基于移动代理的目标跟踪WSN体系结构设计

在目标跟踪WSN网络中,引入移动代理技术,选择性地访问传感器节点和融合数据,能极大地提高WSN网络的性能。提出了一种基于移动代理的WSN目标跟踪网络体系结构,对网络中的移动代理进行了分类,定义了各类移动代理的功能和结构,建立了基于移动代理的目标跟踪工作流程。最后通过仿真实验,验证了随着网络节点数量的增加,提出的目标跟踪WSN结构的与传统的C/S模式目标跟踪WSN结构相比,单位负载量等性能指标上具有较大的优势。     

基于行为建模的移动代理性能评估

针对移动代理的分布式应用性能评估需求,建立了移动代理生命周期中主要行为的网络负载模型和时间消耗模型.在3种典型分布式应用想定下,分析了基于C＼S模式和移动代理模式的应用实现基本过程,对两种模式下的网络负载和执行时间进行了仿真比较,结果证明了在访问节点数量较多,网络传输速率较低时,移动代理模式的具有更好性能.     

一种基于VMN的移动IP快速切换方法

为了满足用户对移动IP服务的安全性、低时延方面的要求,弥补现有移动IPv4协议中切换方案的不足,在移动IP/AAA模型的基础上,提出了一种基于VMN(虚拟移动节点)的移动IP快速切换方法。该方法增强了移动IP联合AAA的基本模型,并在MA(移动代理)上构建了一种新的数据结构;通过在NFA和OFA之间建立一个新的双向隧道,将VMN中的数据报文进行快速转移,在没有数据报文丢失的情况下,实现了快速低时延的切换;通过分发新的临时安全关联以及认证票据,有效地提高了移动IP在注册和切换过程中的安全,同时有效地降低了AAAH和AAAF之间的网络负载;通过对该方法进行安全性分析和仿真试验表明,我们提交的方法是安全有效的。     

一种基于Multi-Agent协作的战场传感器网络数据融合架构

本文着眼于战场传感器网络数据融合问题,分析了数据融合的难点与需求,提出了基于多主体协作的Sentinel-Agent数据融合架构和融合校验模型,并对移动Agent任务规划进行了详细研究。     

基于最优探测的移动代理WSN目标跟踪算法

针对典型声学传感器构成的WSN(Wireless Sensor Network,无线传感器网络),提出了一种基于最优探测的移动代理WSN目标跟踪算法,通过移动代理采集当前时刻最优探测结果的节点数据集合,利用三边定位法对目标位置进行估计,根据卡尔曼滤波估计目标下一时刻位置和节点剩余能量条件,确定移动代理后续迁移节点。仿真结果表明提出的算法能够有效对WSN中目标进行跟踪,且误差较小。     

空基Ad Hoc路由协议研究

为解决高空平台移动自组网络数据转发可行性的问题,首先简要介绍了OLSR协议,提出了高动态条件下改进协议的必要性分析,其次研究了一种基于节点空闲度参数,联合MAC层和网络层设计的OLSR多路径路由协议改进算法,在OPNET仿真平台上对算法进行了仿真分析。结果表明,该算法在网络时延以及数据交付率等方面得到改善,对战略预警信息传输处理系统中航空自组网的研究具有借鉴意义。     

基于代理群的军事自组网拓扑搜索算法

分析现有网络管理模式的基础上,针对军事移动自组网的特点,提出了一种基于动态代理群的网络管理模式,并实现了动态代理群网络管理模式的网络拓扑结构搜索算法,最后对该拓扑搜索算法的有效性、正确性及复杂度进行分析论证.实验证明该算法可以很好地解决节点频繁移动带来的需要实时反映网络拓扑结构的问题.     

基于移动代理技术的入侵检测系统结构模型

在对移动代理进行研究的基础上 ,提出了一种基于移动代理技术的入侵检测系统结构模型 ,该模型充分利用了移动代理技术的特点和软件代理技术的优势 ,能够解决目前入侵检测系统设计和实现中存在的某些缺陷[1] 。     

一种基于移动基站的无线传感器网络数据收集方法

针对传统的无线传感器网络数据收集协议大多受制于发生在基站周围的热点问题,提出了一种使用移动基站的数据收集方法.将数据收集问题转化为支配集构造和旅行商问题,并提出了一种分布式的支配集构建算法,结合旅行商问题的近似算法生成基站的移动路线.仿真结果表明,所提出的方法减少了通信消耗,且能使负载均衡地分布.     

改进型JDL模型在武警部队院校信息化建设中的构建

在武警部队院校的网络信息化水平迅速发展的今天,由于各功能模块缺少统一的接口规范和能够协调各部门信息共享的机制,使得建成的各个功能模块之间无法共享信息,造成了数据库中信息的大量冗余和重复。结合数据融合技术的基本原理、发展现状和应用前景,对数据融合技术进行了介绍;针对武警院校信息融合的需求,提出了改进型JDL模型,分析了武警院校信息融合网络的服务架构层次,对信息融合网络中的核心问题信息共享、接口规范、数据融合进行了研究;利用模块化设计的思路,对原型系统进行了分析,对实验数据进行了重组,并提出了数据优化方案。     

矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法

现有基于深度学习的卷积码识别方法仍存在参数规模较大、识别性能较弱等不足。针对该问题,提出了一种基于矩阵变换特征与码序列联合学习的卷积码识别方法。将接收到的码字序列排列成矩阵形式,利用软信息剔除可靠性较低的码字,通过一种新的矩阵变换算法得到特征矩阵。在识别时,将原始码字矩阵和特征矩阵输入到具有多模态数据联合学习能力的网络模型,在神经网络中完成特征的提取融合与卷积码的识别。仿真结果表明,所提方法性能明显优于现有基于深度学习的识别方法,特别是对于高码率卷积码;当码率较低时,同样优于传统识别方法。当信噪比达到5 dB时,25种不同参数卷积码的识别率均可达到100%。     

基于1553B协议的星载高速无线数据网络协议的设计*

星载无线数据网络可以解除航天器内错综复杂的线缆网的束缚,是航天器轻小型化的重要技术储备。旨在替代航天器内现有的点对点三线制的LVDS线缆,提出了一种基于脉冲超宽带(IR-UWB)技术的星载高速无线数据网络的设计方案,并重点介绍了高速无线网络协议的设计和实现。网络协议设计参考了美国军用数据总线标准MIL-STD-1553B 协议,采用时分制指令响应机制,分别对其物理层、链路层、网络层和应用层进行设计,以适应星载高速率无线数据传输的要求,具有灵活性高、可靠性高、扩展性高的特点。网络协议的IP核经过地面演示系统进行验证,实验测得应用层数据传输的误码率小于10_-10。     

基于ANN模式识别的某型导弹测试车配电系统故障诊断

人工神经网络诊断特点与基于模式识别的诊断特点非常相似。将ANN模式识别技术应用于某型导弹测试车配电系统故障诊断。根据测试车配电系统的故障特点,设计ANN为4层BP网络,具有9个输入、10个输出,两个隐含层神经元数目分别为9和6。测试结果表明该方法能有效诊断测试车配电系统故障。     

基于小波分析对网络协议指纹识别的研究

小波分析是当前信号、信息获取与处理领域(尤其是故障诊断分析与检测技术)中一个十分活跃且迅速发展的新领域,是当今国际研究热点,它同时具有理论深刻和应用十分广泛的双重意义。基于小波分析对网络协议进行指纹识别研究,利用小波变换把原始信号分解成多频段的信号,对信号进行塔式分解,通过计算处理每一层取得所有的有关Wi信息,提取指纹特征信息,并提出了检测方法和指纹识别系统的体系结构,对解决当今日益突出的网络安全问题进行有益尝试。     

主动代理技术在网管中的应用

文中首先介绍传统SNMP网络管理系统结构并指出其在管理大规模异构网络时存在的不足,然后引入主动网络技术并对其在网络管理方面的优势进行分析,在此基础上提出一种基于主动代理技术的网络管理模型。重点描述作为该模型核心部件的主动代理的实现方法,对用于实现各种网络管理功能的主动报文进行设计。最后,给出一个例子进一步说明主动报文的封装技术,并对该网管模型设计中的相关问题进行进一步阐述。     

人工神经网络特征优化方法在模式识别中的应用

在模式识别中,特征量的选择及组合优化是设计模式识别系统的关键问题,它强烈地影响到分类器的设计及其性能。人工神经网络除了在模式识别中作为分类器应用之外,而且能够实现特征参数的提取。通过采用人工神经网络模型,对柴油机故障的特征量优化方法进行了研究,实现了对柴油机故障的特征提取及优化。     

红苋菜色素的提取工艺研究

本文研究了红苋菜色素的提取时间、提取温度及不同方法对提取效率的影响,结果表明红苋菜色素的最佳提取工艺为:用水做提取剂,低温下提取,不种方法各有特点。     

基于信息融合技术的复合式火灾探测器

在火灾探测中对单一的火灾特征参数信息进行判断和识别的探测器,易受到环境的干扰,限制了其探测性能,系统的高误报率问题比较突出;复合式火灾探测器采用信息融合技术进行多火灾特征参数信息的判断和识别,提高了火灾探测的可靠性和准确性。介绍了复合式火灾探测器中多传感器的选择。结合火灾探测独特的三层结构（数据层、特征层、决策层）讨论了数据融合技术在火灾探测系统中的应用,并对多传感器在数据层信息融合的模型结构进行了归纳。     

数据融合在防空C~3I系统中的应用

首先介绍数据融合的基本理论、一般处理模型、实现技术以及防空C3I系统中数据融合的具体任务,然后对数据融合体系结构的设计和融合算法的选择作了具体分析,利用多传感器数据融合方法建立了一种防空C3I系统结构模型,并对MSPDAF数据融合算法进行了详细描述.最后以探测某型巡航导弹为例,应用MSPDAF数据融合算法对防空C3I系统数据融合结构模型进行数学仿真,并给出仿真结果.