基于CBF的自适应抽样算法研究

本文针对网络流量的自相似性、重尾分布等特征,提出了基于CBF的自适应抽样算法,根据不同的网络流量大小,抽取不同数量的报文,并采用CBF哈希算法维护流记录。该方法具有抽样率自适应性、简单性,并可根据实际情况灵活控制算法所需的存储空间。     

基于CBF流抽样的网络安全

现有网络中常存在DDOS、恶意端口及IP扫描、蠕虫等异常产生大量的只包含1个数据包的流量.针对高速网络流量特点及网络异常导致的流量突然上升,提出了一种改进的基于CBF的流抽样算法.该算法对定长时间内到达的数据包进行固定数量的抽样,使抽样率能适应于流量变化,并可控制资源的消耗,尤其当泛洪攻击、DDOS攻击等导致大规模异常网络流量出现时,能有效保护路由器的处理器和内存资源以及传输流记录所需的带宽资源,同时又不失简单性和准确性.     

基于Bloom Filters的流抽样算法研究

本文提出了基于Bloom Filters的流抽样算法,对测量间隔内到达的报文进行抽样,并采用Bloom Filters哈希结构映射到流信息表来创建和维护流信息。该方法具有灵活性、简单性,在误差允许的情况下,有效地减少了流测量所需的存储空间。     

基于BF的单向网络性能抽样测量技术

针对在进行网络单向性能测量时,存在抽样效率不高和报文标识均匀性差等问题,提出了一种基于BF(Bloom Filter)的单向网络性能抽样测量框架及算法,解决了在不同测量点对上从大量背景流量条件下的抽样有效性和报文标识有效性问题.仿真性能表明,待测报文抽样效率与BF理论分析值偏差为0.5%,且报文标识冲突比例仅为3.5%左右,软件实现抽样时间开销为O.1μs量级;该抽样测量技术十分适合于从大量背景流量中快速抽样出少量待测报文,从而有效地测量出诸如单向传输时延、时延抖动及单向报文丢失率等重要网络性能参数.     

基于单片机的高精度测量信号时间间隔的研究

本文介绍了一种基于单片机的内容资源和采用“Δｔ时间扩展”技术，实现高精度测量任意两个信号之间的时间间隔原理和系统构成，并对测量误差进行了分析。     

网络流量测量的自适应抽样方法研究

由于高速网络技术的发展,直接对网络流量进行全分组测量相当困难,为了解决这一问题,流量抽样测量研究已经成为高速网络环境下进行流量测量的一个热点.在对目前的抽样测量技术研究的基础上,分析了一种自适应抽样测量技术.结果表明:该方法能充分利用现有资源提高抽样测量的准确性,为研究其他的自适应抽样方法提供一定的参考.     

基于特征掩码的轻量级遮挡人脸识别方法

在遮挡条件下常用人脸识别模型性能急剧下降。现有的遮挡人脸识别方法主要分为修复法和特征掩蔽法。修复法无法确保修复内容包含鉴别性信息,甚至在遮挡面积较大时会出现误修复;现有的特征掩蔽法遮挡人脸识别模型则往往复杂庞大。为了提高对遮挡人脸识别的鲁棒性并满足在移动和嵌入式设备上部署的需求,设计了一种轻量级遮挡人脸识别方法LOFR。为了提升对遮挡人脸识别的准确率,使用遮挡分割网络提取遮挡信息,掩码生成器根据遮挡信息生成掩码以掩蔽被遮挡损坏的特征,同时嵌入注意力机制提升对空间位置的敏感性。在一般人脸、模拟遮挡人脸和真实世界遮挡人脸数据集上的准确率分别达到了99.03%、98.38%和98.03%。与其他先进方法相比,以MobileNetV2作为骨干网络的LOFR参数量显著减少,但在准确率方面依然具有竞争力。     

基于不同抽样方法的土地资源遥感监测研究

遥感已经成为土地资源监测的主要手段,土地资源遥感监测结果在使用前,必须进行客观可靠的精度验证和分析,以保持遥感监测结果的可靠性。其中,抽样方法是影响土地资源遥感精度评价的一个重要因素。利用不同分辨率遥感数据获取的某县土地利用/覆盖信息,进行了简单随机抽样、分层抽样和等距抽样三种不同抽样组织方式下的精度检验分析,评估了不同抽样方式下的精度检验效果。结果表明,不同抽样方式下的精度检验结果都存在一定的波动。简单随机抽样方法得到的精度并不是随着样本数的增加而递增的,而是在不同面积的区域内,有其最佳的抽样样本个数与真实精度最接近。分层随机抽样与全样本的真实评价结果很接近,比较适合于土地利用现状的精度检验。等距抽样不适合于土地利用现状的精度检验。     

基于Linux系统的高性能报文捕获技术

零拷贝技术是提高通用计算机报文采集性能的重要技术手段,但是目前通用的方案存在不易移植的缺点。针对这一问题,本文提出一种基于Linux系统平台下的新型零拷贝报文捕获技术PF_DMA。该方法通过对系统内核函数的扩展、替换,在不破坏原有网卡驱动程序结构的基础上实现报文的零拷贝捕获,且易于实现在不同网卡驱动程序间移植。     

高精度多功能时间校验仪的研究与设计

高精度多功能时间校验仪是利用高精度GPS授时模块产生标准信号来驯服本地的压控恒温晶振,保证给系统提供高精度、高稳定度的时钟信号。在测量的方法上采用等精度测量法消除±1的测量误差,利用时间间隔测量法提高测量精度。同时选用荧光点阵显示屏,进行图文显示,具备了良好的人机接口。仪器还提供测量频率、周期、相位、日计时误差等功能,扩展了仪器的应用范围。     

随机分组抽样下流大小分布估计

流大小分布是网络测量中一个重要的度量。已有的研究表明在MLE（极大似然估计）算法中运用TCP流的协议信息能够更好的估计流大小分布。本文详细比较了运用TCP流的SYN包和TCP序列号信息的几种MLE算法,并在此基础上结合实际应用提出了一种对小流采取细粒度、对大流采取粗粒度的非均匀粒度的流大小估计算法。实验结果表明,该算法在减少了MLE估计计算量的同时,提高了粗粒度后大流估计精度。     

基于小波包变换的多尺度图像匹配算法

针对梯度算子的图像匹配方法存在收敛速度慢、迭代容易落入局部最优点等问题,提出了利用小波包的多尺度特征对图像进行不同分辨率的分解的方法。实验表明基于小波包变换的多尺度图像匹配算法准确度高,计算速度较快且减小了迭代落入局部最优解的概率。     

基于压缩采样匹配追踪算法的混合场信道估计方案

针对现有的远场和近场信道估计方案不能直接用于精确估计混合场信道状态信息的问题,提出了一种有效的基于压缩采样匹配追踪(compression sampling matching pursuit, CoSaMP)算法的混合场信道估计方案。通过精确建模混合场信道模型来捕捉其远场和近场区域可能存在不同的散射体这一特征,分别对其远场和近场路径分量进行估计。结果表明,所提方案与现有其他信道估计方案相比,在相同低导频开销情况下,该方案能获得更高的归一化均方误差性能和更高的系统和速率,计算复杂度较低。可见,所提出的方案具有很好的参考价值。     

一种用于异常检测的网络流量抽样方法

为了减小抽样数据对网络异常检测的影响,提出了一种新的可变抽样率的网络流量抽样方法.通过利用哈希模式匹配算法,将到达的数据报文按流标识分类并记录下该报文在流中的位置,然后根据报文所属流的位置顺序减函数来设置不同的报文抽样概率.实验结果表明,所提方法增加了短流报文的抽样概率,解决了由于随机报文抽样方法偏向于长流抽样而导致的网络异常丢弃的问题,从而提高了异常检测的正确性.     

基于Java的IP网络数据包抽样采集研究

阐述了数据包抽样的基本方法及特点，论述了IP网络数据包抽样采集系统的体系结构，最后用Java实现了基于Poisson的数据包抽样。     

双层模板电解加工工艺对LY12表面阵列微坑形貌的影响

针对铝合金(LY12)表面阵列微坑加工精度较低的现状,提出了采用双层模板电解加工铝合金(LY12)表面阵列微坑工艺.该工艺采用高电流密度的方法去除加工过程中的铝合金材料表面的点蚀现象,并使用非线性的硝酸钠溶液减小微坑的侧向腐蚀.通过对电流密度和电解液参数的合理优化,在铝合金工件表面得到形貌一致的阵列微坑.试验结果表明,在双层模板电解加工过程中,采用硝酸钠溶液作为电解液,并选取电流密度为25 A/cm2,可有效减小阵列微坑的侧向腐蚀,提高铝合金表面阵列加工的定域性.     

空间域信号的采样方法

针对空间域信号的采样特点,分析并讨论了空间域信号采样的误差来源和空间域信号采集通道设计的一些关键问题,提出了空间域信号的等空间间隔采样方法和等时间间隔采样方法.     

基于改进Patchmatch及切片采样粒子置信度传播的立体匹配算法

针对立体匹配时视差不连续区、倾斜平面及非前向平行平面误匹配较高的问题,提出了一种基于改进Patchmatch及切片采样粒子置信度的立体匹配算法.定义了具有边缘特性的Patchmatch相似性函数,并建立基于Patchmatch的非前向平行平面视差平面估计模型.利用粒子置信度传播代替原有的最近邻搜索,使用较少的粒子近似目标分布,并采用切片采样马尔可夫链蒙特卡罗方法解决传播过程中粒子重采样更新问题.Middlebury图像数据集测试表明,该算法能够降低视差不连续区域的误匹配,有效地提高了倾斜平面及非前向平行平面图像的匹配精度.