基于基站定位的无线传感汽车防盗系统的设计

本文设计了一种基于基站定位的汽车防盗系统,汽车遭受非法开动,能实时发出警报。相对GPS汽车防盗系统,本文设计的防盗系统具有价格低、精度高、报警快,同时,系统能进行经度和纬度定位,便于追踪。     

车载安全防范终端的设计与开发

随着我国汽车工业的高速发展,如何有效地防止汽车被盗是车主们最关心的问题。如果车主有一部能够收发短消息的手机,防盗系统就可以实现实时报警,并且GPS可确定具体车辆的方位信息,便于查找丢失的汽车。车主通过手机终端,在GPRS网络覆盖范围内可以实时随时掌控汽车的状态。汽车出现异常情况时本系统可通过手机终端向车主报警。势必会在未来汽车防盗的市场占有一席之地。     

车辆监控调度系统解决方案

本文对高档导航型技术方案———城市出租车卫星定位监控防盗调度系统作以系统介绍。车载终端可以提供安全防范、定位信息、行驶信息、车辆导航、电子地图显示和影视娱乐等服务,终端中的防盗设备,遇到意外时,可以通过自动或手动的方式触发报警,并通过中国移动的GPRS网络和INTERNET国际互联网将包括位置信息、报警信息等在内的各种信息发送到监控中心;监控中心通过中心电脑可以在电子地图上随时监控各车辆进行救援。     

智能家居安防报警器的研究与实现

针对防盗报警系统中因探测器的误报而导致的误出警问题,提出了一种智能报警控制器的设计方案,该方案以GM8120片上系统芯片为核心,各种传感器及摄像头接入模块为从设备,Linux操作系统为软件平台,采用软硬结合的方法,最终实现了一种减少了因误报而导致误出警发生率的智能家居防盗报警系统。     

基于CAN和GPRS技术汽车防盗抢智能系统研究

针对目前市场常用汽车防盗系统存在功能单一、可靠性低及非智能的不足,提出一种既防盗又防抢、实现远程监控的网络智能型汽车防盗抢系统——基于CAN和GPRS技术汽车防盗抢智能系统。当车辆被非法移动和破坏时,系统利用CAN技术及GPRS网络技术将被盗抢信息、图片和GPS定位信息发送给车主,车主即可对车辆实施远程控制并报警,挽回经济损失。文章主要从系统的总体结构及工作原理、系统硬件的研究及系统软件的设计三部分进行介绍。     

基于短消息的远程报警系统的设计与实现

介绍了一种基于GSM公网SMS短消息业务的无线远程防盗报警系统的设计和实现，并对其系统结构、工作原理、硬件构成、软件设计等进行了论述．该系统实现了数据的远程通信和井场终端的实时监控，有效解决了油田防盗的课题．     

基于GSM网络与单片机控制的汽车防盗报警系统研究

以PIC18F458型单片机和西门子公司TC35IGSM手机通信模块为核心,设计出基于GSM网络与单片机控制的汽车防盗报警系统,实现了汽车安全状况的实时在线监控,以及防盗报警信号的动态采集分析和防盗功能的闭锁远程控制等功能,有效提高了汽车防盗报警水平,确保汽车具有较高安全性能。     

基于双RFID物联网技术的非机动车防盗系统研究与应用

针对当前非机动车数量快速增加,盗窃问题日益突出,传统防盗措施力度不足的问题,设计了基于射频识别物联网技术构建的非机动车防盗系统,从实质上规避非机动车的防盗问题。系统中的智能检测算法具有较高准确度和性能,且基于RFID技术有较低误识率和拒识率。在实际应用中,平台还拥有自动和远距离识别能力,在监测到被盗非机动车时触会发联动报警,从而保障民众的财产安全。     

基于GSM的汽车防盗报警系统研究

本文设计出基于GSM网络和单片机控制的汽车防盗报警系统,以PIC18F458型单片机和西门子公司TC35IGSM手机通信模块为核心,实现了汽车安全状况的实时在线监控,防盗报警信号的动态采集分析和防盗功能的闭锁远程控制等功能,有效提高了汽车防盗报警水平,确保汽车具有较高安全性能。     

基于物联网的汽车GPS定位防盗系统的研究

研究目的是分析设计了一种基于物联网技术的汽车防盗系统,利用物联网作为传输媒介,结合运用矢量化地理信息系统(GIS)软件平台,实现对被监控车辆停放、运动全程自动监控、跟踪,且在出现意外时进行报警的功能。提出了基于物联网的GPS汽车定位防盗系统技术方案,包括GPS接收模块通过串口与DSP在物联网下进行通信,理论上可以实现全天候的对汽车状态进行检测控制,只要在物联网覆盖的范围内,都能实现人车通信。     

基于数据融合与神经网络的火灾探测研究

海上平台由于其自身空间狭小、管线设备高度集中等特点,要求其火灾探测系统误报率低.目前,单一类型火灾探测器的误报率非常高,经研究发现同时探测多类型火灾因素可大幅度降低误报率.文中根据多传感器数据融合技术将火灾探测器所测数据进行融合,然后应用BP神经网络进行训练仿真,降低了火灾探测器的误报率,满足了海上平台火灾探测系统的要求.     

天气雷达反射率因子图像中三体散射自动识别

三体散射的准确识别可以有效降低强冰雹的误警率、提高预报强冰雹的时效性.在详细分析三体散射产生机理的基础上,将三体散射按照其图像特点定义成2种类型.设计标准模板,在将搜索区域进行标准化变换的配合下成功解决了楔状的、短的三体散射的自动识别;用链码技术将走向一致的区域边界的比例定量地描述出来,以此解决长直的三体散射的自动识别.实验表明,该方法对短三体散射的区域断裂和长三体散射的远端粘连具有不敏感性,对三体散射的总击中率达到94.8%,误警率不足1%.     

融合BVM与ELM的网络异常检测方法

针对用单一分类器对网络进行异常检测时存在的检测率低、虚警率高等问题,提出了一种新的融合球向量机(BVM,Ball Vector Machine)与极限学习机(ELM,Extreme Learning Machine)的异常检测方法.该方法分别用BVM与ELM对三类网络特征进行学习,通过BP神经网络训练出相应权值来融合标签.实验表明:使用该融合方法进行网络异常检测的性能要优于使用单一的BVM或ELM;相对于融合传统的SVM与BP网络的方法,融合BVM与ELM网络异常检测方法的检测率与虚警率与传统方法相当,但其训练速度快、整体性更优.     

基于PCI2010数据采集卡的多通道涡流探伤仪的设计

在Windows XP系统平台下,采用PCI2010数据采集卡设计了多通道涡流探伤仪。通过正交分解法得出涡流信号的相角和幅值,并给出了PCI2010与涡流探伤电路进行对接的技术方案。实验结果表明,该探伤仪探测钢管速度最高能达到100 m/min,误报率控制在1%以下,基本不漏报,高于国家标准。     

GEP的网络入侵检测规则约束及演化策略

针对基于演化计算的网络入侵检测存在演化过程时间和空间开销大、误警率高等问题,采用基因表达式编程(GEP)模式表示入侵检测规则,提出针对GEP入侵检测规则的约束文法,并通过增加规则约束判断及处理过程改进GEP基本演化流程,生成满足约束的入侵检测规则.最后使用KDD CUP′99 DATA对该策略进行评估,所生成规则只需2个网络属性,在测试集中检测率为89.79%,误警率为0.41%.实验结果表明:在较小种群和低演化代数内,GEP规则约束和演化策略获得的规则有效而简洁,可检测到未知入侵,在保持较高检测率的同时可获得低误警率.     

基于非相干积累的信道化接收机虚警检测

数字信道化接收机是一种新型接收机,非相干积累的时频短时傅里叶变换,能有效地增加接收机的处理增益和对非平稳信号的截获能力,从而提高数字信道化接收机的整体检测性能。该文就其虚警检测问题展开分析,获得了给定虚警概率下的单信道虚警检测门限,并进行了仿真验证,进而为工程中的实际应用提供了有效的理论支持。     

基于FFT的高数据率低信噪比下的长码直捕算法

在伪码测距系统中,高信息速率的长码直扩技术可提高通信性能、改善测距精度,但与此同时弱信号的长码捕获存在巨大挑战.为此,提出一种基于FFT技术的长码直捕改进算法,主要包括非连续式码相位搜索和并行载波多普勒搜索策略、基于位同步的全比特相干积累算法和基于频率补偿的时频二维约束Tong判决算法.理论分析和仿真结果均表明,该直捕算法不仅能降低资源消耗、缩短捕获时间、大幅度降低虚警概率,还能消除能量累加时由于比特翻转所带来的影响.所提出的算法可实现虚警概率低于10-6,检测概率大于99.5%,捕获时间小于5 s的盲捕性能.      

基于动态图像分析的油田生产监控系统

针对油田和气井等野外作业,设计无人智能监控系统,采用USB摄像头采集图像,组建嵌入式视频监控系统,实现动态监控。运用动态图像分析和处理技术,获取动态图像报警和控制信号,并实现实时视频图像Internet网上传送。系统响应速度快,低于100ms;控制精度高,动态图像区域小于背景面积的1%;实现了图像检测火灾,构成多功能监控,可运用于火灾和环境远程监控;与温度传感器复合使用,实现了立体监控,极大地降低误报率。实验证明,系统方案简单,控制效果好,可移植性强,适用范围宽。     

降低入侵检测误报率的研究

采用单包分析技术的网络入侵检测系统常具有较高的误报率,影响其实用性。本文通过对入侵检测系统误报产生原因的分析,提出了应该从整体上理解入侵过程并且针对具体环境进行分析的思想,设计实现了警报决策系统,在保证检测率的同时,有效地降低了入侵检测系统的误报率。     

基于主成分分析和决策树的入侵检测方法

特征选择算法能够更好地提高入侵检测系统的检测速度和检测效果,消除冗余数据并减轻噪音特征.结合特征选择算法的优势,提出一种基于主成分分析(PCA)与决策树(C4.5)的入侵检测方法,进而构建出轻量级的入侵检测系统.通过在KDD1999数据集上对该方法进行详细的实验验证,证明该方法一方面确保系统有较高的检测率与较低误报率,另一方面能够比较显著地提高系统的训练时间与测试时间.同时,通过比较实验发现此方法在训练时间、测试时间、检测率、误报率上的效果也优于GA-SVM方法.