MANET的IDS中移动代理部署算法的研究

MANET(移动自组织网络)由于采用无线信道、分布式控制等原因,比有线网络更易受到安全威胁。MANET对带宽和计算量的敏感性使得移动代理成为MANET安全架构的首选。文中介绍了一种基于移动代理的MANET的入侵检测系统(IDS)模型。重点分析了该模型中的网络监测代理的部署算法,并基于已有的算法提出了一种改进算法———IDANMA(Improved D isposal A lgorithm forNetwork Mon itoring Agent)。IDANMA通过两轮投票选举在规定通信半径内可达节点最多的节点为网络监测代理节点。用NS软件对IDANMA进行仿真的结果表明,IDANMA有效地克服了已有算法的缺陷,通信开销更小,网络监测代理分布更均匀,算法收敛性好。     

基于机器学习算法的连云港大浦河水质参数遥感反演

以连云港市内大浦河、大浦副河部分河段为研究区，根据现场实测数据与无人机高光谱遥感影像结合对水质污染进行研究分析。无人机高光谱数据处理采用多层感知机(MLP)构建水质参数预测反演模型，利用K-Fold进行交叉验证，其中氨氮和总磷预测值与实测值的决定系数(R²)高于0.8，平均绝对百分比误差(MAPE)在15%以内。高锰酸盐指数的R2为0.58，原因为其数值范围较小，但总体预测效果理想，MAPE仅为2%左右，反演效果良好。最终通过反演结果对目标河段的污染源现状进行剖析，对主要水环境治理问题的解决提供依据。