基于修改远端干扰自适应规避的大气波导优化研究

本文研究了大气波导的形成原因,通过调整远端干扰自适应规避算法在大气波导发生时进行干扰规避,降低了大气波导对网络的影响,提升了用户感知。

水面无人艇自适应危险规避决策过程收敛性分析

水面无人艇(unmanned surface vehicle,USV)是一种重要的海洋自主机器人,当前正被广泛研究并逐渐应用于实际.然而USV的安全航行问题仍严重制约其自主性能的提高,尤其是在复杂海况下的危险规避问题亟待解决.以Sarsa在线策略强化学习算法为基础,提出了USV在复杂海况下的自适应危险规避决策模型,并以渐进贪心策略作为行为探索策略,证明了USV自适应危险规避决策过程能够以概率1收敛到最优行为策略.论证结果表明,采用在线策略强化学习算法提升USV在复杂海况下的危险规避性能是可行的.

基于模式识别的信息系统入侵攻击在线发现技术研究

在信息系统安全防护领域的研究中,人们一直致力于研究如何挖掘并修复信息系统自身的安全漏洞。面对多变的安全入侵方式,只能根据先验经验进行甄别和防护,缺少智能识别和防护的手段。论文提出了一种基于模式识别的信息系统入侵攻击在线发现与自适应规避技术,通过自学习的方式丰富攻击模式库,并根据攻击模式库自动甄别入侵行为,进而启用相应的规避策略,保护信息系统的安全。

海上边缘计算云边智能协同服务建模

由于受环境、资源、能耗、异构等因素制约,海上无线技术发展明显滞后于陆地.以低开销、自适应和自主融合为约束,提出一种海上边缘计算云边智能协同服务策略模型(Model of Cloud-Edge Cooperative Service Scheme for Maritime Edge Computing,MCECS-MEC).基于边缘计算构建海上云边智能协同服务网络框架,抽象海上边缘计算节点行为特征,建立具有抑制联合作弊的节点信任和推荐量化综合评价模型,根据其综合属性评价将准盟员节点融合聚类到不同的协同服务池,实现分级就近服务;基于协同服务请求的优先级和负载均衡理论,设计协同服务池组建规则和段页式自适应轻量级、自适应过热规避盟员发现算法,以状态机方式描述和分析MCECS-MEC协同服务状态演化.基于Router View公开数据集对MCECS-MEC模型性能进行仿真分析,仿真实验表明,MCECS-MEC相比于AODV(Ad hoc On-Demand Distance Vector Routing)、SR(Stochastic Routing)算法,减少了57.7%和55.04%的冗余传输流量,链路重寻率小于3%,负载率稳定于65%.MCECS-MEC模型能有效降低过载、热区、空洞效应等对网络性能的影响,提高海上边缘计算云边智能协同服务效率和质量.

一种应用于特种车队的移动无线传感网设计

针对特种车队的应用需求和特点,设计了一种传输距离远且具有较强的抗干扰、安全防护、信息保密能力,并能适应复杂地形环境的移动无线传感网。经过试验验证,该设计系统能够满足特种车队的应用需求,从而提升特种车队的自动化和信息化水平。