基于隐马尔可夫模型的SQL注入攻击行为检测

为分析恶意用户对Web系统的攻击行为,提出基于隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model, HMM)的SQL注入攻击检测方法。利用HMM模型对隐状态的描述能力完善Web用户行为模型,该方法能够基于自定义日志做出SQL注入的预测而无须捕捉用户提交的敏感信息,采用概率分析和偏离度分析的方法,得到用户SQL注入可能性的综合评价,从而发现潜在威胁,提升对目标Web应用的攻击检测能力。此外采用K-means和FCM两种方法对比实验,验证了所提出的方法在Web系统SQL注入攻击检测中的有效性。     

一种基于指数积的移动机械臂联合标定方法

提出一种基于指数积的移动机械臂联合标定方法,以实现移动平台和机械臂两者间位姿标定与机械臂运动学参数标定模型的统一.机械臂运动学参数标定使用最多的是基于D-H参数法,但D-H参数法无法克服相邻关节平行或接近平行时的奇异性问题,以及建模过程复杂、建模后的模型通用性差等问题.基于指数积的移动机械臂联合标定方法建模时不会因为关节轴平行而出现奇异性问题,建模过程简单.通过对整个系统的运动学方程进行微分运算,获得末端位姿误差和移动机械臂零位状态旋量误差及关节旋量误差的线性化模型.利用伴随矩阵方式建立关节旋量理论值与关节旋量实际值的关系,并通过改变伴随矩阵实现基于最小二乘法的参数辨识计算过程中参数更新.使用高精度激光跟踪仪作为测量工具,通过实验验证所提出方法的有效性.     

自抗扰控制在推力矢量飞机大迎角机动中的应用

为实现推力矢量飞机的大迎角机动控制,提出一种基于自抗扰控制的三通道解耦控制策略.以第三代战机F16公开数据为基础,添加推力矢量模型,利用双发推力矢量喷管组合偏转产生大迎角机动的期望三轴力矩.在纵向、横向和航向通道分别独立设计自抗扰控制器,将系统中未建模动态、不确定性以及通道间的强耦合视作总扰动进行估计并补偿,并在纵向和航向通道引入角速度阻尼反馈项,使原始飞行器开环动力学闭环近似为一个广义对象,降低了自抗扰控制器的设计阶次.选取眼镜蛇机动和赫伯斯特机动两种典型的过失速机动动作进行控制策略验证,数值仿真结果表明,所设计的三通道独立自抗扰控制器能够消除通道间的强耦合,完成推力矢量飞机的大迎角机动控制.蒙特卡罗仿真测试表明,所提控制策略具有较强的鲁棒性.      

概率驱动的动态多目标多智能体协同调度进化优化

在多智能体系统中,协作任务往往动态变化,且存在多个冲突的优化目标,因此动态多目标多智能体协同调度问题已经成为亟须解决的关键问题之一。针对动态环境下多智能体协同调度需求,提出了概率驱动的动态预测策略,旨在有效利用历史环境概率分布,预测决策解在新环境的概率分布,从而生成新的多智能体调度方案,实现调度算法在动态环境下的快速响应。具体来讲,设计了基于元素的概率分布表达,以表示解的构成元素在动态环境的适应性,并根据优化算法迭代最优解逐步更新概率分布以趋近实际分布;构建了基于融合的概率分布预测机制,考虑到环境变化的连续性和相关性,当环境变化时,通过融合历史概率分布预测新环境的概率分布,为新环境优化提供先验知识;提出了基于启发式的新解采样机制,结合概率分布和启发式信息,生成解方案以更新过时种群。将概率驱动的动态预测策略嵌入新型的多目标进化算法,获得概率驱动的动态多目标进化算法。在10个动态多目标多智能体协同调度问题实例上,实验结果表明,所提算法在解最优性和多样性上显著优于已有多目标进化算法,所提的概率驱动的动态预测策略能够提高多目标进化算法对动态环境的适应能力。     

一种全要素自主车队协同控制仿真系统

自主车队有广泛的应用前景，模拟仿真是高效、安全研究自主车队协同控制技术的一种重要技术手段。针对自主车队协同控制仿真系统需求，提出一种构成要素全面的自主车队协同控制仿真系统方案，描述了系统主要软件的基本结构和功能。以基于领航-跟随模式的三车编队机动任务为应用实例，设计了车辆跟踪控制和多车协同机动控制策略，利用自主车队协同控制仿真系统验证了其有效性，说明所提出自主车队协同仿真系统的可用性。总结了所提出自主车队协同仿真系统的优点以及未来研究方向。     

基于分层词袋模型的室外环境增量式场景发现

场景理解是机器人在多样化环境中自主执行任务的前提,而场景发现是场景理解的一个重要内容.由于具体场景在空间和时间上存在连续性,可以假定移动机器人在某一段时间内处于同一场景,并且属于同一场景的图像序列的视觉观感是相似的,因此提出无需先验知识的增量式室外场景发现,通过分层词袋模型建立图像和场景的联系,使得场景发现过程更加类似人类认知模式.对于机器人实时获取的每一副图像,首先将其分块,然后利用动态聚类算法增量式地得到相应的低层词典,并据此词典提取高层词袋模型特征,接下来,再用另一动态聚类算法增量式地完成场景发现,从而判断当前图像属于一个已经历场景,或未经历场景,直到发现新场景.实验结果证明,该方法能够在没有先验知识的情况下有效完成自主场景发现.     

不可逆电消融手术中心电同步算法及系统设计

随着不可逆电脉冲穿孔消融手术等疗法的发展,传统的心电信号同步设备从精确度、抗干扰能力以及安全性的角度无法满足要求。针对此问题,提出了适用于不可逆电消融手术的心电同步算法,包括一种区间可预测性条件和一种消融区间起点精确标定算法。在满足可预测条件的情况下对消融区间起点进行精确标定,实现在强干扰条件下的心电信号同步。经过实时心电信号和MIT-BIH心律失常数据库的验证,表明系统和算法具有较高的精度和可靠性,并可在嵌入式系统上实现。     

结构化环境下基于结构单元软编码的3维激光雷达点云描述子

在同时定位与地图构建（SLAM）系统中,基于3维激光雷达点云数据的闭环检测由于描述子计算困难而极具挑战．为此,本文提出一种结构化环境下可用于闭环检测的基于结构单元软编码的新型3维激光雷达点云描述子．针对3维激光雷达点云的稀疏性和独立性导致的3维空间线段提取困难的问题,首先通过几何滤波的方法提取3维空间中垂直于地面的线段,用于保留3维空间的结构信息;然后,基于线段的空间几何关系构建结构单元集合,并通过软编码技术计算特征向量,作为3维激光雷达点云的描述子;最后,通过两帧点云描述子的匹配实现闭环检测．在KITTI公开数据集和自采数据集上的对比实验,验证了本文方法在时效性和鲁棒性等方面均优于主流的3维激光闭环检测方法．     

基于误差状态卡尔曼滤波估计的旋翼无人机输入饱和控制

针对GPS（global positioning system）信号缺失环境下无人机自主飞行控制问题,设计了一种基于视觉与IMU（inertial measurement unit）融合的误差状态卡尔曼滤波（ESKF）框架,并在此基础上提出了一种新的输入饱和控制方法以进一步缓解视野约束以及运动模糊问题．不同于传统的扩展卡尔曼滤波（EKF）框架,本文设计的滤波框架是对误差状态进行更新与校正,而不是直接对系统状态进行估计．由于误差状态是小量,并且其线性程度较高,因此相对于系统状态局部线性化而言,误差状态的局部线性化的模型误差更小,进而可以提高状态估计的精度．基于ESKF框架得到的全状态估计,本文提出了一种新的线性与双曲正切混合的饱和函数,进而设计了输入饱和控制器并通过李亚普诺夫函数证明了闭环系统平衡点的渐近稳定性．最后,在旋翼无人机平台上的对比实验结果表明：本文ESKF方法得到的状态估计精度更高．另外,本文所提出的输入饱和控制方法有助于保证视觉特征在视野之内,并且比有界积分控制方法有更好的暂态以及稳态性能．     

采用智能算法参数整定的磁流变减摆自抗扰控制

为了提高飞机起飞和降落过程中的稳定性及安全性,采用磁流变阻尼器进行飞机前轮摆振控制。本文描绘了改进的Bouc-wen模型磁流变阻尼器的力学特性,并将之用于一个三自由度的飞机前起落架模型中,而后为此设计了减摆自抗扰控制器(active disturbance rejection control, ADRC);然后采用混沌分数阶天牛群算法整定优化自抗扰控制器的参数。最后,仿真结果显示经智能算法优化参数后的减摆自抗扰控制器能够较好地控制摆振现象,并且其性能具有一定的鲁棒性。