基于delta码的乘除法运算错误检测改进算法

为确保安全苛求系统中程序执行的正确性,研究人员将差错控制理论用于对计算机指令进行编码,但由于编码大多涉及模运算,导致复杂度大量增加,应用于实时系统有困难。针对复杂度问题对delta码的乘除法运算算法进行改进。算法在乘法运算中引入冗余编码及差异化思想,从而确保安全性;在除法运算中引入逆元,将除法运算转化为低复杂度的乘法运算,避免了模运算带来的开销,降低了复杂度并提高了算法安全性,并对安全性进行理论论证。理论分析表明：所提算法漏检率可达2.3×10^-10。测试结果表明,所提算法的漏检率与理论值相符,且复杂度是未编码运算6.4~7.2倍,比原delta码降低了7%~19%,在漏检率与复杂度方面均满足安全苛求系统的应用要求。     

基于物联网酒驾自动检测系统设计

针对目前因酒驾造成的交通事故频发问题,提出了一种基于物联网的车载酒驾自动检测系统。系统利用物联网技术,以STC12C5A16AD单片机为核心,通过使用MQ-3传感器来检测是否酒驾。当驾驶员进入驾驶位后,系统对驾驶员进行酒精检测。一但检测到酒驾,系统会禁止汽车改动,同时发现声光报警,然后能GPRS模块进行定位,最后将相关信息实时的发送给家人和当地交通部门。实验结果表明,系统能有效预防酒后驾车,具有很好的实用价值。     

基于区域合并与轮廓模型的图像序列人物轮廓分割

为解决受图像背景复杂度影响,分水岭算法较难高精度实现图像序列中人物轮廓的分割与追踪这一问题,提出了利用颜色空间转换的区域合并实现目标轮廓区域的划分、并基于人物头部轮廓信息生成人物领域轮廓模型的方法。通过对人物领域边界线生成的初步轮廓模型进行高斯函数的卷积运算,生成形态轮廓模型的有效对象模板,实现图像序列的人物领域中不依靠序列差分和移动向量亦能在图像序列中追踪移动对象。基于颜色空间转换的区域合并和轮廓模型算法,可满足视频背景变动并且背景复杂的情况下对图像序列中的人物轮廓进行有效分割。实验结果验证了本算法的有效性与鲁棒性,可有效而稳定实现图像序列中人物轮廓的分割。     

复杂网络环境下的路由方法研究

与规则网和随机网相比,复杂网络能更好地刻画和描述网络的特征,而路由策略是信息网络信息分发和交换最重要的手段之一。近年来,复杂网络中的路由受到研究人员的高度关注。通过深入研究和讨论现有复杂网络中的路由策略,包括基于传统路由方法的复杂网络路由、基于生物学行为的复杂网络路由以及基于社会学行为的复杂网络路由,提出了进一步研究的方向。     

车联网轨迹隐私保护研究进展

轨迹隐私保护对车联网（IoV）的发展至关重要,归纳和分析现有研究方法有重要意义。车联网轨迹隐私保护思想有轨迹模糊、假名更换和轨迹加密等3类,实现方法分别有基于用户真实轨迹的方法和基于哑元轨迹的方法、基于混合区域的方法和基于路径混淆的方法、基于私密信息检索（PIR）协议的方法和基于空间转换的方法。首先,介绍和归纳了研究背景和常见攻击等车联网轨迹隐私保护关键问题;然后,从方法思想、科学问题、方法演进等方面详细综述了现有车联网轨迹隐私保护方法,并阐述了需深入研究的难题;在此基础上,总结了代表性方案的隐私保护度、抗攻击性、复杂度等性能指标;最后展望了车联网轨迹隐私保护的未来研究方向。     

类矩阵神经核特征融合的人脸识别方法

针对人脸识别过程中所提取特征向量的信息不完整性与整体图像信息数据量较大的问题,提出一种类矩阵神经核特征融合的人脸识别方法。该方法为深度神经网络的首层升维操作,首先将人脸数据作为特征向量的集合,利用随机矩阵列采样构成随机特征矩阵;其次设计深度神经核将随机特征矩阵映射为高维空间中的新特征向量;最后利用快速收缩算法求解匹配过程中的不定线性代数方程组,使收敛速度达到二阶收敛。该方法既克服了直接使用人脸图像数据空间复杂度较大的问题,又增加了特征的非线性结构,提高了特征向量的表达能力。实验结果表明,该方法识别率高、稳定性强、鲁棒性好,适合处理大型数据。     

一种基于定向技术的Ad Hoc路由协议

基于MAC层的定向技术,提出了一种适合于Ad hoc无线网络的协议--APRP协议,协议考虑了MAC层和网络层信息的共享和交互,改进了动态源路由协议DSR的路由发现和路由维护机制.采用NS2工具对协议性能进行了仿真研究,结果表明APRP协议不仅可以利用定向技术能量利用率的优势,而且还能较好地保持节点移动情况下的吞吐量,降低端到端数据包延时和路由开销.