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《科技通报》2015,(12)
在网络持续波动攻击中出现一种小扰动信号,由于该类攻击信号的振幅不大,常规的检测算法难以有效定位检测,无法保证网络安全。提出一种基于小扰动多普勒扩散参量估计的网络波动入侵源定位检测算法。首先进行网络攻击模型构建,分析网络攻击信号的小扰动振幅特性,由于高阶累积量对噪声有盲分离作用,利用高阶累积量切片对小扰动入侵信号的能量聚集和噪声抑制特性,引入高阶累积量后置处理算子,进行小扰动入侵源定位聚焦,采用DOA参量估计算法进行网络攻击信号的多普勒扩散参量估计,实现对小扰动入侵源定位和检测。仿真结果表明,采用该算法能有效实现了对网络波动攻击的小扰动入侵信号的准确定位和检测,分离出振幅较小入侵信号,检测准确率较传统方法高。 相似文献
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传统的反电势转子超导永磁电机模型在对电流导数运算时需要进行偏微分计算,导致系统高频噪声扩大,产生电流畸变。利用转子磁场坐标系的高频抑制性能,提出一种改进的转子超导永磁电机模型,新模型在转子磁场坐标系中利用仿射变换方法替代传统的微分运算计算电流矢量导数,对高频噪声能有效抑制,在传统的反电势电机模型上增加一个跟踪误差补偿项,补偿电流畸变不确定性。设计出转子磁场坐标下的超导永磁电机预测控制系统模型结构。仿真实验表明,改进模型能有效对电机模型的电流畸变进行抑制,降低转矩波动,电流控制误差降低50%,电流轨迹波动呈现规则圆形,改进方法能有效地将电流畸变控制在理想范围之内。 相似文献
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针对模块化机械臂动力学中存在的参数不确定性及外界干扰,在参考输入受噪声影响的情况下,提出了一种离散时间模块化机械臂关节空间分布式控制策略。利用跟踪微分器获得了高质量的角位移信号及其微分信号,利用扩张状态观测器来补偿机械臂不确定非线性动力学以及外部干扰,并采用非线性状态误差反馈形成控制作用,在关节空间设计强鲁棒性的自抗扰控制器实现机械臂关节空间的轨迹跟踪控制。由于对每个关节单独设计了控制器,因此控制器结构简单,易于实现,仿真结果进一步验证了所提方案优于传统控制方法。 相似文献
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网络个体用户在遭受病毒入侵干扰下,由于病毒入侵信号对单个个体用户入侵的不确定性,难以实现对病毒的有效控制和免疫。提出一种基于自适应功率谱密度特征提取的网络个体用户遭受感染下病毒免疫滤波控制算法,首先进行网络病毒面入侵信号的模型构建,设计滤波控制算法实现对网络个体用户遭受感染下的病毒免疫控制。设计网络个体用户遭受感染下的病毒免疫模型,进行网络个体用户遭受感染下病毒入侵路径和安全属性分析。设计基于自适应功率谱密度特征提取的网络个体用户遭受感染下病毒免疫滤波控制算法,实现对用户遭受感染下的病毒入侵信号的滤波检测和控制。仿真实验结果表明,该算法能有效实现对病毒入侵路径和强度幅值的准确跟踪控制,免疫滤波效果较好,对病毒信号的检测概率提高15.7%,实时性和鲁棒性优越于传统方法,保证了网络个体用户的安全。 相似文献
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提出了一种基于稀松模糊定位算法的网络入侵特征检测算法。新算法通过采集初始网络入侵特征,组建特征集合。利用稀松运动特征匹配算法最大程度上纠正由于特征模糊带来的弊端。保证跟踪匹配过程中,运用较少的入侵特征点完成后期的多个匹配,大幅降低匹配时间,消除匹配误差问题,通过将全局搜索和局部搜索机制有机地结合,保证检测的准确性。实验结果表明,利用本文算法进行入侵检测,能够有效提高检测的准确性。 相似文献
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在城市周围由于高强度多径效应影响,铁路网络信号会受到乘性噪声干扰而造成衰减,传统抗干扰方法容易引起通信信号波动而无法保证铁路通信网络的通信精度。提出了一种基于修正补偿思维的铁路通信网络抗乘性干扰技术,通过引入铁路通信网络信号的波普宽度、后验密度等数据对其进行粒子滤波处理,获取铁路通信信号在传递过程中的衰减程度,并以此作为补偿依据,然后根据乘性噪声与信号接收装置间的距离对载波相位和祖玛波普频率误差进行修正,从而实现了铁路通信网络的增强通信。实验结果表明,提出的方法能够极大提高铁路通信网络通信探测精度,有效地提高乘性噪声信号干扰下铁路网络通信的准确性。 相似文献
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在网络转网和切换中,常会出现不稳定网络跳变信号,其以单频脉冲的形式造成网络波动,影响网络稳定与安全。对该类单频脉冲包络瞬时值有效统计,可以采用脉冲抵消方法抑制波动,提高网络性能。提出一种基于单元散射混响统计学模型的不稳定网络跳变单频脉冲包络瞬时值统计方法。构建网络跳变单频脉冲混响统计模型,进行脉冲信号混响建模,得到混响信号在网络组网及不稳定跳变中产生的脉冲响应。采用单元散射混响统计学方法对传统的包络瞬时值统计算法进行改进。研究结果表明,采用该算法,能有效统计不稳定网络跳变单频脉冲包络的瞬时值,统计结果准确,有效反应包络变化,为下一步采用脉冲抵消方法抑制波动奠定基础,提高网络性能。 相似文献
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网络系统具有多径状态多输入及多输出的特点,干扰源复杂,网络安全受到多状态参量影响。PID控制理论具有多状态输入输出MIMO特性,提出一种基于PID多径网络控制理论的网络终端多元干扰监测方法,以PID控制理论为基础构建网络终端动态干扰监测系统软件,结合PID网络结构的动态神经元扩展功能,在线自适应调节控制误差,动态实时捕捉多状态网络入侵数据,剔除入侵干扰信息,保证了网络终端的安全。仿真实验表明,监测方法能有效对多元网络入侵数据进行检测和滤除,检测正确率高,能有效防止漏报和误报,多径PID控制网络控制系统学习速度快,终端形成的三通道结果显示,系统能有效实现对网络信息的动态多元监测。设计成果在网络安全防御领域具有很强的实用性。 相似文献
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大型网络控制系统的入侵波动具有多样性、复杂性和不确定性等特点,导致传统的基于自抗扰控制器的入侵波动抑制方法,无法有效实现大型网络控制系统中入侵波动的抑制,提出一种基于能量管理的入侵波动抑制方法,通过超平面对大型网络控制系统中的数据进行分离,融入拉格朗日乘子,将最小二乘支持向量机分类算法转化成二次规划问题,采用高斯径向基核函数塑造最小乘支持向量机分类模型,采用粒子群改进算法对最小二乘支持向量机参数进行确定。将入侵段能量管理波动抑制划分成纵向与横向两个部分,进行转弯操作,消耗大型网络控制系统入侵者的能量,将大型网络控制系统入侵者的方向对准方向校正柱面,从而实现入侵波动抑制操作。仿真实验结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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对状态不能直接测量的连续被控对象,给出了一种不用状态观测器,实现输出反馈稳定的网络控制方法.该方法根据被控对象的动力学方程,在控制器端设置合适的参考模型,传感器将被控对象的输出量传送到参考模型,从而产生控制信号使得系统渐进稳定.研究了采用这种输出反馈控制的网络控制系统稳定性能. 相似文献
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对状态不能直接测量的连续被控对象,给出了一种不用状态观测器,实现输出反馈稳定的网络控制方法。该方法根据被控对象的动力学方程,在控制器端设置合适的参考模型,传感器将被控对象的输出量传送到参考模型,从而产生控制信号使得系统渐进稳定。研究了采用这种输出反馈控制的网络控制系统稳定性能。 相似文献
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传统的传感网络信号挖掘方法在噪声干扰下,以降低波动信号参与通信为代价调控网络平稳度,极大降低了网络信号传递效率,存在较大的弊端。提出一种基于改进中值滤波的神经网络敏感信号挖掘方法,分析噪声干扰下无线传感网络信号特征,采用改进中值滤波的神经网络对原始含噪敏感信号进行中值滤波,利用中值滤波抑制噪声干扰产生的敏感信号值,通过BP神经网络去除敏感信号中的噪声,采用梯度下降方法在信号权矢量空间中求取误差函数的极小值,获取使误差函数极小化的权值组合,也就是待挖掘的传感网络敏感信号最佳解,实现传感网络敏感信号的准确挖掘。实验结果表明,所提方法能更好地过滤噪声,有效挖掘出敏感信号,具有较高的鲁棒性和自适应特性。 相似文献
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在网络化控制系统中引入离散隐马尔可夫模型,建立网络状态与控制器-执行器时延之间的概率模型.网络化控制系统被建模成一个马尔可夫跳变线性系统,并预测出当前采样周期内的控制器-执行器时延.使用该预测值设计一个状态反馈控制器,实现对控制器-执行器时延的补偿.对比仿真实验验证了所提方法的优越性. 相似文献
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对网络入侵信号的准确检测,提高检测概率是保证网络安全的基础,传统检测方法难以实现对较低信噪比下的攻击信号的高效定位和检测,无法有效预测入侵信号的局部特征点,导致重采样,虚警概率和漏检概率较高。提出一种基于局部特征压缩采样的网络入侵信号检测算法,构建低信噪比下网络入侵信号模型,采用多普勒频移模糊搜索对入侵信号进行平滑处理,得到入侵信号的局部特征预测量和测量值,为了使得入侵检测适合线性实时处理过程,提高在低信噪比下的检测性能,采用卡尔曼滤波对结果进行修正,采用局部特征压缩采样判断入侵信号的联合特征,实现了对网络入侵信号的局部特征压缩采样检测。仿真结果表明,该算法检测性能较好,检测概率优于传统算法,展示了较好的应用价值,确保了网络安全。 相似文献
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《科技通报》2015,(8)
对无刷双馈电机高阶终端滑模转速辨识的优化控制设计提高双馈电机的运行特性。针对传统的无刷双馈电机的转子耦合能力差、效率低的问题,提出一种基于跟踪微分器有限元法分析的无刷双馈电机高阶终端滑模转速辨识设计方法。分析无刷双馈电机系统结构和基本控制原理,通过使用变频变压调速系统设计的方式,采用高阶滑模控制,设计跟踪微分器补偿控制误差,进行有限元法分析,得到无刷双馈电机结构模型的滑膜干扰控制律。用神经网络逼近左逆测量系统中的非线性函数。利用转子磁场坐标系高频抑制性能,对无刷双馈电机系统的转速辨识模型进行改进设计。仿真实验表明,该模型控制的转速观测器对于无刷双馈电机系统转速的辨识及时准确,辨识误差最大值出现在负载突增时,仅有3 r/min,展示了模型较高的抗干扰性能。为提高无刷双馈电机控制系统闭环控制的精度以及系统的鲁棒性提供了保证。 相似文献
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《科技通报》2016,(5)
通过对网络病毒的动态交互约束抑制设计,实现对病毒入侵特征的有效识别。传统方法采用模糊网络入侵状态特征向量分解方法实现病毒约束抑制,当病毒入侵为一种非平稳随机信息矢量时,对其识别性能不好。提出一种基于互信息特征提取的网络病毒动态交互约束算法。构建网络病毒入侵的信号分析模型,并进行数据采集,采用数模转换方法进行病毒数据离散采样转换,采用重采样和机器学习结合方法,进行了链路漏洞检测,填补了Web防火墙的漏洞,采用三次B样条小波进行互信息特征提取的结果是渐近最优的,利用互信息特征作为检测系统的输入,进行病毒数据提纯处理,基于平均互信息特征提取算法实现特征建模和提取,实现病毒动态交互约束。仿真结果表明,该算法能使得病毒数据在时频空间上得到较明显的聚焦,频谱峰值突出,提高了病毒特征有效识别率。 相似文献