基于包交叉分组间隔质心双盲流水印技术

针对基于数据包间隔时间流水印技术中存在的同步机制弱、且缺乏可靠自纠错方法的问题,提出基于包间隔时间交叉分组的流水印技术.本方法通过将传输时间影响分散化,抵抗数据包在传输中遭遇的抖动干扰问题;通过约束数据包的传输时间满足网络中常规数据包的传输时间分布,提高水印的抗检测性;通过利用卷积码将水印序列进行扩展后再传输,实现流水印的有限自纠错;通过基于滑窗的算法动态判定数据包分组边界,实现流水印的盲追踪、并可抵御数据包在传输过程中可能出现的丢失或合并影响.理论分析与实验数据均表明:本方法可在较高阈值范围情况下准确检测出水印的存在性,抵御一般性的第三方试探性检测,具有较强的鲁棒性与隐蔽性.     

容迟容断网络中基于拓扑的双时隙路由算法

在公交车载网络等类型的容迟容断网络中,可以依靠全部或者部分网络拓扑信息进行路由计算.提出一种基于拓扑信息的双时隙路由算法.该算法将网络周期离散为时隙,计算路由时,采用当前时隙和下一时隙(即双时隙)内均有效的路径作为候选路径,从而保证多数业务在链路失效前完成转发.以传输延时和延时抖动率为依据,从当前和下一时隙内均有效的路径中优选路径,以容忍可预测的链路中断;通过提供备用路径,以容忍不可预测的链路中断,保证传输的可靠性和稳定性.对上述算法进行了仿真实现和性能分析,结果表明,该算法能容忍链路中断,报文递交率较高,平均传输延时较低.     

一种盲检测的小波域数字水印算法

提出一种基于离散小波变换的盲检测数字水印算法.该算法在嵌入时,采用同一水印多重嵌入的思路,不但实现了盲提取,同时还提供提取水印时所需要的纠错信息,提高检测的正确率.通过实验证明,该算法具有较理想的安全性、鲁棒性,且由于该算法在提取水印时不需要原始信息,因此将水印技术应用于产品的网络发布和传播时具有一定的优势.     

基于分类与选择机制的鲁棒水印算法

针对用均值滤波计算边缘信息的水印算法会引起图像某些边缘失真的问题,通过分析均值滤波和图像边缘的特性,提出了一个基于分类与选择机制的水印算法.先将图像的8×8像素块划分为边缘块或非边缘块,并根据每一分块选定的离散余弦变换(DCT)的中低频系数的均值挑选出边缘块中不适合嵌入水印信息的分块,再通过增加均值滤波窗函数的长度以尽量减少对DCT系数的改动,得到一个改进的水印嵌入规则.与利用均值滤波计算边缘信息的水印算法相比,基于分类与选择机制的水印算法可以达到更好的不可感知性,同时对多种攻击具有更好的鲁棒性.仿真实验表明,当JPEG压缩品质因子为20时,提取水印和原始水印的归一化相关值平均提高了0.205.     

面向无人机中继通信平台的混合网络编码算法

针对现有远距离中继通信系统吞吐率较低的问题,提出了一种面向无人机移动中继平台的混合网络编码算法。该算法综合考虑网络编码策略和空地信道状态,根据用户实时信噪比选择编码方式。根据循环往复式的无人机飞行轨迹和视距信道(LoS)条件,得出远距离用户与无人机中继平台间的信噪比和误码率;引入用户信噪比约束和无人机位置约束,根据无人机与用户间的信噪比和误码率求解出最优通信方式转换时刻;无人机中继平台在转换时刻前后分别采用三时隙网络编码方式和两时隙直传方式进行数据包的接收和发送,从而有效提高中继通信系统整体吞吐率。实验结果表明：当用户间距离为1 600 m、无人机飞行半径为600 m、飞行速度为10 m/s时,混合网络编码算法与传统三时隙移动中继通信算法相比可提升28.42%的系统总吞吐率,并降低17.8%的吞吐率平均变化率,体现出较高的通信效率和系统稳定性,具有良好的应用前景。     

基于二次置换多项式的滑动窗口网络编码算法

网络编码(NC)是对两个或多个数据分组进行组合的一种技术,能够较好地提高网络体系的数据传输.二次置换多项式(QPP)提供了良好的数据分组优化组合功能,可以提高编码效率.该文利用二次置换多项式结合滑动窗口技术,提出了一种新的网络编码算法(QPPSW-NC),该算法能够独立解码接收到的数据分组,并控制每个滑动窗口的解码复杂性,从而恢复原始数据.使用网络仿真软件NS2对QPPSW-NC算法进行了性能分析,并从网络吞吐量、编码开销、数据包传输时延、能源消耗和能源效率等参数进行性能评估.仿真结果表明,该文提出的QPPSW-NC算法能达到较好的数据吞吐量和编码效率.     

网络拥塞控制中基于最佳窗口的RED算法

:Floyd提出的随机提前检测(RandomEarlyDetection,RED)算法是拥塞控制领域中一种有效的分组丢弃机制,在模拟实验和实际监测中都取得了良好的效果.但它使用了具有抖动问题的4.3BSDTCP的窗口调整算法.另一方面,Mitra通过渐近线结果所得出的最佳窗口设计方程可以改善窗口抖动问题,但其通过平均往返时间调整窗口大小,与一般TCP窗口调整算法不同.文中以Mitra的渐近线结果为基础,推导基于排队长度的最佳窗口设计算法,并在此基础上提出了基于最佳窗口的设计RED算法.模拟结果表明,基于最佳窗口设计的RED算法可结合RED与最佳窗口设计机制的优点,其平均排队长度和排队长度抖动性能均优于Floyd的RED算法,可有效地进行网络拥塞控制     

自适应散列映射的弱跳完整性研究

提出了自适应散列映射的弱跳完整性校验方法 (AHMWHI) ,该方法的思想是 :先校验其他数据包 ,而将校验周期内的大数据包进行散列映射 ,即将大数据包缓存 ;当散列表产生冲突时 ,将数据包序列的有态信息和大数据包的校验信息发送至下一跳进行校验 ;根据当前网络吞吐率自适应调整散列表长度 ,使校验周期内的大数据包时延满足期望值 .理论分析和实验结果表明 ,AHMWHI解决了大数据包无法封装上X字节校验信息的问题 ,改进了在弱跳完整性校验中对数据包重放和丢失的检测功能 .在测试示例中 ,当时延期望值设为 5ms时 ,大数据包的平均校验时延小于 0 9ms .     

基于G/G/1排队模型的802.11 DCF延迟分析

针对现有802.11 DCF分析模型在进行退避机制分析时不考虑周围节点状态的不足,提出了一种非饱和情况下IEEE 802.11 DCF协议的性能分析方法,推导出了以802.11 DCF为媒体访问控制(MAC)层协议的单跳无线网络中,MAC层的分组延迟及其抖动表达式,并分析了不同分组到达速率、节点数和退避窗口大小对MAC层分组冲突概率、延迟及其抖动的影响.仿真结果表明:MAC层的分组冲突概率、延迟及其抖动随着分组到达速率、节点数的增加而增加;以冲突概率的增加为代价,减小最小退避窗口可以减小MAC层的分组延迟及其抖动.     

TCP在数据包随机延迟网络中的性能分析

TCP数据包在网络传输中发生错误有两种形式:丢包与延迟.已有的成果大多只对TCP在丢包网络中的性能进行了建模,缺少对TCP在随机延迟网络中的建模问题的研究,为此提出了一个TCP在随机延迟网络中的性能分析模型.首先给出并证明了判断数据包流是否为正序的充要条件;然后利用该条件得出数据包流正序出现的概率;最后根据模型分析了TCP在随机延迟网络中的性能.实验结果表明,所得出的数据包流在发生随机延迟后正序的概率与实验网络基本吻合,所提出的模型与不考虑延迟的模型相比,对TCP最大拥塞窗口均值的预测误差降低了43%,对其网络吞吐量性能的预测误差降低47%.     

基于混沌的离散小波变换鲁棒音频盲水印

提出了基于混沌的离散小波变换（DWT）的数字音频盲检测算法.算法首先对原始音频数据进行分段处理,然后对每个音频数据段进行4级DWT变换,最后利用4级细节小波系数统计均值趋于零的特性,通过修改4级细节小波系数统计均值,每一段中嵌入一个水印比特,算法提取水印时不需要原始音频信号.为了便于观察,水印选用了二值可视图像,并利用混沌技术进行了加密处理,加强其安全性.仿真实验证明了算法对滤波、有损压缩、重采样等常见信号处理方法具有鲁棒性,与同类算法相比,具有更好的不可感知性.     

一种基于NSCT与抖动量化的盲水印算法

在混沌置乱变换及抖动量化原理基础上,提出了一种基于NSCT的盲水印算法.首先将图像进行NSCT变换及分块SVD分解,再对原始水印信息进行混沌置乱变换以消除线性相关性,最后,利用抖动量化原理对分块SVD分解产生的各块奇异值进行修改实现水印嵌入.实验表明,该算法透明性好,拥有较强的鲁棒性,且在水印提取时实现了盲提取,是一种盲水印算法.     

基于跨层协同的MANET网络拥塞控制算法仿真研究

移动自组织网络MANET因大量数据包发送、节点信道同步适应和动态无线拓扑变化等原因,易发生传输拥塞.传统拥塞控制的主动式队列管理算法,如拥塞随机早期检测算法(Random Early Detection,RED),根据缓存占用情况监测和判断拥塞,无法适应MANET网络MAC层信道监控发送的特点.针对这一问题,基于链路层MAC802.11的RTS/CTS重传机制,结合网络层缓存占用情况检测网络拥塞,提出IRED(ImprovedRED)算法,该算法通过跨层协同的机制实现拥塞控制.最后,通过NS2网络仿真工具验证IRED算法的性能.实验结果表明,IRED较传统算法在吞吐率、延时和传输抖动等性能上都有显著提高.     

基于离散小波变换和复倒谱的音频水印算法

离散小波变换和复倒谱的数字音频盲水印算法首先对原始音频数据进行分段处理并对每个音频数据段进行二级离散小波变换,然后对二级小波近似系数做复倒谱变换并修改复倒谱的统计均值以嵌入水印。为了便于观察,水印选用二值可视图像,并利用混沌技术进行了加密处理,加强其安全性。算法提取水印时不需要原始音频信号,实现了水印的盲检测。仿真实验证明了算法的鲁棒性和不可感知性。     

无线网络中模糊自适应显式窗口流量控制

将显式窗口自适应技术应用于无线网络中，设计出一种基于模糊逻辑的显式窗口自适应流量控制算法．该算法依据基站缓存的变化量，通过模糊推理和判断，自适应地调整通知窗口，并将结果以显式的方式反馈给发送端，使发送端的发送窗口能够快速响应网络负荷状况，从而避免了发生网络拥塞和丢失数据分组．仿真结果显示，采用所提算法可以提高网络吞吐量，降低缓存用量，特别是当无线链路误码率较高时，其网络吞吐量比Snoop算法可提高2．3倍，而缓存用量只有Snoop算法的40%.     

PSRED:一种Ad Hoc网络中优先级自适应的随机早期检测队列管理算法

本文分析了Ad Hoc网络中队列管理算法的研究现状,讨论了不同算法采取的策略在拥塞控制、丢弃数据包、队列长度抖动、公平性等方面的优点和不足.本文基于队列优先级自适应的思想提出了PSRED算法,实验仿真结果 表明该算法在排队延迟、丢包率、队列长度抖动等性能评估优于其它算法.     

一种抗H．264压缩的数字视频水印新法

H.264 标准对网络传输具有了更好的支持功能,在此标准下进行水印技术的研究对于网络视频传输过程中的版权保护有着重要的意义.为此,提出了一种在网络视频流中选择I帧,再在I帧中修改较大色度块DC系数来隐藏版权信息的视频水印算法,该算法在检测水印时不需要原始视频序列因而具有盲检测性.实验结果表明在应对反复压缩、加载噪声、裁切、帧删节、格式转换等多种攻击时显示出较强的鲁棒性,有一定的理论和实际应用价值.     

水下传感器网络中避免时空不确定性影响的MAC协议

水下传感器网络中时空不确定性严重,控制报文易发生冲突.时隙预约类MAC协议中控制报文发生冲突的概率较大,且节点位置变化会给报文接收带来不利影响.在此基础上提出了一种预设收发时间的水下MAC协议——PC-MAC.在PC-MAC协议中,考虑到发送节点位置可能出现变化,接收节点将预先设定接收报文的时间窗口,发送节点以接收窗口为依据,计算报文的发送时刻,从而避免报文冲突.仿真实验表明,根据网络的数据流量合理设定PC-MAC协议的参数,可获得较为理想的网络性能.     

基于改进 YOLOv3 算法的水下小目标分类与识别

针对声纳图像中小目标检测识别率低、虚警率高的问题, 提出一种改进的 YOLOv3 算法. 改进的 YOLOv3 网络在原始 YOLOv3 的基础上进行优化, 改变网络的层级连接, 融合更浅层的特征与深层特征, 形成新的更大尺度的检测层, 提高了网络对水下小目标检测的能力; 同时, 使用线性缩放的 $K$-means 聚类算法优化计算先验框个数和宽高比, 提高了先验框与 ground truth box 之间的匹配度, 较原始 YOLOv3 算法均值平均精度提高了 7%. 实验结果表明, 所提出的改进 YOLOv3 算法能够有效分类与识别小目标且有更高的准确率和更低的虚警率, 同时保持了原始 YOLOv3 算法的实时性.     

一种自适应复倒谱音频水印算法

倒谱域统计均值的稳定性已被一些文献用来嵌入水印,但其水印的嵌入强度等参数是根据实验获得的,这些参数需要通过反复实验来调整,因难以找到水印鲁棒性和透明性达到最佳折中的参数,故提出一种根据信噪比来调整水印鲁棒性和透明性关系的自适应复倒谱音频水印算法.该算法实现了水印盲检测,水印的提取不需原始音频和原始水印.实验结果表明,该算法在满足透明性的要求下具有较好的鲁棒性.