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Secure sensor networks has received much attention in the last few years. A sensor network always
works unattended possibly in a hostile environment such as a battlefield. In such environments, sensor networks are subject to node capture. Constrained energy,memory, and computational capabilities of sensor nodes mandate a clever design of security solutions to minimize overhead while maintaining secure communication over the lifespan of the network. In this paper, an authenticated dynamic key management scheme, ADKM has been proposed. It provides efficient, scalable, and survivable dynamic keying in a clustered sensor network with a large number of sensor nodes. ADKM employs a combinatorial exclusion basis system (EBS) for efficiency and one-way hash chains for authentication. Analysis of security and performance demonstrate that ADKM is efficient in security of sensor networks. 相似文献
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结合车间调度问题本身的特点,采用关键路径块邻域结构,混合禁忌搜索算法和粒子群优化算法,设计了一种快速混合调度算法.该算法对预选择的块邻域解的性能进行快速估计,对不可行解尽早舍去,大大减小了邻域解的搜索空间.仿真结果表明,该算法在求解平均时间和性能方面均具备明显优势. 相似文献
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SRAM的泄漏功耗是超大规模集成电路设计中需要满足的一个重要指标,对SRAM泄漏功耗的估算也是设计中需要解决的一个重要问题.通过分析SRAM的结构组成,建立各组成部分在不同工作状态下的泄漏功耗模型,利用建立模型进行功耗估算.仿真结果表明,建立的模型能够对不同尺寸的SRAM的泄漏功耗进行快速的估算,而且误差可以接受. 相似文献
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针对一类不确定非线性系统,在系统的非线性动态函数满足可估计和有界两个基本假设的条件下,给出了此类系统基于非线性动态函数估计的一般滑模控制设计.然后论证了此类系统的变边界层滑动模态的存在性与可达性.所设计的变边界层滑模控制律除了具有一般滑模控制率的优点外,还能够有效消除滑模控制的高频抖振.数值仿真结果证明了所设计控制率的有效性. 相似文献
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RFLDMOSs}/率管具有高输出功率、高增益、高线性、良好的热稳定性等优点,广泛应用于移动通信基站、数字广播电视发射以及射频通信领域、微波雷达系统。阻抗匹配是LDMOS~率管应用电路设计的关键任务,LDMOS功率管匹配电路的主要任务是实现功率管的最大功率传输。文中选择中国电子科技集团公司第58研究所研制的S波段10wLDMOS功率管,利用微波仿真工具ADS设计外匹配电路。经过精心调试后,s波段LDMOSs}/率管输入回波损耗、增益、输出功率、效率、谐波等技术指标达到设计要求。完成匹配电路设计的S波段LDMOS功率管在3.1~3.4GHz频率范围内,输出功率大于13.8W,功率增益大于12.4dB,效率大于37.9%。 相似文献
149.
为提高基于内容的图像检索的检索性能和检索速度,克服低层视觉特征与高层语义概念间的“语义鸿沟”,提出一种基于教与学优化的图像检索相关反馈算法(TLBO-RF).结合图像检索问题的特殊性和粒子群优化算法的优点,对TLBO算法中个体的更新机制进行了改进,通过将相关图像集的中心作为教师以及引入学员最好学习状态Pbest,使之朝用户感兴趣的相关图像区域快速收敛.将该算法与目前效果最好的两种基于进化算法的相关反馈技术在两套标准图像测试集上进行对比,结果表明本文算法相较于另外两种算法具有明显的优势,不仅提高了图像检索性能,同时也加快了图像检索速度,更好地满足了用户的检索要求. 相似文献
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粒子群算法优化神经网络结构的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对BP神经网络初始权阈值确定的随机性和隐含层节点数的不确定性,通过利用十进制粒子群优化算法(DePSO)和二进制粒子群优化算法(BiPSO),同时优化神经网络的初始权阈值和结构。通过粒子群优化算法首先确定一个较好的搜索空间,然后在这个解空间里利用BP算法对网络进行训练和学习,搜索出最优解。通过函数拟合数值实验对该模型来进行训练和测试,相比其他算法,该模型可以获得较高的预测精度,结果表明该方法是可行的。 相似文献