工业无线传感器网络攻击源定位任务分配优化算法

针对工业无线传感器网络中参与攻击源节点定位的任务分配问题,构建和求解多目标优化定位任务分配模型,任务分配模型中设定参考节点组合总能量消耗、距离平均标准偏差目标函数,以及空间约束和剩余能量约束条件;采用循环拥挤排序将非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)进行改进后加入基于稀疏度局部搜索的混合优化算法联合求解任务分配模型,将稀疏度最小的解作为稀疏解,再采用极限优化策略在稀疏解周围进行局部搜索使得解拥有更好的分布特性.Matlab仿真结果表明该改进的混合优化算法可以提高算法收敛速度以及降低算法复杂度,在较快的时间内选择出合适的参考节点组合,减少了定位误差,提高了定位精度.     

基于链路可靠性的两跳QoS路由

针对工业无线传感器网络对路由协议的QoS要求，研究了一种基于链路可靠性的两跳QoS路由（Link-Reliability Based Two-Hop Routing for QoS Guarantee in Industrial Wireless Sensor Networks， LRTHQR）.采用两跳速度策略和数据优先级调度策略提高实时性，采用改进的信任评估模型以选择可信路径进行路由，采用基于接收功率的链接概率和数据包重传次数作为衡量链路可靠性的指标，同时采用能够综合考虑节点剩余能量和转发能耗的转发策略，以改善网络寿命.仿真结果显示：与未考虑链路可靠性的NCSRT （NodeCredible Security Routing for IWSN Based on THTR）算法相比， LRTHQR算法在丢包率、时延以及包平均能耗方面有着明显优势；与同样侧重QoS要求的LRTHR （Link-Reliability based Two-Hop Routing）算法相比， LRTHQR算法在截止期错失率、路由开销以及包平均能耗方面有着显著提升.     

基于智能手机的实时跌倒检测系统研究

为减少跌倒对老年人造成的伤害,并对跌倒进行实时检测,提出了一种基于Android智能手机的人体跌倒检测系统,手机安置于腰上采集手机加速度传感器数据,利用了姿态识别和跌倒检测相结合的算法,区分出跌倒行为和人体日正常常活动。当检测到异常跌倒时,报警信息以及从手机中GPS获取的位置被发送。仿真及实验表明：系统能够有效地识别出跌倒和日常行为,算法具有较高实时性、具有较高灵敏度和特异度。     

无线传感器网络免疫代理数据融合算法

针对网络能耗和延迟问题,提出了一种基于免疫代理的数据融合算法。通过代理的自由迁移降低节点传输能耗;通过免疫降低参与融合的节点数以降低网络能耗;设立应急通道以降低紧急情况下的网络延迟;采用十六进制编码方法对融合数据进行压缩处理。试验结果表明,该算法能有效降低网络能耗和延迟。     

基于特征融合的人体行为识别算法

针对HOG特征在人体行为识别中仅仅表征人体局部梯度特征的不足,提出了一种扩展HOG（ExHOG）特征与CLBP特征相融合的人体行为识别方法。用背景差分法从视频中提取出完整的人体运动序列,并提取出扩展梯度方向直方图ExHOG及完备局部二值模式CLBP两种互补特征;利用K-L变换将这两种互补特征融合生成一个分类能力更强的行为特征;采用径向基函数神经网络RBFNN对行为特征进行识别分类。在KTH和Weizman行为公共数据库上进行了多组实验,结果表明提出的方法能够有效地识别人体运动类别。     

基于代理和熵权的无线传感器网络数据融合

为了解决节点分布密集环境中网络数据融合能耗较大的问题,提出了一种基于代理和熵权的分组融合算法。该算法首先通过节点监测数据相似度的对比,摒除组内故障节点的影响;然后采用C/S模式对组内节点进行融合,以组融合数据代替节点数据参与融合;最后采用代理模式对各组融合数据进行熵权融合。仿真结果证明该方案能以较小的能耗代价获取准确的融合结果,有效减少了网络延迟。     

基于离散余弦变换域的块相关性和马尔可夫模型的图像隐写分析

提出高阶统计方法检测JPEG 图像隐写．为充分描述图像数据及它们空间位置的相关性,运用了JPEG 块内、块间系数间的相关性. 使用量化分块DCT 系数绝对值之差生成水平、垂直和zigzag 方向的块内、块间差分数 组,采用马尔可夫过程模拟差分数组,提取二阶统计量——差分数组转移概率矩阵——为隐写分析特征向量．仿真 结果证明本文提出的方法的检出率高于已知方法的检出率．     

基于代价敏感结构化SVM的目标跟踪

基于结构化SVM的目标跟踪由于其优异的性能而受到了广泛关注,但是现有方法存在正样本和负样本不平衡问题。针对此问题,该文首先提出一种用于目标跟踪的代价敏感结构化SVM模型,其次基于对偶坐标下降原理设计了该模型的求解算法,最后利用提出的代价敏感结构化SVM实现了一种多尺度目标跟踪方法。在OTB100数据集和VOT2019数据集上进行了实验验证,实验结果表明:该文方法相比相关滤波目标跟踪方法,跟踪精度较高,相比深度目标跟踪方法,具有速度优势。     

工业无线传感器网络中干扰攻击的入侵检测

针对工业无线传感器网络的干扰攻击问题,采用一种基于统计过程控制理论控制图的入侵检测方法.选择数据包投递失败率作为度量属性,计算出对应的控制图上下限,通过监视传感器节点的数据包投递失败率是否在控制图的上下限内,判断节点是否处于被干扰攻击状态;基于工业无线传感器网络标准WirelessHART中采用的时隙跳频技术,建立一种干扰攻击模型,验证入侵检测方法的有效性.仿真结果表明干扰攻击检测方法能有效的检测出节点是否处于被干扰攻击状态,并且漏检率较低,随环境恶化时漏检率变化幅度较小.