分布式CFAR信号检测

带有分布式传感器和融合中心的检测系统已应用于监视系统中．文中提出了多传感器检测空间的划分，以及先分区融合再系统融合的方法，并且在不同的检测区域，多传感器采用不同的门限；已往所有传感器探测同一区域，融合中心采用所有传感器判决的ＡＮＤ、ＯＲ和“Ｋ／Ｎ”规则，和这些规则相比，文中的方法更加合理和实用．利用Ｂｏｏｌｅａｎ代数，文中还推导了多传感器检测系统的检测概率和虚警概率表达式．对于由几个单元平均恒虚警率（ＣＡ－ＣＦＡＲ）检测器组成的系统，通过分区融合和系统融合，可以在融合中心得到总的判决．对于Ｒａｙｌｅｉｇｈ目标和干扰，固定系统的虚警概率为某一要求值，通过使系统的检测概率最大来获得每个ＣＦＡＲ检测器的最佳门限．最后，举例说明了这种方法的应用并分析了其性能．     

入侵检测系统的研究

入侵检测(ID)技术是继“防火墙”、“数据加密“等传统安全保护措施后新一代的安全保障技术．入侵检测系统(IDS)是一种基于主动策略的网络安全系统，是对常用的被动策略的逻辑补偿，是网络安全系统中的重要组成部分．介绍了IDS的历史和现状，说明现有IDS的不足以及今后ID技术的发展趋势．     

一种基于多参数的IDS决策过程研究

讨论了将数据融合技术运用到入侵检测系统中的方法,并提出了一个基于数据融合技术的入侵检测机制-DFIDM。在该机制中,有多个检测器搜集系统日志文件、网络流量信息、网络数据包等数据,这些数据在通过了本地决策、数据提取和对象提取阶段等预处理过程之后,传送到融合中心进行决策,重点研究了决策过程所涉及的多参数问题。为此,系统设计了检测器可靠性、时间因素、空间因素等五个主要因素参与融合与决策。最后通过实验证明,采用了该机制的入侵检测系统具有更好的准确性。     

神经网络在多目标跟踪融合中的应用研究通过鉴定

江苏科技大学电子信息学院主持研究的“神经网络在多目标跟踪融合中的应用研究”项目通过了成果鉴定。多传感器数据融合是一项新的技术。多传感器多目标跟踪是多传感器数据融合中的一个典型应用。其主要包括三大部分：数据配准、数据（航迹）关联和目标状态估计，通常有分布式、集中式、混合式等结构。目前，多传感器多目标跟踪融合是一个热门的研究课题，在国防和民用领域具有重要的应用价值。     

结构健康监测中的数据融合技术

目的为了充分利用大型结构健康监测系统中来自不同时间与空间的多传感器信息资源，获得被测对象的一致性决策和估计任务。进而提高确诊率．方法从多传感器数据融合的概念、基本原理出发，探讨了数据融合技术在结构健康监测与诊断中应用的可行性，重点研究了基于人工智能的数据融合技术在结构健康监测及诊断中的应用方法．结果提出了小波概率神经网络数据融合损伤检测技术及其在结构损伤检测中的应用．结论基于多传感器数据融合的健康监测与诊断是可行的、有效的．     

基于卷积神经网络的电力信息物理融合系统入侵检测方法研究

现有的面向电力信息物理融合系统（CPPS）的入侵检测方法存在不够重视数据质量等问题，尤其是在处理离散化数据方面存在欠缺。为解决上述问题，提出了一种基于实体嵌入和卷积神经网络的CPPS入侵检测方法。该方法通过实体嵌入技术将数据集中的离散型特征映射为连续向量，从而生成高质量的新数据。将其与经过标准化的连续型特征合并起来作为新数据集训练卷积神经网络，以建立CPPS入侵检测模型。在KDD Cup 99数据集上的实验评估结果表明，所提方案的攻击检测准确率分别比独热编码和传统顺序编码提高了6.20%和6.04%，同时还减小了误报率和漏报率。     

基于WPNN与数据融合的损伤检测方法

目的 为了有效利用结构健康监测系统中的多源传感器数据信息，对复杂结构的健康状况进行诊断进而提高确诊率．方法 利用概率神经网络(PNN)的贝叶斯推理与诊断能力及多传感器数据融合原理，将神经网络与数据融合有机结合，使两者优势互补，提出了复杂结构损伤检测技术及其在多层框架结构中损伤检测及诊断中的应用．结果 提出了基于小波概率神经网络(WPNN)与数据融合的损伤检测方法．结论 基于WPNN与数据融合的损伤检测方法是可行的、有效的．     

基于信息融合的分布式入侵检测体系结构研究

随着计算机与网络技术的发展,入侵技术也越来越先进。许多入侵行为都具备反检测的能力,这些行为会模仿被入侵体系的正常用户行为或通过多台主机联合攻破被入侵系统。针对较复杂的入侵行为,仅靠一个传感器来提供信息很难与正常用户行为进行识别,必须通过多传感器信息融合的方法来提高对入侵的识别能力,同时降低误判率。     

混合型入侵检测系统中联合分析与数据融合技术

针对目前国内外研究的入侵检测系统大多存在误报率高、检测效率低等问题,改进了入侵检测系统的分析器,采用2层结构,在误用分析层之上,增加联合分析层.联合分析层运用数据融合技术,采用Dempster-Shafer证据理论作为数据融合算法,并引入了一种新的基于Dempster组合规则的融合方法.通过对使用该入侵分析器与未使用入侵分析器的入侵检测系统进行比较实验表明,该分析器可以有效地降低误报率.     

多传感器数据融合技术在智能压力检测中的应用

传感器之间大都相互影响，存在交叉干扰，这将直接导致传感器稳定性下降，以及测量精度降低等。提出一种基于神经网络的多传感器数据融合技术处理方法，并将其应用到智能压力检测系统中。通过对融合前后的数据进行比较分析，表明该方法大大降低了交叉干扰，有效提高了测量精度，达到了预期效果。     

基于多传感器数据融合的入侵检测机制

针对特征复杂的入侵方式,设计了一种基于数据融合理论的新型入侵检测机制-DFIDS,结果提高了系统在检测复杂入侵行为时的确定性。DFIDS使用优化的并行分布式检测与决策融合系统模型,可以有效克服传统入侵检测系统因单检测器而在数据采集和分析方面的局限性,从而提高了检测的总体性能。文中建立了DFIDS的理论分析模型,并和传统入侵检测机制进行了对比,结果表明DFIDS在检测准确性方面具有更好的性能。     

一种无线传感器网络入侵检测系统模型

为了提高无线传感器网络的安全性,针对该网络能量有限的特点,设计了一个入侵检测系统模型,模型采用了多节点联合协作的思路,入侵检测节点采用一种异常检测算法,节点之间采用能量最大节点选择的算法。仿真实验表明,系统能较好的解决无线传感器网络入侵检测的能量消耗问题。     

入侵防御系统可信通信协议的设计与实现

入侵防御系统主要基于入侵检测系统和防火墙之间的联动,而它们各自能识别和维护的数据格式往往是不同的。此外,这些敏感数据通常是在开放的网络环境中传输的,面临各种安全威胁。为此,引入可信通信的概念,设计并实现了基于XML（eXtensible Markup Language）的可信通信协议。与同类工作相比,该协议可实现异构操作环境下入侵检测系统与防火墙之间的安全数据传输,并可进一步扩展支持各种网络安全产品和网络管理设备,对于实现这些设备之间的数据融合,检测复杂的分布式网络攻击具有一定的参考价值。     

基于WSN的多传感器数据融合的火灾监控系统设计

鉴于现有传统火灾探测传感器布线不方便,单传感器监测精度不高,稳定性差等问题。设计了一种基于WSN的多传感器数据融合火灾监测系统,通过测试,该系统能正确采集多传感器数据,预警可靠性高,较高概率对火灾进行检测与报警,达到预期的目标。     

一种分布式水声信号检测系统的融合算法

给出了一种多传感器数据融合的融合算法,并将其用于分布式水声信号检测系统中多部声呐的信息综合。各部声呐的观测可以是相互独立的。也可以是相关的。计算机仿真结果表明,融合后系统的检测性能有明显提高。     

电火花线切割故障诊断中基于神经网络的数据融合技术

在电火花切割加工的过程中,准确判断中单个放电脉冲的放电状态是十分必要的。为此提出了基于神经网络的多传感器数据融合技术用于放电状态的判断,利用模糊神经网络作为多传感器数据融合的工具,降低了检测系统的成本,提高了检测的准确性,将其应用于自行开发的电火花线切割加工放电状态的预报系统的检测部分,在SCX－Ⅱ型数控线切割机床上证明该方法是有效和可行的。     

基于多传感器的实时步态检测研究

在线的步态相位识别和压力中心COP检测是两足类人机器人工假肢，以及腿部康复训练机器人的关键技术之一．建立了基于多传感器系统的测量模型，并分析了步态相位关系．采用鞋底传感器与膝关节弯曲传感器的信息融合实现了步态相位识别和COP的在线检测，取得了较好的测试效果．该系统可以识别步行周期的5个重要状态（支撑、膝关节弯曲、足跟抬起、摆动、足跟着地）和4个不稳定状态（前倾、后倾、左倾和右倾），并能够实时检测COP．进行了测量实验研究，试验结果表明，系统的可靠性高，能够自动识别第一个步态相位，可实现对被测者运动速度的自动补偿，这种方法可以判别正常步态与异常步态．     

一种分布式入侵检测系统的解决方案

入侵检测系统（IDS）可以实时检测、反映和保护信息系统，但传统的入侵检测系统存在体系结构单一、协同机制差、IDS单点失效等问题，文章提出了解决上述问题的一种分布式入侵检测系统方案．     

RBF神经网络在入侵检测系统中的应用

入侵检测系统（Intrusion Detection System，IDS）作为一种积极主动的安全防护技术，提供了对内部攻击，外部攻击和误操作的实时保护，在网络系统受到危害之前，拦截和响应入侵。RBF（Radial Basis Function，径向基函数）网络在逼近能力、分类能力和学习速度方面均优于BP网络，能够提高入侵检测性能。本文将主要说明RBF在入侵检测系统中的应用。     

分层协作的多代理入侵检测系统

根据分布式入侵检测系统的设计策略,设计了一个分层协作的多代理入侵检测系统。引入分层协作机制的目的是为了克服单一的主机入侵检测系统以及网络入侵检测系统的某些缺陷。通过各个节点之间的协同工作,共同检测和防范对系统的入侵行为。系统框架参考目前流行的通用入侵检测框架CIDF构建。检测方法采用协议分析融合模式匹配的方式。介绍了系统的体系结构,各部分的功能以及系统实现的一些关键技术。