基于大数据的传感网络链路稳定性检测系统设计

传统检测系统在对链路检测过程中,经常受到移动环境的影响,导致检测结果的完整性以及准确率较低,为解决这一问题,提出并设计了基于大数据的传感网络链路稳定性检测系统。对传感网路传输端、数据中心服务器以及检测端三部分进行具体分析,完成系统硬件设计。为尽量减小移动环境的影响,在软件设计部分,采用直接链路和间接链路稳定性相结合的检测方法,共同完成基于大数据的传感网络链路稳定性检测系统设计。实验结果表明,该系统检测结果的完整性较高,且检测准确率平均值可高达93.5%左右,验证了该系统的优越性能。     

基于时空的弱点状运动目标检测技术

如何在复杂背景下持续有效地检测目标位置,一直是研究者们需要面对的主要挑战。本文在研究红外点状移动目标特征的基础上,根据目标无纹理,无形状的特性,提出一种改进的形态学目标增强算法,并利用目标连续时空不变性检测目标。首先,建立多尺度的图像金字塔,在每层上采用改进的形态学算法快速、粗糙定位小目标。然后进一步的根据目标在时空上的位置相关性,提出基于目标运动特征分析的精确检测方法。得到精确稳定的检测结果。最后实验结果表明与经典的形态学检测算法及其他算法相比,该技术能更有效地检测弱小目标,具有更高的鲁棒性。     

云组合服务网络的异常植入数据检测算法

云组合服务网络在路由转发控制受到节点的同态扰动影响,容易受到植入入侵,为了提高网络的安全性,提出一种基于阈值组合判决的云组合服务网络的异常植入数据检测算法。构建网络异常植入数据的统计特征模型,采用大数据挖掘技术进行云组合服务网络异常植入数据特征检测和滤波分析,提取云组合服务网络数据的谱特征量,采用支持向量机学习方法进行云组合服务网络的异常植入数据检测过程中的自适应寻优控制,采用双门限阈值组合判决方法,实现对目标数据的准确检测,提高对异常植入数据的准确定位检测能力。仿真结果表明,采用该方法进行云组合服务网络异常植入数据检测的准确概率较高,检测性能较好,提高了网络安全性。     

基于关键路径延时检测的自适应电压缩减技术

为了减小传统的最差情况设计方法引入的电压裕量,提出了一种变化可知的自适应电压缩减(AVS)技术,通过调整电源电压来降低电路功耗.自适应电压缩减技术基于检测关键路径的延时变化,基于此设计了一款预错误原位延时检测电路,可以检测关键路径延时并输出预错误信号,进而控制单元可根据反馈回的预错误信号的个数调整系统电压.本芯片采用SMIC180 nm工艺设计验证,仿真分析表明,采用自适应电压缩减技术后,4个目标验证电路分别节省功耗12.4％,11.3％,10.4％和11.6％.     

无线传感网络中云层雷击信号准确检测仿真分析

传统传感网络雷击信号检测方法采用能量块突变检测理论进行采集,存在有限长观测缺陷,无法准确实现雷击信号的检测。提出基于循环谱理论的无线传感网络中云层雷击信号准确检测方法,依据循环谱理论,将有限长观测数据中检测雷击信号的问题看作是二元建设检验,基于雷击信号的特征,通过判断是否存在非零循环频率对雷击信号进行检测。引入检测循环频率的渐近最优检验方法,提出一种可行的循环频率判别方案,获取无线传感网络中云层雷击信号检测方案。仿真实验结果表明,所提方法可有效抑制噪声,在低信噪比下对于雷击信号具有较好的检测性能。