非视距信号路径返回的栅格迭代扫描定位算法

针对无线传感器网络在非视距环境下的节点定位问题,提出信号路径返回和栅格扫描迭代定位算法。在非视距环境下,通过增强未知节点和锚节点的发射信号相互搜索非视距节点,通过标记节点的相关信息区分节点。结合增强信号系数和路径返回信号强度得到锚节点接近理想通信信号传播模型下的信号强度。在Grid-Scan算法和路径返回得到信号强度的基础上,提出栅格迭代定位算法。通过Grid-Scan算法初步缩小定位区域并得到初始位置估计。通过栅格迭代扫描,不断缩小定位区域,直到区域内的栅格数量趋于稳定,从而估计未知节点的位置。仿真结果表明,通过信号路径返回,非视距环境下的节点邻居关系和信号强度得到优化,定位精度在栅格迭代扫描算法下进一步提高。     

基于大数据驱动的光纤通信网络异常入侵检测研究

当前网络异常入侵检测主要依托于信息熵法,在检测过程中并未对入侵提取结果进行分类,导致最终检测结果误报率较高。为降低检测结果误报率,因此,研究了一种基于大数据驱动的光纤通信网络异常入侵检测方法。首先小波阈值对光纤通信信号进行去噪处理,通过信息增益算法、前向选择和后向去除相结合的方法完成通信数据特征降维,然后应用粗糙集理论和决策树算法构建入侵信号提取检测模型,最后通过聚类算法整理所有异常信号,再根据信号相位差值得到异常入侵定位检测结果。实验结果表明：面对两个不同的测试数据集,所提方法得到的异常入侵检测结果误报率最大值分别为2.75%、2.02%,能够满足入侵检测要求。