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基于靜態(tài)二進制分析的工控協(xié)議逆向解析[通信與網(wǎng)絡(luò)][工業(yè)自動化]

針對傳統(tǒng)的協(xié)議解析方法在工業(yè)控制系統(tǒng)中的局限性，提出了一種適用于工業(yè)控制系統(tǒng)通信協(xié)議的協(xié)議逆向分析方法。該方法的算法思想來源于動態(tài)污點算法，算法實現(xiàn)基于靜態(tài)二進制分析平臺IDA Pro及其提供的軟件開發(fā)接口，解析結(jié)果可直接為模糊測試提供語義參考。該算法包括預處理、交叉引用分析、協(xié)議幀重構(gòu)和語義提取等步驟，具有針對性強、通用性好的特點。將算法實現(xiàn)后應用于某組態(tài)軟件，能夠得到正確的分析結(jié)果，證明了該方法的正確性與有效性。

發(fā)表于：4/8/2018 11:55:00 AM

基于改進小波變換的手臂肌電信號去噪算法的研究[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

手臂肌肉電信號是手臂運動過程中，通過電極記錄下來的微小肌肉電流信號。由于該信號可以無創(chuàng)檢測，模仿性強，已廣泛應用于人工智能假肢領(lǐng)域。研究了小波閾值去噪算法在手臂肌電信號檢測中的應用，針對傳統(tǒng)閾值去噪算法存在離散點、誤差大等缺點，引入非線性函數(shù)過渡，利用控制系數(shù)，改進閾值去噪算法。利用3種方法對同一含噪信號信息進行仿真分析，通過實驗表明，該算法對采集到的手臂單通道肌電信號進行去噪處理，克服了傳統(tǒng)閾值去燥算法的缺點，可以有效去除干擾信號，提高信噪比和信息識別的準確性。

發(fā)表于：4/8/2018 11:30:00 AM

自適應雙邊濾波的Retinex圖像增強算法[嵌入式技術(shù)][其他]

針對現(xiàn)有的Retinex算法不能自動調(diào)節(jié)參數(shù)，提出一種基于參數(shù)估計的雙邊濾波Retinex算法。該算法首先利用主成份分析和Canny邊緣檢測算法分別進行噪聲估計和邊緣強度估計；然后通過線性相關(guān)運算計算雙邊濾波的空間幾何標準差參數(shù)和亮度標準差參數(shù)；再利用參數(shù)估計的雙邊濾波把圖像分解出照度圖像和反射圖像；最后將照度圖像和反射圖像通過不同方法的壓縮和增強并合成一幅新的圖像。通過實驗表明，它不僅能夠自動設(shè)置參數(shù)，還能有效抑制光暈現(xiàn)象。

發(fā)表于：4/4/2018 3:20:00 PM

基于優(yōu)化的LSTSVM的多模態(tài)生理信號情感識別[嵌入式技術(shù)][醫(yī)療電子]

采用最小二乘雙支持向量機(LSTSVM)進行情感識別，針對LSTSVM模型的懲罰系數(shù)及核函數(shù)參數(shù)難以確定的問題，使用改進的螢火蟲算法（MFA）來優(yōu)選LSTSVM的各項參數(shù)，使分類器取得最優(yōu)的性能。基于腦電、皮膚電、肌電和呼吸4種模態(tài)的生理信號，使用該算法進行情感識別，并與使用標準LSTSVM和粒子群LSTSVM算法的識別結(jié)果比較。仿真分析表明，提出的MFA-LSTSVM算法識別準確率更高，需要的訓練時間更短。

發(fā)表于：4/4/2018 2:46:00 PM

能量搜集充電的設(shè)備到設(shè)備通信功率分配方案[電源技術(shù)][通信網(wǎng)絡(luò)]

主要研究多個能量搜集充電的設(shè)備到設(shè)備(D2D)用戶非正交復用一個蜂窩用戶信道資源時的功率分配問題。在保障蜂窩用戶的服務質(zhì)量前提下，建立了一個最大化能量搜集充電的D2D用戶的傳輸速率問題。由于該問題是一個非凸規(guī)劃問題，提出一種低復雜度的凸近似算法，并得到該問題的一個緊下界可行解。最后，通過仿真分析得出該算法能夠逼近最優(yōu)傳輸速率，為多個能量搜集充電的D2D對與一個蜂窩用戶共享鏈路的場景提供有效的功率分配方案。

發(fā)表于：4/3/2018 2:06:00 PM

基于改進空間插值的無線電環(huán)境地圖生成技術(shù)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

無線電環(huán)境地圖（REM）為認知無線網(wǎng)絡(luò)動態(tài)頻譜接入提供了精準、全面的信息支撐，由于現(xiàn)場樣本數(shù)據(jù)的實測受到環(huán)境、設(shè)備和人為等因素的限制，其樣本規(guī)模難以保證應用的需求。因此，利用空間相似性，將離散數(shù)據(jù)點擴展為面結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的空間插值方法研究有積極的意義和應用價值。在傳統(tǒng)MSM算法基礎(chǔ)上，提出了RMSM算法，從優(yōu)化權(quán)值計算、靈活地使用局部特征和高效的近鄰搜索法方面進行改進，通過搭建15 m×20 m的實驗場景，進行樣本數(shù)據(jù)采集和算法測試驗證。結(jié)果表明RMSM算法與傳統(tǒng)算法比較，其誤差降低了1.96 dB，穩(wěn)定性提高了55.37%，改進效果明顯。

發(fā)表于：4/3/2018 1:45:00 PM

基于四階循環(huán)多譜的頻譜感知算法[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

目前，大部分基于能量檢測和信號循環(huán)平穩(wěn)的頻譜感知算法能夠在平穩(wěn)噪聲環(huán)境中取得優(yōu)異的檢測性能，在非平穩(wěn)噪聲環(huán)境中的檢測性能則急劇下降。為了更好地消除頻譜感知過程中非平穩(wěn)噪聲的影響，利用信號四階循環(huán)多譜抑制非平穩(wěn)噪聲的性質(zhì)，提出了一種基于四階循環(huán)多譜的頻譜感知算法。該算法首先計算四階循環(huán)多譜的切片形式；然后通過簡化的四階循環(huán)多譜幅度平方和對協(xié)同用戶截取的信號進行檢測；最后計算其峰值系數(shù)，實現(xiàn)對主用戶信號存在性的判斷。仿真結(jié)果表明，在非平穩(wěn)噪聲環(huán)境中，所提出的算法比傳統(tǒng)的頻譜感知算法識別概率更高，性能更好。

發(fā)表于：4/2/2018 1:02:00 PM

一種車聯(lián)網(wǎng)分簇方法與簇內(nèi)中繼選擇方法[通信與網(wǎng)絡(luò)][汽車電子]

針對車聯(lián)網(wǎng)低時延、高可靠性的通信需求，提出了基于簇穩(wěn)定的車輛分簇方法，有效增加通信時間，提高通信可靠性。在此基礎(chǔ)上，研究功率受限的情況下車聯(lián)網(wǎng)簇內(nèi)數(shù)據(jù)分發(fā)的中繼選擇問題，提出了一種基于功率預分配的中繼選擇方法。該方法簇內(nèi)車輛協(xié)作采用HDAF轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議，在中繼選擇之前先對源節(jié)點和潛在中繼節(jié)點進行功率分配，求取系統(tǒng)中斷概率最小的功率分配因子，然后比較融入功率優(yōu)化因子的各個節(jié)點的等效信道增益，選擇出最優(yōu)中繼節(jié)點集合。數(shù)值結(jié)果表明：基于簇穩(wěn)定的車輛分簇方法相比基于地理位置的分簇方法具有更高的穩(wěn)定性。同時，提出的中繼選擇方法在相同條件下比傳統(tǒng)的單中繼選擇方案和全中繼選擇方案具有更小的中斷概率。

發(fā)表于：4/2/2018 11:28:00 AM

實時的移動互聯(lián)網(wǎng)攻擊盲檢測與分析算法[嵌入式技術(shù)][通信網(wǎng)絡(luò)]

大規(guī)模移動互聯(lián)網(wǎng)攻擊檢測算法需要攻擊行為的先驗信息或者需要對攻擊行為進行監(jiān)督學習，降低了攻擊檢測算法的實時性與實用性，為此提出了一種實時的移動互聯(lián)網(wǎng)攻擊盲檢測與分析算法。首先，提取每個時段網(wǎng)絡(luò)流量的最大特征值，結(jié)合最大特征值與模型階數(shù)選擇技術(shù)檢測每個時段是否存在攻擊行為；然后，通過特征值分析技術(shù)來識別攻擊的類型，識別出特征值的變化細節(jié)；最終，設(shè)計了相似性分析方案來分析攻擊的端口與時間等細節(jié)信息。基于真實實驗與公開網(wǎng)絡(luò)流量數(shù)據(jù)集的仿真結(jié)果表明，該算法獲得較高的攻擊檢測準確率。

發(fā)表于：3/30/2018 11:02:00 AM

一種無人機三維航跡規(guī)劃算法研究[嵌入式技術(shù)][航空航天]

在研究無人機三維航跡規(guī)劃問題時，針對基于傳統(tǒng)人工蜂群算法易陷入局部最優(yōu)值、后期收斂速度變慢、尋優(yōu)效率低的問題，提出了一種改進人工蜂群算法的無人機航跡規(guī)劃方法。首先，在建立包括經(jīng)緯度、海拔高度信息的三維飛行區(qū)域模型后，加入了地形約束模型，并引入新的綜合航跡代價評價方式。然后，在算法中引入自適應搜索策略、新型概率選擇策略與Logistic混沌搜索算子來增強其對原始信息的開采能力，提高其收斂速度以及加強其魯棒性。最后，通過三維航跡規(guī)劃仿真和面對突發(fā)威脅的局部航跡再規(guī)劃仿真對所提算法的有效性進行了驗證。結(jié)果表明，改進后的算法提高了全局收斂能力，在收斂速度和精度上優(yōu)于遺傳算法和傳統(tǒng)人工蜂群算法，適合用來解決無人機的三維航跡規(guī)劃問題。

發(fā)表于：3/30/2018 10:46:00 AM