结合802．1x技术实现网络安全管理

网络安全管理是现代通信网络管理的重要组成部分.提供一种结合802.1x技术解决网络安全管理的方法;探讨了网络中的诸多安全问题,通过研究802.1x技术,分析802.1x技术所能解决的各种网络安全问题,提出了结合802.1x技术实现网络安全管理的整体解决方案,同时对系统的实现过程进行了详细分析,并总结该解决方案的优缺点.本系统实现后将有效减少网络中安全问题的出现,并提高用户的网络体验度.     

可视化指挥调度——保证煤矿企业安全应急管理高效运行

近年来随着煤矿事故频频不断．无论是对于国家财产还是百姓生命都造成了巨大的损失和伤害。伴随着政府逐渐对煤矿安全生产和体制管理的进一步规范,如何从根本上提高煤矿生产过程的安全性,已经成为我们国家乃至整个世界迫不及待急需解决地问题,这就对我们安防企业在煤矿应急管理,视频监控、指挥调度、系统整合安全报警等各个方面提出了高一层的要求。     

基于MiniGUI的图像即时处理终端实现的关键技术

以现代嵌入式电子产品中图像处理终端为研究对象,本文对图像即时编辑功能进行了分析和设计。基于嵌入式删开发平台,使用MiniGUI嵌入式图形界面开发系统,最终实现一个可完成图像浏览、更新、标注、以及利用二分聚类算法实现搜索功能的图形界面应用程序,实现了图像的即时处理,并提高了图像检索速度。     

基于阶梯碳交易的电转气虚拟电厂低碳经济调度

为兼顾虚拟电厂运营过程中的经济性和低碳性,提出一种基于阶梯碳交易的电转气虚拟电厂低碳经济调度模型。首先,将碳交易机制引入虚拟电厂中,构建划分碳排放区间的阶梯型碳交易计算模型;然后,考虑电转气接入后的吸碳特性,提出电转气参与碳市场交易的激励机制,从而完善实际的碳排放模型;接着,综合考虑运行成本、能源成本及碳交易成本,建立适用于虚拟电厂的低碳经济调度模型;最后,通过设置多个调度场景进行分析,验证了本文所提出的碳交易机制在虚拟电厂低碳经济运行方面的有效性。     

考虑节点边际电价的配电网与多微电网双层鲁棒经济调度

可再生能源出力的不确定性给市场定价机制带来了挑战,实现市场参与者的利益均衡分配成为亟待解决的关键问题。提出一种计及风电出力不确定性的节点边际电价市场出清机制。建立配电网与多微电网协调优化调度的双层模型,上层模型为考虑风电出力及功率交互不确定性的配电网数据驱动鲁棒经济调度模型,下层模型为考虑电价型需求响应的微电网数据驱动鲁棒经济调度模型。通过配电网与微电网之间功率交互与电价信息的传递进行上、下层模型的迭代求解,实现不同市场参与者的利益均衡分配。测试系统的仿真结果验证了所提模型及求解方法的有效性。     

可精确综合的超宽阻带等波纹微带低通滤波器

利用公比线网络的可综合特性,设计实现了一种具有宽阻带特性和带内等波纹响应的传输线低通滤波器。该滤波器的原始设计以一段具有Z型拓扑的平行耦合线节为核心,在其四个独立端口处对称加载两对开路枝节线。当所有的传输线元件的电长度均相同时,对上述网络加以分析并得到完整的传输函数。利用平移匹配法,可以在满足指定截止频率和波纹系数的约束下,令其传输函数满足一组可调的等波纹响应。最后,利用开路扇形贴片等效低阻抗加载枝节线,完成实物滤波器的制作。测试与仿真结果吻合良好,验证了设计方法的有效性和正确性。     

嵌入式设备固件仿真器综述

随着物联网(IoT)技术的发展,嵌入式设备面临更加严峻的安全威胁,特别是嵌入式设备漏洞严重影响物联网产业的安全发展.但受限于嵌入式设备自身硬件资源的限制,通用计算机系统常用的动态漏洞检测技术,例如模糊测试难以直接应用到嵌入式设备上.因此,近年来嵌入式设备固件仿真技术成为学术界的研究热点,通过对嵌入式设备硬件依赖的仿真或替换,可以将模糊测试、符号执行等通用高效漏洞检测技术应用于嵌入式设备.围绕最新嵌入式设备仿真技术,搜集整理近年来国际顶级学术论文,对相关研究成果进行归纳、总结.基于采用的仿真技术和衍生关系进行分类介绍,然后对这些固件仿真器进行评估和细化比较,为使用者选择固件仿真器提供技术参考.最后,根据当前嵌入式设备固件仿真器的现状,提出固件仿真器的挑战和机遇,对固件仿真器的研究进行了展望.     

基于特征空间多分类对抗机制的红外与可见光图像融合

为突破传统融合规则带来的性能瓶颈,提出一个基于特征空间多类别对抗机制的红外与可见光图像融合网络.相较于现存方法,其融合规则更合理且性能更好.首先,训练一个引入注意力机制的自编码器网络实现特征提取和图像重建.然后,采用生成式对抗网络(generative adversarial network, GAN)在训练好的编码器提取的特征空间上进行融合规则的学习.具体来说,设计一个特征融合网络作为生成器融合从源图像中提取的特征,然后将一个多分类器作为鉴别器.这种多分类对抗学习可使得融合特征同时逼近红外和可见光2种模态的概率分布,从而保留源图像中最显著的特征.最后,使用训练好的译码器从特征融合网络输出的融合特征重建出融合图像.实验结果表明：与最新的所有主流红外与可见光图像融合方法包括GTF, MDLatLRR, DenseFuse, FusionGAN, U2Fusion相比,所提方法主观效果更好,客观指标最优个数为U2Fusion的2倍,融合速度是其他方法的5倍以上.     

低视点下遮挡自适应感知的多目标跟踪算法

目的 针对低视点多目标跟踪场景的遮挡问题,提出一种能够遮挡自适应感知的多目标跟踪算法。方法 首先根据每帧图像的全局遮挡状态,提出了“自适应抗遮挡特征”,增强目标特征对遮挡的感知和调整能力。同时,采用“级联筛查机制”,减少由遮挡带来的目标特征剧烈变化而认定为“虚新入目标”的错误跟踪现象。最后,考虑到历史模板库中存在遮挡的模板对跟踪性能的影响,根据每一帧中目标的局部遮挡状态,提出自适应干扰模板更新机制,进一步提高对遮挡的应变和适应能力。结果 实验结果表明,本文算法在MOTA(multiple object tracking accuracy)、M OTP (multiple object tracking precision)、FN(false negatives)、Rcll (recall)、ML (mostly lost tracklets)等指标上明显优于STAM(spatial-temporal attention mechanism)、ATAF(aggregate tracklet appearance features)、STRN (spatial-temporal relat...     

SDN网络中基于联合熵与多重聚类的DDoS攻击检测北大核心CSCD

软件定义网络(Software Defined Networking,SDN)作为一种新兴的网络范式,在带来便利性的同时也引入了更为严峻的分布式拒绝服务攻击(Distributed Denial of Service Attacks,DDoS)风险。现有的模型通常是使用机器学习模型来检测DDoS攻击,忽略了模型给SDN控制器带来的额外开销。为了更加高效且精确地检测DDoS攻击,文章采取了多级检测模块的方式,即一级模块通过计算当前流量窗口的联合熵快速检测异常,二级模块采用半监督模型,并使用特征选择、multi-training算法、多重聚类等技术,通过训练多个局部模型提高检测性能。与现有的其他模型相比,该模型在多个数据集上均表现更好,拥有更好的检测精度和泛化能力。