基于特征加权与最近邻法的P2P协议识别算法

针对新的P2P协议以及加密P2P协议无法使用传统方法进行识别的问题,提出一种新的基于流量统计特征的识别方法。首先定义了网络协议特征矢量的概念,并在此基础上使用类内、类间距离与遗传算法定量地对特征子集进行选择,同时由于不同属性所起的作用不同,提出了网络协议特征加权的概念,并使用粒子群优化算法计算特征权值。为了提高识别率,针对TCP协议与UDP协议分别建立了相应的特征空间。实验结果表明该方法能够有效地从多种属性特征中选择出最能够体现P2P协议之间以及P2P协议与非P2P协议之间区别的特征子集,且通过粒子群优化算法计算出的特征权值使识别率得到提高。实验证明通过该算法,对常见的P2P协议平均识别率达到了96%。

基于K-means^(++)的WiFi指纹定位算法

针对接收信号强度(RSS)的波动性、易受干扰等特征,在匹配算法时易被较远处参考点所干扰,导致定位结果偏差较大,提出了一种基于聚类结果的指纹定位算法。与传统的按参考点处信号强度进行聚类不同,采取了利用K-means^(++)算法按参考点位置聚类的方法。在聚类的结果上,选择RSS均值最大的M个AP,使用有监督的学习算法KNN对测试点进行分类,再用确定性的匹配算法加权K最近邻居法来计算位置坐标。实验结果表明:所提方法在定位性能上比按信号强度聚类的方法有较大提高。

基于数据库相关算法的位置指纹定位技术

基于Matlab搭建了仿真平台,仿真实现了指纹数据采集、数据库建立、匹配定位等定位系统功能模块。运用最近邻、K近邻以及K加权近邻算法在GSM-R环境中进行了对比测试,比较分析几种方法的定位效果;通过修改GSM-R网络参数、指纹大小等因素,比较各算法在不同环境中的定位性能。

基于场强地图的室内定位技术研究

室内定位技术的发展,要求能提供快速建立、适应性强、成本低的定位系统。基于场强地图的室内定位技术,能大幅减少离线测试工作量。针对当前离线阶段存在预测场强不准的问题,提出了追踪共轭梯度法,能快速建立场强地图。在线阶段提出了加权差分坐标K最近邻法,结果表明该方法与传统方法相比,能使离线阶段的反演模型数据优化,使得在线阶段的定位匹配误差进一步减小,获得更高的定位精度。

ARIMA-BP神经网络高速列车隧道压力波预测模型研究

为更精准地进行车内压力波动控制,需要预测高速列车通过隧道时车外隧道压力波的实时变化值。在对列车历史运行重复隧道压力波数据的分析基础上,采用工况匹配(WCM)与加权K最近邻(WKNN)算法从数据库中选取若干与本次工况相接近的运行状态数据,并根据相似程度确定数据权重,构建预测用的历史数据。分别采用差分自回归滑动平均(ARIMA)与BP神经网络(BPNN)模型对隧道压力波进行预测,并将两种预测结果并联考虑,形成ARIMA-BPNN隧道压力波组合预测模型。利用武广客运专线某隧道压力波实测数据进行仿真。仿真结果表明:与WCM-WKNN-ARIMA及WCM-WKNN-BPNN单一预测模型以及WCM-ARIMA-BPNN组合预测模型相比,所建立组合模型能有效对隧道压力波进行预测,且能够取得更高精度的预测结果。