无线Mesh网络入侵检测关键技术研究

本文研究了无线Mesh网络的结构和特点,以及入侵检测系统(IDS)在构建安全WMN中不可替代的作用。深入分析了AdHoc网络IDS、跨层和网络故障检测技术特点以及无线Mesh网络自身的安全需求。在此基础上,本文结合网络故障检测与跨层技术提出了一种基于代理的非对称分布式协作IDS结构,对代理模块设计原则进行了详细分析。最后以MAC自私行为攻击为例对该结构进行了模拟。结果显示,该结构能够很好地适应无线Mesh网络。     

电子支付中的密码技术应用（上）

电子支付的本质是网上电子资金流信息,必须严加安全风险防范。没有密码学就没有信息系统的安全。本文着重论述了金融界电子支付中使用的各种密码技术,其中包括了传统对称密码技术、非对称密码技术、密码杂凑函数以及数字证书、OTP等采用的密码技术。电子支付中应用了这些密码技术,确保了电子交易的安全,保障了交易支付数据的完整性、保密性、可靠性、不可否认性和可审计性。     

基于触发角偏差补偿的连续换相失败抑制措施

逆变侧交流系统发生不对称故障后容易导致连续换相失败,威胁电网的安全稳定运行。针对这一问题,基于不对称故障后直流控制系统的响应规律,根据直流系统稳态运行曲线将故障及恢复过程分为2个阶段,发现在阶段2即故障稳定恢复阶段,存在换相面积需求量逐渐增加而换相面积最大提供量逐渐减小的趋势,并且在此过程中触发角指令值与触发角实际值还存在偏差,触发角偏差将进一步削减换相面积最大提供量,是引发连续换相失败的重要原因。基于此,分析了触发角偏差的来源以及触发角偏差对控制系统的影响,提出一种基于触发角偏差补偿的连续换相失败抑制措施,并在PSCAD/EMTDC中基于CIGRE HVDC标准模型进行仿真验证。仿真结果表明,所提措施能够有效抑制连续换相失败。     

海上风电经VSC-HVDC系统受端电网不对称故障抑制策略

海上风电经柔性直流输电技术（即基于电压源换流器的高压直流输电系统,VSC-HVDC）送出系统中受端电网故障不仅影响受端换流站交直流侧系统的运行状态,严重情况下也会阻碍送端换流站和海上风电机组的正常运行。针对这一实际问题,分析了海上风电经VSC-HVDC送出系统中受端电网发生不对称故障的传播机理,提出了一种基于Lyapunov函数方法的负序分量抑制策略。首先,建立了海上风电机组经VSC-HVDC送出系统的拓扑结构,并分析了受端电网发生不对称故障的传播机理。其次,根据受端换流站的数学模型推导出满足Lyapunov函数全局稳定性的负序开关函数,并求解出开关函数的系数,进一步设计出相应的Lyapunov函数控制器。最后,基于MATLAB/Simulink软件仿真将所提策略与传统PI控制进行对比,验证了所提策略的正确性和有效性。     

结合Transformer与非对称学习策略的图像检索

目的 图像检索是计算机视觉领域的一项基础任务,大多采用卷积神经网络和对称式学习策略,导致所需训练数据量大、模型训练时间长、监督信息利用不充分。针对上述问题,本文提出一种Transformer与非对称学习策略相结合的图像检索方法。方法 对于查询图像,使用Transformer生成图像的哈希表示,利用哈希损失学习哈希函数,使图像的哈希表示更加真实。对于待检索图像,采用非对称式学习策略,直接得到图像的哈希表示,并将哈希损失与分类损失相结合,充分利用监督信息,提高训练速度。在哈希空间通过计算汉明距离实现相似图像的快速检索。结果 在CIFAR-10和NUS-WIDE两个数据集上,将本文方法与主流的5种对称式方法和性能最优的两种非对称式方法进行比较,本文方法的mAP(mean average precision)比当前最优方法分别提升了5.06%和4.17%。结论 本文方法利用Transformer提取图像特征,并将哈希损失与分类损失相结合,在不增加训练数据量的前提下,减少了模型训练时间。所提方法性能优于当前同类方法,能够有效完成图像检索任务。     

考虑双目竞争视觉现象的非对称失真立体图像质量评价方法

目的 现有方法存在特征提取时间过长、非对称失真图像预测准确性不高的问题,同时少有工作对非对称失真与对称失真立体图像的分类进行研究,为此提出了基于双目竞争的非对称失真立体图像质量评价方法。方法 依据双目竞争的视觉现象,利用非对称失真立体图像两个视点的图像质量衰减程度的不同,生成单目图像特征的融合系数,融合从左右视点图像中提取的灰度空间特征与HSV （hue-saturation-value）彩色空间特征。同时,量化两个视点图像在结构、信息量和质量衰减程度等多方面的差异,获得双目差异特征。并且将双目融合特征与双目差异特征级联为一个描述能力更强的立体图像质量感知特征向量,训练基于支持向量回归的特征—质量映射模型。此外,还利用双目差异特征训练基于支持向量分类模型的对称失真与非对称失真立体图像分类模型。结果 本文提出的质量预测模型在4个数据库上的SROCC （Spearman rank order correlation coefficient）和PLCC （Pearson linear correlation coefficient）均达到0.95以上,在3个非对称失真数据库上的均方根误差（root of mean square error,RMSE）取值均优于对比算法。在LIVE-II（LIVE 3D image quality database phase II）、IVC-I（Waterloo-IVC 3D image qualityassessment database phase I）和IVC-II （Waterloo-IVC 3D image quality assessment database phase II）这3个非对称失真立体图像测试数据库上的失真类型分类测试中,对称失真立体图像的分类准确率分别为89.91%、94.76%和98.97%,非对称失真立体图像的分类准确率分别为95.46%,92.64%和96.22%。结论 本文方法依据双目竞争的视觉现象融合左右视点图像的质量感知特征用于立体图像质量预测,能够提升非对称失真立体图像的评价准确性和鲁棒性。所提取双目差异性特征还能够用于将对称失真与非对称失真立体图像进行有效分类,分类准确性高。     

不对称约束多人非零和博弈的自适应评判控制

本文针对连续时间非线性系统的不对称约束多人非零和博弈问题, 建立了一种基于神经网络的自适应评判控制方法. 首先, 本文提出了一种新颖的非二次型函数来处理不对称约束问题, 并且推导出最优控制律和耦合Hamilton-Jacobi方程. 值得注意的是, 当系统状态为零时, 最优控制策略是不为零的, 这与以往不同. 然后, 通过构建单一评判网络来近似每个玩家的最优代价函数, 从而获得相关的近似最优控制策略. 同时, 在评判学习期间发展了一种新的权值更新规则. 此外, 通过利用Lyapunov理论证明了评判网络权值近似误差和闭环系统状态的稳定性. 最后, 仿真结果验证了本文所提方法的有效性     

一种浅层非对称结构的视网膜血管分割网络

针对传统视网膜血管分割网络随着网络深度加深导致微小特征信息丢失,网络分割灵敏度低的问题,提出了一种有别于传统对称编码-解码模块的非对称视网膜血管分割结构。网络权重参数量为7.2MB,以残差注意力模块和多尺度空洞卷积模块作为基础特征提取模块,特征图的最大通道层数只有64层,特征图尺寸减半和反卷积操作都只有两次,能够减少特征图尺寸变化带来的信息丢失现象。本文所提方法在DRIVE和CHASE-DB1数据集上进行测试的准确性分别为96.85%和97.39%,灵敏度分别为84.03%和86.50%,特异性分别为98.08%和98.12%,AUC分别为98.63%和98.99%。     

双馈风力发电机虚拟同步控制策略研究

双馈感应发电机(doubly fed induction generator,DFIG)可通过虚拟同步控制方法为电网提供电压及频率支撑,优化机组并网特性。传统的虚拟同步控制技术以模拟同步发电机机电动态特性为主要目标,未对电磁暂态的DFIG控制进行深入分析。当电网发生不对称故障时,分析虚拟同步控制DFIG的故障特性,发现传统控制方法无法抑制电磁转矩振荡与DFIG故障电流。因此,基于电网不对称故障,本文提出DFIG电压补偿虚拟同步控制方法,通过对转子电压故障分量进行补偿,提高DFIG转子电压响应速度,减少其反电动势故障分量。通过对传统及电压补偿虚拟同步控制方法控制效果的仿真对比可知,电压补偿虚拟同步控制方法可对电磁转矩的持续振荡及暂态冲击进行有效抑制,明显降低了DFIG转子的故障电流,提高了DFIG不对称故障穿越能力。     

不对称电压暂降下最大功率输出的MMC协调控制策略

针对柔性直流输电系统交流侧不对称电压暂降下,模块化多电平换流器（modular multilevel converter,MMC）运行时出现的功率波动、三相电流不平衡等问题,提出了不对称电压暂降下最大功率输出的MMC协调控制策略。该策略根据不对称电压暂降下MMC系统运行特性随调节参数的变化规律,以抑制有功功率波动与输出三相平衡电流的协调控制为目标,构建了线性加权解析式确定调节参数,在保证MMC输出电流峰值在最大限制范围内时,输出最大有功功率。该策略既拓展了有功功率输出能力,又提升了系统的整体控制保护性能。仿真和实验结果验证了所提方法的有效性。