基于多次散射目标模型的雷达成像研究

合成孔径雷达（Synthetic Aperture Radar, SAR）作为一种主动微波传感器,被广泛应用于遥感对地观测。然而,传统上的雷达散射模型是基于几何光学近似的,忽略了地物目标之间的相互作用,即多次散射效应。为了充分挖掘和利用毫米波雷达影像中目标电磁散射特性信息,亟需对典型目标的多次散射效应进行建模仿真和验证。基于矩量法（Method of Moments, MoM）分析了球体、二面角等目标表面等效电流分布与分段成像结果的对应关系,并利用后向投影（Back-Projection, BP）算法进行电磁仿真成像,总结了单/双基地雷达模式对成像中散射机制的影响。结果表明：目标表面等效电流分布以及分段等效合成孔径张角会随入射角度发生改变,其中分段等效合成孔径张角会影响方位向分辨率;双基地雷达成像结果中包含更丰富的电磁散射信息。本研究可为SAR系统设计和验证、典型目标回波特性数据收集以及如何基于高解析度SAR影像进行目标识别等研究提供借鉴与参考。     

基于磁梯度张量与Levenberg-Marquardt优化的磁矩计算方法

针对目前磁矩计算方法中出现的对磁性目标出厂参数精度要求较高且计算繁琐、受地磁场影响较大、反演精度较差等问题,提出了一种基于磁梯度张量概念与Levenberg-Marquardt优化算法结合的磁矩计算方法。该方法采用磁梯度张量概念消除了地磁背景场的干扰,使用Levenberg-Marquardt算法优化解算过程,消除了反演过程中出现的奇异点。对新方法进行地磁背景场、测量系统位置、环境噪声等影响因素的验证仿真,并实验验证该方法的可操作性。仿真与实验证明,相比于以往方法,新方法的磁矩反演精度有大幅度的提高,抗噪声能力更强,具有更高的鲁棒性。     

基于t-SNE降维预处理的网络流量异常检测

网络流量中大多数流量都是正常的,但经常会出现偏离正常范围的异常流量,主要由DDOS攻击、渗透攻击等恶意的网络行为引起,这些异常行为通常会导致网络质量下降,甚至网络直接瘫痪。因此引入网络安全态势的预测,在仅知道正常网络流量的情况下判断网络中的异常。异常检测是一种网络安全态势的预测方法,用来判断网络中是否有异常。现有的异常检测算法由于无法准确提取网络数据包的低维特征导致算法的性能不佳,因此,需要找到网络数据包的准确的低维特征表示,该低维特征表示能够区分网络数据包是正常的还是有攻击的。为此,本文引入基于t-SNE降维的NLOF异常检测算法。该算法采用t-SNE算法自动预处理网络数据包以获得低维的网络数据包特征,之后将得到的低维的网络数据包特征作为NLOF算法的输入进行异常检测。其中,本文的NLOF算法首先采用k-means算法将网络数据包聚类成为K个簇,并将网络数据包数量小于N个的簇标记为异常簇,之后将未被标记为异常簇的网络数据包作为LOF算法的输入进行异常检测。在ISCX2012数据集上的实验结果表明,基于t-SNE降维的LOF算法达到最优性能时,准确率为98.46%,精确度为98.38%,检测率为98.54%,FAR为0.66%。该算法比基于现有最新算法的准确率、检测率和F1分别高3.18个百分点、0.02个百分点和0.01个百分点。基于t-SNE降维的NLOF算法达到最优性能时,准确率为98.53%,精确度为98.86%,检测率为98.86%,FAR为0.32%。该算法比基于现有最新算法的准确率、检测率和F1分别高3.25个百分点、0.34个百分点和0.41个百分点。这是异常检测中首次采用t-SNE算法自动提取低维的网络数据包特征。此外,LOF算法仅能捕获异常点,而本文的NLOF算法能够同时捕获异常点和异常簇。     

面向协作式自动泊车的场端单目视觉测距系统

在协作式自动泊车的实现过程中,较为关键的一点是停车场全局范围内相关车辆的识别与定位,因此本文提出一种应用于场端基于单目视觉的车辆识别与定位方法。首先,考虑基础设施停车场的特点,设计灵活性更好的以分布式架构为核心的感知系统架构,改进SSD网络以使检测模型更适于在边缘处理设备中部署运行;之后分析并构建用于场端的单目视觉测距数学模型;最终综合利用目标检测与视觉测距算法,完成目标车辆的识别与定位。为验证单目视觉测距算法在场端中应用的有效性,在真实的停车场环境中设计模拟实验,进行相应的测试,实验结果表明,视觉测距精度满足系统要求。     

基于BP-GamysBoost的乳腺癌诊断模型

针对乳腺癌数据存在的不平衡性问题,对标准的Adaboost算法进行改进,即首先引入BP神经网络,然后融合模拟退火遗传算法（SA-GA）较强的全局寻优能力和较快的收敛速度,最后通过权重的合理分配,提出BP-GamysBoost算法。同时为验证所提出的新算法BP-GamysBoost的合理性,从UCI机器学习知识库中获取WBCD数据库,比较BP-GamysBoost算法模型与BP模型、BP-GA模型、BP-Adaboost模型的稳定性、准确率、漏诊率、灵敏度等性能指标。最终结果表明,BP-GamysBoost模型在乳腺癌数据库中运行良好,并优于其他3种算法模型。     

基于图像处理技术的烟雾检测在家庭火灾防范中应用

针对家庭火灾防范中缺少更有效、快速的实时烟雾检测问题,本文设计了一种基于图像处理技术的烟雾检测算法,能够对家庭住宅内部进行实时烟雾检测,从而实现火灾防范。本算法主要使用单阶段的端到端YOLO v3算法,对输入的烟雾数据进行学习,提取网络中不同卷积层的特征图进行联合训练。实验结果表明,和双阶段网络的烟雾图像检测方法相比,该方法检测速度快,实时效果好,同时也取得了较高的检测准确率,具有较高的实际应用价值。     

Two-stage stochastic minimum cost consensus models with asymmetric adjustment costs

When dealing with consensus cost problems with asymmetric adjustment costs, the uncertain scenarios with certain probabilities which are becoming a serious problem decision-makers have to face. However, existing optimization-based consensus models have failed to consider uncertain factors that could influence the final consensus and total consensus cost. In order to better deal with these issues, it is necessary to develop practical consensus optimal models. Thus, we establish three two-stage stochastic minimum cost consensus models with asymmetric adjustment costs that may eventually lead the way to better consensus outcomes. The impact of uncertain parameters (such as individual opinions, unit asymmetric adjustment costs, compromise limits, cost-free thresholds) are investigated by modeling three kinds of uncertain consensus models. We solve the proposed two-stage stochastic consensus problem iteratively using the L-shaped algorithm and show the convergence of the algorithm. Furthermore, a case of pollution control negotiations verifies the practicability of the proposed models. Moreover, the comparison of results with the L-shaped algorithm and CPLEX shows that the L-shaped algorithm is more effective in solving time. Some discussions and comparisons on local and global sensitivity analysis of the uncertain parameters are presented to reveal the features of the proposed models. Finally, the relationships between the minimum cost consensus model and minimum cost consensus models with asymmetric adjustment costs and the proposed models are also provided.     

基于备选投票机制的低时延PBFT改进研究

针对实用拜占庭容错算法PBFT共识时延高、视图切换效率低、动态性不足等问题,提出一种基于备选投票机制的低时延共识算法IPBFT。通过增设候补集合,使系统的共识节点能够支持动态增加和减少,同时优化视图切换协议,使算法能够在只有两个阶段的情况下完成共识过程,降低系统的通信开销。在此基础上,将算法的主节点选取方式改进为投票选举机制,在节点进行共识的过程中实现主节点的选举,从而减少视图切换所需的通信次数和时延。实验结果表明,IPBFT算法较原始PBET算法具有更低的共识时延和更高的吞吐量,并且能够较好地支持节点动态的加入或退出。     

轻量级分组密码算法DoT的模板攻击

模板攻击是一种重要的侧信道分析方法,其在实际密码算法破译中具有较强的区分能力。轻量级分组密码算法DoT在硬件和软件实现中都表现出优秀的性能,尽管目前针对DoT算法的传统数学攻击已经取得了一定效果,但是该算法在具体实现中是否足以抵御侧信道攻击仍有待研究。基于DoT算法结构及其S盒特点,提出一种针对DoT算法的模板攻击方法。基于汉明重量模型来刻画加密算法运行时的能耗特征,将S盒输出值的具体分布作为中间状态值构造区分器,从而进行密钥恢复。测试结果表明,该模板攻击仅需6组明文就可恢复出8 bit密钥信息,DoT密码算法在该模板攻击下具有脆弱性。     

一种无监督的窃密攻击及时发现方法

近年来,窃密攻击成为了最严重的网络安全威胁之一.除了恶意软件,人也可以成为窃密攻击的实施主体,尤其是组织或企业的内部人员.由人实施的窃密很少留下明显的异常痕迹,给真实场景中攻击的及时发现和窃密操作的分析还原带来了挑战.提出了一个方法,将每个用户视为独立的主体,通过对比用户当前行为事件与其历史正常行为的偏差检测异常,以会话为单元的检测实现了攻击发现的及时性,采用无监督算法避免了对大量带标签数据的依赖,更能适用于真实场景.对算法检测为异常的会话,进一步提出事件链构建方法,一方面还原具体窃密操作,另一方面通过与窃密攻击模式对比,更精确地判断攻击.在卡内基梅隆大学的CERT内部威胁数据集上进行了实验,结果达到99%以上的准确率,且可以做到无漏报、低误报,证明了方法的有效性和优越性.