摘要:软件定义网络（software defined network，SDN）作为一种新型网络架构，其转控分离及集中控制的架构思想为网络带来了显著的灵活性，同时为感知全局网络状态提供了便利。分布式拒绝服务攻击（distributed denial of service，DDoS）是一种典型的网络攻击方式。针对SDN网络中进行DDoS攻击检测的问题，提出了一种基于条件熵和决策树的DDoS攻击检测方法，利用条件熵判断当前网络状态，通过分析SDN中DDoS攻击特点，提取用于流量检测的6项重要特征，使用C4.5决策树算法进行网络流量分类，实现对SDN中的DDoS攻击的检测。实验表明，相比于其它研究方法，文中提出的方法不仅具有较高检测精确率和召回率，而且明显缩短了检测时间。

摘要:区块链技术以其去中心化，不可篡改等特性在分布式数据管理领域中逐渐得到关注。但区块链系统在数据查询处理方面存在查询功能单一、效率低以及查询可信性难以保证等问题。笔者基于以太坊状态树的设计思路，在保证索引不可篡改的前提下，提出一种全局索引结构KMPT，可一次定位目标区块，避免了遍历区块的检索过程，同时结合块内索引TMPT，实现了基于内容的高效区块链数据检索。经实验验证，相比于仅构建块内索引的方法，该索引模型在可接受的索引构建代价内极大提升了查询检索的效率和稳定性，还可同时提供查询数据存在或不存在证明，提升了查询结果的可信性。

摘要:图着色问题是图论中比较热门的NP难问题之一。针对该问题，有许多启发式求解算法，但都存在求解的质量不高，计算时间较长等问题。近些年提出的膜进化算法，在处理NP难问题中展现出了独特的优势。基于膜进化算法框架，提出了解决图着色问题的膜进化算法，把图着色问题和膜结合，设计了复制、融合、分裂、溶解、融合分裂、禁忌搜索6种膜进化算子。这些算子在演变的过程中使膜和膜结构发生进化，从而找到更优解，最后求得解决方案。在DIMACS的40个挑战数据集上面进行了实验，与3个最新的图着色算法比较的结果表明：在保证解的质量的情况下，文中提出的膜进化算法能有效降低求解的时间，其中有58%的实例占优。

摘要:提出一种带遗忘因子和分解辨识策略的有限数据窗口递归最小二乘Hammerstein系统辨识方法。针对Hammerstein系统具有耦合参数的问题，将Hammerstein系统分解为2个子系统：一个子系统包含线性子系统参数，另一个子系统包含非线性子系统参数；提出一种基于遗忘因子的有限窗口递归最小二乘方法对分解模型进行在线递归估计；仿真示例验证了所提算法能够快速跟踪参数，实现对Hammerstein系统的精确辨识。

摘要:高速列车在越区切换过程中，由于路径损耗和地形等因素的影响，参考信号接收功率(reference signal receiving power, RSRP)会发生上下波动，采用基于A3事件的传统越区切换判决方法，会导致发生乒乓切换和切换成功率下降。文中提出基于改进灰色-马尔可夫模型的切换算法，改进灰色-马尔可夫模型对参考信号接收功率进行处理和预测，结合预承载方法，利用处理结果作为切换判决依据执行切换过程。仿真结果表明，采用改进切换算法，使列车接收到的源小区和目标小区RSRP值的波动情况得到明显改善，乒乓切换概率更低，切换成功率得以有效提高。

摘要:针对重复缺陷报告检测研究中存在语义长距离依赖以及缺陷报告特征的单一性问题，提出一种强化文本关联语义和多特征提取的重复缺陷报告检测模型。引入自注意力机制捕获缺陷报告文本序列内部的语义关联性，从而动态计算上下文语义向量进行语义分析，解决长距离依赖问题；利用隐含狄利克雷分布算法捕获缺陷报告文本的主题特征，同时针对缺陷报告的类别信息，构建一种特征提取网络计算类别差异特征；最后基于3类特征向量进行综合检测。实验结果表明，该模型实现了更优的检测性能。

摘要:针对物联网时序数据中存在的数据冗余现象和动态信息难以捕捉的问题，提出了一种基于数据驱动的动态时序分类算法。通过动态内部主元分析法（dynamic internal principal component analysis，DiPCA）提取传感设备采集的时间序列中的动态信息，实现降维及提炼动态信息的作用；利用麻雀搜索算法优化分类算法参数，强化支持向量机(support vector machines，SVM)算法性能并使其对含有shapelet局部特征的时序特征进行建模，最终构成双向演进算法框架，实现时序分类功能。利用UCR时序数据集和边缘计算模拟数据检验该算法的性能，结果表明，与基本算法相比，该算法的综合性能明显提高，并验证算法分类功能在仿真环境中的有效性与优越性。

摘要:传统的道岔故障诊断方法往往依赖于复杂的信号处理过程以及丰富的专家经验，需要对信号进行精确的分段，过程繁琐，不利于现场使用。采用粒子群算法(PSO)优化的深度置信网络(DBN)的方法，直接对道岔功率原始数据提取特征，利用受限玻尔兹曼机（RBM）逐层拟合数据特征同时实现对数据的降维。然后采用极限学习机（ELM）对故障进行分类，提高了诊断的速度。研究结果表明：与PSO优化的支持向量机（SVM）方法相比，准确率提升了4%，达到了96%，所用时间也大大减少。

摘要:为了解决地铁列车运力不足，缩短列车追踪间隔，提出了新型列控系统、相对移动闭塞和协同运行三者相结合的方法，构建了列车通信协同运行模型。在该模型下，精细化前后列车冲突区域，对正线和站后折返最小追踪间隔分别优化建模，提出缩短追踪间隔的行车策略。经实际线路仿真计算，相比基于通信的列车运行控制系统(communication based train control, CBTC)列车通过能力提升了32.3%，且4A编组可以满足79.9 s的行车间隔。考虑缩短行车间隔对运营效能的影响，将运营效能量化为运输率、满载率、单位能耗、等车时间，对不同行车方案进行评估。结果表明，对于单向小时断面客流量小于6.4万的线路，通过调节行车间隔，4A编组在满足满载率下，比6A、8A编组能耗更小，等车时间更短。

摘要:为提升智能辅助驾驶系统对路面附着系数估计的准确性与实时性，研究了一种基于视觉信息的路面识别深度学习算法，实现路面附着系数的预估计。设计压缩卷积机制以降低网络运算参数，采用特征图全局平均替换全连接层以提升网络的拟合性能，并构建路面识别深度卷积神经网络DW-VGG。利用自建路面图像数据集对网络进行训练，测试结果表明，基于提出的多层知识蒸馏技术的DW-VGG网络识别精度较高，分类性能评估指标F₁得分为96.57%，并有效降低了网络的运算和内存成本，识别单张图像只需32.06 ms，预测模型只有5.63 M。

摘要:针对海上可见光通信波长选择的问题，分析了影响海上可见光通信的背景光模型和大气湍流信道模型，分别得出了两者对可见光通信质量产生影响的关键因子。根据背景光模型公式与Gamma-Gamma大气湍流模型公式，计算推导出在强光背景和大气湍流同时影响下的可见光通信误码率。对3种条件下可见光通信系统进行了仿真，得出了在不同通信距离、折射率结构参数、视场角条件下，光源波长与误码率的相关关系。该关系的明确，为海上可见光通信光源波长选择提供了理论依据。

摘要:无线电能传输技术摆脱了物理介质的束缚，具有灵活、可靠、安全等优点，在无人机领域应用越来越广泛。无人机无线充电系统中常采用的Zigbee、蓝牙、WiFi等广域通信方式接入时间较长，存在非“点对点”传输情况，不具备身份识别功能，无法应对多无人机及多机舱环境。提出了一种基于信号线圈的多无人机身份识别方法，仿真研究2套耦合机构之间交叉耦合影响，设计了一套应用于多无人机及机舱环境下能量信号同步传输的无线电能传输系统。最后搭建了无人机无线电能传输系统进行实验验证，实验结果表明基于信号线圈可以快速有效进行无人机及机舱的身份识别，可识别无人机身份的点对点近场通信方式以应对多无人机无线充电场景，能量信号同步传输的分离通道传输模式具有两通道物理结构独立，避免传统通信方式干扰，保障充电的安全性与可靠性。。