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1.
2.
SVM自适应波束成形算法 总被引:1,自引:0,他引:1
在天线阵列过载,以及强干扰与期望用户信号夹角过近的情况下,传统的线性阵列信号处理算法,如MMSE(minimum mean-squareerror)、NLMS(Normalized Least Mean Squares)等表现并不理想。SVM(SupportVectorMachine)是机器学习领域的最新成果,有较强的泛化能力,收敛快以及低复杂度等优点。本文提出了在上行波束成形中使用SVM算法,提高空域滤波的分辨率,与其他相关算法相比较,系统性能有了明显的改进。 相似文献
3.
温泉思 《电脑与微电子技术》2014,(8):27-31
与语言文字一样,手势是人类沟通交流的重要方式。在计算机技术高速发展的现在,手势识别技术的出现,能大大提高用户与机器设备、计算机部件之间的交流效率。现在采用摄像头跟踪进行手势识别的技术已经使用一段时间,但是其对硬件的要求高、分析的数据大,使得其产品相对昂贵或者识别能力不够强。与摄像头跟踪技术相比,基于无线传感器网络的手势识别速度更快,价格更便宜并且实用。通过对移动终端设计一套手势识别的算法,利用无线传感器网络实现用手机终端操作计算机的终端的一系列复杂命令。实验证明,该算法适用于大型游戏操作和平台展示,使用户不用通过购买相关硬件直接安装使用。 相似文献
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基于视频具有数据量大、实时性要求高等特点,在一维耦合映像格子模型的基础上,对耦合格点结构和动力学模型这两个方面进行了改进,在系统结构上采用一维链加二维网格再加上一维链的组合模型来构造驱动和响应系统及多级加密的方案.实验结果表明,系统在增强密钥序列复杂度的同时也提高了加密效率,使得系统的抗破译能力大大加强. 相似文献
7.
中心式结构僵尸网络的检测方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
从近年发展趋势看,僵尸网络的结构正呈现多样化发展的趋势,中心式结构僵尸网络因控制高效、规模较大成为网络安全最大的威胁之一.中心式结构僵尸网络采用一对多的命令与控制信道,而且僵尸主机按照预定的程序对接收到的命令做出响应,因此,属于同一僵尸网络的受控主机的行为往往具有很大的相似性与同步性.针对中心式结构僵尸网络命令控制流量的特点,本文提出一种基于网络群体行为特点分析的检测方法并用于僵尸网络的早期检测与预警.实际网络流的实验表明,本方法能够有效检测当前流行的中心式结构僵尸网络. 相似文献
8.
基于复杂网络社团划分的网络流量分类 总被引:1,自引:0,他引:1
随着网络的高速发展以及各种应用的不断涌现,采用端口号映射或有效负载分析的方法进行流量分类与应用识别已难以满足应用的需求。以流为网络节点、流之间统计特征的相似度为边,构建流相关网络模型,利用Newman快速社团划分算法(NFCD)对流相关网络模型进行社团划分,得到了流的聚类结果,实现了网络流量的分类,并与先前的两种无监督的流量分类算法(K-Means,DBSCAN)进行了对比。实验结果显示,利用NFCD算法具有更高的准确率,并能产生更好的聚类效果,且不受输入参数影响。 相似文献
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机器学习方法不依赖匹配协议端口或解析协议内容,而是利用网络流的各种统计特征识别网络应用,近年来得到了广泛关注和快速发展.本文总结了基于机器学习的网络流量分类方法自2004年来的研究进展,并且按有监督、无监督与半监督的区别进行分类、分析与比较.重点讨论了基于机器学习的网络流量分类研究的挑战与方向,即解决样本标注瓶颈、样本分布不平衡与动态变化、实时与连续分类以及分类算法可扩展性等核心问题. 相似文献