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基于Promethus的分布式DNS性能測試和監(jiān)測系統(tǒng)研究[測試測量][通信網(wǎng)絡]

域名解析服務是互聯(lián)網(wǎng)訪問和流量調(diào)度入口，因此域名系統(tǒng)（Domain Name System ，DNS）性能直接影響用戶訪問體驗?；赑romethus時序數(shù)據(jù)庫，設計實現(xiàn)一種分布式域名系統(tǒng)響應性能自動化測試監(jiān)測系統(tǒng)，使用該系統(tǒng)，不僅可對自研DNS系統(tǒng)進行多節(jié)點分布式DNS性能測試，而且可以時序化方式長時監(jiān)測運行，并以可視化方式實時監(jiān)測DNS服務性能。

發(fā)表于：2023/1/13 16:06:00

工業(yè)控制系統(tǒng)網(wǎng)絡攻擊預測技術研究[通信與網(wǎng)絡][信息安全]

面對復雜的網(wǎng)絡安全形式，攻擊方常采用大量的信息偵查、漏洞利用和混淆技術在網(wǎng)絡進行惡意活動或破壞行為。雖然當前網(wǎng)絡安全態(tài)勢感知平臺盡可能地發(fā)現(xiàn)和監(jiān)測新漏洞的利用過程，但是攻擊預測的準確率和精確率都不盡如人意，需要在目前預測技術的基礎上研究更加高級的算法將安全事件自動關聯(lián)到對應的資產(chǎn)和攻擊類型上，對可能發(fā)生的網(wǎng)絡安全攻擊進行預警和風險評估，實現(xiàn)對網(wǎng)絡安全事件的精準預測。

發(fā)表于：2023/1/13 15:56:00

K-means聚類-DCT壓縮算法在振動傳感器中的研究與應用[其他][其他]

為延長無線振動傳感器在需要對大量高頻振動數(shù)據(jù)進行采集情況下的使用壽命，首先對現(xiàn)有振動數(shù)據(jù)壓縮算法進行了研究，對其存在的問題進行了分析，并在此基礎上提出了一種基于K-means聚類-DCT雙重數(shù)據(jù)壓縮算法的壓縮方法。所采用的K-means聚類-DCT雙重數(shù)據(jù)壓縮算法針對預測性維護數(shù)據(jù)特點，首先利用K-means算法對振動數(shù)據(jù)進行聚合分類，再根據(jù)振動信號頻域特點進行離散余弦變換（Discret Cosine Transform， DCT）壓縮。通過實際驗證表明，采用該算法對振動數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)聚合，可以非常明顯地提高數(shù)據(jù)壓縮的效率，從而在傳輸時將冗余數(shù)據(jù)有效減少。而在相同數(shù)據(jù)量情況下，采用改進的雙重壓縮算法的峰值信噪比與其他算法相比，其具有更好的性能。

發(fā)表于：2023/1/13 15:26:00

基于改進蟻群算法的機器人路徑規(guī)劃方法[可編程邏輯][工業(yè)自動化]

根據(jù)傳統(tǒng)蟻群算法在機器人的路線規(guī)劃中具有收斂速度慢、容易陷入局部最優(yōu)解的缺陷，提供了一個經(jīng)過改進的蟻群算法。使用柵格法建立路徑矩陣，建立一種轉角啟發(fā)函數(shù)，增加選擇指定路徑的概率，提高算法的搜索速度；將A*算法與改進蟻群算法結合，提出一種改進的距離啟發(fā)函數(shù)，避免了陷入局部最優(yōu)解；并提出一種可根據(jù)迭代次數(shù)而改變的信息素揮發(fā)因子，增強了全域搜尋能力。根據(jù)相關數(shù)據(jù)分析，與Ant Colony Algorithm with Multiple Inspired Factor（ACAM）算法相比，改進的蟻群算法對于解決算法收斂速度慢、防止進入局部最優(yōu)解等方面效果更好。

發(fā)表于：2023/1/13 14:34:00

基于5G架構超密集組網(wǎng)粒子群優(yōu)化算法改進[通信與網(wǎng)絡][5G]

隨著移動通信技術的發(fā)展，傳統(tǒng)智能終端設備無法滿足快速增長的海量數(shù)據(jù)計算要求，移動邊緣計算為物聯(lián)網(wǎng)中移動用戶提供了低延遲和靈活的計算方案。綜合考慮邊緣服務器上有限的計算資源以及網(wǎng)絡中用戶的動態(tài)需求，提出通過二進制粒子群優(yōu)化算法分配發(fā)射功率優(yōu)化傳輸能耗。將請求卸載與資源調(diào)度作為雙重決策問題進行分析，基于粒子群優(yōu)化算法提出了一種新的多目標優(yōu)化算法求解該問題。仿真結果表明，二進制粒子群優(yōu)化算法可以節(jié)省傳輸能耗，且具有良好的收斂性。所提出的新算法在響應率方面優(yōu)于現(xiàn)有算法，在動態(tài)邊緣計算網(wǎng)絡中可以保持良好的性能。

發(fā)表于：2023/1/13 13:53:00

基于能量均衡高效的LEACH改進算法[可編程邏輯][通信網(wǎng)絡]

LEACH路由協(xié)議是無線傳感器網(wǎng)絡一個經(jīng)典的分簇路由方法，但在限能嚴重的無線網(wǎng)絡中，節(jié)點功耗高、生存時間短等問題嚴重影響網(wǎng)絡性能，為此提出了改進的基于能量均衡高效的LEACH-X協(xié)議。通過加入最優(yōu)簇首數(shù)，提出修正的剩余能量因子，考慮節(jié)點的剩余能量、周期內(nèi)當選過簇首的次數(shù)以及密度因子，并對部署區(qū)域分區(qū)，針對區(qū)域調(diào)整距離因子增益參數(shù)的權重來修正簇首選舉閾值函數(shù)；接著進行二次競爭并最終選舉簇首，從而減小節(jié)點能耗，使WSN存活時間得到一定的延長。仿真結果表明，與傳統(tǒng)LEACH協(xié)議進行對比，LEACH-X協(xié)議降低了網(wǎng)絡能耗，延長了網(wǎng)絡生存時間。

發(fā)表于：2023/1/13 13:44:00

基于時差法的雙聲道超聲波水流量計[其他][其他]

針對中小管徑單聲道超聲波流量計由于聲道少而易受流場分布不均勻的影響，提出了一種基于時差法的雙聲道超聲波水流量計。流量計的硬件系統(tǒng)由STM32L431低功耗模塊、高精度計時模塊TDC-GP22等組成。根據(jù)雙聲道管段結構，提出了基于卡爾曼濾波算法的數(shù)據(jù)融合方法，將兩個聲道的測量數(shù)據(jù)融合并完成濾波處理，提高了流量計的測量精度。實驗測試表明，流量計測量誤差在2.5%以內(nèi)，卡爾曼融合濾波算法可以有效提高流量計測量精度。

發(fā)表于：2023/1/13 13:35:00

基于ZYNQ的陣列渦流無損檢測系統(tǒng)[其他][其他]

圓柱形金屬試件的陣列渦流檢測可以通過幾個圍繞試件布局的陣列線圈組成的探頭來完成，陣列渦流探頭由完全相同的8個線圈組成并在一定的空間結構下完成對金屬試件的探測。設計1個基于Zynq-7020的陣列渦流檢測系統(tǒng)，該系統(tǒng)借助激勵通道的8個模擬開關可以對一個或多個線圈進行激勵，借助一個8選1模擬開關可以對8個陣列線圈進行分時采集，通過數(shù)字相敏檢波算法完成對信號的提取。試驗結果表明，此系統(tǒng)可以保存、傳輸、處理陣列探頭的激勵信號和感應信號，并完成測量陣列探頭靈敏度的試驗任務。

發(fā)表于：2023/1/13 13:27:00

基于ESN的鋰電池SOC評估方法與仿真研究[電源技術][其他]

以新能源車載鋰電池為研究對象，建立基于回聲狀態(tài)網(wǎng)絡（ESN）預測鋰電池的荷電狀態(tài)（SOC）評估模型。采用交叉驗證方法優(yōu)選回聲狀態(tài)網(wǎng)絡參數(shù)，以此解決網(wǎng)絡模型的參數(shù)選擇困難。通過帶遺忘因子的遞歸最小二乘法訓練建立的回聲狀態(tài)網(wǎng)絡模型，實時更新輸出權值矩陣以此提高網(wǎng)絡的適應性和精度。通過模型仿真分析驗證了預測算法的可行性，進一步對比分析了所建立的ESN預測模型與BP神經(jīng)網(wǎng)絡算法、徑向基（RBF）網(wǎng)絡算法在UDDS、US06和NYCC工況條件下的鋰電池SOC評估預測效果，結果表明所建立的回聲狀態(tài)網(wǎng)絡模型方法用于鋰電池SOC評估預測的性能和效果優(yōu)于BP算法和RBF算法，具有較好的應用前景，可以為鋰電池SOC長期長效預測評估提供參考。

發(fā)表于：2023/1/13 13:19:00

一種基于Hierarchy LUT的可重構S-box實現(xiàn)方法[其他][其他]

基于查找表方法構建的Substitution box （S-box）在可重構分組密碼實現(xiàn)中廣泛使用，然而因消耗的資源過大，其面積利用效率低。為提高可重構S-box面積利用效率，提出一種基于4R/1W存儲結構的分層查找表（Hierarchy LUT），構建可重構S-box。所提出的4R/1W存儲結構能減少存儲單元的例化數(shù)量，提高存儲密度。在40nm CMOS工藝下，實現(xiàn)基于Hierarchy LUT的可重構S-box，其面積利用效率得到改善，對比Table Lookup Unit （TLU）和Memory Sharing的可重構S-box方案，效率分別提高了51.76%和6.88%。

發(fā)表于：2023/1/13 12:28:00