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为实现对时敏目标的快速探测、定位和打击,战术瞄准网络技术(TTNT)对战术信息接入信道、交互传输的实时性、可靠性提出高要求。TTNT采用基于统计优先的多址接入(SPMA)协议,通过周期性计算统计平均的思想,估计当前信道状态,控制战术信息接入信道的时机。该思想仅适用于流量相对平稳的情况,在流量非平稳时会导致较大的信道状态检测误差。针对此问题,引入流量预测技术,提出基于循环神经网络的SPMA协议信道状态智能检测改进算法。利用循环神经网络的学习特点学习历史流量数据的隐含特征,构建流量预测器对瞬时时刻的流量脉冲到达数进行实时预测,从而准确获取当前信道状态。实验结果表明:所提算法对信道状态的检测结果更接近真实值,显著降低了信道忙闲状态的误判率。 相似文献
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为了保障无线传感器网络的安全性,提出一种基于雾计算的联合入侵检测算法Fed-XGB。Fed-XGB算法通过引入雾计算节点扩展网络边缘,减少通信时延,在提升联合学习全局模型和局部模型准确率的同时,降低了传输带宽和隐私泄露风险;通过改进基于直方图的近似计算方法,适应无线传感器网络数据不均衡特征;通过引入TOP-K梯度选择,最小化模型参数上传次数,提高模型参数交互效率。实验结果表明: Fed-XGB算法的检测准确率在0.97以上,误报率在0.036以下,优于其他对比算法;在遭受中毒攻击及数据含噪的情况下,算法检测分类性能依然稳定,具有较强的鲁棒性。 相似文献
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