基于双层修正无迹卡尔曼的水下节点定位算法* .txt

摘要：针对水下无线传感网络中运动节点定位精度低的问题，提出了一种新的基于双层修正无迹卡尔曼的水下节点定位算法(DLMUKF)。该算法利用下层无迹卡尔曼滤波算法对节点状态进行预测，根据各信标节点的测距传播时延对预测的节点状态进行修正。运用上层无迹卡尔曼滤波算法对修正后的状态进行新的预测与修正。仿真实验中，DLMUKF算法的平均定位误差约为传统多边定位算法的15%，约为基于无迹卡尔曼滤波（UKF）定位算法的16%，受节点运动时间与速度的影响最小。通过实验证明DLMUKF算法能更充分利用实际距离值，可以有效减小运动节点的定位误差。 .txt     

基于循环一致性对抗网络的室内火焰图像场景迁移

基于深度学习的视频火灾探测模型的训练依赖于大量的正负样本数据,即火灾视频和带有干扰的场景视频。由于很多室内场合禁止点火,导致该场景下的火灾视频样本不足。本文基于生成对抗网络,将其他相似场景下录制的火焰迁移到指定场景,以此增广限制性场合下的火灾视频数据。文中提出将火焰内核预先植入场景使之具备完整的内容信息,再通过添加烟雾和地面反射等风格信息,完成场景与火焰的融合。该方法克服了现有多模态图像转换方法在图像转换过程中因丢失信息而造成的背景失真问题。同时为减少数据采集工作量,采用循环一致性生成对抗网络以解除训练图像必须严格匹配的限制。实验表明,与现有多模态图像转换相比,本文方法可以保证场景中火焰形态的多样性,迁移后的场景具有较高的视觉真实性,所得结果的FID与LPIPS值最小,分别为119.6和0.134 2。     

一种面向网络连通性的关键网络元素脆弱性分析方法

准确评估网络系统脆弱性对于网络安全规划和风险管理至关重要.现有网络脆弱性分析方法大多利用单一特性识别脆弱元素,随着网络系统复杂化进程加快,多元化的脆弱性识别显得尤为重要.从攻击者的角度出发,提出一种面向网络连通性的关键元素脆弱性分析方法,识别网络中具有多重重要身份且破坏代价小的网络元素,利用局部分析措施确定网络关键元素并将网络连通性作为脆弱性衡量指标,以识别出关键元素中可致使网络连通性特定降级的最小代价集合.仿真结果表明,所提出方案对脆弱元素的定位更加准确,可为网络安全防护措施的制定提供有效且可靠的参考.     

主流开源爬虫框架比较与分析

网络爬虫是搜索引擎与信息检索的基础工具,在信息采集、信息过滤等场景中有着广泛的应用。本文首先介绍了URL链接库、文档内容模块、文档解析模块等爬虫基础概念,然后对比分析了Nutch、Heritrix、Larbin、Scrapy等主流开源爬虫框架。