内容中心网络中安全问题研究综述

内容中心网络(CCN)是一种革命性的网络架构,采用内容路由、网内缓存等技术来提高网络中的内容分发效率,但其自身的结构特点使之面临很多的安全问题。通过对CCN网络工作机制的研究,分析了CCN面临的非授权访问、隐私泄露、泛洪攻击等安全风险;然后,总结了每种安全风险的解决方案及各自优缺点;最后,展望了未来的研究方向。

内容中心网络中传输开销最小的协作缓存策略

针对现有缓存策略主要从用户角度对网络性能(缓存命中率、内容获取时延等)进行优化,而没有考虑网络为用户提供服务时的传输开销优化问题,提出了一种最小化内容中心网络中传输开销的协作缓存机制。首先,给出了内容中心网络中内容缓存价值的计算方法,并利用内容缓存价值来衡量缓存为网络传输开销带来的影响;然后,在此基础上给出了最小化内容中心网络传输开销的缓存决策策略及缓存替换策略;最后,利用ndnSIM对所提缓存策略进行仿真。仿真结果表明,与现有缓存机制相比,所提策略能够有效减少网络传输开销。

物流大数据分析平台架构及关键技术研究

电子商务的发展促进了物流行业的迅速发展和物流系统中数据的急剧增加,促使了物流大数据的产生。文章总结了物流及大数据现状,阐述了物流大数据的特征,提出了物流大数据分析平台架构,探讨了物流大数据的关键技术,最后介绍了物流大数据的典型应用。

内容中心网络中基于内容流行度和节点属性的协作缓存策略

网络内置缓存是内容中心网络中的一项重要特性,而现有的缓存策略会使网络中的缓存分布不均,缓存的效率还有较大的提升空间。为了使被缓存的内容对象在空间和时间上分布更合理,提出了一种基于内容流行度和节点属性的协作缓存策略,通过内容的实时流行度和多项节点属性对缓存内容及缓存位置进行选择,能够降低网络冗余,减少内容替换,实现更均匀的内容分布。仿真结果表明,所提缓存策略与其他几种典型的缓存策略相比,可以有效地提高缓存命中率、降低网络负载和总体缓存替换数量。

矿井EPON生存性与冗余可靠性研究

针对现有矿井通信网络在可靠性设计方面考虑不足、网络系统容灾能力较弱问题,分析了网络链路冗余度对矿井网络可靠性的影响,建立了矿井以太无源光网络(EPON)的网络生存性模型,并在此基础上提出了矿井EPON的树形、总线形和环形网络冗余结构,进而推导出上述结构的网络生存性计算方程。实验结果表明,矿井EPON的网络生存性与灾害强度、覆盖范围和网络结构有关,灾害强度和覆盖范围越大,网络生存性越小。在相同灾害强度和网络覆盖范围条件下,冗余结构网络的可靠性优于无冗余网络,双总线形冗余结构的生存性最高,双环形冗余结构的生存性次之,树形冗余结构的生存性最差。这对数字化矿井通信网络的可靠性预测和性能评估提供了理论依据。

地压监测系统在充填法矿柱回采中的应用

某磷矿试验盘区以残留矿柱作为空区的支撑体系,随着暴露时间的延长出现矿柱破坏情况,为防止严重灾害出现,开展了空区处理工作,对残留矿柱进行回采,并对空区的周边区域进行了综合地压活动监测,为矿柱回采过程中的科学决策提供了有力的依据,保障了矿柱回采作业的顺利进行。

基于CAN总线多级网络扩展的井下分站研究

矿井安全监控系统为煤矿的安全生产提供了重要保证,井下分站是矿井安全监控系统的重要组成部分。针对目前井下分站常用RS-485总线作为传输协议,存在兼容性差、通讯效率低等缺点,提出了一种基于CAN总线技术的井下分站的设计。介绍了CAN总线的特点,对井下分站功能进行了设计,分析了CAN总线应用于井下应解决的组网结构和井下防爆问题,设计了一种采用微控制器P87C591为主控芯片,通过设计双CAN口通信接口,实现了井下分站的多级CAN总线网络扩展功能,并给出了实现井下分站所有功能的硬件结构和程序结构方案。

《移动通信》课程CAI课件的设计与实现

《移动通信》是高校通信相关专业的一门重要必修课,其中包含众多抽象概念和技术应用。文章指出了教辅型和网络版多媒体CAI课件的区别。文章着重研究了以Macromedia公司的Autherware软件作为课件开发工具,按照课程主干采用树状结构和章节内容之间采用网状结构相结合的设计构架,同时集合多媒体元素为一体,设计出了适用于教师课堂使用的《移动通信》多媒体CAI课件。通过分组对比实验,证明了该课件的有效性,达到了预期的目标。

一种煤矿井下复杂光照条件下的人脸识别方法

为了解决煤矿井下复杂光照条件导致人脸识别率低的问题,提出了一种适用于煤矿井下复杂光照条件下的人脸识别方法。首先利用小波分解将人脸图像分解为低频和高频部分,对低频部分利用直方图均衡化处理,增强图像对比度;然后采用引入模糊隶属度因子的小波去噪模型对高频部分进行滤波处理,并通过新的PAL模糊增强算法对高频部分进行模糊增强,在不同阈值下的非线性变换得到不同尺度、不同方向的特征图像,并进行反模糊处理;最后对处理后的低频和高频部分进行小波重构。实验表明,在井下复杂光照条件下,本文提出的人脸识别方法能有效改善人脸图像的整体效果,增强图像的细节信息,且平均识别率能够达到94.45%,显著提高了井下复杂光照下的人脸识别率。