一种基于人眼视觉特性的图像水印方案

本文利用人眼视觉特性,提出一种基于对比度灵敏矩阵的图像盲水印方案.该水印算法以随机产生的二值序列为水印,在DCT域计算各个图像分块的视觉敏感性值,根据视觉敏感性值的大小自适应地调整水印嵌入强度.实验结果表明,本文提出的水印算法对JPEG压缩、图像平滑、图像锐化、图像加噪等处理具有较好的抵御能力.     

一种基于混合分类器的异常检测模型

针对网络的异常检测方法对未知攻击难以提供更多有用信息的缺点,提出一种基于分类器的异常检测模型。模型首先采用支持向量机对网络连接进行异常检测,然后将检测获得的异常作为输入进入聚类模块以得到其更多信息,其中聚类模块由自组织映射算法与信息获取算法共同完成。通过对检测到的异常进行信息获取的方法可以获得未知入侵的更多有价值的信息。最后应用kddcup99数据集进行仿真实验,实验结果表明,该检测模型具有较好的检测率和较低的误报率,并且该模型对于获得未知入侵的更多信息是有效的。     

两次随机丢包的被动队列管理算法

主动队列管理算法增加了硬件资源和运算量的开销,并且存在参数设置敏感,响应相对滞后于实际网络状况的缺陷,并没有在实际网络上推广使用。因此对目前使用最多的弃尾被动队列管理进行改进,提出了两次随机丢包的被动队列管理算法。在队列满时,两次随机丢弃队列中的数据包,改善弃尾队列管理的缺陷,提高了网络传输性能;提出了速度公平性的概念,两次随机丢包的被动队列管理算法对占据队列较多的TCP链接有更好的惩罚作用,能有效提高RTT公平性和速度公平性;该算法计算量小;NS2仿真表明该算法的有效性。     

分布参数互连网络系统分析方法研究

为了对包含分布参数元件的网络进行有效分析,把整个网络划分为线性集中参数网络和由分布参数元件构成的线性子网络,先采用改进节点法(MNA)建立集中网络的频域方程,然后再将分布子网络以导纳矩阵的形式加入其中.该方法将MNA应用范围从集中参数网络推广到包含分布参数元件的网络,可用于分析一般的分布参数网络.互连网络示例的仿真结果证明了该方法的有效性,仿真时间仅为HSPICE的25%左右.     

基于多智能体的网络信息隐藏系统研究

为加强网络信息安全,该文提出了一种基于m-序列的多智能体协作的信息隐藏模型,并提出以鲁棒性、安全性和通信容量作为评价信息隐藏系统的性能指标.实现了基于多智能体协作的信息隐藏系统,该系统通过多智能体协作加强信息隐藏的鲁棒性,使用多智能体发送信息,加大了隐蔽通信的容量.仿真结果表明:基于多智能体的信息隐藏算法未对特殊位进行处理,因而没有网络包被防火墙过滤,隐藏的信息未丢失;防火墙类产品对于使用包填充类算法隐藏的信息的安全性影响非常大,对于使用基于多智能体算法隐藏的信息的安全性几乎没有任何影响.     

基于T-S模糊模型的网络控制系统鲁棒H∝容错控制

针对同时存在网络时延和数据包丢失的网络环境,研究了执行器故障下一类非线性网络控制系统的鲁棒H_∞容错控制问题。基于不确定T-S模糊模型描述的非线性网络控制系统模型,考虑了更实际、更常见的执行器部分失效情况。通过引入一个积分不等式,获得了此类系统的时滞相关鲁棒稳定性条件,且采用锥补线性化算法给出了此类系统的鲁棒H_∞容错控制器设计方法。仿真算例表明,对于任意容许的不确定性以及执行器故障,所设计的控制器能使系统鲁棒渐近稳定,且具有H_∞范数界。       

基于反步设计法的非线性主动队列管理算法

针对网络拥塞问题提出了一种非线性主动队列管理(AQM)算法,设计了一种标注概率可以保证网络的最大传输速率和最小队列长度。通过比较引理和反步设计法设计了非线性输出反馈控制算法,并提出了控制参数的取值范围。在考虑实际网络中往返时间(RTT)与队列长度的函数关系的基础上提出了基于变RTT的非线性网络模型,并设计了新的TCP窗口大小观测器,证明了当标注概率取值范围为0~1时,TCP窗口观测误差渐近地收敛到0。仿真表明,该文基于反步设计法的非线性AQM算法在变化的网络环境下具有较好的鲁棒稳定性,实验中的链路利用率为95.41%,丢包率为0.287%。     

图像纹理分析与纹理测度

为了从更深层次上进行系统的纹理分析 ,首先概括了纹理分析中的困难并从寻找纹理的本质入手 ,回答了纹理图像与普通数字图像间的差异、成像尺度与图像纹理间的关系、窗函数的选取等问题并给出了计算一幅具体图像纹理性大小的算法。从采样频率和成像尺度的角度来看待图像纹理在该领域内尚属首次。仿真实验对Brodatz像册中全体纹理图求取了纹理性因子的大小并进行了排序 ,试验表明该求取纹理性因子的算法与视觉感受趋于一致。对图像纹理理论探讨的欠缺是纹理分析的瓶颈 ,该文是在一这方面努力尝试的结果     

基于各向异性扩散的几种平滑算法比较及改进

该文比较了几种现有的P-M扩散系数改进算法的优缺点,提出了一种改进的基于视觉掩蔽效应的各向异性扩散平滑算法.该方法用归一化局部方差和图像梯度信息联合度量空间细节,能更有效地消除噪声,保持图像细节,也避免了原扩散系数参数估计的困难.实验结果表明,提出的改进方法得到的平滑图像具有更好的视觉质量.     

基于微分算子小波变换的分布参数系统辨识

基于微分算子在紧支撑正交小波基下的精确显式表示,给出了一种分布参数系统辨识方法.将微分算子投影到小波空间,得出其矩阵表示形式,从而将分布参数系统转化为集中参数系统,再利用最小二乘参数估计的一次完成算法进行辨识.该方法不需要考虑初始条件和边界条件的影响,降低了计算的复杂程度;基于Daubechies(db1)小波的数值计算表明,在小波分解层数很低的情况下,辨识就具有很高的精度.