航空电子系统消息队列的设计与实现

在航空电子系统中,各分系统之间的消息传输模式主要应用的是队列模式。文章设计了一个共享内存的消息队列,其中队列的主要目的是提供一种路由方式并保证消息的传递。共享内存主要为队列的信息和消息数据提供了存储空间。利用共享内存,可以在各个应用程序之间将数据共享。最后设计了共享内存和消息队列机制的实现方式。这种实现方式可以让各分系统按照一种队列的模式来进行稳定的通信。     

基于智能体状态的虚假信息注入攻击下多智能体系统一致性跟踪

本文针对基于智能体状态的虚假信息注入攻击,本文设计了自适应容错控制协议以使得多智能体系统能在虚假信息注入攻击下实现一致性。本文首先采用径向基神经网络来近似多智能体系统中未知的非线性部分,并设计了相应的自适应律来调整神经网络的参数。然后类似这些自适应律设计了新的自适应律来近似虚假信息注入攻击的参数,并基于这些近似值设计了容错控制协议控制协议。最后利用Lyapunov稳定性定理验证了此容错控制协议的收敛性并利用Matlab数值仿真案例验证了此容错控制协议的有效性。     

基于 Markov 模型的分布式队列稳定频谱接入算法

针对认知无线电系统中次级用户队列稳定性问题,通过建立发送状态马尔科夫(Markov)模型,提出了一种基于CSMA的自适应分布式频谱接入算法。次级用户根据感知结果自适应地调整退避时长参数,使稳态服务速率逐渐趋近到达速率,最终达到队列稳定。此外,还在满足对主用户碰撞限制的条件下,推导了次级用户的吞吐量上界,并证明当次级用户的数据到达速率小于此上界时,能够通过所提算法保证队列稳定。仿真结果证明了算法的有效性。     

预测控制主动队列管理算法的设计与分析

针对Intemet时滞网络系统,提出了基于模型预测控制的主动队列管理算法MPAQM.首先考虑时滞系统的因果性来定义预测输出,然后根据拥塞控制的要求描述优化问题,求得路由器缓冲区的分组丢失率;另外分析给出保证闭环时滞系统稳定的充分条件,为算法的参数调节提供理论指导,使得队列能快速、稳定地到达期望值.在单瓶颈和多瓶颈网络拓...     

雷达车上装设计中的重心控制和行驶稳定性

欲提高现代军用装备的机动能力.在结构轻小型化的前提下合理设置上装的重心位置非常重要。作者对天线的合理减重和重心位置对结构稳定性的影响等问题提出见解。并以某6×6重型越野车为例建议必须用适当的指标规范雷达上装工作状态和运输状态的设计。     

有线网络PSO-PID主动队列管理算法稳定性分析

主动队列管理算法的稳定性是实现拥塞控制的基础,针对目前PID-AQM控制器控制参数大多基于经验、缺乏稳定性分析的问题,提出了粒子群优化PID参数的整定策略,同时运用稳定分析论分析PSO-PID队列管理算法的稳定性.考虑TCP/AQM系统的时滞性,将时延系统利用泰勒展开转化为非时延系统进行稳定性判定.通过NS2仿真,结果表明,PSO-PID算法稳定性明显优于PID算法.     

SQL注入攻击的分类防御模型的研究

介绍了SQL注入攻击的原理,针对当前主要的防御技术进行了详细的分析和研究,在此基础上结合前人检验模型的思想,提出了一种提交信息分类处理的防御模型.     

TCP协议的拥塞控制分析及在基于UDP的消息队列中间件的应用

本文简要分析了在不可靠网络协议的上层提供可靠性的方式,阐述了消息队列中间件在传输层使用了UDP协议的原因,进而分析了TCP协议的流量控制模型,着重介绍了慢启动、拥塞避免、快速重传和快速恢复的算法和目的。介绍了常用的RTT、RTO的计算公式。对照TCP协议,介绍了中间件为提供高效、可靠的网络传送而采用的拥塞控制模型。     

具有动态领导者的多机器人系统包含控制研究

针对具有动态多领导者的多智能机器人包含控制问题,设计了一种基于一般连续时间线性动力学的多机器人系统模型与耦合增益自适应更新律包含控制方法。首先建立具有一般连续时间线性动力学的多机器人系统模型,其次使用图论描述多机器人系统中各机器人单体间的通信拓扑关系,然后设计了具有耦合增益自适应更新律的分布式包含控制协议实现所有跟随者最终都保持在领导者组成的凸包内并随其运动,此外该包含控制方法使得所有的跟随者只需参考邻居跟随者的信息而不需要接收全局信息,降低了系统的通信需求,增强了系统的稳定性和冗余性,仿真实验结果表明所提出的控制方法的有效性。     

基于开源的消息队列云服务研究

随着互联网应用软件规模的不断增长,分布式架构成为了应用开发的主流模式,而消息队列解决了分布式应用之间的通信难题,开源的推动使得消息队列成为了快速发展的热点技术.同时,云计算经过十余年的发展,逐渐从提供IT基础设施向应用开发渗透,国内主流的云服务商基于开源的消息队列技术推出了各自的消息队列云服务,如何评估这些云产品的功能和性能,给用户提供客观准确的参考,从而推动云计算市场积极发展,是当前亟待解决的重要问题.首先介绍了当前主流的开源消息队列产品及其特点,然后分析研究了云服务化的消息队列产品的特征,最后分析了消息队列云服务的性能测试指标,为企业及个人用户选型提供了参考意见.     

人类司机分心行为对无人车纵向速度控制的影响

无人车通常无法探测到人类司机的分心行为,这将导致无人车延迟地采取紧急制动来避免追尾。因此,本文致力于构建无人车控制与人类司机分心监测之间的桥梁,来辅助无人车预测潜在风险并像有经验的人类司机一样避让处于分心的司机,提高无人车的智能化水平和交通系统的安全性。首先,本文提出了一种整合了司机分心监测、车对车信息交换和无人车速度控制的可行系统框架。然后,基于卷积神经网络,本文提供了一种司机分心监测实现。最后,基于模型预测控制策略,本文提出了一种考虑了司机分心行为的无人车纵向速度控制方法,并给出持续可行性分析。仿真结果验证了本文工作的有效性。     

MPLS与DiffServ结合模型下的队列调度研究

基于如何提高骨干网络的服务质量展开研究。首先介绍了MPLS与DiffServ结合模型;其次,结合该模型的特点深入研究了队列调度算法,并对WRR算法进行了改进,改进算法可以根据网络负载的实际状况动态的改变队列权值,实现带宽资源的动态分配,以提高算法的自适应性;最后,利用NS2仿真平台,在MPLS与DiffServ结合模型下对WRR算法和改进算法进行仿真,结果表明,改进算法能减少分组丢包率,提高网络资源的利用率。     

基于地域通信网的DDoS攻击方法研究

提出一种采用分布式拒绝服务攻击的方法来攻击地域通信网。从而造成网络通信中断甚至瘫痪的DDoS络攻击思路,同时给出了分布式拒绝服务攻击的基本原理和具体的攻击方法。     

基于多属性决策的复杂网络节点攻击研究

在复杂网络攻击中,指挥决策者在制定攻击方案时缺乏可靠依据,实施行动时难以达到任务目标效果,针对这种情况提出了一种科学的复杂网络节点攻击效果评估方法。通过对网络攻击中攻击方收益、攻击方损耗、攻击方遇到的风险进行分析,建立了相应的指标体系;利用TOPSIS方法对网络中节点的攻击效果进行综合评估和排序,有效克服了传统节点选取方法中依靠网络拓扑单一指标(如介数、度中心性)进行评价的片面性,为制定网络攻击方案提供了科学依据。     

多服务器多队列系统调度方案的性能分析

本文讨论了多服务器多队列系统的调度、选择控制方案,并提供了这些方案的随机Petri网模型.这篇论文强调这些方案的设计和性能分析.为了掌握这类系统调度、选择控制方案的设计,我们讨论了方案性能优劣性的成因.本文的多服务器多队列系统模型、调度和选择控制方案和性能分析技术可以应用于这类系统的性能评价.     

EtherCAT总线分布式多电机控制研究

针对工业现场多电机控制需求,研究了基于现场总线的多电机控制原理,采用EtherCA工业实时以太网作为现场网络,构建现场与远程测控相结合的多电机控制系统。基于DSP和ESC实现电机控制器与数据采集从站,针对系统中周期性与非周期性控制任务,设计了基于FPGA的嵌入式主站,通过实时操作系统调度控制与采集任务。在系统内,设计授时单元基于DC分布时钟实现网络内从站同步功能,其精度＜1 μs。基于虚拟仪器技术设计配置管理软件,实现了系统运行参数配置,电机控制参数整定及控制效果图形化显示与评估。应用结果表明,该分布式多电机控制系统运行稳定可靠,且实时性好。     

基于消息队列的居民身份证异地受理业务协作技术研究

文章基于现有全国居民身份证异地受理业务流程,围绕实现全国居民身份证跨省协同业务,包括居民身份证的受理、审核签发以及领取发放等业务环节,以业务流程设计、技术路线选型、系统实现等为研究方向,在现有全国居民身份证异地受理和省级居民身份受理系统之间构建业务协同平台,通过对比分析不同跨平台通信技术,运用消息队列技术在部级、省级系统之间构建居民身份证异地受理业务协作技术框架,为开展居民身份证异地受理业务提供建设思路。     

基于动态矩阵控制的主动队列管理算法

针对Internet系统,通过对流体流模型的分析,提出了一个新的预测模型.该模型形式简单,参数的计算相对容易,并且能根据当前的网络情况有效的预测拥塞窗口的变化.结合动态矩阵控制 (Dynamic Matrix Control,DMC) 理论,提出了一种新的主动队列管理算法——DMCAQM 算法,给出了DMCAQM 的详细设计过程,稳定性分析和参数选取原则.大量不同网络环境的仿真实验表明DMCAQM 算法是有效的.与PI、RaQ 和REM 等算法相比较,DMCAQM 有收敛速度快、队列抖动小的优点.同时,由于DMCAQM 的采样间隔相对较大,而算法实现简单,所以计算量小,占用的路由器资源更少.     

多Agent系统中数据并发控制研究

多Agent系统是基于依赖关系进行协作和通信，而依赖关系又取决于数据的存取。文章从数据的并发性原理出发，讨论了在多Agent系统中三种可能引起的数据不一致的情况，并提出了解决的方法，以及用此方法可能引起的问题。     

基于CNN-CBAM的虚假数据注入攻击辨识研究

【目的】针对当前智能电网受到网络攻击时,未能及时锁定网络攻击位置实现快速部署防御策略的问题。【方法】文章提出了一种融合卷积注意力模块（CBAM）的卷积神经网络（CNN）模型（即CNN-CBAM模型）对虚假数据注入攻击（FDIA）位置进行检测。将FDIA的攻击辨识问题建模为一种多标签分类问题,CNN用于提取数据的空间特征,CBAM直接融合到CNN模块的卷积操作后,不仅能从空间域的角度关注重要的参数信息,同时还考虑了通道域上的特征关系,从两个维度对输入数据进行注意力分配,以提升模型的性能。【结果】在电气和电子工程师协会（Institute of Electrical and Electronics Engineers,IEEE）14和IEEE118节点系统上对所提出的CNN-CBAM模型FDIA位置检测的性能进行验证,实验结果表明,CNN-CBAM在IEEE14和IEEE118节点系统上的FDIA位置检测率分别为98.25%和96.72%。【结论】与其他方法相比,文章所提出的CNN-CBAM模型能够有效地提取数据间的时空特性,提高FDIA存在性和攻击位置辨识精度,并具有更好的鲁棒性。