路由交换数据在线时间复杂度预测链路漏洞检测

在对路由交换数据在线时间复杂度预测链路漏洞进行检测的过程中,存在很大的随机性及不确定性,导致传统的链路漏洞检测方法由于采用链路信息流自相关波束,在交换数据出现动态污点的情况下,无法有效实现漏洞检测。提出一种路由交换数据在线时间复杂度预测链路漏洞检测方法,分析在线时间复杂度预测算法,对路由交换数据的数据序列信号模型进行塑造,利用转换矩阵将阵元域信号变换至波束域,完成污点数据静态污点传播分析以及空间重构,对路由交换数据的在线时间复杂度进行预测,通过Fourier实现波束域至阵元域的转换,给出路由交换数据在线时间复杂度预测模型下链路漏洞波数响应矩阵。在网络链路层中对发送数据多路复用器输出端口的数据进行采集,求出链路层信号模型波束域的信号特征以及干扰子空间,通过混叠谱模糊度函数对频谱特进行分析,获取链路漏洞层的新坐标下限定区间。仿真实验结果表明,所提方法具有很高的检测精度。     

基于信号子空间的麦克风阵语音增强算法

分析了信号子空间方法可以提高信噪比的原因,讨论了信号子空间方法在语音增强中的应用及信号子空间分解的常用方法.同时,将将单个麦克风信号子空间语音增强方法推广到多个麦克风的情况,并结合了波束形成算法.实验结果表明,基于信号子空间的麦克风阵语音增强算法消噪后语音的波形失真很小,信噪比提高多.     

复杂进化网络的ipsweep攻击信号自校正分离

ipsweep攻击信号广泛存在于复杂进化网络系统中,对其实现自校正分离,进行攻击信号准确检测。传统算法采用PSO辨别树算法进行复杂进化网络的ipsweep攻击自校正分离算法设计,存在自适应差和检测性能不好的问题。提出一种基于Dopplerlet变换匹配投影ipsweep攻击自校正分离算法。提取攻击信号传播路径的随机概率密度特征,计算自校正分离属性的信息熵的预测值,提取信号在Dopplerle空间中相干点积功率累积尺度坐标,得到ipsweep攻击信号的自校正分离模型改进设计。仿真结果表明,该算法能有效提高对ipsweep攻击信号检测性能,传统算法的检测概率为63%,而该算法的检测概率为92%,检测性能提升明显,且能有效实现对ipsweep攻击信号Dopplerle空间谱检测。     

智能无人驾驶汽车发动机故障检测方法研究

通过对智能无人驾驶汽车的发动机故障检测方法的改进提高对发动机故障的诊断能力。传统方法中对智能无人驾驶汽车发动机故障诊断方法采用机械振动系统信号分析方法,对于智能无人驾驶汽车发动机低噪声、低振动工作条件下故障检测效果不好。提出一种基于多阵元超声换能波束指向性分析的智能无人驾驶汽车的发动机故障检测方法。进行发动机故障检测信号模型构建,提取多阵元超声换能波束指向性特征,计算无人驾驶汽车发动机故障特征的最优分类平面,将故障信号模拟为一个调幅信号,得到多阵元超声换能波束指向性特征的约束函数,实现故障检测。最后在提取故障特征的基础上进行专家系统识别和故障分类诊断,实现诊断决策。仿真结果表明,该方法能准确实现对发动机故障的诊断和判别,检测性能提高明显,展示了较好的应用价值。     

智能天线中的MMSE-LMS自适应波束形成

波束形成是智能天线的关键技术之一,自适应波束形成的实现是智能天线技术的核心。通过对智能天线原理,波束形成原理的介绍,运用MMSE—LMS自适应算法得出得权向量,使天线主波束对准用户信号到达方向,同时在干扰信号到达方向形成零陷,以达到充分高效提取期望用户信号并删除或抑制干扰信号的目的,并讨论MMSE—LMS算法的影响因素及优缺点。MMSE—LMS自适应算法,算法简单实现容易,因而得到了广泛运用。     

采用熵权调制的网络谐振信号相群合成技术

对组合网络谐振信号检测中,对网络谐振信号进行相群合成,是提高网络安全检测精度的捷径。传统方法中采用相速度和群速度均匀分布平移算法实现相群合成,在信号的子带上产生特征畸变,影响对谐振信号的检测。针对此问题,提出一种采用熵权调制的组合网络谐振信号相群合成算法,实现组合网络谐振信号的检测。首先构建谐振信号模型,设计改进的前馈滤波器进行信号滤波前置处理,计算信号的熵权特征,对滤波器的抽头系数采用熵权特征进行自适应调制,实现网络谐振信号的相群合成。仿真实验证明,采用该算法进行相群合成,能准确反映信号的内部信息特征,降低对谐振信号识别的误码率,提高防火墙对谐振信号的识别能力。     

基于局部特征压缩采样的网络入侵信号检测

对网络入侵信号的准确检测,提高检测概率是保证网络安全的基础,传统检测方法难以实现对较低信噪比下的攻击信号的高效定位和检测,无法有效预测入侵信号的局部特征点,导致重采样,虚警概率和漏检概率较高。提出一种基于局部特征压缩采样的网络入侵信号检测算法,构建低信噪比下网络入侵信号模型,采用多普勒频移模糊搜索对入侵信号进行平滑处理,得到入侵信号的局部特征预测量和测量值,为了使得入侵检测适合线性实时处理过程,提高在低信噪比下的检测性能,采用卡尔曼滤波对结果进行修正,采用局部特征压缩采样判断入侵信号的联合特征,实现了对网络入侵信号的局部特征压缩采样检测。仿真结果表明,该算法检测性能较好,检测概率优于传统算法,展示了较好的应用价值,确保了网络安全。     

多径相关信道下基于恒模阵列的盲自适应波束形成算法

本文分析了多径相关信道下基于恒模阵列的盲自适应波束形成算法、恒模阵列波束形成器的最佳权向量的收敛性、信号对消器的最佳权向量的收敛性,并对结果进行了计算机仿真。     

基于随机共振概率密度特征阈值的入侵检测

网络入侵信号表现为一种多频非线性微弱信号,传统的随机共振检测方法受弱信号幅度和临界阈值约束,检测性能受限。提出一种采用随机共振概率密度特征确定信号检测临界阈值的方法,建立网络入侵信号自适应随机共振检测系统,把多频网络入侵信号采用EMD分解的方法分解为高频和低频信号两部分,使每个频段满足随机共振条件。采用相轨迹过零周期数相变判别算法提取随机共振概率密度特征,确定检测系统的临界阈值,实现对入侵信号的准确判别和检测。仿真实验表明,采用该算法进行网络入侵信号检测,能有效检测出多频非线性微弱入侵信号,检测概率具有明显提高,漏检和误报概率降低。     

基于MIMO-OFDM系统下的子空间算法研究

信道估计是4G研究中的关键技术之一,本文基于二阶统计量的子空间盲信道估计算法,对子空间算法以及在MIMO-OFDM系统下的子空间算法进行了分析,通过计算接收信号矢量的自相关求得噪声子空间。     

伪随机时频跳变网络谐振信号的信息容量估计

在网络切换和数据通信中,会产生一种伪随机时频跳变网络谐振信号,需要对这种谐振信号进行信号抑制,提高网络的安全性和稳定性,对网络谐振信号的信息容量估计是实现谐振信号抑制的基础。提出一种基于人工免疫的伪随机时频跳变网络谐振信号的信息容量估计算法,首先进行伪随机时频跳变网络系统的总体设计,计算网络跳变信号在人工免疫进化过程中免疫节点的位置和尺度参数,引入自适应转发控制策略,构建数据信息链优先链路选择准则,预测信号的下一个跳变点,得到多路复用波束域约束指向形成信号容量的输出结果,通过对信号容量的准确估计,可以避免网络出现启动滞后、服务器负载、消息消耗以及颤抖等现象。实验结果表明,该算法对伪随机时频跳变网络谐振信号的信息容量估计精度高,抑制性能和检测性能较好,确保了网络系统的稳定。     

基于自适应支持检测信道估计算法

针对经典CS信道估计算法在低信噪比情况下对信道状态信息估计不够精准的问题,结合基于透镜的毫米波大规模MIMO可以显著减少所需RF链的数量。本文考虑了3D波束空间信道模型并提出了一种基于自适应支持检测信道估计方案。该方案的基本思想是将3D波束空间信道估计问题分解成几个子问题,每个子问题只处理稀疏信道分量。对于每个信道分量,利用3D波束空间信道的水平和垂直稀疏度,先以高精度自适应地检测其支持,然后消除这个信道分量的干扰影响,作为检测下一个子信道分量的支持。在所有信道分量支持检测之后,可以用LS低导频开销估计波束空间信道的非零元素。仿真结果验证了所提出的方案即使在低SNR情况下也比经典OMP算法和CoSaMP算法获得更优的系统性能。     

一种新的降维LCMV波束形成算法

针对阵列信号中部分自适应信号处理问题,提出了一种新的基于平滑阵列的降维方法. 该方法将全阵列平滑处理,通过分割成相互重叠的子阵达到降维的目的. 该波束形成器使用了两级加权的结构. 根据方向图相乘原理,天线方向图是两级加权矢量独立产生的方向图的乘积,此波束形成器可以等效为一种空域滤波器的级联形式. 通过大量的计算机仿真验证了此方法的有效性和优越性.     

TD-SCDMA下行波束成形技术研究

本文讨论了TD-SCDMA系统的下行信号模型,并根据TD-SCDMA系统上行信道估计可以直接用于下行波束赋形的特点,研究了特征值分解方法下的下行波束成形算法的性能,并仿真比较了其与基于最大径准则等下行波束形成算法在不同环境下的性能。     

基于不变波束形成的WSN路由存活概率云计算

无线传感器网络WSN的路由存活概率云计算模型的优化设计可以提高WSN网络的网络复杂和数据吞吐量,在WSN网络的路由发射功率能耗具有匹配衰减特性,路由存活概率优化困难。传统方法采用灰色马尔可夫链组合模型进行存活概率预测,云计算精度不高。提出一种基于不变波束形成的WSN路由存活概率云计算优化模型,进行WSN网络云计算路由链路模型的结构设计,在WSN网络中进行任务节点信息表征,采用能量剩余度向量概率密度优化分配算法进行能量分配,把WSN的能量节点信号从阵元域变换到波束域得到阵列域,采用空间协方差矩阵逆的高阶次幂来逼近WSN的数据传输信号模型,将旋转角度控制在半功率主瓣以内,由此得到了云计算模型下WSN路由节点数据传输模型。仿真实验表明,该算法能提高WSN路由的存活概率,从而提高了WSN的吞吐量和通信能力,路由概率寻优中抑制了在WSN网络的路由发射功率能耗的匹配衰减性,通过最小的能量开销实现路由分发速率和负载效益的最大化。     

Netfilter框架下多频入侵信号波束响应分布特征分析

在Netfilter框架下,由于网络的自组织性和开放性,导致网络受到入侵的概率增大,Netfilter框架下入侵信号具有多频特征,对Netfilter框架下多频入侵信号进行准确检测的基础是进行特征分析,传统方法采用时频特征分析方法进行入侵检测,无法有效定位多频入侵信号的宽带时频特征,提出一种基于波束响应分布特征分析Netfilter框架下多频入侵信号检测方法。进行Netfilter框架下的网络入侵模型进行数学分析和信号分析,提取Netfilter框架下多频入侵信号波束响应分布特征,对已解码的Net-filter下的多频入侵特征和WZ帧进行内插值分析,由此实现入侵检测,仿真结果表明,采用此方法进行多频入侵检测的准确度较高,性能优越,在网络安全防护等领域具有较好的应用价值。     

基于空间谱瞬时值聚类的调零天线DOA均衡处理

自适应调零天线被广泛应用在卫星通信和舰载雷达通信等领域,对调零天线的DOA均衡处理是保证在高信噪比下实现波达方向估计和信道均衡的关键技术。传统方法采用功率谱估计算法实现对调零跳线的DOA均衡处理,算法在强干扰环境下均衡效果不好。提出一种基于空间谱瞬时值聚类的调零天线DOA均衡算法。首先进行调零天线中的自适应滤波处理和信号模型构建,基于自适应滤波算法估计误差自动调整滤波器参数,计算接收信号的协方差矩阵,接收信号同参考信号的互相关矢量分别满足系统Wiener解。进行调零天线期望信号的空间谱瞬时值信息特征提取和聚类算法设计,实现调零天线的自适应滤波的DOA均衡算法改进设计。仿真结果表明,该算法具有较好的码间抗干扰性能,收敛速度和精度上相比传统算法有了较大提升,提高了调零天线的波达信号识别能力,DOA均衡处理性能提高,展示了较好的应用价值。     

网络伪装隐形文本特征检测及数据挖掘方法

基于特征分解原理,提出一种多维空间协方差矩阵数据挖掘算法,进行了最优化特征检测性能迭代和子空间文本数据特征检测算法的设计研究。提出采用K-L变换的特征压缩器设计进行高维特征向量的特征压缩,提高算法精度和减少计算量。在子空间中将文本数据空间分解为两个空间向量,采用两个空间向量的正交特性进行降噪去伪处理和特征量的检测和提取。仿真实验对高度伪装隐形文本入侵特征检测,采用了DARPA数据库作为实验数据为研究对象,实验表明新算法能有效检测出信号出现的两个峰值,检测效果明显,检测性能较高,具有良好的入侵文本特征数据挖掘性能。     

基于Monte Carlo熵权决策的云计算数据预取算法

云计算数据预取算法设计是实现云平台环境下通信链路优化和任务调度均衡分配的基础技术。在传统的云计算据查询模式下,当由于缓存空间不足而导致新的缓存数据无法进入缓存时,导致数据预取拥堵,性能不好。提出一种基于Monte Carlo熵权决策的云计算数据预取算法,构建云计算数据查询模板模型,进行Hybrid缓存置换数据预取前置处理,采用Monte Carlo熵权决策方法,把云计算预取信号从缓存域变换到波束域,构建置换函数,实现了对算法的改进。仿真实验研究得出,该算法通过熵权特征提取,进行云计算数据预取决策,提高了云计算数据预取性能,大数据访问延迟率降低,云计算数据存取和调度效率提高,保真率较好。     

路由交换数据在线时间复杂度预测链路漏洞检测

路由交换数据在线时间复杂度根本上制约Web服务器跨站脚本链路漏洞检测性能,影响网络安全,传统的链路漏洞检测算法采用链路信息流自相关波束形成算法,当交换数据出现动态污点时,漏洞检测效果不好。提出一种基于路由交换数据在线时间复杂度预测的链路漏洞检测算法,基于污点数据传播模型,进行漏洞对象分布式阵元域分析,采用路由交换数据的在线时间预测,对动态污点数据在传播全程标记、监控,HTML页面中的链路漏洞信息流通过旋转矢量特征约束处理,对漏洞网页进行爬取分析,最后构建模型DOM-XSScaner模型实现链路漏洞检测。实验结果表明,采用该算法实现对预测链路安全分析和漏洞检测,检测效率具有较大的提高,准确性、覆盖率有所改进,在信息安全中有较高应用价值。