在研究和分析“免疫软件人”( Immune-SoftMan,ISM)技术的基础上,受其启示,提出一种直观的基于ISM技术的网络安全系统(Network Security System based on ***)的自适应分布式协作控制模型.该模型融合了层次模型和协作模型的优点,以分布...
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在研究和分析“免疫软件人”( Immune-SoftMan,ISM)技术的基础上,受其启示,提出一种直观的基于ISM技术的网络安全系统(Network Security System based on ***)的自适应分布式协作控制模型.该模型融合了层次模型和协作模型的优点,以分布式自治ISM为组织单元,采用部分——全局规划(PGP)策略的多ISM协商控制机制,从构造上克服了传统的分布式入侵检测系统( DIDS)由于系统自身结构固定且缺乏自适应性和协同性等局限性.通过分析和实验验证,该系统充分利用了ISM的自治性、协作性和社会性等特性,较好地解决了信任社区内与社区间的协同预警及防御问题,相比传统的网络安全系统,具有检测效率高、负载均衡和自适应能力强等优点.这也为解决现有网络安全系统的不足提供了新的研究思路和方法.
在室内TOA(time of arrival)定位中,严重的多径和非视距现象造成测距误差较大。如何降低测距误差对定位精度的影响是室内精确定位系统的重要挑战。首先介绍了基于RSSI的室内TOA测距误差分级模型(RSSI based indoor TOA ranging errormod...
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在室内TOA(time of arrival)定位中,严重的多径和非视距现象造成测距误差较大。如何降低测距误差对定位精度的影响是室内精确定位系统的重要挑战。首先介绍了基于RSSI的室内TOA测距误差分级模型(RSSI based indoor TOA ranging errormodel,RITEM),该模型根据测距过程的RSSI值大小,将测距误差划分为4个等级,且各个等级的误差区间和对应的RSSI值区间可以通过现场测试获得。将RITEM应用到定位算法中,提出一种基于误差分级的室内TOA定位算法(ranging error classi-fication based indoor TOA localization algorithm,REC)。算法根据TOA测距过程中的RSSI值和RITEM实时估计测距误差级别和误差范围,利用极大似然法求得定位区域中标签最大概率位置作为定位结果。仿真和实际测试结果显示,在实际室内环境中,REC定位算法具有较高的定位精度,且平均定位误差、定位误差均方差和90%定位误差、最大定位误差等性能明显好于LS、CN-TOAG、Nano算法。
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