基于离散马尔可夫链的不同抗干扰系统模型分析

区块链、非相似余度以及拟态防御技术已在网络空间不同安全领域得到迅速发展,然而,目前针对这3类创新型技术缺乏有效的模型进行统一描述和分析。采用离散时间马尔可夫链模型进行建模,并对3类系统抵抗攻击或干扰时的性能进行分析,结果表明,拟态防御系统采用动态异构冗余架构与负反馈控制机制能保证系统的高可用性。区块链系统利用高冗余共识机制在一定时间内具有优于拟态防御系统和非相似余度系统的抗干扰性能,但随后性能会快速衰减。非相似余度系统性能随着余度数的增加会快速趋于高余度区块链,系统的抗干扰性能衰减相对缓慢。

服从离散有限马尔可夫链的期权定价模型探讨

Black-Scholes期权定价模型是假设在期权有效期内,标的资产收益波动率和无风险利率是恒定不变的。但现实中波动率和利率受许多不确定性因素的影响而总是一个变量。在波动率服从时间离散,状态离散有限且时齐的马尔科夫过程的期权定价模型的基础上,探讨当利率和波动率都是随机变化时的期权定价模型,并给出欧式看涨期权的定价方法。

基于离散非稳定状态马尔可夫链和t-Copula的零售住房抵押贷款压力测试

本文采用商业银行真实数据,建立离散非稳定状态马尔可夫链模型,研究零售住房贷款的风险迁徙概率,度量并预测商业银行零售住房贷款风险分布状况。根据该风险模型,我们通过多元t-Copula蒙特卡罗模拟,估算了银行零售住房抵押贷款在极端宏观风险因子冲击下的贷款风险分布状况和银行抗击风险的能力。研究结果显示,我国商业银行能够抵御轻度和中度的宏观经济因子的冲击,但仍需采取必要风险缓释措施抵御重度冲击。在宏观经济总体向好但仍有诸多不确定性的情况下,上述研究方法与结论对业界和监管层有着重要的警示与借鉴意义。

连续状态马尔科夫链风速模型及其在风电系统可靠性评估中的应用

基于连续状态马尔科夫链模型提出一种时序风速模拟模型。该模型利用Box-Cox技术将风速序列变换为服从正态分布的序列,进而在多维正态概率空间内构造变换数据的连续状态马尔科夫链模型。在此基础上,利用Box-Cox反变换将正态序列变换为风速序列,进而得到时序风速的连续状态马尔科夫链。采用实测风速数据验证本文模型的有效性,结果表明:本文提出的模型可保持原风速的概率分布和自相关特性。采用IEEE-RTS可靠性测试系统验证本文模型的应用性,结果表明:本文模型可用于含风能的电力系统发电可靠性评估。

多状态切换下随机退化设备剩余寿命预测

工业设备、武器装备等大型复杂系统在全寿命周期中通常会经历贮存、待机、测试、运转、维修等多个状态,且不同状态下设备内部损耗速率各不相同,这给设备的剩余寿命预测问题带来新的挑战。鉴于此,提出了基于维纳过程建立多状态切换设备的退化模型,结合半马尔可夫模型和离散马尔可夫链模型,推导得到了多状态切换设备的剩余寿命,并提出了一种蒙特卡罗仿真算法进行求解。此外,采用了期望最大化算法和极大似然算法辨识所提模型参数。最后,通过仿真实验和实际案例证明了所提算法的有效性。

多层弹道导弹防御体系射击策略研究

主要利用离散马尔可夫链(DTMC)对多层弹道导弹防御系统反导作战射击策略问题进行了研究。定义了多层弹道导弹防御体系防御层识别矩阵、拦截矩阵、综合防御能力矩阵等描述多层弹道导弹防御体系防御层作战能力的相关概念,建立了多层弹道导弹防御体系的DTMC模型。在此基础上,应用多层弹道导弹防御体系的DTMC模型对多层弹道导弹防御体系射击策略对作战效能的影响进行了预测分析,最后应用实例验证了模型的有效性及实用性。研究结果可为制定多层弹道导弹防御体系射击策略问题提供决策依据。

认知无线电传感器网络中能量有效的感知策略

将认知无线电技术引入无线传感器网络(WSN),可以使传感器节点在不影响主用户正常通信的前提下,利用频谱空穴来满足自身的通信需求。虽然切换到合适的信道能够降低传输能耗,但是感知过程不可避免的带来一定的额外能耗,因此如何对频谱进行感知来降低节点的总能耗是一个至关重要的问题。在基于离散马尔可夫链的信道占用模型基础上,根据信道状态的n步转移概率,提出了一种由当前感知结果来决定下一次感知时刻的感知策略。仿真结果表明,相对传统无感知过程的WSN以及先感知后传输的策略,有效地降低了能耗。

武器毁伤概率对火力运用的影响

采用离散马尔可夫链概型 ,在符合客观实际的基本假定条件下 ,以毁伤概率为指标 ,定量分析了对抗双方武器毁伤概率的变化对火力运用的影响 。

基于ZigBee协议的WAPN性能分析

无线个域网是一种近距离、低能耗、无需基础设施的网络,对其性能做定量分析尤为必要。本文对工作在饱和状态、信标使能、星形扑拓情况下的ZigBee网络进行了分析,引入离散马尔可夫链模型对其MAC层的接入概率进行讨论,推导出接入概率和节点数、帧长的关系,并提出了一些应用建议。

基于IEEE802.15.4协议的延时线问题探讨

IEEE802.15.4协议引入了延时线的概念,给协议带来了一定的影响。通过探讨工作在饱和状态、星形拓扑、信标使能的传感器网络下带时隙的马尔可夫链模型,推导出了该状态下的延时计算公式。仿真表明,延时线对延时的影响可以忽略,主要起节能作用。针对延时线的引入导致接入概率降低的问题,提出了让接入时隙的分布和节点数据长度相关的解决方案。

一种新的信号控制干道行程时间实时估计模型

给出了一种新的信号控制干道行程时间实时估计模型.其建模思路是:将分析时段分为若干个较短的时间窗,然后进一步把一个时间窗离散为多个时间间隔.将干道各交叉口停车线前的车辆是否处于排队定义为干道系统的状态.在一个时间窗内,确定每个时间间隔上的干道系统状态,由此构造出一个无记忆特性的随机过程,根据离散马尔可夫决策过程理论,实现了单个时间窗的干道行程时间估计.在每个时间窗上应用该过程,实现了干道行程时间的实时估计.与现有模型相比较,文中模型的优势体现在:模型输入是通用的流量和信号配时数据,模型参数少且容易标定,模型应用方便、成本低和可移植性强.最后,该模型在广州市的某条实际干道上进行了检验.

数字化变电站自动化系统可靠性评估

对数字化变电站自动化系统(DSAS)的可靠性进行评估是其推广的必要前提。文中提出一种包括DSAS功能可靠性和系统可靠性的评估方法,该方法同时考虑了智能电子设备(IED)的软件、硬件和通信系统的可靠性以及通信时延这几个因素。使用以IED和交换机为顶点、通信链路为边的图来表示DSAS,并根据每个元素"工作"和"失效"两个状态,得出DSAS的所有状态;使用功能完整性和时延约束判据将这些状态划分为工作状态和失效状态,并将所有失效状态合并为一个状态;使用离散时间马尔可夫链对DSAS功能和系统的可靠性进行建模,推导了状态转移矩阵的计算方法及根据状态转移矩阵和初始状态计算平均失效前时间的方法。

基于期望首达时间的形状距离学习算法

由于逐对形状匹配不能很好地反映形状间相似度,因此需要引入后期处理步骤提升检索精度.为了得到上下文敏感的形状相似度,本文提出了一种基于期望首达时间(Mean first-passage time,MFPT)的形状距离学习方法.在利用标准形状匹配方法得到距离矩阵的基础上,建立离散时间马尔可夫链对形状流形结构进行分析.将形状样本视作状态,利用不同状态之间完成一次状态转移的平均时间步长,即期望首达时间,表示形状间的距离.期望首达时间能够结合测地距离发掘空间流形结构,并可以通过线性方程进行有效求解.分别对不同数据进行实验分析,本文所提出的方法在相同条件下能够达到更高的形状检索精度.

基于可恢复冲击效应的继电器可靠性评估方法

继电器是航天器等系统的关键元件之一,精准评估其可靠性对保证全系统的安全稳定至关重要。现有继电器可靠性研究未考虑在材料和环境等因素的影响下,性能状态冲击性变化存在可恢复性的特点,可能会造成评估结果不准确。为解决此问题,综合考虑各性能参数的自然退化过程、可恢复冲击效应、退化相关性,基于维纳过程和离散时间马尔可夫链的建模理论,提出了适用于继电器的退化和冲击模型。进而,针对同时估计模型全部参数存在困难的问题,提出了一种多阶段的模型参数估计方法。并且,针对可靠性评估,提出了一种基于蒙特卡洛技术的可靠度近似计算方法。结果表明,所提出的可靠性评估方法精度较高,其拟合优度为0.1037,比现有方法提高了约70%。

服务组合中基于DTMC的可靠性和性能分析

Web服务组合可以通过整合网络上现有的多种异构服务从而形成新的服务。针对服务组合中的可靠性和相关性能评估问题,提出了一种基于离散时间马尔可夫链DTMC(Discrete Time Markov Chain)的评估方法。从不同运行场景的角度,利用DTMC相关性质和公式综合估算了服务组合的可靠性和其他性能,并针对具体服务组合的瓶颈进行了分析,提出了改进措施。与现有的服务组合可靠性和性能分析方法相比,本方法对服务组合中结构复杂和运行场景多样化的特点具有更好的适应性,更全面、准确地评估了服务组合的可靠性和相关性能。实验表明,本方法具有良好的分析效果和指导改进的能力。

一种嵌入式软件可靠性建模与评估方法

虽然AADL已经被广泛应用于嵌入式软件体系结构的建模与分析,但其作为一种半形式化建模语言,不能满足严格分析评估软件可靠性的要求。为了解决这个问题,本文首先采用离散时间马尔可夫链DTMC刻画AADL可靠性模型,主要描述系统的状态转移与转移概率。然后基于概率计算树逻辑PCTL提出一种可靠性定量评估方法,通过计算可用度评估可靠性。最后设计可靠性评估器,并通过一个飞行管理系统的实例研究验证所提出的建模与评估方法的有效性。

基于DTMC的工业串行协议状态检测算法

针对现有工业信息安全研究主要集中在工业以太网方面,缺少对串行链路协议防护的研究等问题,提出一种基于离散时间马尔可夫链(Discrete Time Markov Chain,DTMC)的工业串行协议状态检测算法。该算法利用工业控制系统(Industrial Control System,ICS)行为有限和状态有限的特征,根据串行链路协议历史流量数据,自动构建ICS正常行为模型——DTMC。模型包含状态事件、状态转移、状态转移概率和状态转移时间间隔等行为信息,使用该模型所包含的状态信息作为状态检测规则集。当检测阶段生成的状态信息与状态检测规则集中的信息不同或偏差超过阈值时,产生告警或拒绝等动作。同时,结合综合包检测(Comprehensive Packet Inspection,CPI)技术来扩大协议载荷数据的可检测范围。实验结果表明,所提算法能有效检测语义攻击,保护串行链路安全,且算法误报率为5.3%,漏报率为0.6%。

基于UML活动图的无人车变道可靠性预测

车辆变道是很频繁的驾驶行为,对无人车的变道行为进行可靠性预测尤为必要。为更好地实现可靠性预测,使用UML活动图对基于长短期记忆网络(LSTM)的无人车变道行为进行建模。考虑到LSTM神经网络的鲁棒性,基于6000组实验数据对LSTM模块的错误渗透率加以计算,从而度量模块间的故障传播概率。将UML模型转换为离散时间马尔可夫链(DTMC)模型,通过PRISM工具得到可靠性预测值。实验结果显示,LSTM模块的错误渗透率为0.3025。通过基于UML模型映射和基于构件转移图所得的DTMC模型进行预测时,可靠性值分别为76.47%和90.19%。结果表明,对基于LSTM的无人车变道行为进行可靠性计算时,LSTM模块的错误渗透率不可忽视。通过映射所得的DTMC模型对模块的刻画更为细致,更适用于无人车变道可靠性预测。

智能合约函数的建模与验证研究

针对智能合约对安全性方面的相关性质的极高要求,有必要改进已有的建模算法,提出将智能合约函数的函数体语句建模为DTMC的算法,并对生成的DTMC进行验证。通过为状态迁移添加概率,实现了对随机现象的关注。通过对调用函数的分类处理,精细化了对函数调用函数情况的处理。通过添加标识符,实现了对智能合约所有控制语句的支持。对常被用于判定函数是否可以被触发的require语句,提供了差异化的处理方式从而改善算法的处理能力。同时对智能合约应保障的部分性质进行规约以验证模型效果。实验结果表明,建模方法可以实现对智能合约所有控制结构语句建模的支持,能够实现对合约函数的建模并完成验证。

基于有限迁移系统的线性时态逻辑的计量化方法

基于有限迁移系统中全体无穷初始路径之集上的某种均匀概率测度,定义迁移系统TS对于LTL公式φ的满足度,并指出该概念是"TS满足φ"这一概念的计量化推广。在满足度理论的基础上,引入LTL公式之间的相似度,并诱导全体LTL公式之集上的伪距离,从而构建LTL逻辑度量空间。