采用信息增益率的混合入侵检测模型设计

针对现有混合入侵检测模型仅定性选取特征而导致检测精度较低的问题，同时为了充分结合误用检测模型和异常检测模型的优势，提出一种采用信息增益率的混合入侵检测模型.首先，利用信息增益率定量地选择特征子集，最大程度地保留样本信息；其次，采用余弦时变粒子群算法确定支持向量机参数构建误用检测模型，使其更好地平衡粒子在全局和局部的搜索能力，然后，选取灰狼算法确定单类支持向量机参数构建异常检测模型，以此来提高对最优参数的搜索效率和精细程度，综合提高混合入侵检测模型对攻击的检测效果；最后，通过两种数据集进行仿真实验，验证了所提混合入侵检测模型具有较好的检测性能.     

基于区块链技术的公益时间银行系统

在现有的时间银行系统中，时间币的发行功能和结算功能完全集中到一个中心节点上。这种极度中心化的功能结构，不仅存在容易发生中心节点单点失效、数据容易被篡改等信息安全问题，还存在着时间币的发行和流通缺乏透明度以及时间币的结算依赖中心化的结算机构等问题。针对这些问题，提出了一种基于区块链技术的解决方法。首先，将时间币的发行功能和结算功能从中心节点上分离出来；然后，利用具有分布式去中心化、集体维护和不可篡改等特性的区块链技术，将分离出来的发行功能逐步去中心化，将分离出来的结算功能去中心化，形成公益时间链（PWTB）；最终，PWTB利用区块链技术以去中心化的方式将时间银行系统由单个节点维护账本变成由集体维护一个分布式的共享账本，使时间币的发行和流通公开透明，时间币的结算不依赖某个中心化的节点。安全分析表明所设计的PWTB能够实现安全的信息传输与存储，以及数据的共享。     

基于L0优化的网格曲面特征线提取算法

基于网格曲面特征线的稀疏分布,提出一种优化的特征线提取算法。对于给定的网格,在每个面上计算一个值或向量作为输入。对输入的度量建立L_0优化模型,使其在网格边上的跃变尽可能少且优化前后的变化较小。给出基于变量分裂技术与罚函数方法的交替方向优化算法,并引入一种迭代的策略提升解的稀疏性,以取得更高质量的特征线。实验结果表明,该算法能有效提取网格曲面的特征线,与Crest lines算法、变分算法等相比,提高了特征线提取的质量和带噪数据的鲁棒性。     

一种双向多跳中继选择算法与信息交互模型

在协同通信中,针对多跳中继通信传输网络,在单向传输模式的基础上,提出了一种双向通信模式下基于维特比算法的双向中继选择算法(BRSVA)。根据各传输中继节点间的瞬时信噪比,对维特比算法中的支路度量和路径度量进行重新定义,并且构建滑窗以限制内存,对通信网络进行研究分析,以当前跳滑窗内具有最大路径度量值的路径上第一簇中继作为该簇的最佳中继。随着滑窗向前推进,对整个中继网络每一簇进行最佳中继的选择,进而得出一条由最佳中继构成的最佳路径。最后在此路径上提出了一种新的混合型双向信息交互模型,实现通信双方的信息交互。为了验证该中继选择算法与该信息交互传输模型的效果,将其仿真结果与理想内存下的最优中继选择算法做对比,结果证明在有限的内存需求与复杂度下,该算法的中断性能可接近最优选择。     

应用膨胀算法提取目标的直接定位算法

为了解决被动雷达系统中的多发射源定位问题，提出了一种基于多重信号分类(MUSIC)算法和图像膨胀(IE)算法的直接定位方法。该方法结合了谱分析中的MUSIC思想，通过对接收量测协方差矩阵进行特征分析求解目标的位置。首先，在目标个数未知的前提下，利用Akaike信息准则(AIC)来确定模型阶数；然后，推导了基于MUSIC的定位代价函数；之后，利用图像膨胀算法处理得到的代价函数平面；最后，膨胀处理后的输出为目标个数及目标位置的估计值。提出的算法有效地解决了目标检测及提取的问题，能够确定多个目标的位置坐标，为后续的定位性能分析提供可能性，也保证了算法的完整性。进一步地分析了多个临近目标情况下影响目标提取性能的主要因素。     

基于改进差分进化算法的时间调制阵列多波束优化形成

提出了一种基于时间调制阵列的数字多波束形成方法。时间调制阵列会产生基波分量和各次谐波分量,通过调整各个单元的控制时序,实现谐波分量的幅度和相位综合,可以在正负第一次谐波处实现期望方向的波束形成。同时采用改进差分进化算法来优化控制时序,进一步降低最大旁瓣电平,实现两个指向不同的数字波束的设计。最后通过与时间调制阵列波束形成和基于基本差分进化算法的时间调制阵列波束形成对比,验证了该算法在数字多波束形成中的可行性和有效性。