浅谈园区接入层网络安全技术

针对园区网络接入层的网络安全问题,阐述接入层网络下的端口安全技术、ARP欺骗、DHCP攻击等原理和相应的防范措施.     

基于预共享密钥认证的IKE协议分析与改进

对基于预共享密钥认证的主模式IKE协议进行研究,针对其安全漏洞以及不支持移动用户的缺陷,提出相应的改进建议。该方案能及时发现并阻止中间人攻击和拒绝服务攻击,同时保护双方的身份,没有固定IP地址的限制。性能分析表明,该方案是安全、高效的。     

基于混合建模的SoC软硬件协同验证平台研究

针对SoC片上系统的验证,提出新的验证平台,实现SoC软硬件协同验证方法。首先介绍SoC软硬件协同验证的必要性,并在此基础上提出用多抽象层次模型混合建模（Co-Modeling）的方法构建出验证平台。然后,阐述了此验证平台的优点,如验证环境统一、仿真速度快等,接下来介绍了验证平台架构及关键部分的具体实现。最后以一个实例说明此验证平台的可用性。此验证平台适于实现SoC软硬件协同验证,降低了SoC的验证难度。     

模式识别和支持向量机在复合材料优化设计中的研究和应用

论述了复合材料设计及优化的基本研究方法,介绍模式识别和支持向量机人工智能法,举例详述复合材料设计及优化中的两种智能法,总结两种智能融合法在复合材料优化设计中的分类、建模、预测等基本研究方法和应用。举例说明模式识别和支持向量机在复合材料优化设计中重要的研究价值。最后对该领域的发展提出若干建议。     

无人机遥感影像获取及后续处理探讨

作为卫星遥感和航空遥感的有益补充,无人机航空遥感系统获取遥感影像具有多种特性。通过4次无人机航拍试验,根据所获取的遥感影像和飞行辅助数据,对航拍数据进行拼接。从航拍的多个方面对飞行试验以及实验成果进行了质量评价。并提出了无人机应用于航拍时存在的问题及一些改进方法。     

考虑有功协调优化的配电网动态电压控制

配电网电压动态变化特征日益凸显,对配电网动态优化控制提出了新的要求。除此之外,配电网有功与无功的耦合特性也使得仅基于无功/电压的控制方法效果降低。因此,提出了一种考虑有功/无功快速协调优化的配电网动态电压控制方法,实现在秒级时间尺度内关键节点的电压恢复。首先建立配电网有功/无功控制设备动态模型,并基于模型预测控制理论建立了动态电压控制系统预测模型。设计了面向配电网电压协调控制的多目标自适应优化策略,基于配电网同步相量测量单元动态测量数据实现有功/无功控制设备出力的动态协调。仿真结果表明,该方法能够实现配电网电压波动的秒级抑制,并将目标节点电压快速无差地恢复至扰动前水平。     

基于机器视觉的输电线路无人机激光清障方法研究

针对传统输电线路无人机清障方法对故障点定位不准确的问题,研究基于机器视觉的输电线路无人机激光 清障方法.利用AI技术对输电线路图像提取特征值,无人机在巡检过程中运用机器视觉技术搜寻对应坐标点;近邻 图像像素取平均值构成模板,对故障线路特征图像进行滤波、降噪处理;通过蚂蚁运算得到无人机巡检的起始点和终 止点,规划无人机激光清障工作路径.测试结果表明该方法的搜寻故障点与实际故障点的误差值为零,精准定位故障 点,实现输电线路无人机对故障物的有效清除.     

面向复杂太赫兹信道的智能调制系统设计

太赫兹通信是未来高速无线通信极具潜能的技术,受到广泛关注。在本文中,提出基于简单、稀疏空域调制的太赫兹通信系统,探索了由硬件缺陷导致的信号失真对系统性能的影响,并结合收发端失真相关性,进行了系统噪声建模,得到了发端噪声、背景噪声和收端噪声的联合模型。在此多维度噪声背景下,依据后验概率最大化准则,本文推导了太赫兹空间调制系统极大似然信号检测算法。此外,考虑到未来太赫兹通信在多域多维度通信的应用场景,传统检测算法匹配度差且复杂,本文提出了利用具有简单结构的极端学习机来实现太赫兹空间调制系统的低复杂度智能算法。仿真结果表明,本文所提出的极大似然检测算法的性能优于传统的极大似然算法,另外本文中所提出的基于极端学习机的接收机方案,其性能接近最优检测方案,并且明显优于基于深度学习网络和支持向量机的方案。      

CTS: 基于拥堵溯源算法的信号灯多智能体强化学习组织方案

在交通路网的运行中红绿灯起着至关重要的调度作用,随着目前交通的飞速发展,道路越来越复杂、车辆越来越繁多,导致红绿灯的调度压力越来越大、调节能力却越来越弱。为了解决这一问题,建立了CTS（congestion trace source）方案,将交通疏导的主体对象红绿灯作为智能体进行强化学习以优化其对交通的疏导控制能力,通过构建拥堵链和拥堵环综合分析路网拥堵情况,佐以红绿灯相位及其配时数据以达到对红绿灯智能体对象状态的综合判断;CTS方案设计了红绿灯排队长度算法将拥堵情况数字化作为智能体奖励对优化效果进行评判。使用SUMO仿真环境进行实验,设计交通优化指标路口平均排队长度并进行对比,最终该方案的路口平均排队长度相较于原始数据提升了40%。     

基于类噪声信号的等值负荷惯量两阶段辨识方法

负荷惯量的准确、在线估计是电力系统电压和频率稳定分析的重要基础。为此,提出了一种基于类噪声的负荷惯量辨识方法,基于系统中时刻存在的类噪声信号跟踪等值负荷惯量的时变特性。考虑到类噪声条件下惯量参数可辨识性较差,采用两阶段辨识的思路,首先对负荷的电磁参数进行辨识,然后基于第一阶段辨识得到的状态变量估计出惯量、转矩系数等机电参数。仿真算例和实测数据分析表明,所提负荷惯量辨识方法能够适应不同变转矩情形下负荷惯量的类噪声辨识需求;相较于恒转矩辨识方法,该方法能够更加准确地反映实际负荷的机电暂态特性,得到稳定、可靠的惯量辨识结果。