍物产生的斥力最终形成的一个势场效果图，可以看到机器人从左上角的出发点出发，一路沿着势场下降的方向达到最终的目标点，而每个障碍物势场表现出在很高的平台，所以，它规划出来的路径是不会从这个障碍物上面走的。

一种扩展的方法在基本的势场上附加了了另外两个势场：转运势场和任务势场。它们额外考虑了由于机器人本身运动方向、运动速度等状态和障碍物之间的相互影响。

转动势场考虑了障碍与机器人的相对方位，当机器人朝着障碍物行走时，增加斥力， 而当平行于物体行走时，因为很明显并不会撞到障碍物，则减小斥力。任务势场则排除了那些根据当前机器人速度不会对近期势能造成影响的障碍，因此允许规划出 一条更为平滑的轨迹。

另外还有谐波势场法等其他改进方法。势场法在理论上有诸多局限性， 比如局部最小点问题，或者震荡性的问题，但实际应用过程中效果还是不错的，实现起来也比较容易。

向量场直方图（VFH）

它执行过程中针对移动机器人当前周边环境创建了一个基于极坐标表示的局部地图，这个局部使用栅格图的表示方法，会被最近的一些传感器数据所更新。VFH算法产生的极坐标直方图如图所示：

图中x轴是以机器人为中心感知到的障碍物的角度，y轴表示在该方向存在障碍物的概率大小p。实际应用的过程中会根据这个直方图首先辨识出允许机器人通过的足够大的所有空隙，然后对所有这些空隙计算其代价函数，最终选择具有最低代价函数的通路通过。

代价函数受三个因素影响：目标方向、机器人当前方向、之前选择的方向，最终生成的代价是这三个因素的加权值，通过调节不同的权重可以调整机器人的选择偏好。VFH算法也有其他的扩展和改进，比如在VFH+算法中，就考虑了机器人运动学的限制。由于实际底层运动结构的不同，机器的实际运动能力是受限的，比如汽车结构，就不能随心所欲地原地转向等。VFH+算法会考虑障碍物对机器人实际运动能力下轨迹的阻挡效应，屏蔽掉那些虽然没有被障碍物占据但由于其阻挡实际无法达到的运动轨迹。我们的E巡机器人采用的是两轮差动驱动的运动形式，运动非常灵活，实际应用较少受到这些因素的影响。

具体可以看 一下这个图示：

类似这样传统的避障方法还有很多，除此之外，还有许多其他的智能避障技术，比如神经网络、模糊逻辑等。

神经网络方法对机器人从初始位置到目标位置的整个行走路径进行训练建模，应用的时候，神经网络的输 入为之前机器人的位姿和速度以及传感器的输 入，输出期望的下一目标或运动方向。

模糊逻辑方法核心是模糊控制器，需要将专家的知识或操作人员的经验写成多条模糊逻辑语句，以此控制机器人的避障过程。比如这样的模糊逻辑：第一条，若右前方较远处检测到障碍物，则稍向左转；第 二条，若右前方较近处检测到障碍物，则减速并向左转更多角度等等。

⑷ 关于部署的一些经典算法

根据部署方式的不同，节点部署算法可分可为 确定性部署 和 随机性部署 两大类。确定性部署通常应用于环境友好或网络状态较为稳定的应用中，传感器节点根据应用需求被置于经过计算和安排后所确定的位置上，通过将节点部署问题抽象为数学问题中的线性规划问题，以网络性能或成本最优化为目标而提出解决方案[19]；而随机部署则较为适用于环境恶劣或人工无法到达的监控环境中，传感器节点通常以抛洒的方式随机分布在目标区域内，节点位置往往是无法确定的。

确定性部署相比随机部署来说具有较优的网络性能，但在规模较大且应用环境十分恶劣的实际部署应用中，确定饥凳颤性部署往往占用了较高的人力成本和时间成本，而随机部署则充分体现了其简单和高效的优点，但同时，目标区域的覆盖性能却无法得到保证。

确定性部署被广泛应用于水下传感器网络。针对水下三维环境的节点部署问题，Pori等人提出了从二维空间到三维空间部署策略的适应性算法，文献[20]围绕着三维空间内的节点部署问题和规划，提出了一系列有效构建三维网络拓扑结构的规则，通过转换为二维问题来实现三维空间的节点部署问题。

在文献[21]中，作者通过计算得出网格部署模型下，满足基本网络覆盖和连通所需要烂败的活动节点数目，该算法为节点部署提供了理论基础，缺点是该方法只可适用于二维环境下的节点部署，无法满足水下无线传感器网络这种具有三维特性的应用需求。

最大平均覆盖算法（MAX_AVG_COV） 与 最大最小覆盖算法（MAX_MIN_COV） [22]的提出是基于网格部署模型，通过贪心算法策略进行节点部署，根据前驱节点的位置信息，决定下一个节点的布置位置。两种算法都旨在实现最佳网络覆盖，最大平均覆盖算法（MAX_AVG_COV）的目标是最大化网格点的平均覆盖效果，算法考虑的是整体网络的覆盖效果；而最大最小覆盖算法（MAX_MIN_COV）的目标是使得网络中覆盖效果较差的网格点的覆盖效果最大化，算法从优先改善网络局部性能的角度出发，优先把传感器放在性能最差的点上。两种算法用于概率感知模型，节点对目标事件的感知概率随着目标事件与节点间距离而变化，算法未能充分考虑冗余覆盖的问题，使得网络性能未能达到最佳表现，同时，两种算法复杂都较高，为 O(n^4)。

在文献[22]的基础上，蔺智挺等学者提出了一种整体-局部增进算法[23]，该算法的特点是网络初始化后，算法迭代运行，粗行并且每次运行都放置一个传感器到传感器区域中，直到目标区域内所有点都满足覆盖要求或是已配置的传感器数目已达到能配置的传感器的数目的极限时才停止。在每次迭代过程中，算法寻找使网络整体有效覆盖性能改变最大的点，剔除局部冗余，提升了网络的整体性能。

当目标区域的环境十分恶劣时，比如战争区域、灾害防御地区、或是人类无法靠近的深海等，又或者在进行大规模的网络部署时，节点数目巨大，分布密集，这样的条件下采用确定性部署方式进行网络部署是不实际的甚至不可行的，此时，唯一可采用的方式是利用飞机、大炮等工具将节点以随机方式抛洒至目标区域，节点自组织成网络。

2001 年，作者 González-Banos 在文献[24]中提出了一种基于艺术画廊看守问题的随机部署策略，根据密度公式将传感器节点的位置以极坐标的表示方式建立了一种 R-random 的部署模型，它使用 R 来表示传感器节点与汇聚基站的距离。由于艺术画廊看守问题旨在解决有限边界内的最少覆盖问题，因此该文献在容错方面具有较好的性能，仿真实验表明了 R-random部署节点提升了整个传感器网络的可靠性。由于网络都采用多跳方式传输数据，因此越靠近基站的节点其能耗则越大，所以需在基站周围部署密度较大的节点以实现大量冗余节点，替代那些因能耗殆尽而死亡的节点，以此提升网络生存期，并保障数据的连通性。

在文献[25]中，作者提出了一种加权的节点随机配置算法，解决了在不同的区域内节点耗能速率不同的问题，也就是增加中继节点密度，使更多的中继节点分担负载，这样可以延长网络的平均生命周期。但改算法将大量的中继节点部署于距离基站较远的位置，因此网络的连通性将会受到影响。

虽然采用随机部署方式从某种程度上可提高部署效率并减少人工成本，但节点在网络中的相对坐标无法确定，因而这种部署方式无法保证目标区域具有良好的覆盖效果。因此在确定性部署与随机部署二者之间的选择上，Zhang H [26]围绕着确定性部署与随机部署两种方式究竟孰优孰劣的问题，分析并研究了实现一定程度的覆盖度所需的节点数目，作者分别考查了泊松分布、均匀随机分布、网格分布三种部署策略下维护网络 K 覆盖所需的节点密度，文章最后指出，采用网格部署方式所需的节点密度小于另外两种随机部署策略所需的节点密度，证明了网格部署策略在同等条件下所需的节点数目要优于随机部署策略。

在第二章，我们论述了部署方案的评价指标分别有良好的区域覆盖能力、数据信息的可达性和较长的网络生存期。本节将针对部署算法的这三个评价指标的优化对象的不同，从基于覆盖的部署、基于网络连通的部署和基于能量有效性的部署三个类别来对现有算法研究成果进行论述。

实现目标区域的覆盖面积最大化是无线传感器网络部署问题的基本目标，因此区域覆盖也已经成为了许多学者研究的出发点。针对目前 WSNs 应用中经济成本和客观环境的限制，在文献[27]中，作者研究了随机部署方式下有限无线传感器网络在目标区域内的覆盖概率的最大值和最小值，并提出了线性网络环境下实现最大覆盖概率的部署策略，但该部署策略仅适用于线性网络下对移动目标的监测环境。文献[28]将区域覆盖问题划分为面积覆盖、点覆盖和栅栏覆盖问题三大类并分别进行了阐述，面积覆盖问题主要研究的是如何实现覆盖面积最大化的问题；点覆盖旨在考查实现网络中个别目标的覆盖问题；栅栏覆盖的研究目标是如何降
低未知入侵发生的概率，它涉及运动检测。

文献[29]使用网格方法来进行覆盖率的计算，覆盖率的估算通过目标区域中被节点所覆盖的网格数与目标区域的网格总数量之比实现，目标区域所划分的网格数目决定了覆盖率的计算复杂度和结果的精确度，网格被划分得越细，最后计算所得的覆盖率其精确度越高，当然计算过程的开销也更大，如图 3.1 所示，同样 6 个节点，网格划分为 4×4 时所计算得出的覆盖率为 100%，而划分为 8×8 时所得的覆盖率为 98%。

文献[10]针对水下无线传感器网络的应用特性，提出一种节点可自我进行深度调节的算法，节点通过深度调节机制调整其在水下的深度，以实现水下三维环境覆盖率的最大化。初始阶段被部署与水底环境的各个传感器节点通过各自的 ID 号选取簇首节点，簇首节点负责通知该簇内其他节点的调节深度，通过判断节点间是否存在覆盖重叠区域来对节点进行分组管理，存在覆盖重叠的节点彼此分至不同的组号中，组号决定了节点将来被分配至水中的深度；待分组结束后，节点根据自己所在的组号移至水中相应的深度。该算法假设节点在水下环境只具备垂直方向上的移动性，由于簇首担当了对簇内其他成员节点转发管理指令的职责，因而造成了簇首节点的能耗将大于成员节点，而簇首节点的选举在只可在网络初始阶段即节点处于水底二维环境下进行，若簇首节点的死亡将造成整个簇内成员节点的瘫痪。

良好的网络连通性能够保证传感节点所采集到的信息准确及时的传递到使用终端。目前的研究文献中，关于网络连通性的问题多是在实现覆盖的前提下，通过增大节点通信半径来实现的，例如当 RT是 RS的比例 r>1 时，只需实现良好的网络覆盖，节点之间的连通性就能得到保障。然而，在节点通信能力相比感知能力较差的情况下，例如 RT=RS的情况下，网络的连通性能则无法得到保障。

文献[15]围绕着多连通问题展开研究，结合三维空间部署特性和对点阵模式的研究，提出了三维空间下实现 1-连通、2-连通 3-连通、4-连通的部署模型。文章所提的部署模型基于点阵模式，通过对相应模型中节点的通信半径和感知半径之间关系的研究，考查节点部署位置对网络中 K 连通效果的影响，该文所提出的最优模型实际是以 RT/RS比例为前提，在相应的RT/RS比例关系下，对应相应的模型，其最优性限制于节点通信半径与感知半径间的比例关系。

节点的分布密度和其在网络中所处的位置通常会直接影响到整体网络的生命周期，在节点分布过于密集的情况下，数据通信链路容易出现拥塞，使得网络传输负载失衡，从而造成通信负载瓶颈；另外，由于网络多采用多跳方式进行数据转发，因此在节点均匀分布的情况下，靠近基站的节点的能量耗损速度相对较快，从而造成整个网络的能量瓶颈问题。

文献[30]研究了具有最大生存期节点的部署问题。作者提出一种模型使得每个节点可以周期性地向基站发送数据报告。将每个周期数据采集所需的能耗作为衡量网络生命周期长短的标准，作者把问题转化为通过平衡节点负载，最小化每个节点每轮的平均能耗。文章假设网络采用大量的传感节点来传送探测数据，并且谨慎的选择后继节点使得数据传送所需的总能量最小。一种有效的算法是重新部署节点，从而形成最有效的拓扑结构。节点按其接近兴趣点的程度，被按降序挑选出来，算法在所有的传感器节点之间迭代，在每一步迭代中，传感器节点检查自己是否能作为后继节点传输数据。新地址的选择是基于运输流量，实际上，节点的重新部署是通过接近下游邻节点的方式以降低能量消耗。只有在网络的覆盖性不受影响的情况下，才允许重新部署传感器节点[31]。

在文献[32]中，节点在“休眠”-“活跃”两种状态间转换，在满足应用需求的前提下，非必要节点进入休眠状态，而其余节点继续保持活跃状态继续为网络服务；若因节点能量耗尽而退出网络，或应用需求的改变使得当前活跃节点数量无法满足应用需求，休眠节点进入活动状态。作者提出了一种可根据网络状态对节点进行动态管理的协议，以实现应用所规定的覆盖率和连通度目标，并对节点状态进行管理。通过几何关系的研究，考查覆盖率和连通率间的关系，并结合 SPAN 协议为网络覆盖率和连通率提供保障。

文献[33]研究了节点密度对网络生命期的影响，作者从部署角度考虑，分析得出网络生命期的解析公式。并通过研究发现网络生命期并非随节点数量的增加而成比例的增长，因此需要仔细筛选一定数量的节点来平衡网络的成本。考虑到当第一个节点死亡时网络就会中断，作者将问题转化为确定节点的数目并确定它们的位置来保持网络长时间运行。最后提出了两步的解决方案。首先，固定传感器节点的数量，通过多变量非线性问题来解决网络的优化部署，使其达到最长的网络生命期；然后，减少传感器节点数量同时实现最长网络生命期。该文献以固定传感器节点数目为前提，考察节点在网络中的位置，以形成生命期最长的网络拓扑结[31]。

静态网络的运行模式通常是通过预先设定的路由线路传递数据，在进行节点部署工作之前，首先根据应用特性和节点在网络中所发挥的作用来确定其在网络中所处的位置，待部署方案确定之后，方案将独立于网络的状态并且贯穿于整个网络生命周期内。在目前的应用中，可将节点按功能大致地分为四类：传感节点、中继节点、簇首节点和基站节点（汇聚节点）。

静态部署算法的缺点仅在网络初始阶段进行节点位置预判断，而节点的最佳位置的评估往往与网络的数据传输率、节点的感知能力、数据路径距离大小等因素息息相关，静态部署方式往往不考虑节点部署后的移动情况，因此无法根据应用需求对网络部署进行修补以改善网络性能。

文献[34]对异构网络下的节点进行确定性部署分析，采用分簇下的节点部署方案，网络中存在两种节点，一种是普通节点（Regular Sensor Nodes, R-SN），这类节点受通信、存储能量和计算方面的限制。另一类是高端复杂节点(High-endsophisticated sensor nodes，H-SN)，即簇头节点，这类节点具有充分的资源。

在某些情况下网络状态是变化的，例如当新节点的加入或某节点能量耗尽时，网络拓扑结构和网络生存期会相应地发生变化，而静态部署策略并未能考虑到网络运行的这些动态变化，因此，为了适应网络的这种变化以实现网络性能的优化，需考虑采用动态方式。

在文献[35]中，节点具有移动性，待部署于目标区域后，各节点利用各自的排斥力朝着与邻节点相反的方向移动直至节点所受的来自各方向的排斥力达到平衡，因而这种方法减少了节点间的覆盖重叠区域。然而这也必然增加了节点的能耗，同时，该文献并未考虑网络的连通性。2005 年，作者 Howard 在文献[35]的基础上延伸了对网络连通率的研究[36]，考查节点通信范围内的邻居节点数目并以节点间的吸引力来保证网络的连通性能。文献[35,36]算法的优点是执行起来简单易行，无须对环境进行预处理，且算法具有较强的鲁棒性，适用于大规模的节点部署应用；缺点是网络过于依赖节点的移动性，节点的能耗将是一个十分严重的问题。

类似地，Zou 和 Chakrabarty 学者所提出的 VFA 算法也是基于节点移动功能模块的增加[37]，然而不同于文献[35]采用的一次性对节点进行移动，VFA 首先进行移动的模拟仿真，在确定移动后节点所处的位置后，节点一次性地移至该点，节点间移动距离的计算通过簇首节点完成，节点不单具有排斥力，还具有相互间的吸引力，在节点间距过密是通过排斥力扩大覆盖面积；当节点间距过疏时通过吸引力减少覆盖漏洞。该算法简单易用，可实现目标区域快速覆盖，部署效率较高，算法复杂度根据节点数目和目标区域面积变化，在划分为 n×m个网格的给定区域内部署 k 各节点的算法复杂度为 O(nmk)。

文献[9]引入一种新的传感器网络结构，提出了基于表面随机配置的水下无线传感器网络节点部署方法：在进行网络初始配置时，在水平面上随机布置一定数量的节点，然后根据每个节点调整空间内的邻居节点深度安排其自身深度，尽可能使水下三维空间得到充分的覆盖。

⑸ 我想成为C++编程高手，该学什么课程

1、《计算机组成原理》（熟悉）
2、《数据结构》（掌握）
3、《操作系统》（了解->熟悉）
4、《C语言程序设计》（掌握）
5、《编译原理》（了解原理）
6、《汇编语言》（了解）
7、《计算机网络》（了解）
8、《软件工程》（了解）
9、《关系数据库》（熟悉）
10、《The C＋＋Languege 》（掌握）
11、《面向对象设计》（掌握；结合C++学习）

window程序设计
深入浅出MFC

⑹ 《Compilers Principles》txt下载在线阅读全文,求百度网盘云资源

《Compilers Principles编译原理》（Alfred V. Aho）电子书网盘下载免费在线阅读

链接: https://pan..com/s/1uTWbyl7EEuUO1EgQpbxOkg

提取码: by1p

书名：Compilers Principles编译原理

作者：Alfred V. Aho

豆瓣评分：9.2

出版社：机械工业出版社

出版年份：2011-1

页数：1009

内容简介：

本书是编译领域无可替代的经典着作，被广大计算机专业人士誉为“龙书”。本书上一版自1986年出版以来，被世界各地的着名高等院校和研究机构（包括美国哥伦比亚大学、斯坦福大学、哈佛大学、普林斯顿大学、贝尔实验室）作为本科生和研究生的编译原理课程的教材。该书对我国高等计算机教育领域也产生了重大影响。 第2版对每一章都进行了全面的修订，以反映自上一版出版20多年来软件工程。程序设计语言和计算机体系结构方面的发展对编译技术的影响。本书全面介绍了编译器的设计，并强调编译技术在软件设计和开发中的广泛应用。每章中都包含大量的习题和丰富的参考文献。 本书适合作为高等院校计算机专业本科生和研究生的编译原理与技术课程的教材，也可供广大计算机技术人员参考。

作者简介：

Alfred V．Aho，美国歌伦比亚大学教授，美国国家工程院院士，ACM和IEEE会士，曾获得IEEE的冯·诺伊曼奖。着有多部算法、数据结构、编译器、数据库系统及计算机科学基础方面的着作。

Monica S．Lam，斯坦福大学计算机科学系教授，曾任Tensilica的首席科学家，也是Moka5的首任CEO。曾经主持SUIF项目，该项目产生了最流行的研究用编译器之一。

Ravi Sethi，Avaya实验室总裁，曾任贝尔实验室高级副总裁和Lucent Technologies通信软件的CTO。他曾在宾夕法尼亚州立大学，亚利桑那州立大学和普林斯顿大学任教，是ACM会士。

Jefirey D．Ullman斯坦福大学计算机科学系教授和Gradiance CEO。他的研究兴趣包括数据库理论、数据库集成、数据挖掘和利用信息基础设施教学等。他是美国国家工程学院院士、IEEE会士，获得过ACM的Karlstrom杰出教育奖和Knuth奖。