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VANET受限于车辆的高速移动性,网络拓扑的动态性及无线信道的开放性,极易遭受来自网络内部的差评攻击和选票攻击.为了保障VANET通信安全,本文提出了一种基于动态聚类的信任模型,通过去除推荐信任中与主观信任偏离度较大的数据,最大化包含评估节点邻域内的有效信息,从而减少恶意攻击对信任计算造成的影响.实验表明,该模型具有较强的抗攻击性和鲁棒性.随着VANET中攻击节点所占比例的增加,网络能够保持较高的吞吐量和较低的丢包率,模型的计算结果能够保持较高的准确性. 相似文献
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传统的沉降式微粉粒度检测仪器易受人为因素和环境因素的干扰,导致测量结果失真.为了提高测量结果的准确性和可重复性,在样品颗粒的沉降过程中,利用光强传感器和温度传感器测量出不同时刻的沉积高度和环境温度,通过对采集的高度、温度等数据进行动态分析,最终得出被测样品的粒度分布.系统实现了微分粒度的自动化检测,为后续的生产加工提供了有力保障. 相似文献
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