基于蓝牙的手机病毒传播模型的研究

随着智能手机的不断普及,手机安全问题越来越引起用户们的关注.针对手机病毒的传播特点和传播规律,研究了预防和控制手机病毒传播的策略,为防止病毒传播提供了理论基础.结合 A-SIRC 模型,给出了移动环境下手机节点平均度的计算方法.由于蓝牙手机是手机病毒大规模爆发的载体,所以对蓝牙手机病毒传播的相关因素进行研究是重要的.结合蓝牙病毒大规模爆发的可能性,引入了几个参数.通过对各个参数的仿真分析,得知仿真结果符合手机蓝牙病毒的传播规律     

WSN流量的双卡尔曼并行递推预测算法研究

针对WSN流量预测,基于AR模型提出一种WSN流量双卡尔曼并行递推预测算法.该算法使用两个Kalman滤波器,交替进行AR模型参数的递推辨识与时变数据中真实值的最优估计,根据序列数据的最新信息实时修正AR模型参数进行动态预测.同时针对大步长的流量预测,引入滚动修正思想,克服动态预测算法存在间隔时间过长的缺点,降低多步预测误差.实验研究表明,利用研究的双卡尔曼并行递推算法使用AR模型进行多步预测,从原理设计和实现算法上,实现了WSN流量的准确预测.     

标准模型下的无证书代理环签名方案

由于无证书公钥密码体制是一种新型公钥密码体制,它既克服了密钥托管问题,又不需要使用公钥证书,而在标准模型下所构造的方案与在随机语言模型下所构造的方案相比,具有更高的可证安全性,因此,该文在标准模型下,提出了一个无证书代理环签名方案。与现有的代理环签名方案相比,它具有更高的执行效率和可证安全性,能够归约于CDH（computational diffie-Hellman）问题假定。分析结果表明：它既能有效抵制来自密钥生成中心和授权人的伪造攻击,又能满足代理环签名的其他安全性需求;并且,该方案具有更高的执行效率,只需要两次对运算。     

开启数学之旅mothBoard

数学对许多人来说是那么生涩或难以理解,单纯的记忆式和口诀式的学习方式也并不是适合每个人。因为数学是研究数量、结构、变化以及空间模型等概念的一门科学,它需要缜密周详的逻辑推理才能够继续深入的进行学习。     

面向动态任务合作求解的联盟模型

多Agent系统中,Agent间通过形成联盟达到提高任务求解能力,获取更多收益的目的。主要关注联盟模型的改进和联盟形成阶段的改进,基于ARG(agent,role,group)元模型和学习机制提出了一种采用角色和学习机制的新联盟模型CLAR(coalition model based on learnin gagent and role);在采用合同网协议的CLAR联盟模型中提出了两阶段联盟形成机制;通过捕食者问题实验验证了角色和学习机制的作用,以及两阶段联盟形成机制在减少通讯代价上的作用。     

基于模糊树逆方法的高超飞行器变质心控制

本文针对高超飞行器变质心姿态动力学模型所具有的高度非线性、多变量、强耦合特性,通过合理的简化,得到了一个耦合的非线性动力学系统;根据简化模型的特点,将该模型分为俯仰偏航通道模型和滚动通道模型,通道间耦合视为扰动.应用模糊树模型逼近俯仰偏航通道的逆模型,实现了俯仰偏航通道解耦线性化,对各线性子系统设计闭环控制器,实现了飞行器俯仰偏航通道姿态角的跟踪;应用预测变结构方法保证了滚动通道的快速稳定并且无抖振现象.最后,将该方法应用于高超飞行器姿态系统控制的仿真研究,表明了本文方法的有效性和可行性.