基于Java智能卡的可信计算环境研究

操作系统可信是建立可信计算环境的关键环节,但还没有可行的度量操作系统的方案。针对该问题,基于现有计算环境(普通PC平台),提出一种基于Java智能卡的可信计算环境模型及实现方案。该方案以Java智能卡为基础,将可信计算机制扩展到操作系统和应用程序,在不改变现有计算平台结构的情况下构建了可信计算环境。     

雷电监测数据三维可视化技术研究

为研究满足目前气象行业需求特点的全国雷电监测数据三维可视化技术,实现雷电数据的二维与三维融合交互显示,采用面向对象语言Visual Studio .Net(C#)集成ArcEngine进行雷电监测数据三维显示系统的开发,解决雷电数据在二维及三维地图上的处理与显示问题。介绍ArcEngine组件的二次开发、地图数据的处理以及二/三维间雷电数据的交互显示方法。实验结果表明,采用上述方法构建的国家雷电监测数据三维显示系统能更好地满足实际业务需求,为防雷减灾等工作提供更直观的决策支持服务信息。     

BIOS木马机理分析与防护

针对嵌入在计算机底层固件的基本输入输出系统(BIOS)中,木马对计算机系统安全危害巨大、不易删除和不易发现的问题,分析BIOS木马封装结构、植入方法和激活机制,建立BIOS木马特征库和标准BIOS样本库,设计并实现一个BIOS安全检测系统。通过检测系统对计算机BIOS进行安全扫描,能有效防护BIOS木马和未知恶意代码,加强计算机底层固件的安全。     

基于二邻居图的无线传感器网络边缘检测算法

针对传统边缘检测算法未考虑边缘宽度的问题,提出了一种基于二邻居图的无线传感器网络边缘检测算法,通过调节节点通信半径得到合适的边缘宽度。该算法不需要任何节点位置信息,仅通过分析二邻居图的拓扑连通性来判断边缘节点。仿真结果表明,该算法能够准确检测出边缘节点,对于分布稀疏、节点密度较低的局部边缘同样适用,能够应用于无线传感器覆盖质量、连通性和能量管理等,有效延长了网络生命期。     

多传感器信息融合在温室湿度检测中的应用

针对温室环境复杂、温室湿度变化明显等特点,采用多传感器信息融合方法对采集的温室湿度进行数据融合.传统温室湿度采用平均值算法进行数据的融合,具有融合结果误差较大、无法消除传感器失效产生的误差等缺点,采用模糊C均值(FCM)聚类算法对温室湿度进行数据融合,结果显示:FCM算法优于平均值算法,提高了检测的准确性.     

一类非线性网络控制系统镇定的新方法

研究了一类非线性网络控制系统(Networked control systems, NCSs)的镇定问题. 在一般的网络环境中, 通过平行分布补偿技术, 将非线性NCS建模为包含一个稳定子系统和一个可能不稳定子系统的模糊时滞切换系统. 利用分段Lyapunov泛函方法和平均驻留时间方法, 得到了非线性NCS指数稳定的充分条件, 并以线性矩阵不等式(Linear matrix inequality, LMI) 形式给出了模糊控制器的设计方法. 最后通过数值例子说明了所给方法的有效性.     

Mesh网络中两跳邻居地址借用策略

IEEE 802.15.5标准提供了mesh联网功能,它为节点绑定逻辑地址,因而具有不需要路由表进行路由的优点。在一个动态性很强的mesh网络中,节点加入或离开网络会造成孤儿节点问题,即新来节点因其父节点无剩余地址可分配导致其无法加入网络。提出了适用于mesh网络的两跳邻居节点地址借用策略以克服孤儿节点问题,提高节点加入成功率和地址利用率。理论分析和仿真表明,所提出的地址借用策略在节点加入成功率、地址利用率和能耗方面均优于已有地址分配方案。     

一种位置服务隐私保护方法

近年来,大多数的位置服务隐私保护转向了基于用户协作的P2P形式,但是此模式最大的弊端在于协作用户存在不诚信的情况,如果出现恶意的协作用户,那么协作组用户信息可能会被泄露.在此前提下,本文通过添加第三方信任机构为移动用户进行网络行为异常检测的方式,提出一种防范位置隐私泄露给恶意用户的方法,并通过二叉树的形式扩展P2P模式下的寻找协作用户的范围.通过实验验证,可以有效地防范非诚信用户加入匿名组,降低了信息泄露的可能.     

一种基于Web服务的嵌入式系统BSP远程测试框架

在嵌入式BSP测试过程中,为每一个测试产品和每一个开发团队都建立测试环境来进行本地测试,其代价非常昂贵。采用远程测试的方法可以降低测试代价,共享测试环境,有效地重用测试用例。Web服务是一种部署在Web上的对象,建立在以XML为主的、开放的Web规范技术基础上,具有平台无关性、互操作性、功能复用和安全通信特点。提出了一种嵌入式系统BSP远程测试框架,该框架分为测试中心服务和测试门户服务,分别采用了SOAP和REST两种风格的Web服务包装形式,用户可以通过统一的Web接口访问服务实现BSP的远程测试。     

聚类集成方法研究

聚类集成通过对原始数据集的多个聚类结果进行学习和集成,得到一个能较好地反映数据集内在结构的数据划分。聚类集成能够较好地检测和处理孤立点,提高聚类结果质量。综述了聚类集成的相关知识,介绍了聚类集成的相关概念和优点;根据使用的聚类算法介绍了3种产生聚类成员方法,分析了各自的优缺点及适用条件;介绍了目前已有的一致性函数,阐述了其基本原理,并指出了其局限;最后讨论了未来的研究方向。