存储最优的传感器网络密钥共享

基于双线性函数,提出了一个存储最优的传感器网络密钥共享方法,指出了当前密钥管理协议在传感器网络中的不适用性。并对该共享方法的安全性和性能(存储、计算、通信)进行了分析。与其他方法相比,具有以下优点:(1)存储最优,只要求每个节点保存一个密钥和H ash函数,存储量与网络规模无关;(2)网络是确定连通的;(3)具有节点鉴别能力。因此,该方法能在较低耗费的前提下实现安全的、存储最优的、确定连通的传感器网络密钥共享。     

无线传感网中能量优化的异常检测算法

基于网内数据处理技术和网络动态分簇技术,提出一种能量优化的异常检测算法。算法首先利用节点协作计算获取相关性信息,然后根据节点相关性和节点能量信息进行动态网络分簇,最后利用簇内相关与簇间相关性进行能量有效性的异常检测。相关测试结果表明,本文算法既保证了传感网异常检测精度又提高了网络能量利用效率。     

移动Ad Hoc网络中一种前向机密的匿名路由方案

传统移动Ad Hoc网络匿名路由方案主要基于公钥加密手段构建匿名路径.然而,一旦参与通信的节点私钥泄满,则匿名路径也会连带泄漏.针对这一问题,本文提出一种具有前向机密性的匿名路由(Forward secureanonymous routing,FSAR)方案.在FSAR中,节点通过基于伪名和双线性对的密钥协商机制动态协商会话密钥,并以此构建前向机密的洋葱路由完成匿名通信.理论分析和仿真实验表明,FSAR可有效解决传统匿名路由方案的前向机密隐患,同时在网络性能方面有更好的表现.     

置换密钥矩阵加密算法安全性分析

对新型分组加密算法(Replace key matrix,RKM)的安全性进行研究。详细阐述了该算法的设计思想:非固定轮函数对抗密码分析,随机代换作密钥对抗密码分析和穷举攻击,多米诺查表增加扩散效果,采用矩阵特征因子增强安全性。从原理上分析了该算法对抗差分密码分析、线性密码分析等几种常见的密码攻击方法的能力。针对矩阵特征因子的安全性,对极端相似置换密钥矩阵和特征因子初值相似置换密钥矩阵两种情况下,矩阵特征因子的扩散效果进行了数据分析。分析表明,RKM算法能有效抵御穷举攻击,差分密码分析攻击、线性密码分析攻击,置换密钥矩阵特征因子提高了算法的安全性,使得攻击者无法利用相似参照矩阵对算法进行攻击。     

移动Ad hoc网络的入侵检测机制

移动Ad hoc网络(Mobile Ad hoc NETwork,MANET)是一种不依赖于任何基础设施,由移动节点自组织形成的无中心的多跳无线网络。由于其动态拓扑、无线通信等特点,存在严重的安全稳患。本文主要从传输信道、移动节点、动态拓扑、安全机制等方面分析了Ad hoc网络的安全弱点,并提出了一种基于入侵检测技术的安全方案。     

一种用于移动Ad Hoc网络的拥塞适应路由协议

提出局部拥塞表概念,利用旁路、局部拥塞表和hello消息机制,对动态源路由(Dynamic source routingprotocol,DSR)协议进行改进,提出了拥塞适应动态源路由(Congestion adaptive dynamic source routing,CA-DSR)协议。在CA-DSR协议中,主节点利用局部拥塞表,能在第一时间感知到网络拥塞,当拥塞发生时,拥塞节点的上一节点能建立绕过拥塞节点的旁路,当数据流到达已建立旁路的节点时,被按比例分流在主路由和旁路上,实现了路由拥塞适应功能。协议利用hello消息对局部拥塞表进行有效维护。与DSR相比,CA-DSR协议中平均端到端延迟更短、数据包递交率更高、规格化路由开销更少。仿真结果已证明了CA-DSR协议的优点。     

基于AES算法的移动门禁认证技术研究与应用

随着移动智能终端设备的飞速发展,门禁系统通过智能手机向智能化、便捷化的方向迅猛发展,移动门禁系统的安全性也逐渐成为人们关注的热点。本文采用128位AES算法设计了一款基于蓝牙无线通信技术的智能手机门禁系统,针对Android手机平台的特性对AES算法的运行速度和密钥机制进行改进,通过一个门禁端与手机端的双向通信认证协议,有效的确保了移动门禁的安全性。     

一种航路网络社团划分的改进FN算法（英文）

社团划分是研究复杂网络特性的重要方法,目前应用较普遍的fast-Newman算法只考虑了网络静态层面的拓扑结构划分,而忽视了动态交通流量需求,导致划分结果仅为结构化最优的社团结构。为了提高社团划分准确性,以航路网络静态拓扑结构为基础,提出了网络交通流贡献度的概念;同时,引入运筹学理念优化网络邻接矩阵,形成一种改进的社团划分算法。选取华东地区航路网络352个航路节点,928条航段进行算法对比实验验证。结果表明,大型社团包含节点数占比提升21.3%,模块度值由0.756提升至0.806,而模块度的取值范围为[-0.5,1),因此,改进的算法对社团结构划分有更理想的效果。研究成果可以为航班时刻优化、航路资源合理利用提供理论和技术支撑。     

分级网络计划的动态管理原理及其软件实现

网络计划技术是一种应用广泛的管理技术，但如何实现网络计划的动态管理理则是一个长期未能解决的问题，本文在对该问题进行深入研究的基础上，提出了一个两级网络动态控制模型，并详细论述了它的实现原理，根据该原理研制了网络计划动态管理软件，文中就有关理论，方法和软件实现进行了阐述。     

空中交通网络物理系统影响力节点排序与抗毁性研究（英文）

为了确保飞行安全,采用复杂网络方法研究了空中交通网络物理系统(Cyber physical system,CPS)节点的影响和抗毁性。根据空中交通管理规则,分析了航路与管制扇区之间的逻辑耦合关系,构建了空中交通CPS网络模型,并建立了节点影响力指标和抗毁性指标。改进了K-shell(Improved K-shell,IKS)算法,对网络节点的影响力进行了计算和排序,并分析了随机和选择性攻击下的网络抗毁性。以华东地区空域为例,建立空中交通CPS模型,利用度、IKS和接近中心性对信息网和物理网的影响力节点进行了排序,分析了空中交通CPS在不同攻击方式下的抗毁性。实验结果表明,IKS算法能够有效识别空中交通CPS网络中的影响力节点,改进K-shell和接近中心性是影响空中交通CPS的抗毁性的两个关键指标。     

复杂网络的灰点及灰度分析(英文)

依据对复杂网络和灰色系统理论的相关分析,提出了复杂网络中的灰点问题,认为灰点分为存在而未知的灰点和演化灰点两类,并给出了相关定义。进一步给出复杂网络灰度问题的相关描述,将网络灰度分为相对灰度和绝对灰度,并分别进行了证明。     

基于神经网络的机器人迭代学习控制

针对机器人动力学模型的不确定性和负载扰动，提出了一种采用神经网络的机器人迭代学习控制方法。该方法将反馈控制和神经网络学习控制相结合，反馈控制沿时间轴方向使关节运动跟踪期望轨迹，神经网络学习控制沿迭代轴方向使关节运动逼近期望轨迹。文中还给出了基于ＢＰ神经网络的学习控制算法。仿真结果表明，该方法能克服机器人动力学模型的不确定性和负载扰动，具有良好的鲁棒性和控制性能。     

CIMS下的焊接车间生产管理系统设计

采用VC＋＋6．0及SQL Server 2000,设计开发了基于Win2000 Server中文平台下的焊接车间计算机管理系统。该系统能够完成焊接车间生产过程相关信息的集成管理,实现了系统信息资源的共享,解决了生产管理中出现的人为干预过多、信息传递慢的缺陷,可用于CIMS下焊接车间的网络化生产。     

涡轮基组合循环发动机分布式控制系统通信网络混合拓扑结构优化方法

涡轮机组合循环(Turbine based combined cycle,TBCC)发动机控制系统通信网络拓扑结构是其分布式控制系统方案设计的重要部分,优化网络拓扑结构可提高发动机推重比和控制系统可靠性。本文基于智能优化算法提出TBCC分布式控制系统网络拓扑结构优化方法。基于图论建立TBCC几何模型和网格模型,以重量和可靠性为优化性能指标,同时考虑发动机表面高温区域以及控制节点的工作可靠性,分别采用粒子群算法和遗传算法优化星形结构中智能中央节点位置、中央节点的环形拓扑结构,获得星形-环形混合拓扑结构。仿真实例表明,基于本文方法优化所得的混合拓扑结构相较于星形集中式控制结构,系统重量降低了51.9%。     

一种基于粗糙K-均值的椭球基函数神经网络

改进了一种椭球基函数神经网络,它与经典椭球单元神经网络的结构不同,而与径向基函数神经网络结构类似,即它有一个隐含层,并且隐层单元采用椭球基函数,区别于RBF网络的高斯函数。本文采用粗糙K-均值方法求取椭球函数的中心,并给出了该方法中确定初始阈值的步骤。这种改进方法不但使对输入空间的划分局部作用,而且划分区域封闭有界。因此,改进的神经网络具有较好的函数逼近能力和模式识别能力。仿真实验验证了该椭球基函数神经网络的正确性和有效性。     

无线传感器网络中基于分簇广播认证协议方案

认证机制是无线传感器网络安全机制关键技术之一。本文给出了无线传感器网络的层簇式结构,分析了无线传感器网络的广播认证协议。在此基础上提出一种基于分簇的广播认证机制N-μTESLA方案,设计了广播和组播认证协议。仿真结果表明所提出的方案与μTESLA方案相比,可以减少节点的能量消耗,使网络的生存周期延长。     

超机动飞行的神经网络动态逆控制

根据反馈线性化理论，讨论了神经网络自适应非线性动态逆控制设计。首先根据时标分离的原则，采用动态逆方法设计了快回路和慢回路控制器；其次提出了模型的神经网络非线性直接自适应控制方案，其中设计一种在线神经网络用于补偿模型逆误差。仿真表明，该控制方案具有较好的自适应能力的鲁棒性。     

基于神经网络的非线性自适应输出反馈控制

针对能够采用仿射非线性表示的含有未建模动态的SISO非线性系统，讨论了一种基于神经网络的自适应控制方法，该方法对受控对象的已知部分，有用反馈线性化方法设计控制器，用神经网络在线补偿未建模动态及外部干扰等引起的误差，从而实现自适应控制。对具有未建模动态的双车倒立摆设计了输出反馈自适应控制系统，仿真表明该方法是有效的。