基于源端网络的SYN Flooding攻击双粒度检测

针对危害性极大的SYN Flooding攻击，提出了一个配置在攻击源端网络的双粒度检测系统模型，并给出该系统的具体实现方法，系统利用不同的检测机制分别对出／入终端网络的TCP业务的平衡性、SYN包SYN／ACK包数量的均衡性进行监控，快速准确地检测出该网向外发送的攻击流。检测系统将双重检测(粗、细粒度)分级进行，最大限度地降低了开销，具有很大的实用价值和参考价值。  

基于MIMU的行人导航算法研究

行人导航系统（Pedestrian Navigation System,PNS）为实时确定行人当前所在位置的定位导航系统,可记录人的步行轨迹或指引人抵达预设目的地。行人导航算法是由三轴MEMS（微电子机械系统）陀螺、MEMS加速度计构成的MIMU（微型惯性测量单元）和三轴磁阻传感器组合搭建的测量装置,置于行人腰部感受其行走时的运动,首先利用加速度计输出进行步态识别,其次建立步长与步长系数、步速之间的关系,使用最小二乘法标定步长系数的方法,实现了步长计算因人的行走速度、人与人行走方式不同的自适应调节,提高了步长的计算精度,最后融合捷联航向和磁航向计算行进方向,使用航迹递推计算轨迹。经测试,此算法具有较高的定位精度。  

行人导航系统中航迹推算参数估计方法的研究

将GPS/DR组合导航技术应用到行人导航系统中。利用加速度计对行人步态进行判别,将神经网络用于行人步幅信息的标定。同时利用电子罗盘实现方位角的测量,并结合加速度计信息进行倾斜角度的误差补偿。现场测试结果表明,本文提出的DR参数估计方法不但提高参数估计的精度,而且能够满足行人导航定位的要求。