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无线自组织网络中的跨层攻击具有比单层攻击更强的隐蔽性、更好的攻击效果或更低的攻击成本.为了检测无线自组织网络中的跨层攻击,提出了一种基于博弈论的攻击检测模型.由于攻击不可避免地会对各协议层的参数造成影响,因此模型从协议层攻防博弈的角度,建立起相应的策略矩阵和支付矩阵,并通过均衡分析得到该模型的混合策略纳什均衡解.仿真结... 相似文献
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针对海战场信息网络动态变化和信息传输具有QoS约束的特点,通过分析现有移动自组织网络路由协议,对多约束QoS路由协议进行深入研究,提出QoS-DSR路由协议,并进行网络仿真,仿真结果表明该路由协议满足海战场信息多约束QoS传输的要求,且具备较好的协议性能,适合海战场复杂多变的环境。 相似文献
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针对仿生自修复硬件细胞间信号传输复杂、效率低等问题,借鉴内分泌系统中激素的传输方式,提出基于片上网络和近邻连接的4层仿生自修复硬件结构模型,并以实现有限脉冲响应滤波器为例,对模型进行详细论述。基于该模型的自修复硬件,具有灵活的布线能力与良好的容错能力,表明该模型为高可靠性自修复硬件设计提供了新途径。 相似文献
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分布式网络火力控制是陆军未来作战的主要形式,这对通信网中信息的传输提出更高的要求。传统通信网数据链路层CSMA、TDMA协议虽然成熟,但是未考虑火控信息的优先传递等级、实时态势信息的传递等需求。针对网络火力控制对信息传输需求,提出一种支持高速实时数据分发和多类型业务及时传递,具有良好抗干扰性的通信网数据链路层协议设计方案。 相似文献
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为了提升网络隐写方法中秘密信息隐蔽传输的安全性,研究了携带诱骗信息的多层网络隐写方法。方法分为两层,高层方法用于携带诱骗信息欺骗检测者,低层方法利用网络协议栈纵向多协议之间的关系编码秘密信息,实现隐蔽通信。实验结果表明,该方法能够在保证隐写带宽的同时,确保了秘密信息传输的安全性。 相似文献
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自组网中的分布式多节点资源分配问题为NP完全问题,一般采用启发式算法进行协议设计,缺少严格的数学证明.基于博弈与纳什议价解理论,提出了一种分布式动态时隙分配策略,并通过严格的数学推导,证明了自组网中不同节点之间的时隙竞争问题存在纳什议价解,为自组网中分布式动态时分多址信道访问控制协议的设计提供了理论依据. 相似文献
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军事通信中ad hoc网络路由协议性能分析 总被引:1,自引:0,他引:1
移动ad hoc组网灵活,抗毁性很强,将在未来的军事通信中发挥重要作用。因此,对于移动ad hoc网络研究中的首要的路由问题作了探讨,先简要介绍了两种典型的路由协议OLSR(Optimized Link State Routing)和AODV(Ad hoc On-Demand Distance Vector Routing),接着利用网络仿真工具OPNET分析了AODV的协议特点,最后比较了两种路由协议的性能。仿真结果表明AODV路由开销小,但时延大,节点移动过快时存在路由稳定性的问题;OLSR路由开销很大,但时延相对较小。因此在搭建军用adhoc网时,应根据实际使用情形做出选择。 相似文献
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基于移动自组网的智能战场架构理论研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于移动自组网的智能战场网络架构模型,对基于移动自组网的网络架构模型及软件平台结构进行了描述,并将该模型和传统的通信模型进行了对比。分析结果表明,该智能战场架构模型将对实现智能战场起到积极的推动作用。 相似文献
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移动自组织网络是一种无基础设施、由移动通信节点组成的无线网络,具有高度的动态特性。传统的路由协议并不能适应节点移动性带来的频繁拓扑变化,简单的洪泛路由也会因开销过大降低网络的性能。针对如何在移动自组织网络中自适应地进行路由选择,提出了一种基于强化学习的分步路由选择算法。该算法以最小链路总往返时延为目标,基于强化学习进行路由搜寻,在筛选出符合目标需求节点集合的基础上,结合置信度选择路由。在链路变得不可靠时,数据包被广播给筛选出的邻居节点集来提升路由可靠性并降低开销。对提出的算法在分组到达率和路由开销等主要性能指标进行数值仿真分析,仿真结果表明,提出的分步路由算法相比于基于强化学习的智能鲁棒路由,在降低开销的同时,保持着相当的吞吐率。 相似文献
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如何选择路径的数量和质量对多路径路由机制的性能有着重要的影响。已有的多路径算法没有深入研究如何选择多路径的问题。对目前存在的两个典型问题进行了分析,在此基础上研究了路径可靠性模型和虚拟完全非交叉多路径模型,然后提出一个最大可靠性多路径选择算法。算法利用路径权重作为路径可靠性的近似解决方案,以此克服路径可靠性度量问题(NP难题)研究的复杂性,根据路径可靠性模型和完全非交叉多路径模型来选择可靠的路径集,使用这组路径集并行分布流量。应用OPNET模拟平台实现了算法,结果表明,本算法能增加聚合带宽,优化网络带宽的应用,提高网络的吞吐率和多路径路由的性能。 相似文献
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移动自组织网络是一种无基础设施、由移动通信节点组成的无线网络,具有高动态特性。传统的路由协议并不能适应节点移动性带来的频繁拓扑变化,简单的洪泛路由也会因开销过大降低网络的性能。针对如何在移动自组织网络中自适应地进行路由选择,提出强化学习框架下的分步路由选择算法。该算法以最小链路总往返时延为目标,基于强化学习进行路由搜寻,在筛选出符合目标需求节点集合的基础上,结合置信度选择路由。在链路变得不可靠时,数据包被广播给筛选出的邻居节点集以提升路由可靠性并降低开销。对提出的算法在分组到达率和路由开销等主要性能指标进行数值仿真分析。仿真结果表明,提出的分步路由算法相比于基于强化学习的智能鲁棒路由,在降低开销的同时,保持着相当的吞吐率。 相似文献