文法推断网络协议状态机*

针对现有正则的正负推断(regular positive and negative inference,RPNI)算法的局限性,提出一种通过标记前缀树接受器中的状态,以差异化的状态标记方法防止状态的过度融合改进的算法——改进的RPNI算法(improved RPNI,IRPNI)。该算法从网络数据流量中导出协议规范,并将该规范表示为确定性有限自动机(definite finite automata,DFA)模型;根据网路协议特性,把启发式的差异化的状态标记算法嵌入该算法中,使得状态融合结果体现网络协议的结构特征。实验证明IRPNI算法更有助于推断出更一般化的网络协议状态机。     

社团感知的ICN缓存策略

为了使以信息为中心的网络缓存内容在空间和时间上分布更合理,提出一种社团感知的缓存策略(SCCNC);以社团为单位,社团重要度高的节点缓存原始块,其他节点缓存编码块,在不增加缓存空间的条件下,提高缓存命中率和缓存多样性。研究结果表明:SCCNC策略与其他3种策略相比,能更好地提升包括缓存命中率和传输流量等缓存性能。     

一种简化的对数最大后验概率译码算法

提出了一种简化的对数最大后验概率译码算法．该简化算法基于逼近理论，用最佳平方逼近多项式近似计算校正函数，近似多项式的系数根据特征定理确定．与原算法相比，简化算法具有低复杂度、译码延时少的优点．仿真结果表明：计算复杂度比原算法降低约30％；在加性白高斯噪声信道和平坦慢衰落瑞利信道上，其编码增益比求最大值对数最大后验概率译码算法高出0．3～0．5dB，与原算法相近．因此，简化算法可替代对数最大后验概率译码算法在Turbo码译码器中使用．     

一种基于概率分析的密码系统保密测度

在网络数据传输过程中，为了数据安全性的考虑，均采用密码系统来实现．但任何一种密码系统都不可能是不可破译的，需要在对现有的密码系统不断分析过程中进行改进．本文在理论上分析了一种抽象的密码系统的破译概率，经过推导得出了最终表达式．     

格型滤波自适应权向量法的DSP实现

自适应权向量法（ＡＷＶＭ）检测弱信号常用ＬＭＳ滤波算法。这种方法的最大缺陷之一是滤波器的权系数仅根据总误差值来调整的。因此,这些权系数相互有牵连,这是ＬＭＳ自适应滤波器收敛响应较慢的原因之一。克服这一缺点的一种方法是采用格型滤波算法。应用格型ＬＳＬ滤波于ＡＷＶＭ中检测噪声中的高频弱信号,并应用ＤＳＰ实现高速数据处理,仿真结果证明了它的可行性和实时性及优越性。