DDoS攻击原理及防御方法分析

DDoS(分布式拒绝服务)攻击是目前对互联网的安全稳定性带来较大威胁的攻击形式之一,给各电信运营商、互联网服务商、金融企业等一大批重要的互联网用户带严峻挑战.因此,对其攻击机理以及防御方法的研究近年来引起了人们的普遍关注.为了寻求有效应对DDDS攻击的防御策略,探讨了DDoS攻击的原理、分类,并对目前一些主流的防御方法进行了深入研究,分析和比较了各自所具有的优缺点.提出了采取大范围分布式防御、多技术融合、主动防御的应对方法和建议.     

语义Web服务——Web服务的扩展

语义Web服务是应用语义Web技术对Web服务的扩展.使信息具有语义就是用计算机内的Ontology中的概念作标记符对信息进行标记,对该过程予以支持的就是语义Web技术,即Ontology的构建技术、Ontology的使用技术(语义推理技术)和信息的语义标记技术.语义Web技术对Web服务的扩展可具体化为两项任务:服务提供者、服务请求者和服务注册处三类服务主体均内置Ontology;发布、查找和绑定三种交互信息均采用语义标记.     

要素细化与代码实现——WSMF模型

Web服务建模框架（WSMF）的实际应用可归结为是在正确理解WSMF本质基础上的要素细化与代码实现。WSMF的本质就是基于“重用性-解耦性-语义中介协调”观点导出的Web服务、目标、中介器、本体4个顶层要素及其相互关系。WSMF的顶层要素及其相互关系由Web服务本体模型（WSMO）细化扩展为层次结构的WSMF底层要素体系。WSMF的底层要素由Web服务建模语言（WSML）做形式化描述,进而转换为XML代码。一个实际的Web服务例证了WSMF顶层要素的细化、形式化、代码化的方法与过程。     

可变精度粗糙集β值的增量计算

目前对于可变精度粗糙集中变精度参数β计算的研究,主要集中在非增量方面.当处理大量数据时,需要能够动态计算的方法,本文提出了一种增量计算β值的方法ICObeta.该方法以分类质量作为确定性度量的标准,以最大确定性度量为目标,来选取合适的β值.ICObeta相比于非增量的方法,具有动态增量和计算开销显著降低的优点,并通过实验证实了增量计算的优点.     

基于AT91SAM7A2的验证设备设计

设计了基于AT91SAM7A2芯片的列车辅助控制系统验证设备,提供了软硬件设计方案,上位机软件建立测试用例,激励/监控板产生实际的物理信号。借助软件测试中的正交试验等技术减少了测试用例的数量,加快了验证的过程。采用AT91SAM7A2处理芯片作为激励/监控板的主处理芯片,利用此芯片丰富的接口有效地产生和采集辅助系统的输入和输出信号。     

基于复小波系数局部方差无偏估计量的图像去噪

为了更有效地去噪,在考虑了图像局部具有不独立性特点的基础上,利用双树复小波变换,提出了一种新的空间适应算法,该算法对于每个系数利用中心方形窗来估计局部方差,克服了以前的去噪方法不能有效地去除图像边缘噪声的弱点,和目前好的实验结果进行的对比结果表明,该方法有效地改善了去噪效果。     

3 GHz CMOS低噪声放大器的优化设计

基于0.18 μm CMOS工艺,采用共源共栅源极负反馈结构,设计了一种3 GHz低噪声放大器电路.从阻抗匹配及噪声优化的角度分析了电路的性能,提出了相应的优化设计方法.仿真结果表明,该放大器具有良好的性能指标,功率增益为23.4dB,反向传输系数为-25.9 dB,噪声系数为1.1 dB,1dB压缩点为-13.05 dBm.     

基于MELMD-ICA的光纤振动信号降噪方法

针对分布式光纤传感系统所采集含噪信号,提出一种改进集成局部均值分解(MELMD)联合独立成分分析(ICA)的降噪方法,引入排列熵判决机制提高抑制模态混叠与虚假分量能力。首先使用MELMD方法分解含噪信号得到乘积函数(PF)并进行信号重构;将含噪信号和重构信号求差得到虚拟噪声,构造虚拟通道;然后使用ICA对含噪信号和虚拟通道进行信噪分离,得到最终结果。通过实验验证,该方法与EMD-ICA,EEMD-ICA,MELMD相比,能更好地消除信号中的噪声,保留信号的特征信息。     

基于GPIO的永磁同步电机模型预测转矩控制

在永磁同步电机模型预测转矩控制(model predictive torque control,MPTC)中,由于目标函数控制变量的量纲不同,为了在代价函数中选取最优的权重系数,提出一种改进高斯变异鸽群算法(Gaussian mutation pigeon-inspired optimization algorithm, GPIO)实现权重系数自整定。首先,基于代价函数最小化原则设计PIO的目标函数,用电流id、iq脉动误差均方根评价权重系数。其次,在传统高斯变异算子的基础上引入自适应调整动态参数实现变异。仿真和实验结果表明,将改进后的算法应用于永磁同步电机模型预测转矩系统,能在较少的迭代次数内整定出最优的权重系数,极大地降低了转矩误差和电流谐波畸变率。     

基于改进哈里斯鹰优化算法的有源配电网故障定位

针对改进的遗传算法、二进制粒子群算法等智能优化算法在复杂的有源配电网中故障定位的准确率不高、易于陷入局部最优、收敛速度慢以及定位时间长等问题,提出一种基于改进哈里斯鹰优化算法的有源配电网故障区段定位方法。首先,通过Tent混沌映射改善初始种群和将逃逸能量非线性化,以加快哈里斯鹰优化算法的收敛速度。其次,通过结合黄金正弦算法跳出局部最优。最后,所提方法在IEEE33节点有源配电网模型上进行了仿真测试验证,表明改进后的哈里斯鹰优化算法能很大程度地加快收敛速率,故障定位方法具有很高的容错率。