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簡介：隨著網絡通信技術的飛速發(fā)展，網絡隱私保護已日漸成為人們關注的焦點。匿名通信是實現互聯網用戶隱私保護的重要手段，其是通過僵尸網絡、跳板主機、匿名網絡等手段實現網絡通信關系的混淆或隱匿，當前已有多種可供互聯網用戶實現匿名網絡訪問的匿名通信工具。然而，這些匿名通信工具本身正面臨著日益增長的流量關聯和節(jié)點劫持威脅，時間式網絡流水印技術是當前匿名通信的主要威脅之一，其是通過在各級網絡關口或關鍵網絡部署的蜜罐出口對流出的網絡數據流嵌入標記水印信息并在網絡鏈路的其它位置進行水印信息提取從而確認通信關系，這些流水印往往可以有效抵抗時延抖動、垃圾包注入、包刪除、亂序等典型主被動鏈路干擾，對流量是否含有水印信息進行判定是實現進一步水印去除的關鍵。本文針對匿名通信系統對抗流水印攻擊的迫切需求，對網絡流水印的盲檢測技術展開了深入研究，具體工作如下1分析了以匿名網絡T為代表的現有匿名通信技術面臨的主要安全威脅，包括路由路徑選擇攻擊、DOS攻擊、被動計數攻擊、流水印攻擊，并對其威脅程度進行了比較。2以當前廣泛應用的隨機多密鑰時隙質心水印INTERVALCENTROIDBASEDWATERMARKING，ICBW為檢測對象，對可用于檢測水印存在性的三種統計特征類型，包括包間時延、時隙報文數量以及時隙質心進行了比較性分析，提出利用靈敏性和穩(wěn)定性兩種指標來度量不同類型網絡干擾下檢測特征的適用性，驗證了時隙質心用于流水印檢測的優(yōu)勢。3基于流水印對網絡數據流時隙質心的統計特性影響，本文在多流攻擊檢測以及熵檢測的基礎上，利用流水印嵌入前后時隙質心的穩(wěn)定性變化，提出了一種多流聯合質心熵檢測方案，SSH網絡數據流上的實驗結果表明，所提方案在檢測單密鑰ICBW流水印時可達到與MFA相近的檢測準確率，更重要的是，其適用于檢測包括隨機多密鑰ICBW網絡流水印在內的通用時隙類網絡流水印。4針對T匿名通信系統中復雜多樣的網絡數據流類型，利用不同類型網絡流間的特征差異，提出了一種網絡數據流自適應分組機制，并在此基礎上提出了多流聯合質心熵自適應分組檢測方案。在真實T數據流上的實驗結果表明該方案可進一步提高T匿名網絡中流水印檢測的準確性和適用性。

簡介：隨著通信技術的發(fā)展，無線網絡技術在人們的日常生活中已得到廣泛的應用。由于無線網絡中存在節(jié)點易于移動、信道質量差等特點，數據包在無線網絡傳輸中容易發(fā)生丟包或誤碼等現象。在無線傳輸過程中，為了保證通信鏈路的可靠性，節(jié)點一旦發(fā)生丟包，就必須進行重傳。如何提高無線網絡的重傳效率、減少網絡延遲一直是通信領域的研究熱點，而網絡編碼的提出為該問題研究指明了一個新方向?，F有的基于網絡編碼的重傳算法，在進行編碼包選取時大都使用貪婪算法，盡量使編碼在一起的丟失數據包數量最大，導致部分接收節(jié)點不能成功解碼編碼包而且大多數的重傳算法并沒有將數據包的延遲約束條件考慮在內，導致許多數據包對于接收節(jié)點來講是無效的，網絡服務質量較差。本文針對無線網絡中丟失數據包重傳問題開展研究，主要貢獻工作1針對無線網絡中各鏈路丟包率不同的場景，提出一種基于網絡編碼的無線網絡高效加權重傳算法EFFICIENTWEIGHTEDRETRANSMISSIONBASEDONWKCODING，NCEWR。首先在建立數據包接收情況矩陣時將丟包率的非引入到矩陣中，以此表示該接收節(jié)點再次正確接收該數據包的概率然后對矩陣中的每一行元素進行加權求和，此權值可以反應對應數據包被各接收節(jié)點成功接收的期望大小接著根據求得的權值建立與接收情況矩陣對應的權值表，并將該表以權值遞減的方式排序最后對貪婪算法編碼條件進行改進，不僅使每次編碼包都包含盡可能多的丟失數據包，而且還保證所有接收到該編碼包的節(jié)點都能對其成功解碼。用MATLAB仿真軟件驗證此算法的性能，發(fā)現改進的算法比已有相關算法具有更少的數據包重傳次數，更低的計算復雜度。2針對時間敏感的場景，提出了一個低延遲的網絡編碼重傳算法NCEWRLOWDELAY，NCEWRLD。該算法在創(chuàng)建搜索表D時，首先計算出每個數據包的平均加權延遲，并將其加入到搜索表D中。數據包的平均加權延遲可以反映數據包被接收節(jié)點需要的緊迫度。在尋找可編碼的數據包時，將數據包的平均延遲約束作為第一判斷標準，數據包對應行的加權值為次要標準，按照平均延遲約束依次增大和權值逐漸減少的順序查找數據包，保證延遲約束小的數據包優(yōu)先傳輸且每次傳輸的原始數據包個數盡可能多，實現超過延遲約束的數據包個數最少的目的。在對此算法進行仿真分析時，用超過延遲約束率來衡量算法性能優(yōu)劣。仿真結果顯示，在相同條件下NCEWRLD的超過延遲約束率最低，即性能最優(yōu)。

簡介：智能電網建設是我國國家電網的發(fā)展目標，而配網自動化建設是智能電網建設的核心部分，配網自動化建設的關鍵在于如何構建配網自動化的通信網絡，本文重點闡述了無源光網絡技術在無配網自動化以及用電采集系統中的重要性，大容量，高穩(wěn)定性的通信網絡構建是配網自動化的重要研究課題。本文分析討論了各種配電網自動化通信技術。通過對目前幾種主流通信方式的比較，說明了EPON技術在配網自動化中的廣闊應用前景。本文分析了我國配電自動化系統的結構以及特點，同時介紹了配電自動化中用電信息采集系統的特點，深入的分析了配電自動化系統中各種通信技術的特點和適用范圍。本文深入分析和研究了無源光網絡的關鍵技術，對配電自動化通信網絡建設中采用PON技術的可能性進行了技術驗證。從傳輸能力、可靠性、經濟性、安全性以及擴容性方面介紹了PON技術的優(yōu)點。然后對目前較為流行的EPON和GPON技術進行了對比分析，最終選擇了EPON作為我國配電自動化通信網絡建設的PON網絡接入技術。在此基礎上，本文詳細的分析了EPON系統中的局端OLT設備以及用戶端ONU設備的需求，重點介紹了OLT設備的軟硬件實現和各個模塊的具體設計，介紹了EPOG在用電采集系統中的應用，并給出了具體實現的方案。最后對本文設計的系統進行了功能、性能的測試，結果表明系統能夠滿足設計的要求。

簡介：認知無線電網絡CRN，COGNITIVERADIOWK由于允許非授權用戶與授權用戶動態(tài)共享頻譜資源，從而可以有效緩解頻譜資源日益緊缺與利用率低下的矛盾，得到了學術界和產業(yè)界的廣泛關注，成為新一代無線通信網絡的重要形態(tài)之一。在認知無線電網絡中，由于頻譜資源的稀缺特性和認知用戶傳輸功率的受限特性，如何高效動態(tài)地分配各種網絡資源（如頻譜、功率等），在不干擾授權用戶正常通信的同時提升非授權用戶的性能，獲得高的系統頻譜效率SE，SPECTRUMEFFICIENCY和能量效率EE，ENERGYEFFICIENCY，成為該網絡的重要研究內容。針對認知無線電網絡資源分配技術面臨的高譜效和高能效的挑戰(zhàn)，本文在機會式SPECTRUMOVERLAY和下墊式SPECTRUMUNDERLAY認知無線電網絡中（前者允許認知用戶先進行頻譜感知，當發(fā)現信道空閑后接入該頻段進行傳輸后者允許認知用戶在對主用戶造成的干擾小于允許門限的情況下和主用戶同時進行傳輸）結合跨層設計思想、優(yōu)化理論和魯棒性設計，分別以提升頻譜效率和能量效率為目標，研究了該場景下高效資源分配機制的設計問題。本文的研究內容簡述如下1、提出了分布式多信道認知多址接入協議MAC，MEDIUMACCESSCONTROL，實現了對空閑頻譜資源的高效共享。在分布式多信道OVERLAY認知無線電網絡中，針對預約信道與數據信道的信道狀態(tài)不一致性，以及數據信道傳輸能力的差異性未被充分利用造成的空閑頻譜使用效率低的問題，提出了基于數據信道狀態(tài)感知的多信道認知多址協議CAMMAC，CHANNELAWAREMULTICHANNELMACPROTOCOL。該協議在預約信道上通過信息聚合的握手機制，實現了數據信道的預約和空閑信道信息的交互，有效減少了認知用戶在預約信道上的平均成功預約時長。在服從NAKAGAMI衰落的數據信道上，設計了基于瞬時信噪比的自適應傳輸機制，充分利用了多個數據信道上傳輸速率的差異性，從而進一步提升了空閑頻譜的利用率。理論分析與仿真結果均表明與已有協議相比，所提出的CAMMAC協議能夠顯著地提升認知用戶的飽和吞吐量且具有更低的時延性能。2、提出了一種實現認知用戶平均能效最大化的功率分配策略。在UNDERLAY認知無線電網絡中，針對基于瞬時信道信息的靜態(tài)優(yōu)化方法不能夠在快衰落場景中所有衰落狀態(tài)下保障認知用戶的長期能效性能和主用戶長期服務質量QOS，QUALITYOFSERVICE的問題，提出了一種最優(yōu)的功率分配方法來最大化認知用戶平均EE。首先，采用中斷概率約束作為主用戶的QOS指標，同時考慮認知用戶的平均發(fā)送功率和峰值發(fā)送功率約束，將該問題建模為具有機會約束的分式優(yōu)化問題。由于該問題目標函數平均EE的非凸性以及主用戶QOS約束的統計特性，因此該問題的求解極具挑戰(zhàn)性。所以論文基于分式規(guī)劃和拉格朗日對偶理論，提出了一種高效的迭代功率分配算法IPA，ITERATIVEPOWERALLOCATIONALGITHM來求解上述問題，獲得了最優(yōu)的功率分配策略，在保障主用戶QOS的前提下能夠最大化認知用戶的平均EE。進而，分析了該功率分配算法的計算復雜度。同時發(fā)現，該場景下遍歷容量最大化問題可以歸納為平均EE最大化問題的一個特例。仿真結果表明該功率分配策略在滿足主用戶中斷概率約束的前提下，能夠最大化認知用戶的平均EE。此外，不同于遍歷容量最大化問題，認知用戶最優(yōu)的平均EE和主用戶的中斷概率門限僅僅在一定范圍內存在折衷關系。3、提出了一種具有魯棒性的功率分配方案，實現了非完美信道狀態(tài)信息CSI，CHANNELSTATEINFMATION下認知用戶的能效最大化。在多信道UNDERLAY認知無線電網絡中，針對多個信道上非完美CSI將會極大降低認知用戶能效并嚴重損害主用戶正常通信的問題，提出了一種嚴格保障主用戶QOS的最大化認知用戶能效的功率分配方法。首先，從魯棒性優(yōu)化角度出發(fā)，將上述問題建模為一個具有無限個約束的最大最小優(yōu)化問題。由于該問題外部最大化問題的非凸性以及內部最小化問題屬于凹函數的最小化問題，因此該問題是NP難的。所以論文基于分式規(guī)劃和全局優(yōu)化理論，提出了一種基于交替迭代的功率分配算法AIA，ALTERNATINGITERATIVEALGITHM來求解該問題。仿真結果表明當所有信道CSI不準確時，所提的魯棒性方法能夠嚴格保證認知用戶對主用戶的干擾小于給定門限值，同時還能夠顯著提升認知用戶的EE性能。尤為重要的是，我們發(fā)現非魯棒性方案下的EE在信道CSI誤差很小時，具有一定的魯棒性當信道CSI不準確時，認知用戶的EE并不總是隨著干擾門限值的增加而增長，而是存在一個最優(yōu)的EE值。

簡介：湖南大學碩士學位論文基于CAS理論的高技術企業(yè)創(chuàng)新網絡演化機理研究姓名禹獻云申請學位級別碩士專業(yè)工商管理指導教師曾德明20090416碩I學位論文ABSTRACTHIGHTECHENTERPRISEISDOMINANTFORCEIN21甄CENTURYECONOMYTHEDRASTICCOMPETITIOMOFHIGHTECHENTERPRISEMADETHEINNOVATIVEACTIVITYOFENTERPRISESCOMEINTOTHEINTERACTIONALINNOVATIONNETWORKS，ANDRESULTEDINTHEHIGHTECHENTERPRISEINNOVATIONNETWORKBECAUSETHEACTIVITYOFINNOVATIONOFTENBEHAVESTHEFEATURESOFCAS，SUCHASCOMPLEXITY，UNCERTAINTY，EMERGANCEANDSOON，ITISMEANINGFULTHEORICALLYANDREALISTICLYTORESEACHTHEINNOVATIONAPPLYINGTHETHEORYOFCOMPLEXADAPTIVESYSTEMCASTHEDISSERTATIONHASSYSTEMICLLYSTUDIEDANDEMPIRICALLYANALYZEDTHEHI班一TECHENTERPRISEINNOVATIONNETWORKSBYAPPLYINGTHEIDEASANDMETHODSOFCASTHEORYHIGHTECHENTERPRISEINNOVATIONNETWORKISACOMPLEXADAPTIVESYSTEMANDHASTHETRAITS，MECHANISMANDCONNOTATIONOFCASBASEDONANALYAEDTHESOURCEOFTHEINNOVATIONNETWORK，THEP印ERHASRESEARCHEDTHESTRUCTURE，FUNCTIONANDCHARACTERISTICOFTHEHIGHTECHENTERPRISEINNOVATIONNETWORK，ANDITSCOMPLEXITYANDADAPTABILITYISANALYZEDTHEHIGHTECHENTERPRISEINNOVATIONNETWORKMODELISCONSTRUCTCDANDTHEN，THEDISSERTATIONANALYZESTHEMECHANISMOFEVOLUTIONOFTHEHIGHTECHENTERPRISEINNOVATIONNETWORKBYAPPLYINGTHETHEORIESANDMETHODSOFCASTHEOVERALLEVOLUTIONOFINNOVATIONNETWORKSBASEDONADAPTIVEBEHAVIOROFINNOVATIONSUBJECT，STIMULUSRESPONSEMODELOFINNOVATIONSUBJECTPROMOTETHEFORMATIONOFNETWORKS，ANDTHECONTINUOUSLEARNINGANDEVOLUTIONOFINNOVATIONACTUATEGROWTHOFINNOVATIONNETWORKSATTHESAMETIME，THEADDITIONOFTHENUMBERINNETWORKSASWELLASTHEINTERACTIONOFNETWORKSBETWEENTHEINNOVATIONSUBJECTSPROMOTESTHEMATUREOFTHENETWORKBASEDONTHERESULTSOFTHEORETICALLYANALYSES，THISPAPERHASANALYZEDANEMPIRICALSTUDYONTHEEVOLUTIONOFINNOVATIONNETWORKSINCHINA’SGENIEENGINEERINGPHARMACYINDUSTRYBASEDONTHERESULTSOFEMPIRICALLYANALYSESONONTHEEVOLUTIONOFINNOVATIONNETWORKSINCHINA’SGENIEENGINEERINGPHARMACYINDUSTRYANDINNOVATIONNETWORKOFSHANGHAISUNWAYBIOTECHCO，LTD，TESTANDVERIFYTHEEVOLUTIONMECHANISMOFTHEHIGHTECHENTERPRISEINNOVATIONNETWORKTHESTUDYOFINNOVATIONNETWORKSBASEDONCASHASNOTYETBEENTHOROUGHLYINCHINA，THISSTUDYISONLYCARDEDOUTSOMEPRELIMINARYEXPLORATION，ANDTHEREISABROADPROSPECTALONGTHECOMPLEXADAPTIVESYSTEMTHEORYINTHEFIELDOFAPPLICATIONOFINNOVATIONTODOFURTHERRESEARCHKEYWORDSLHIGHTECHENTERPRISE；INNOVATIONNETWORK；COMPLEXADAPTIVESYSTEMCAS；MECHANISMOFTHEEVOLUTIONⅡI

簡介：國內圖書分類號TN92國際圖書分類號6123西南交通大學研究生學位論文坦旦圓絡僮量主旨紋定僮技苤研究生定僮丕統遮讓年級2Q壘姓名揚蘭申請學位級別亟專業(yè)電王墨通魚王猩指導教師塑王二零一七年五月密級公開西南交通大學學位論文版權使用授權書本學位論文作者完全了解學校有關保留、使用學位論文的規(guī)定，同意學校保留并向國家有關部門或機構送交論文的復印件和電子版，允許論文被查閱和借閱。本人授權西南交通大學可以將本論文的全部或部分內容編入有關數據庫進行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復印手段保存和匯編本學位論文。本學位論文屬于1保密口，在年解密后適用本授權書；2不保密D使用本授權書。請在以上方框內打“、／”學位論文作者簽名指導老師簽名日期礦『身期1日日期哪軍JJ么N歲、17

簡介：移動通信在給當代社會的發(fā)展做出突出貢獻的同時，其能量消耗和碳足跡也在不斷地迅速增長。因此，近年來對于綠色通信的研究已經引起了工業(yè)界和學術界的廣泛關注。本文主要研究了無線異構網絡的能量效率及其相關的節(jié)能算法或策略。首先，本文重點介紹了基站的能耗模型并從不同的角度概述了幾種能效評價指標，并主要研究了兩種常用的能效評價指標（WKM2和BITSJOULE）以及三種典型的基站能耗模型對于能效評價的影響。通過對于兩個簡單能效優(yōu)化問題的理論分析和實驗仿真表明能效研究中，應當綜合考慮網絡覆蓋和容量的限制要求，否則兩種能效評價指標將會得出截然相反的矛盾結論。同時，對于基站的能耗建模，僅僅考慮基站的發(fā)射功率而忽視基站的靜態(tài)功耗以及回程鏈路的開銷也可能會對能效研究結果產生不可忽視的影響。其次，本文提出了一種特殊的MACROPICO兩層異構無線網絡場景下的PICO小區(qū)休眠策略。場景的特殊之處在于一些PICO小區(qū)存在覆蓋重疊。該策略的核心點就在于盡可能地利用鄰PICO小區(qū)可用的剩余資源來幫助卸載待關閉的PICO小區(qū)的相關用戶。從而在保證用戶服務質量的同時，可以關閉更多的PICO小區(qū)，實現節(jié)能。通過兩個不同角度的實驗仿真表明無論卸載性能還是關閉PICO小區(qū)的能力，所提策略相比只利用宏基站來卸載用戶的普通策略都有明顯的優(yōu)勢，因此更加節(jié)能。最后，本文研究了兩層異構網絡同頻或異頻組網時，覆蓋性能限制下的最優(yōu)能效及對應的最優(yōu)小小區(qū)密度，并分析了小小區(qū)密集部署場景下隨機休眠對于網絡能效和中斷概率的影響。首先，基于隨機幾何的理論知識，推導出了異頻和同頻組網時宏小區(qū)和小小區(qū)內邊緣用戶的平均中斷概率表達式，進而得到了小小區(qū)密度與中斷概率門限之間的關系表達式。然后，明確了能效最大化的優(yōu)化目標，并通過二分查找算法求得了最優(yōu)小小區(qū)密度。最后，仿真結果顯示，異頻組網時的能效優(yōu)于同頻組網。同時，它還表明異頻組網時最大化能效的最優(yōu)小小區(qū)密度僅與小小區(qū)的覆蓋性能要求有關。而同頻組網時，最大化能效得到的最優(yōu)小小區(qū)密度是由宏小區(qū)和小小區(qū)兩者的覆蓋性能要求共同決定的。

簡介：隨著水下傳感器網絡節(jié)點應用的需求日益增多，深?？臻g站及海洋監(jiān)測等受到越來越多的關注，水下傳感器節(jié)點高精度的位置是融合傳感器數據、提供水下潛器航行輔助導航的關鍵信息。目前水下傳感器網絡定位技術尚處于初步研究階段，本文以提高網絡節(jié)點平均定位精度為主要目的，研究了大規(guī)模分布式網絡定位技術、集中式網絡定位技術和網絡節(jié)點后置數據處理技術。分布式網絡中水下各個節(jié)點通過獲取和周圍參考節(jié)點之間的距離信息來解算自身位置。由于通信距離有限，通常采用定位后的普通節(jié)點升級為參考節(jié)點供其他普通節(jié)點定位以保證大范圍內的定位覆蓋率。而隨著定位節(jié)點數目的增多，普通節(jié)點逐步升級為參考節(jié)點，新定位的普通節(jié)點定位誤差會逐步累積。為此，如何保證在不影響網絡定位覆蓋率條件下減小逐級遞增的定位誤差是提升分布式節(jié)點定位精度的主要手段。本文結合參考節(jié)點位置誤差和距離測量誤差聯合估計單個普通節(jié)點位置，通過誤差傳播率預測普通節(jié)點的定位誤差從而控制參考節(jié)點的選取準則。通過仿真和實驗結果表明，該方法能夠有效提升分布式逐級網絡節(jié)點的定位精度，在深水中定位精度從3米提高到1米，效果顯著。集中式網絡中采取水面網關節(jié)點對水下節(jié)點進行距離測量和信息采集，從而統一解算水下節(jié)點的位置。在大規(guī)模網絡節(jié)點中，由于水下節(jié)點數目眾多，普遍采用的TDMA、CDMA、FDMA等方式極易造成距離測量數據身份丟失，無法區(qū)分獲取的距離測量信息對應水下節(jié)點身份的情況。常規(guī)采用的最小二乘方法或區(qū)域定位方法針對眾多身份丟失數據解算時需要區(qū)分匹配節(jié)點測量數據而定位效率極低。為此，提出一種定位方法實現集中式網絡身份信息缺失嚴重情況下的高精度、大范圍和高效率定位。本文提出的基于距離交匯的位置累積方法，通過精確的距離測量和平面內位置累積判別節(jié)點的位置，以區(qū)域內出現概率最大的位置作為節(jié)點的定位結果。通過仿真和實驗分析證明該方法具有與最小二乘法接近的定位精度，定位效率遠高于常規(guī)方法。網絡定位是要使各個節(jié)點具有一致的定位精度，以確保在數據融合或輔助導航過程中具有同等量級的位置信息。集中式網絡定位過程由于解算模型受數據質量影響（由數據有效率、測距精度等決定）導致各個節(jié)點定位精度不一致；分布式網絡定位過程由于定位節(jié)點數目增多，各個節(jié)點獨立解算，定位精度不一致。為此，對集中式分布式網絡獲取的節(jié)點位置重新調整，獲得精確的相對位置，使各個節(jié)點具有一致的定位精度從而提高網絡平均定位精度是后續(xù)數據處理的主要目的。本文以網絡平均定位誤差最小為準則，以距離測量為觀測量對全部節(jié)點進行重新定位。以距離測量誤差構建平差模型，由于方程個數小于待求解未知數個數，采用添加最小二維范數的基準條件求解欠定方程的方法。通過仿真和實驗表明，本文提出的方法能夠有效提升網絡平均定位精度，在淺水中網絡平均定位精度提升了近02米。

簡介：雙目立體視覺是計算機視覺的關鍵技術之一，它在傳統的三維場景重建、智能機器人導航、目標跟蹤以及新興的無人駕駛汽車、虛擬現實、移動終端等領域都具有廣泛的應用。立體匹配作為雙目立體視覺中最為重要的一個環(huán)節(jié)，一直是目前研究的焦點和熱點。近年來，深度學習技術快速發(fā)展，在圖像、語音、文本等領域獲得了巨大的成功。卷積神經網絡更是結合了深度學習技術、人工神經網絡和圖像局部關聯性等特性，能有效提取圖像特征，特別適用于計算機視覺任務，在圖像分類、物體檢測、目標跟蹤等任務中取得了顯著的成績。目前，如何將卷積神經網絡應用到立體匹配任務中，獲得高準確率、快速的算法，仍是一個有待解決的問題。本研究主要內容包括⑴提出了一種基于卷積神經網絡的匹配代價計算算法。在分析傳統匹配代價算法原理和現有數據集限制的基礎上，利用卷積神經網絡計算圖像塊的匹配程度，避免了需要人工選擇特征。實驗結果表明，本文提出的基于卷積神經網絡的匹配代價計算算法大幅減少了初始匹配誤差，為后續(xù)步驟建立良好基礎，且具有較好的光照魯棒性。同時研究了卷積神經網絡超參數對算法效果和速度的影響。⑵提出了一種基于卷積神經網絡的立體匹配算法框架。參考傳統立體匹配四個步驟，使用基于卷積神經網絡的匹配代價計算算法計算匹配代價，將半全局匹配算法和基于十字的代價聚合算法結合用于代價聚合，視差計算完成后使用多種后處理算法對初始視差圖進行修正。通過在公開數據集的測試表明，提出的算法框架在準確度和性能上都已經達到了領域內先進水平。

簡介：隨著互聯網技術的不斷普及，使得網絡在社會發(fā)展過程中逐漸成為不可或缺的關鍵角色，網絡安全在這種趨勢下受到了越來越多的關注，各類基于安全防御的手段層出不窮，在一定程度上防止了系統遭受安全威脅的可能性，但隨著各類新型攻擊的出現，這些傳統的安全防御手段無法有效的更新防御方案，導致系統仍然存在著潛在的威脅和風險。面對這種嚴峻的形式，網絡安全態(tài)勢感知技術應運而生，成為網絡安全研究領域內的新興熱點。傳統的安全態(tài)勢感知設備以入侵檢測設備、入侵防御設備、防火墻以及主機安全服務為主。通常，這些設備在面對收集具有高利用和分析價值的信息、抽象化網絡安全的特征屬性以及特征化信息分類檢測這一系列復雜任務中表現出比較高的局限性。本文以數據流為研究基礎，從安全態(tài)勢的要素指標確立、安全態(tài)勢評估方法、數據流異常檢測方法、安全態(tài)勢模型的更新方案這四個方面研究了基于多源數據流的網絡安全態(tài)勢感知技術。研究內容有1分析現有的網絡安全態(tài)勢評估方法和模型，使用適用于多源異構數據流特性的層次化分析方法，整合主機要素、鏈路要素和歷史反饋要素三個方面的態(tài)勢要素信息，提出了基于多源數據流分析的網絡安全態(tài)勢評估模型。依據多源數據流分析的要求，著重研究了主機安全態(tài)勢評估方法和鏈路態(tài)勢評估方法；主機層面中，通過引入時間衰減因子改進了原有的DS理論從而簡單高效地對主機安全要素進行評估。鏈路安全態(tài)勢方面，轉換了攻擊圖的構建思路，有針對性的利用鏈路的性能指標描述攻擊圖的狀態(tài)節(jié)點，有效的評估了異常數據流對鏈路安全的影響態(tài)勢。2根據多源數據流在端點之間數據包傳輸的序列化特性，構造單位時間段內的數據流元組，結合由隱馬爾科夫模型HMM改進而來的條件隨機場模型CRF對序列化數據流進行分類檢測并實現了部分算法。同時，在檢測方法的概念之上改進了條件隨機場對序列化數據的串行檢測的傳統方案，提出了基于CRF的異常數據流分層并發(fā)檢測框架。實驗分析表明，該方法對異常數據流的分類檢測精度要略好于其他方法，在算法復雜度方面基本適應數據流的實時性要求。3概括了選擇集成學習方法現有的研究現狀，提出了面向異常數據流的多分類器選擇集成方案，該方法主要包括三個步驟決策輪廓矩陣的構建、整合支持熵，使用差異度度量的方式計算各分類器集合的平均不一致度量，最終得到最優(yōu)的分類器集合。本文的創(chuàng)新點主要包括1在網絡安全態(tài)勢評估方面，使用層次分析法融合各安全態(tài)勢要素，使得安全態(tài)勢評估范圍更加全面。另外，在層次分析的基礎上，從主機和鏈路的角度分別使用改進的DS理論和基于貝葉斯的攻擊圖理論構建網絡安全態(tài)勢評估體系，提高了安全態(tài)勢評估的準確性。2使用基于CRF條件隨機場的分層并發(fā)框架檢測序列化異常數據流，該方法對異常數據流的檢測結果相比于其他方法具有穩(wěn)定和高效等特點。3將決策輪廓矩陣應用于支持熵的構建，結合差異度度量方法評估面向異常數據流的分類器集合，選擇表現突出的集合。相比其他方案，該方案使分類器集合對異常數據流的分類效果更加穩(wěn)定，并能適應數據流檢測的實時性要求。

簡介：隨著居民生活水平的不斷提高，社會公眾對生活品質的要求也不短提升。特別是在當今科技水平飛速發(fā)展的時代，智能家居開始走進人們的生活?，F階段智能家居系統基本都是按照有線組網的模式來建立的，該模式最大的弊端就是布線非常復雜，對系統的擴展性和簡潔性有著較大的影響。因此，未來智能家居系統的發(fā)展方向逐步走向無線化，結合無線通信技術的發(fā)展，近距離無線智能家居系統將得到廣泛應用。ZIGBEE技術具有低功耗、低成本、組網靈活等多種優(yōu)勢，基于ZIGBEE無線傳感網絡的應用對智能家居系統的發(fā)展起到了非常大的促進作用。ZIGBEE技術在新型智能家居系統中承擔著系統數據傳輸、接受和處理等多項任務，如何更好的將ZIGBEE技術與智能家居系統融合在一起是需要深入研究的內容?；赯IGBEE無線傳感網絡的智能家居系統設計首要任務就是結合實際需求出發(fā)，在ZIGBEE協議棧的基礎上，對系統整體框架加以研究，進而得到總體設計方案。智能家居系統功能模塊設計，也是需要根據具體任務來執(zhí)行的，特別是傳感器和控制器型號的選擇也需要結合具體功能。智能家居系統要保證能夠對室內外環(huán)境的溫濕度、光照強度等信息進行實時準確的采集，確保能夠對室內防盜、火宅等危險情況實施預警。ZIGBEE無線傳感網絡與智能家居系統相結合，能夠極大拓展其應用范圍和應用穩(wěn)定性、便捷性。第一章緒論，對文章整體概況加以介紹，總結歸納智能家居系統國內外研究現狀；第二章ZIGBEE技術簡介，對ZIGBEE無線傳感網絡的應用現狀進行分析，研究ZIGBEE協議規(guī)范及網絡拓撲結構，為后續(xù)章節(jié)做好鋪墊；第三章基于ZIGBEE技術的智能家居系統設計。本章內容主要研究的是系統整體框架及各個功能模塊；第四章智能家居系統硬件設計，對處理器及ZIGBEE無線芯片進行分析選擇，并研究CC2420與處理器的連接方法，設計從控制模塊、主控制模塊、數據處理模塊外圍電路、數據處理模塊輔助電路，研究傳感器電路及電壓檢測原理；第五章智能家居系統軟件設計，分析嵌入式WEB服務器的建立方式，設計BOA服務器中CGI程序，研究移植CGIC庫和嵌入式數據庫SQLITE。

簡介：隨著科學技術的發(fā)展與人們生活水平的提高，對舞臺的智能化控制要求也日漸提升?，F在的舞臺設備眾多，控制方式復雜，多用有線控制，并靠人工進行設備故障排查，與智能相去甚遠。如何將眾多舞臺設備控制協議融合在一起，實現舞臺設備智能化控制，成為舞臺技術發(fā)展的研究重點。針對上述問題，本文提出了一種基于ZIGBEE的演藝控制網絡融合技術，將傳統的舞臺燈光、機械網絡控制技術與新興的低功耗ZIGBEE無線網絡技術相融合，將控制指令和數據指令相分離，分別控制設備的開關和具體操作狀態(tài)，并通過傳感器、故障檢測技術實現對舞臺設備的實時監(jiān)控，能夠實現舞臺設備的智能調度。文中首先深入研究ZIGBEE技術的原理，通過OP仿真選擇最適合舞臺控制的ZIGBEE組網拓撲方式，并對現有的ZIGBEE路由算法進行分析對比，提出一種基于改進地址分配方式和改進路徑選擇方式的ZIGBEE路由算法，仿真證實改進算法南ZIGBEE網絡性能提升。其次，提出了智能舞臺控制系統的整體框架，并從軟硬件的角度分別對ZIGBEE模塊、DMX512傳輸模塊、RS485傳輸模塊、光照度傳感器、RGBLED燈控制模塊和故障檢測模塊進行設計實現。最終設計的系統經過測試，能夠完成ZIGBEE的大規(guī)模組網和多協議轉換功能，并能實時監(jiān)控舞臺設備狀態(tài)。系統可以通過上位機一鍵式完成對各設備的控制操作，能夠根據上位機觀察舞臺設備運行情況，且工作穩(wěn)定、可靠性高，為下一步的研究探索奠定了基礎。

簡介：隨著無線通信技術的快速發(fā)展、網絡部署逐漸異構化和各種無線業(yè)務需求的增長，未來無線通信網絡需要提供更為廣泛的網絡服務，同時支持更高數據傳輸速率等業(yè)務。為了滿足未來通信系統對網絡的部署、維護和優(yōu)化提出得更高的要求，采用網絡自組織（SON）技術是提升網絡性能的有效方案。無線通信網絡的負載均衡問題、能耗問題以及干擾問題引起了廣泛關注，未來無線通信網絡技術的發(fā)展必須要面對資源和干擾的雙重約束。因此，研究未來無線通信網絡的資源調配與干擾管理技術具有重要意義。本文從負載均衡、能效優(yōu)化以及干擾消除三個方面著手研究未來無線通信網絡的資源調配與干擾管理方法，主要工作內容如下1、研究了異構蜂窩網絡中以負載均衡為目標的用戶接入問題。針對由宏小區(qū)和微小區(qū)組成的兩層異構蜂窩網絡場景，本文提出一種基于QOS感知的用戶接入方案。首先將每個基站的負載和用戶的可達速率引入到優(yōu)化問題中，設立相應的優(yōu)化目標函數，將它建模為全網絡的加權負載效益最大化問題其次采用分布式方法進行求解。在基站端，每個基站需要更新最佳負載和拉格朗日乘子，然后向用戶廣播信息在用戶側，每個用戶根據接收到的廣播信息得到最佳的基站編號，并與之連接。本文所提方案與基于用戶數目的用戶接入方案相比，計算復雜度低，易于實現。MATLAB仿真結果表明，所提方案擁有更快的收斂速度，降低了呼叫阻塞率，獲得了更高的負載均衡水平。2、研究了采用OFDM技術的兩層異構蜂窩網絡中以高能效為目標的用戶接入和功率分配問題。首先研究一種基于能效最大的用戶接入策略，解決用戶接入選擇問題其次在用戶最大發(fā)射功率約束條件下，以系統能效優(yōu)化為目標，由于在多用戶多載波場景下，無法直接求得目標問題的最優(yōu)解，因此，研究一種聯合子載波分配和用戶發(fā)射功率分配的解決方案首先按照基于信道質量的子載波分配準則，對子載波資源進行分配其次利用庫恩塔克條件KKT求解以系統能效最優(yōu)為目標的方程，獲得子載波上的功率。通過仿真研究用戶接入和子載波分配方法如何影響系統吞吐量和能效，從仿真結果發(fā)現，本文研究的基于能效的用戶接入方案和子載波分配方法能有效提升能效并驗證了所提方案的可行性。3、研究了自組織網絡中的干擾消除及其性能問題。根據自組織網絡的特點，以減少跨層網絡中宏基站對小小區(qū)中用戶的干擾為目標，研究一種在宏基站端進行干擾消除的方案。該方案中，小小區(qū)之間不需要交互大量的信息，只需將自己的跨層信道信息傳送給宏基站，宏基站利用干擾消除技術中的干擾零空間計算預編碼向量，減少對小小區(qū)的跨層干擾，實現自組織網絡干擾管理目標。在理論分析基礎上，對宏小區(qū)和小小區(qū)中的用戶接收到的信干比的概率密度函數PDF和累積分布函數CDF進行了推導，進而得到系統中斷概率的閉合表達式。通過仿真結果不僅說明了本文研究的干擾消除方案能夠降低系統中斷概率且驗證了理論分析的正確性。

簡介：軟件定義聯網（SDN）技術自提出以來，引發(fā)了人們對它的不斷思考、討論和實踐。針對可能出現的大規(guī)模SDN網絡的部署和應用，SDN的集中控制技術面臨一些技術問題。研究SDN網絡控制器的可縮放技術具有重要的理論意義和實際應用價值。通過分析當前SDN網絡集中控制所帶來性能瓶頸問題及相關的解決方案，從提高控制器處理性能的角度，提出了一種基于集群的分布式控制器技術方案；通過分析OPENFLOW協議的特點和局限性，基于OPENFLOW協議定義的三種控制器工作模式，提出了一種基于SDN交換機遷移的SDN控制器負載均衡方案；考慮到SDN技術應用于跨管理域網絡中的需求，分析和研究了具有跨域交互能力的聯邦控制器架構，以及聯邦控制器層交互接口。實驗結果表明，基于交換機遷移的控制器負載均衡方案能夠有效提高SDN控制平面性能，提高控制平面處理能力。

簡介：現實世界中，大部分的數據對象之間存在互相關聯或交互關系，形成數量眾多的、互聯的、復雜的網絡，不失一般性，我們稱這種互聯的網絡為信息網絡。例如，社交網絡、萬維網、論文合作網絡、生物網絡，等等。信息網絡無處不在，成為現代信息基礎設施的關鍵組件。分析信息網絡，或者它們的特殊類型，諸如社交網絡，已經引起計算機科學、社會科學、物理學、生物學等領域研究者的廣泛關注。當信息網絡中存在多種類型的節(jié)點或者多種類型的鏈接，我們稱之為異構信息網絡。異構信息網絡的應用非常廣泛，在許多的異構信息網絡中，鏈接可以存在肯定或否定的極性，用于表達人們的正面或負面的意見和觀點。比如IMDB網絡，含有用戶、電影、演員等不同類型的節(jié)點，存在用戶與電影之間的評價關系、電影與演員之間的參演關系等不同類型的關系，用戶評價看過的電影，可以通過打分的高低表達是否喜歡一部電影。對異構信息網絡上的喜好行為進行建模，就構成了極性異構信息網絡，即網絡中的鏈接可以是肯定的（表達“喜歡”或者“信任”），或者否定的（表達“不喜歡”或者“不信任”）。相關性搜索是異構信息網絡上的一個重要任務，用于度量網絡中不同類型節(jié)點間的相關性，從而可以支持個性化推薦等應用。例如，在IMDB網絡中，人們感興趣搜索與某用戶最相關的電影，在EPINIONS網絡中，人們感興趣搜索與某消費者最相關的商品，等等。由于信息網絡中的不同鏈接路徑，蘊含著不同的相關性語義，因此，在以往的研究中，通?；谠窂竭M行節(jié)點間相關度計算，所謂元路徑，是指定義在不同類型對象間的聯系的序列組成的路徑。然而，以往的研究主要聚焦在非極性的異構信息網絡，不考慮網絡鏈接的極性，在極性異構信息網絡中，定義帶有負邊的元路徑的語義是一個具有挑戰(zhàn)性的問題，尤其是路徑中存在多條負邊的情況下，語義更加的模糊。因此，直接使用以往基于元路徑的方法來計算極性異構信息網絡的節(jié)點間的相關性，無法得到正確的結果。因此，對于極性異構信息網絡的相關性搜索，如何建模帶有正邊、負邊的元路徑，進而計算異類型節(jié)點間的相關性，是一個有挑戰(zhàn)性的工作。本文研究極性異構信息網絡中的相關性搜索問題，提出一個新穎的相關性搜索方法SIGNSIM，基于極性元路徑分解，度量極性異構信息網絡中不同類型對象間的相關度。SIGNSIM首先定義原子元路徑，基于原子元路徑，給出了結合用戶正負偏好，采用協同過濾方法，計算同類型節(jié)點間相似度的計算方法，在不同的原子元路徑組合的基礎上，SIGNSIM能夠基于不同長度的極性元路徑，度量不同類型對象間的相關性。本文的主要貢獻如下1提出并刻畫了極性異構信息網絡的相關性搜索問題。2提出一個基于極性元路徑分解的極性異構信息網絡相關性搜索方法SIGNSIM，SIGNSIM可以有效的捕獲元路徑上的正邊和負邊的語義，以度量不同類型節(jié)點間的相關度。3實驗采用IMDB、EPINIONS兩個真實的數據集，通過與非極性異構信息網絡現有的相關性搜索方法的比較，驗證了SIGNSIM的有效性。