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分析了移动路径预测的已有方案,指出了各方案存在的问题。针对预测性能相对较好的K阶Markov预测器存在的状态空间膨胀问题,以2阶Markov预测器为例,提出了2步Markov模型,并验证了其在WLAN上的可行性。在此基础上,提出了一个混合多步Markov模型,并利用EM算法估计多个单步Markov模型的混合系数。该混合模型状态空间的复杂度为O(N),而2阶Markov模型为O(N2),其中,N为WLAN中的AP数目;混合模型的存储空间需求为O(N2),而2阶Markov模型为O(N3)。最后通过基于条件熵与误差向量2阶范数的计算分析以及基于实际数据集的实践分析表明,该混合模型能够以比2阶Markov模型小得多的空间代价获得与2阶Markov模型相似的预测精度和普适性,具有较高的实时在线应用价值。 相似文献
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非信任代码的安全执行是移动代码安全的重要问题之一.携带模型代码(Model Carrying Code)方法同时考虑了移动代码生产者和使用者对安全性的支持和需求,建立了以模型为中心的安全执行非信任代码的理论框架,其中安全策略的定义和强制实施是MCC方法的重要组成部分之一.本文针对已被广泛使用的Java移动代码,以开源JVM Kaffe和Linux操作系统为研究载体,提出了基于开源JVM的安全策略实施模型,并实现从安全策略定义到实施的整个过程.本文在安全策略规范描述,可强制实施的扩展有限自动机(EFSA)模型和进程级监视以捕获系统调用等方面都做了有益的尝试,为完善MCC方法和实现安全策略的强制实施提供很好的方案. 相似文献
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