二阶累积三维模型轮廓块间混淆分离方法

在三维模型视景仿真建模中,常因视觉切换和光线强度衰减,产生轮廓块间混淆,需要进行混淆分离算法设计。提出一种基于二阶累积泰勒展开的三维模型轮廓块间混淆分离方法,进行高精度多轮廓三维立体模型视景建模,对于遍历后的建模点进行模型重构,实现三维多轮廓立体模型建模。构建多轮廓三维模型视景建模视点切换运动方程,得到边缘轮廓特征检测结果。提取轮廓块间的混淆像素值二阶累积量特征,采用二阶累积量泰勒展开算法,对三维图像模型的轮廓边缘块间混淆进行分离的改进。仿真结果表明,采用该算法,混淆分离效果较好,三维图像模型的视景仿真效果真实度较高,轮廓信息保真度好,展示了算法的优越性能。

网络病毒感染下振荡攻击数据混淆分离算法

通过对网络病毒感染下振荡攻击数据混淆分离,实现对网络病毒攻击数据的特征定位和提取,有效检测网络病毒数据。传统方法中对网络病毒感染下的振荡攻击数据的检测和分离方法使用行为特征分析和卡尔曼滤波方法,算法受到数据振荡和线性特征干扰的影响,检测性能不好。提出一种基于双线性本征波匹配的振荡攻击数据混淆分离算法,构建网络病毒感染振动攻击模型,提取攻击数据的信号模型特征,根据调解病毒样本序列的线性化程度,确定双线性本征陷波器频率参数和带宽参数,实现对信号的滤波,进而实现混淆分离算法的改进。仿真结果表明,该算法设计的滤波器进行振荡攻击数据的混淆分离,具有较好的抗噪能力和干扰抑制能力,对网络病毒攻击数据的混淆分离均方根误差较小,对病毒感染下的振荡攻击信号的检测性能较高,展示了其优越性能。