基于分布式梯度算法的WSN隐私保护技术研究

数据隐私保护技术是WSN领域的研究热点之一,针对数据隐私保护问题提出了一种基于分布式梯度算法的密钥管理策略.把网络拓扑结构抽象为有向图,每个节点都有各自的目标函数,密钥采用异步更新方式.更新过程中,每个节点的梯度值由目标函数给出,通过分布式优化算法求得全局目标函数的最优解,以此来计算通信密钥.随机因子依据数据与梯度的差值自适应调整作动态变化,攻击者无法获取随机因子及相关参数,从而达到隐私保护的目的.论文从隐密性、收敛性、有效性3个方面验证分析了该算法的优越性.     

物联网感知技术在煤矿瓦斯监测系统中的应用

针对煤矿瓦斯监测的复杂性和不确定性,将物联网感知技术应用到瓦斯监测系统中,构建了感知层的分布式星状无线传感器网络（DSWSN）,研究了物联网中的关键技术信息融合算法,针对不同的融合层次,分别采用了模糊近似度规则、D-S证据理论和基于灰色关联分析的融合方法,并设计开发了智能移动Sink节点,为煤矿的瓦斯监测应用物联网提供了一个很好的感知层解决方案。试验证明,物联网感知技术的应用提高了信息的收集效率和系统的容错能力,实现了信息互补与协同感知,使得监测系统具有较低的虚警率和漏检率,增强了煤矿瓦斯监测的准确性。     

基于Web的DoS攻击与防范策略研究

为了防范基于Web的 DoS 攻击,验证码技术得到了广泛应用.分析了Web上实施DoS攻击的基本原理,讨论了图片验证码的实现技术以及图片验证码的重要安全性指标--图片识别率问题.论证了运用基于验证码的表单提交技术,该技术能够有效地防范针对数据交互这一薄弱环节所实施的DoS攻击.最后对实现方法的进一步完善提出了建议.     

CBL-PBL模式在计算机操作系统实验教学中的实践

针对计算机操作系统实验课程难教难学的现状,通过分析该课程的讲授情况和存在的问题,提出在实验教学中引入CBL-PBL模式教学法,形成基于CBL-PBL整合模式的计算机操作系统实验教学方法,最后通过实验教学效果分析说明该教学模式可有效提升学生的综合应用能力、实践和创新能力,显著提高教学满意度。     

煤矿井下无线传感器网络节点三维定位算法

现有煤矿无线传感器网络节点定位存在定位精度差、功耗高等问题,提出一种基于信标节点规则部署的煤矿井下无线传感器网络节点三维定位算法,根据井下巷道特征成对部署信标节点,在定位估算时先将信标节点投影到与未知节点同一高度的水平面,再利用三边测量法进行平面定位,然后结合未知节点与信标节点的高度差即可实现三维定位。理论分析和仿真结果表明,该算法具有计算量小、通信量小、定位精度较高以及稳定性较好等特点。     

基于物联网感知的煤矿安全监测数据级融合研究

针对煤矿安全监控的复杂性和不确定性,把物联网感知应用到安全监测系统中,在物联网感知层中构建了分布式星状无线传感器网络（DSWSN）,深入研究了物联网应用层中感知煤矿安全的数据级融合算法。运用置信距离测度与采集数据的时间戳相结合的动态限幅滤波算法对数据进行预处理以消除疏失误差,采用最优加权估计算法完成数据级融合,不需要具备传感器测量数据的任何先验知识,依据传感器方差的自相关和互相关估计,就可融合出均方误差最小且满足无偏性的数据融合值。仿真结果表明,本算法具有权值分布合理,绝对误差波动平稳,动态响应特性好,收敛速度快,能有效滤除干扰数据等特征,体现了算法的合理性和较强的鲁棒性,能够满足安全监测的需求。     

一种基于改进遗传RBF神经网络的传感器动态特性补偿算法

为了改善传感器的动态特性,减小系统测量误差,分析了传感器动态性能补偿的基本原理,提出了一种基于改进型遗传算法(IAGA)和RBF神经网络相结合的补偿算法,给出了用IAGA-RBF补偿算法建立的数学模型,并应用到瓦斯传感器的补偿环节.实验证明,该补偿算法具有响应速度快、计算精度高和工作频带宽的特点,多项动态特性指标都得到了较大的改善,能够有效地用于传感器的动态特性补偿.     

基于DiffServ的QoS Web服务器的研究与设计

通过在接纳控制模块中使用动态阚值（ADT）算法，设计和实现了一种基于客户IP地址的QoSWe6服务器．它能对不同客户的服务请求设定不同的服务优先级，并按DiffServ的服务策略提供可区分的服务。实验表明，QoSWe6服务器能够有效地实现所期望的QoS性能，从而提升了Web服务器的服务质量。     

基于小波包与EKF-RBF神经网络辨识的瓦斯传感器故障诊断

针对瓦斯传感器常见的偏置型、冲击型、漂移型和周期型4种突发型故障,以小波分析和RBF神经网络为基础,提出了由小波包分解提取特征能量谱与扩展Kalman滤波算法（EKF）优化的RBF神经网络进行模式分类辨识的瓦斯传感器故障诊断方法。对瓦斯传感器的输出信号进行小波包分解,运用基于代价函数的局域判别基(LDB)算法进行裁剪,获取最优的特征能量谱,经处理后作为特征向量训练EKF-RBF神经网络,采用参数增广和统计动力学方法,通过带有整定因子的EKF参数估计,用来辨识瓦斯传感器的故障类型。实验结果表明：该方法的辨识正确率在95%以上,误报率和漏报率都明显优于其他算法,能够有效用于瓦斯传感器的故障在线诊断。     

三维可视化技术在矿井通风节能系统中的应用研究

为了运用三维可视化技术来研究矿山通风节能的问题,分析了矿井通风仿真系统的开发现状、发展趋势以及实现目标,研究了在VRMap仿真平台的基础上,利用.NET框架,分别针对VRMap的数据层、核心层和应用层进行二次开发,构建了矿井通风系统可视化仿真模型,提高了矿井通风节能的有效管理和信息化水平。