基于后向散射调制指数选择的RFID系统工作范围提高

针对无源射频识别系统上、下行工作范围的不对称性,提出了基于后向散射阻抗调制指数选择的方案。一方面将标签集成电路的两种阻抗状态用来实现后向散射调制,每种调制状态都由一个调制指数来表征;另一方面,通过对并联调制、串联调制和混合调制3种调制方式的分析,获得不同调制方式下的下行和上行范围估计;为了进一步提高工作范围,将问题构建为一个以最大化系统工作范围为目标同时使下行和上行范围相等的约束优化问题,通过优化求解获得最佳调制指数,从而实现系统工作范围最大化。仿真实验结果表明,所提出的方案不仅能够在给定标签灵敏度下获得理想范围内的后向散射调制指数和工作范围,而且相比于其他方案有更大的最大工作范围。     

采用动态阈值和随机梯度的带噪声混沌系统的识别方法

为了提高对带噪声混沌系统识别的准确性,结合小波神经网络,提出了基于动态阈值和随机梯度的识别方法.该方法将动态变化的阈值作用于小波系数,并与神经网络训练过程紧密结合,依据误差函数,采用随机梯度下降方法反向动态修改阈值,使系统误差更接近于理想输出.实验结果表明,该方法能合理去除混沌信号中的噪声,识别结果更为准确.     

大数据RSA公钥加密安全双向检测仿真

大数据中心的数据量巨大，存储方法通常为分布式存储，导致数据保护方法相对简单，黑客易利用相关漏洞窃取关键信息。且大部分数据隐私保护技术是针对单向静态数据的，因此如何有效地应对大数据动态风险问题是当前最为关键的问题之一。提出基于RSA公钥加密的大数据安全性双向检测方法。设计RSA公钥加密机制，通过用户的安全需求度选择不同的数据安全度，以满足各个等级的大数据安全需求。基于分类算法评价指标，引入动态选择算法，并将评价指标聚类成簇，利用精确度选择各个簇中的最优算法。确定权重取值，通过距离函数将不同权值组合处理形成组合权值，将其代入加权投票算法，最终获取大数据安全性双向检测结果。实验结果证明：对多类别大数据的安全性双向检测，研究方法的检测率高达98%,且误报率低于0.4%,约登指数接近0.9,以上所得实验数据均表明研究方法具有应用优势，实用性更强。