基于双线性映射和属性证书的远程证明方案

针对现有TCG组织定义的远程证明机制证明过程复杂和隐私泄漏的不足,通过使用基于双线性映射的BBS’签名算法和属性证书机制代替平台配置信息的方式,提出了一种基于双线性映射和属性证书的远程证明方案（Bilinear Mappingand Property Based Attestation,BMPBA）。与已有的远程证明方案相比,BMPBA方案更好地降低了平台配置信息易泄露的风险,其使用的签名方案具有密钥与签名长度短和计算效率高的优点,从而提高了远程证明机制的运行效率。分析结果表明：利用该方案能够高效率地实现平台间的远程证明,并能较好地保证平台证明的安全性、正确性和不可伪造性。     

基于CC2430片上温度传感器的温度监控系统

由传感器、微处理器和无线通信接口组成的无线传感器网络是一门日益引起人们研究兴趣的技术。它广阔地应用于医疗卫生、环境监测等领域。论文设计并实现了一种基于无线传感器技术的温度传感器监控系统。为了降低硬件成本,利用CC2430片内温度传感器进行温度采集。论文首先介绍了CC2430芯片的技术特点、基本功能,阐述了如何利用CC2430片内温度传感器进行温度测量的系统设计,给出了误差处理方法、实验的关键程序代码和实验结果。实验结果表明,基于CC2430片上温度传感器的温度监控系统适用于对监控温度精度要求不高、需自组网的环境。     

UWSNs中基于AUV移动的覆盖盲区修复算法

提出了一种水下无线传感器网络(UWSNs)中基于自主水下航行器(AUV)移动的覆盖算法。首先将要覆盖的区域网格化,然后以适当的策略遍历各个小格,从而实现盲区的覆盖修复。该算法克服了水下环境复杂未知、覆盖场景多样化而难以可靠覆盖的问题,同时使得AUV路径移动消耗最小化。文中还对3D场景和多AUVs协同等情况进行了分析和探讨。仿真实验表明,该算法在覆盖盲区规则、不规则或不连续等场景下均有较好的表现。     

基于国产处理器增量式实时交通流预测算法及实现

针对城市交通难以处理大量数据且实时性差等问题,提出了根据增量式城市交通流数据预测拥堵情况的一种基于国产处理器的L-BFGS(limited-memory BFGS)算法。该算法通过存储向量序列计算Hessian矩阵,改进Two-Loop算法求下降方向,在Spark集群中并行处理时收敛速度快,适用于实时性要求强的城市交通场景。实验结果证明,L-BFGS预测算法完全可以在国产平台上对大规模的实时交通数据流进行快速建模、预测,在改善城市交通管理水平提供有效支撑的同时也丰富了国产芯片的应用领域。     

基于LabVIEW的虚拟任意信号发生器设计

为了解决传统的专用仪器开发难度大、周期长、成本高的问题,提出并实现了采用虚拟仪器技术实现的任意信号发生器,不但降低了开发成本,节省了开发时间,并且可以和其他虚拟仪器构成一个完整的实验系统而无需添加其他硬件产生信号输出供其他仪器使用.主要利用LabVIEW编程,在计算机内产生信号的数据,通过D/A模块将产生的数据按照一定的速率输出,从而得到连续的模拟信号波形.用户可以通过此虚拟任意信号发生器自己编辑波形,从而在真正意义上实现任意波形发生器功能.     

基于无线传感网的古建筑健康监测技术

针对如何利用信息技术有效保护古建筑,提出一种运用多维信息融合技术实现对古建筑的实时状态进行自动监测的传感器网络体系架构,包括物理感知层、网络传输层、服务分析层和管理决策层4个层次,并对体系中各层次的技术方案进行相应的设计。其中,为实现对古建筑的各项参数进行准确地采集、预处理和传输,设计古建筑监测无线传感网。另外,为便于监测数据的保存和分析,建立古建筑健康状态数据库。为更准确地判定古建筑现状的健康程度,为管理部门提供决策依据,提出结合多源信息融合理论和预测算法对古建筑健康状态进行深度分析的方法。该体系已应用在相关古建筑的实际监测中,可以充分体现其便捷、实用、可靠性高的优势。     

基于目标质心的Meanshift跟踪算法

运动目标跟踪涉及到计算机图像处理、视频图像处理、模式识别以及人工智能等诸多领域,是一门交叉性很强的学科.因此,研究一种实时性、鲁棒性好的运动目标跟踪方法依然是该领域面临的一个巨大挑战.快速运动目标跟踪技术是当今目标跟踪领域的难点之一.均值漂移算法在目标跟踪过程中没有利用目标的运动方向和速度信息,这就导致了无法准确跟踪快速目标.文中提出了一种基于质心算法的Meanshift跟踪模型算法.初始位置采用运动目标质心,并在质心位置处采用Meanshift迭代,以巴氏系数判断当前目标和参考目标的匹配程度.实验分析,该算法可实现快速、有效跟踪目标.     

基于簇头选择的移动传感网拓扑控制算法研究

针对移动传感网节点的移动性、能量有限性、动态变化性特点,提出了一种移动传感网分簇拓扑控制算法NACA.NACA算法吸收最小ID算法简便的优点,将其改进,提出新概念响应率,同时考虑了能量有限、移动速度和邻居节点数目等因素.通过实例分析,将NACA算法和WCA算法、HD算法进行比较,分析表明该算法初次收敛快,能够使得移动传...     

基于改进布谷鸟优化的模糊聚类图像分割

模糊C均值聚类算法(FCM)是一种应用非常广泛的聚类算法,但是它受初始聚类中心影响较大,容易陷入局部最优。 在标准布谷鸟算法(CS)的基础上 提出改进布谷鸟优化算法(ICS),将发现概率P由固定值转变成随迭代次数逐渐减小的变量,这样不仅可以提高搜索种群的质量,而且保证了算法的收敛。因此,可以将改进布谷鸟优化算法用于FCM算法聚类中心生成的过程(ICS_FCM),从而有效地避免FCM陷入局部最优。改进的算法具有良好的聚类效果和运行速度。实现基于改进布谷鸟优化的FCM图像分割,并与基于模拟退火的FCM算法(SA_FCM)进行对比。由实验结果可知,该算法(ICS_FCM)不仅取得了较好的分割效果,效率上也有明显的提高。     

基于Q学习的多Sink节点无线传感网路由机制研究

单Sink节点无线传感网存在部分关键区域节点能量消耗过快、路由选择算法单一及Sink节点失效的问题.多Sink节点无线传感网能有效解决上述问题,研究多Sink节点传感网的路由协议及其存在的不足,提出了一种基于Q学习的路由选择机制.利用该学习方法节点综合考虑各种环境因素,进行周期性的学习训练,优化路径选择,最后按照计算得...