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面向工業(yè)控制系統(tǒng)的入侵檢測技術(shù)綜述[通信與網(wǎng)絡(luò)][信息安全]

隨著工業(yè)信息化的發(fā)展，工業(yè)控制系統(tǒng)(Industrial Control System，ICS)的安全防護(hù)越來越重要。入侵檢測是實(shí)時(shí)監(jiān)控ICS內(nèi)部和外部安全的一種技術(shù)，能夠有效精準(zhǔn)地檢測出攻擊行為并采取措施，因此，面向ICS入侵檢測技術(shù)成為工控領(lǐng)域的一個(gè)研究熱點(diǎn)。首先從ICS的結(jié)構(gòu)入手，給出了ICS入侵檢測的重要性；其次對(duì)ICS入侵檢測技術(shù)進(jìn)行分類，分別對(duì)工業(yè)控制系統(tǒng)下的誤用入侵檢測技術(shù)、異常入侵檢測技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)入侵檢測技術(shù)、主機(jī)入侵檢測技術(shù)的研究現(xiàn)狀進(jìn)行介紹和分析；最后針對(duì)應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行了展望。

發(fā)表于：3/18/2021 3:13:15 PM

基于聚類的密碼芯片頻域側(cè)信道分析[其他][其他]

發(fā)表于：3/18/2021 10:17:00 AM

基于Hyperledger Fabric的食品溯源系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[模擬設(shè)計(jì)][其他]

現(xiàn)有的傳統(tǒng)食品安全溯源系統(tǒng)中存在共享數(shù)據(jù)較為匱乏和信息存儲(chǔ)中心化、孤島化等問題，利用區(qū)塊鏈系統(tǒng)去中心化、防篡改、可信任等特性，提出了一種基于Hyperledger Fabric區(qū)塊鏈的食品溯源系統(tǒng);然后對(duì)Hyperledger Fabric區(qū)塊鏈技術(shù)進(jìn)行深入分析和研究，明確Hyperledger Fabric區(qū)塊鏈技術(shù)的技術(shù)原理與技術(shù)特性，并綜合食品安全溯源系統(tǒng)的實(shí)際使用，對(duì)基于Hyperledger Fabric區(qū)塊鏈的食品溯源系統(tǒng)進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計(jì)；最后對(duì)基于Hyperledger Fabric區(qū)塊鏈的食品溯源系統(tǒng)進(jìn)行了實(shí)際的搭建，并對(duì)該系統(tǒng)進(jìn)行相關(guān)功能測試和性能測試，驗(yàn)證了整體方案的可行性與有效性。

發(fā)表于：3/18/2021 10:09:00 AM

使用智能終端控制激光異物清除設(shè)備[其他][其他]

對(duì)于架空高壓輸電線上的異物，利用激光清除已成為一種主流的手段。分析了異物清除作業(yè)的過程及其對(duì)控制系統(tǒng)的需求，提出了一種將執(zhí)行機(jī)構(gòu)控制和運(yùn)算分離，使用與執(zhí)行設(shè)備無線連接的便攜智能完成控制計(jì)算的系統(tǒng)設(shè)計(jì)，并詳述了這一控制系統(tǒng)的硬件實(shí)現(xiàn)和軟件流程。相較傳統(tǒng)一體化控制系統(tǒng)，這樣的設(shè)計(jì)成本低，使用靈活，維護(hù)簡便且易于功能擴(kuò)展。實(shí)驗(yàn)表明，此系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確可靠地控制激光異物清除設(shè)備完成清除操作。

發(fā)表于：3/17/2021 9:09:00 AM

一種降低新型OFDM數(shù)據(jù)鏈誤碼率的方法[其他][其他]

針對(duì)空地雷達(dá)數(shù)據(jù)鏈可靠性的問題，基于單向耦合映像格子模型，提出了基于OCML的新型OFDM數(shù)據(jù)鏈模型。上述模型通過利用OCML時(shí)空混沌序列對(duì)CCSK軟擴(kuò)頻進(jìn)行改進(jìn)，同時(shí)結(jié)合編碼技術(shù)以及調(diào)制技術(shù)進(jìn)行仿真。仿真分析顯示，基于OCML的新型OFDM數(shù)據(jù)鏈模型可以有效改善CCSK中偽隨機(jī)序列由于自相關(guān)性差導(dǎo)致的可靠性差等問題，顯著提高系統(tǒng)誤比特率性能，且有效提高空地雷達(dá)數(shù)據(jù)鏈的可靠性。

發(fā)表于：3/17/2021 9:02:00 AM

基于二叉空間劃分的異常數(shù)據(jù)檢測算法[測試測量][通信網(wǎng)絡(luò)]

無線傳感網(wǎng)絡(luò)(Wireless Sensor Networks，WSNs)的性能依賴于所收集的數(shù)據(jù)質(zhì)量。而最初，節(jié)點(diǎn)所感測的數(shù)據(jù)是粗糙的，需通過有效的數(shù)據(jù)檢測算法將異常數(shù)據(jù)與正常數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)分。為此，提出基于二叉空間劃分的異常數(shù)據(jù)檢測(Binary Space Partition-based Anomaly Detection，BSP-AD)算法。BSP-AD算法通過二叉空間劃分(Binary Space Partition，BSP)訓(xùn)練、測試數(shù)據(jù)。先通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)，得到正常數(shù)據(jù)的區(qū)間范圍，再通過此區(qū)間范圍檢測測試數(shù)據(jù)中異常部分。仿真結(jié)果表明，提出的BSP-AD算法能夠準(zhǔn)確地檢測異常數(shù)據(jù)，并且計(jì)算成本和存儲(chǔ)成本低于IDLO算法。

發(fā)表于：3/16/2021 11:46:00 AM

基于EKF算法的鋰電池SOC估算策略[電源技術(shù)][其他]

在電池管理系統(tǒng)中，電池荷電狀態(tài)(SOC)的準(zhǔn)確估算具有重要的地位，其重要性不僅在于可以向使用者提示電池的剩余電量，更在于它是電池充放電管理和均衡控制管理的基礎(chǔ)。而SOC受許多因素的影響，如溫度以及電流的大小、方向等，它的準(zhǔn)確預(yù)測也較困難。提出了一種用擴(kuò)展卡爾曼濾波(EKF)算法估計(jì)鋰電池SOC的方法，建立電池仿真模型，通過混合動(dòng)力脈沖能力特性(HPPC)試驗(yàn)進(jìn)行了參數(shù)辨識(shí)。在恒流放電下模型的SOC估算誤差約2.1%，說明該模型有效且易于應(yīng)用。

發(fā)表于：3/16/2021 11:33:00 AM

高可靠性整流罩空調(diào)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案研究[模擬設(shè)計(jì)][其他]

針對(duì)某發(fā)射場整流罩空調(diào)對(duì)設(shè)計(jì)參數(shù)溫度、濕度、送風(fēng)量的要求，調(diào)研了傳統(tǒng)整流罩空調(diào)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方案，從信息安全、可靠性方面研究，提出了一種基于國產(chǎn)PLC的冗余整流罩空調(diào)自動(dòng)控制系統(tǒng)。介紹了國產(chǎn)超御PLC組件的功能、冗余機(jī)組系統(tǒng)方案，并從硬件和軟件兩個(gè)方面對(duì)系統(tǒng)架構(gòu)、控制方案等進(jìn)行構(gòu)建。通過現(xiàn)場實(shí)驗(yàn)調(diào)試，驗(yàn)證了該整流罩空調(diào)控制系統(tǒng)的可行性、穩(wěn)定性，且具有安全、可靠等顯著優(yōu)點(diǎn)，解決了國產(chǎn)PLC在整流罩空調(diào)系統(tǒng)零應(yīng)用的問題，是一種高可靠性整流罩空調(diào)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案。

發(fā)表于：3/15/2021 10:43:00 AM

應(yīng)用于導(dǎo)航SoC的專用DMA的設(shè)計(jì)[通信與網(wǎng)絡(luò)][航空航天]

衛(wèi)星導(dǎo)航技術(shù)以及社會(huì)的快速發(fā)展使得高精度定位的需求越來越大。隨著導(dǎo)航系統(tǒng)和頻點(diǎn)的增加，導(dǎo)航模塊中需要處理的數(shù)據(jù)量越來越大。通用DMA(Direct Memory Access)控制器無法完成大量通道的傳輸，采用中央處理器(CPU)傳輸需要占用CPU大量的時(shí)間。應(yīng)用于導(dǎo)航片上系統(tǒng)(SoC)的專用DMA支持全系統(tǒng)全頻點(diǎn)的導(dǎo)航通道的數(shù)據(jù)搬移，經(jīng)過測試驗(yàn)證，DMA搬移相同通道數(shù)的數(shù)據(jù)所需要的時(shí)鐘周期為CPU的三分之一，有效提高了CPU的效率。在設(shè)計(jì)中采用了低功耗優(yōu)化技術(shù)，優(yōu)化后DMA模塊動(dòng)態(tài)功耗降低至原來的15%。

發(fā)表于：3/15/2021 10:34:00 AM

GSDCPeleeNet：基于PeleeNet的高效輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在各個(gè)領(lǐng)域都發(fā)揮著重要的作用，尤其是在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，但過多的參數(shù)數(shù)量和計(jì)算量限制了它在移動(dòng)設(shè)備上的應(yīng)用。針對(duì)上述問題，結(jié)合分組卷積方法和參數(shù)共享、密集連接的思想，提出了一種新的卷積算法Group-Shard-Dense-Channle-Wise。利用該卷積算法，在PeleeNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，改進(jìn)出一種高效的輕量化卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——GSDCPeleeNet。與其他卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相比，該網(wǎng)絡(luò)在具有更少參數(shù)的情況下，幾乎不損失識(shí)別精度甚至識(shí)別精度更高。該網(wǎng)絡(luò)選取1×1卷積層中卷積核信道方向上的步長s作為超參數(shù)，調(diào)整并適當(dāng)?shù)剡x取該超參數(shù)，可以在網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量更小的情況下，擁有更好的圖像分類效果。

發(fā)表于：3/11/2021 10:01:00 AM