基于Android平台的嵌入式软件“混合”定位控制策略研究

摘要：分布嵌入式软件功能模块的设计与实现是当前研究热点。Android集成了地图模块和丰富的API,能有效支持嵌入式软件在分布移动环境中的定位功能实现。常见定位技术有模拟定位和地图定位。模拟定位不是真实定位;地图定位只能实现自我定位。鉴于以上两种定位的不足,本文以Android为开发平台,采用模拟定位的思想,地图定位的形式,提出了短信定位这种“混合定位”方法。“混合定位”实现了自我定位到定位他人,是定位控制策略的有效改进。     

基于Android系统的校园手机定位与信息采集平台的开发

本文通过对Android OS架构的分析,结合GoogleMap、移动定位和B/S、C/S架构等技术,集成了基于Android OS的信息交流平台,它实现了GPS校园手机定位与信息采集,移动数据通信,移动数据解析,以及实现Google Map的用户界面,对移动数据通信层,以及网络编程应用,给出了整体解决方案。     

基于三角定位算法的WiFi室内定位系统设计

【目的】改善室内定位系统的质量,提高室内定位的准确率和效率。【方法】利用无线WiFi信号自身的特点,在Android平台的基础上设计一种基于三角定位算法的WiFi室内定位系统。【结果】实验测试结果表明该WiFi室内定位系统能准确地进行室内定位。【结论】基于三角定位算法的WiFi室内定位系统定位准确率高,具有很高的商业使用价值。     

基于Android的车载定位服务系统设计

随着车载电子的迅猛发展,越来越多的厂家将市场的定位瞄准了人性化、智能化车载后装市场。而作为智能操作系统应用最为广泛的Android系统也就引起了车载设备制造商的强烈兴趣,为了拓展更多的市场和服务,越来越多有实力的车机厂商将要使用Android作为车载设备的基本操作系统。本论述根据Android平台的特点及GPS应用的性能需求,主要设计实现了对车辆的准确位置、速度进行定位,并通过GPRS模块把采集到的信息通过短信发送到指定的手机上,在远程收到定位信息后通过已有的数据库确定路况,路线等信息并实现车辆防盗功能。     

基于Android的室内定位系统的研究与实现

为满足定位市场的服务需求,改进传统的定位技术在室内使用存在着定位精确度低、耗电量大等缺点,作者对基于WiFi位置特征匹配的室内定位技术进行了深入研究,分析了各种因素对WiFi信号的影响以及一些常用定位算法的对比,通过在特征库建立阶段采用高斯过滤法剔除误差较大的信号强度值,提高了数据库中采集值的数据精度.在定位阶段采用改进的K加权近邻法,将改进后的算法作为在线匹配算法,有效地避免定位过程中偶然的信号波动给定位带来误差,设计与实现了一个基于Android系统的WiFi室内定位系统.     

竹类种质资源图像采集实时定位方法

针对目前竹类种质资源数据采集方式单一、费时费力等采集方式落后的问题,提出了基于Android平台的竹类种质资源图像采集实时定位模型和方法.选择将COO定位与GPS定位结合的移动定位方法,研究了实时定位算法—利用最小平方法消除无损Kalman滤波法中的异常值从而产生一种新的改进算法,最后探讨了数据与图像的整合方法的实现,采用EXIF格式实现图像、GPS信息、方位、文本等一体的图像表达.结果表明,该改进算法能有效去除异常值,为更加准确有效地对竹类种质资源数据进行采集提供了技术支持.     

基于TinyOS无线传感器网络的RSSI定位方法

节点定位技术是无线传感器网络的主要支撑技术之一,节点自身的正确定位是提供监测事件位置信息的前提。本文针对无线传感器网络节点定位的需求,研究适合在TinyOS平台下的RSSI测量定位方法。本文介绍了无线传感器网络节点的硬软件设计方法,分析了RSSI测距的基本原理和传感器网络节点定位的基本算法。实验证明了在TinyOS平台下采用RSSI定位方法,可以满足无线传感器网络节点定位的要求。     

基于GNSS的高速列车多传感器组合定位方法研究

从常用列车定位方法比较分析入手,探讨列车定位技术发展趋势.在此基础上,重点阐述了多传感器组合定位与GNSS定位的发展现状及其应用于高速列车定位面临的挑战,提出了以GNSS为主的多传感器组合定位平台建设性方案,并对其特点进行了剖析,为高速列车运行过程定位建模与优化探索新途径.     

基于Android和ZigBee技术的煤矿井下人员定位系统的研究

为了优化井上井下通讯问题,降低通讯成本,提高生产效率,实时了解井下人员位置情况,设计一种基于Android平台和Zig Bee技术的井下人员定位系统。该系统由Zig Bee技术构建无线网络,以矿工手持设备为通讯节点,通过总线将井下信息传递到上位机,进而实现人员准确定位。实验表明,该系统通过将Zig Bee技术和Android平台结合在一起,可以便捷地实现井上井下的实时通讯,显示定位目标的坐标位置、环境参数以及所在位置的安全等级等。     

基于WiFi的便携式室内定位系统

针对全球定位系统无法满足室内定位的问题,基于Android平台开发了利用Wi Fi信号特征的便携式室内定位系统.该系统由移动定位终端、服务器和数据库组成,移动定位终端和服务器联合完成定位功能.定位算法采用基于接收信号强度指示(RSSI)的指纹算法,以场景分析的手段估算出移动定位终端的坐标.在线定位阶段,采用欧氏距离平方倒数作为权重系数对K最近邻算法的权重系数进行改进,以减小在线阶段的误差.实验表明,系统便于携带,操作简单,单次定位速度小于3 s,并且系统3 m内的定位精度达到80%以上.     

一种反动态调试和网络交互加密验证的Android软件保护策略

为对抗对Android软件的逆向分析和恶意破解,通过对Android安全技术中反动态调试技术的深入研究,对现有技术进行了改进.综合利用反动态调试、软件加密、反射及动态加载等技术,设计并实现了一种基于网络密钥的Android应用加固方案.对方案的可行性、反动态调试及对抗脱壳的有效性进行了实验验证.实验结果表明,该方案能有效阻止对Android软件的逆向分析,增加了破解Android软件的难度,增强了Android软件的安全性.      

DroidDetector: Android Malware Characterization and Detection Using Deep Learning

Smartphones and mobile tablets are rapidly becoming indispensable in daily life. Android has been the most popular mobile operating system since 2012. However, owing to the open nature of Android, countless malwares are hidden in a large number of benign apps in Android markets that seriously threaten Android security. Deep learning is a new area of machine learning research that has gained increasing attention in artificial intelligence. In this study, we propose to associate the features from the static analysis with features from dynamic analysis of Android apps and characterize malware using deep learning techniques. We implement an online deep-learning-based Android malware detection engine(Droid Detector) that can automatically detect whether an app is a malware or not. With thousands of Android apps, we thoroughly test Droid Detector and perform an indepth analysis on the features that deep learning essentially exploits to characterize malware. The results show that deep learning is suitable for characterizing Android malware and especially effective with the availability of more training data. Droid Detector can achieve 96.76% detection accuracy, which outperforms traditional machine learning techniques. An evaluation of ten popular anti-virus softwares demonstrates the urgency of advancing our capabilities in Android malware detection.     

基于关联规则的Android驱动未知安全漏洞挖掘

传统漏洞挖掘方法无法研究Android设备驱动与内核间的交互,且需使相关硬件处于工作状态,很难实现Android驱动未知漏洞挖掘。为此,提出基于关联规则的Android驱动未知安全漏洞挖掘方法。对关联规则漏洞挖掘问题进行形式化描述。依据Apriori法对频繁项集进行初寻找。采用RDARF规则筛选器对规则进行进一步筛选,获取强规则。建立待挖掘驱动样本库,对Android驱动进行自动化分析,考虑Android设备驱动与内核间的交互;针对各Android驱动对各自申请的权限信息进行提取,建立权限特征集合,完成格式化操作;挖掘出所有Android驱动漏洞数据的极大频繁项集,建立权限关系特征库,获取关联规则无需执行驱动;针对待挖掘驱动匹配权限关系特征库,实现未知Android驱动安全漏洞的挖掘。实验结果表明,所提方法挖掘准确性高,CPU占用少。     

基于Android的简易聊天系统的设计和实现

通过搭建Android应用开发平台,完成了Android应用程序的开发以及从总体设计到详细设计的工作。设计了一款基于Android的简易聊天系统,它主要实现了简易的聊天功能,应用程序界面都通过Android UI设计完成,通过虚拟机调试分析直至最后编码通过。     

Android软件安全攻防对抗技术及发展

Android占据着移动互联网智能操作系统的主导地位,系统高度开放性和广泛普及性使其面临严重的安全挑战.文中从技术的角度探讨Android软件安全渗透攻击与加固保护技术的最新研究方向和成果,阐述了Android软件渗透攻击典型技术和手段.从保护加固系统性分类归纳Android软件安全问题解决的关键技术并展望了未来Android软件安全领域的发展方向.      

基于Android的移动警务系统开发

本文基于Android系统开发,实现一套Android客户端软件和完善的后台服务功能来完成警务系统功能。该系统主要包括后台数据库服务器、WEB服务器、无线网络、Android前端等部分。客户端Android系统智能手机具有前端处理与计算能力,而且通过中国移动无线网络访问WEB服务器,如果需要数据访问,则访问后台数据库。本文介绍了系统架构的设计与搭建、技术选型、后台数据库的设计与实现、基本警务服务功能的分析、设计与开发。     

移动云计算之Android餐饮服务系统开发

移动云计算之Android餐饮服务系统发挥Android系统的富有创造力和想象力的“云”应用开发,实现一套Android 客户端软件和完善的后台服务功能来完成餐饮服务功能.该系统主要包括后台数据库服务器、Web服务器、无线网络、Android前端等部分.客户端Android系统智能手机具有前端处理与计算能力,而且通过无线网络访问Web服务器.如果需要数据访问,则访问后台数据库.介绍了该系统系统架构的设计与搭建、技术选型、后台数据库的设计与实现、基本实用的餐饮服务功能的分析、设计与开发.     

基于机器学习的Android应用组件暴露漏洞分析

现阶段已有很多Android应用软件的自动化漏洞检测方法,针对现有漏洞检测方案仍然依赖于先验知识并且误报率较高的问题,本文研究了基于机器学习的Android应用软件组件暴露漏洞的分析方法.在对Android应用软件结构进行全方位分析的基础上,结合组件暴露漏洞模型,建立了相应的机器学习系统,并能够对Android漏洞特征进行提取、数据清理和向量化.结合人工分析与验证,建立了1 000个Android APK样本集,并通过训练实现了组件暴露漏洞的自动化识别,达到了90%以上的精确度.      

基于Android的远程监控系统的研究与设计

为了实现随时随地视频监控,提出了一种基于Android智能手机的智能家居监控子系统。介绍了该监控子系统的总体结构,阐述了Android与Web服务器端数据交换的方法,并结合实际的监控子系统,详细论述了Android客户端的设计思路及实现过程。通过在无线网络环境下对监控子系统的测试,取得了利用Android手机进行随时随地监控的效果。     

Android平台安全机制浅析

Android作为全球最受欢迎的智能手机平台,由于源码开放、可编程软件框架等特点,随着Android平台的普及,相关的安全威胁也日趋严重。文中基于Android平台的系统构架,从Linux机制、运行环境、Android固有机制三个方面分析Android平台的安全机制,阐述了上述安全机制中可能存在的安全隐患,并提出目前常见的安全防范措施来应对存在的安全挑战。