-
题名一种基于GNSS的站内列车精确定位方法
被引量:3
- 1
-
-
作者
马梓尧
王海峰
齐志华
张启鹤
范宇
-
机构
北京交通大学电子信息工程学院
北京交通大学轨道交通运行控制系统国家工程研究中心
中国铁道科学研究院集团有限公司通信信号研究所
-
出处
《铁道标准设计》
北大核心
2021年第2期165-172,共8页
-
基金
中国铁路总公司科技研究开发计划课题(N2018G064)
先进轨道交通专项课题(I18B500050)
+2 种基金
国家自然科学基金项目(61473029)
北京市自然科学基金“轨道交通联合”(L181005)
国家重点基础研究计划973课题(2014CB340703)。
-
文摘
铁路车站道岔密集、站场环境复杂,基于GNSS的站内列车定位面临诸多困难,引入贝叶斯理论和卡尔曼滤波方法,提出一种站内列车精确定位方法。首先,在电子地图中用直线轨段来刻画站场轨道网络拓扑,推导出直线轨段占用识别的随机模型,结合电子地图利用贝叶斯推断对列车直线轨段占用进行估计;利用卡尔曼滤波将GNSS位置信息与速度信息融合处理,去除GNSS信号质量不稳定所产生的定位误差,获得列车的精确位置。在实际铁路车站进行了列车行车GNSS数据采集,与常规的垂直投影列车定位方法进行仿真对比分析,结果表明,本文方法在完成直线轨段占用定位的实时性方面提升了17.6%,列车位置估计误差可以降低到1 m以内,满足列车在站内精确定位需求。
-
关键词
列控系统
轨道占用
GNSS
列车定位
贝叶斯推断
-
Keywords
train control system
track occupancy
GNSS
train location
Bayesian inference
-
分类号
U284
[交通运输工程—交通信息工程及控制]
-
-
题名基于人工神经网络的DGA僵尸网络检测
被引量:2
- 2
-
-
作者
王靖雯
马梓尧
-
机构
沈阳理工大学
-
出处
《信息技术与信息化》
2022年第1期205-208,共4页
-
文摘
基于DNS协议的僵尸网络大多采用域名生成算法(domain generation algorithm,DGA),该算法可以随机改变域名来隐藏自身。与传统检测方法相比,基于机器学习的检测可以获得更好的检测结果。因此,提出了一种基于人工神经网络的僵尸网络检测体系结构,可以帮助在线安全卫士监控网络流量,区分DGA域和普通域,通过测试朴素贝叶斯模型和用DGA的正常特征或DGA的N-gram特征训练的人工神经网络(artifi cial neural network,ANN)模型并用真实的数据集实现并评估该解决方案的实用性。结果表明,采用人工神经网络的新模型能够更好地区分DGA的域,能够正确地处理更多的域。
-
关键词
人工神经网络
域名生成算法
僵尸网络检测
-
分类号
TP393.08
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-
-
题名基于深度学习的恶意代码可视化纹理检测方法
- 3
-
-
作者
马梓尧
-
机构
沈阳理工大学
-
出处
《网络安全技术与应用》
2024年第2期42-43,共2页
-
文摘
本文基于恶意家族代码可视化典型纹理特征,提出一种改进的R-FCN和迁移学习的深度学习检测方法,通过计算恶意纹理与背景纹理的IoU交叉比,剔除恶意纹理的相近边框,重新训练困难负样本等方法,提高了分类和定位检测精度;同时结合迁移学习方法加快模型收敛。实验结果表明,本文提出的改进方法在分类准确率、边框回归检测速率和m AP等方面优于其他恶意代码可视化纹理检测方法。
-
关键词
恶意代码
深度学习
全卷积网络
迁移学习
-
分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
-