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1.
雷达在大入射余角高分辨率海杂波背景下检测时,等效后向散射面积增大,大部分海杂波能量投射到少数距离单元,能量分布不均,出现功率突然增大的杂波“异常单元”,导致检测器参考窗口所处的背景环境复杂多变,传统检测器检测概率降低,虚警率及误检率增加。为解决此问题,通过参考滑窗单元的协方差矩阵构造正定矩阵,求解其矩阵范数用以估计杂波功率水平,并采用支持向量机改进传统恒虚警率(constant false alarm rate,CFAR)检测器,得到基于正定矩阵杂波功率估计训练支持向量机的改进CFAR检测器。实验结果表明,新检测器在均匀杂波、多目标环境下检测性能稳定,在杂波边缘的虚警控制能力良好。 相似文献
2.
针对目前网络空间安全形势快速变化带来的新风险和新挑战, 提出一种基于相关性分析的特征选取和树状Parzen估计优化的入侵检测方法。首先, 通过基于相关性分析的数据特征选取方法对数据维度进行压缩。其次, 对原始数据集进行特征筛选, 生成新的特征子集。最终, 使用序列模型优化算法中的树状Parzen估计算法对随机森林算法进行模型优化。实验结果表明, 相比其他应用机器学习算法的入侵检测方法, 所提方法在提升综合性能的同时拥有更高的检测效率, 有效地提升了入侵检测技术的实用性。 相似文献
3.
为了解决传统分布式VI-CFAR(variability index-constant false alarm rate)和OS-CFAR(order statistic constant false alarm rate)算法在多杂波干扰环境下检测性能严重下降的问题,提出了一种分布式IVI-CFAR(improved VI-CFAR)检测算法。在VI-CFAR的基础上,引入双参考窗和双参量,通过各子参考窗参量与对应门限的比较,判断子参考窗中参考单元的分布情况,从而选择相应的参考单元集和检测器估计背景噪声功率。经过仿真对比,在单杂波和多目标干扰环境下,分布式IVI-CFAR算法检测性能接近于分布式VI-CFAR和OS-CFAR算法;在多杂波干扰环境下,分布式IVI-CFAR算法检测性能优于分布式VI-CFAR和OS-CFAR算法,采用“OR”融合规则时,检测性能最优。结果表明,提出的分布式IVI-CFAR算法在非均匀噪声环境下,均具有较优的检测性能。 相似文献
4.
针对目前传统通信节点选取算法无法进行最优节点精确选取, 无法有效保证物联网的有效通信等问题, 提出一种基于节点信息冗余度的物联网入侵最优通信节点选取算法. 首先构建通信节点转移特征建模, 计算标记网络入侵下的跳频节点和噪音节点; 然后设计通信分布序列分析模型, 计算节点信息冗余度和通信节点的极值, 根据节点信息冗余度计算结果将干扰节点进行排序去除, 根据极值选取最优通信节点; 最后对最优通信节点选取算法进行仿真实验. 实验结果证明, 该算法可快速、 准确地实现物联网入侵下最优节点的选取, 具有较强的抗干扰能力, 且算法的综合性能优于目前其他最优通信节点选取算法. 相似文献
5.
左军 《重庆大学学报(自然科学版)》2014,37(6):90-96
由于物联网通信节点自身的缺陷,导致现有的安全方法难于应用到物联网中。针对这一情况,提出基于重复博弈论的入侵检测模型。建立一种用于检测恶意通信节点的重复博弈模型算法,使模型应用更符合实际情况,结合随机最优反应均衡算法优化模型使结果能更适应实际网络并且能趋于纳什均衡,并引入一种通用惩罚策略,刺激通信节点之间采取合作策略,提高模型发包成功率。通过对模型算法进行实验仿真,表明该模型能够有效地遏制恶意节点的攻击,提高网络效率。 相似文献
6.
基于关联规则的入侵检测系统 总被引:8,自引:2,他引:6
为提高入侵检测系统的智能性、准确性和检测效率,针对入侵检测系统的特点,将数据挖掘技术应用于入侵检测系统。阐述了使用关联规则及其优化算法,对日志文件进行特征分析与知识发掘的入侵检测系统的设计与实现。实验表明,优化后的算法在对某一日志文件的入侵检测中,准确率平均提高45%,检测效率平均提高50%,大大增强了入侵检测系统的性能。 相似文献
7.
为提高学生宿舍的火灾预警以及防盗报警的能力, 给学生提供安全舒适的居住环境, 运用无线传感网技
术和后台服务器开发技术, 设计了基于微信公众平台的防火防盗系统。 通过该系统用户可使用微信端实时查
看室内状况, 实现对学生宿舍的远程监控。 该系统成本低、 操作灵活、 界面友好, 经实际使用获得了很好的用
户体验。 相似文献
8.
9.
10.
针对现有网络入侵检测系统(NIDS)存在智能程度低、自适应能力弱、协同性差、负载不均衡等局限性,引入了免疫软件人(ISM)智能体的理论,提出了一种基于multi-ISM联盟的网络入侵检测与防御系统的分布式社区协作控制模型及其算法.该模型系统采用了部分-全局规划(PGP)策略以及multi-ISM间的协作、协调和协商机制,融合了网络协作模型与层次模型的优点,从性能上改善了当前分布式入侵检测系统(DIDS)难以适应高带宽、大流量的动态网络环境等问题.实验结果表明:该模型系统相比其他的DIDS,在检测性能和误报率等方面具有明显优势,对于服务器系统资源的占用率不是很大,同时它还能够较好地解决网络信任社区内与社区间的协同防御和预警问题. 相似文献