一种基于随机采样和改进BH方法的网络拓扑呈现方法

    公开(公告)号:CN116743592A

    公开(公告)日:2023-09-12

    申请号:CN202310897091.2

    申请日:2023-07-20

    Abstract: 本发明属于计算机应用领域,是一种网络拓扑的呈现方法,包括如下步骤:(10)初始化:初始化节点速度值,设置冷却系数,并创建一个节点索引值数组;(20)节点初始位置计算:初始化节点位置使其按规律排列,即靠近节点阵列起始点的节点置于更靠近中心的位置;(30)随机节点采样算法生成原始布局:在每次迭代中,对每一个节点子集的速度以及每一个节点的位置进行更新;(40)基于WebGPU的BH(Bames‑Hut)算法完善布局:在原始布局基础上使用基于WebGPU API的并行BH算法,产生更加对称的布局;(50)网络拓扑呈现:在Canvas(绘制图形的HTML元素)画布上渲染节点和边。本发明适用于网络拓扑的绘制,具有效率高、速度快以及布局质量好的特点。

    一种基于模糊贝叶斯网络的攻击模式预测方法

    公开(公告)号:CN117134943A

    公开(公告)日:2023-11-28

    申请号:CN202310896868.3

    申请日:2023-07-20

    Abstract: 本发明属于网络安全领域,公开了一种基于模糊贝叶斯网络的攻击模式预测方法。该方法包括:(10)输入网络攻击告警数据集并去冗余。(20)进行告警关联性分析,从告警数据集中推断出告警类型之间的因果关系形成关联知识库。(30)对新告警进行告警相似性分析及融合。(40)告警数据格式化转换。(50)基于模糊贝叶斯网络进行攻击事件关联分析重构攻击场景。(60)可视化输出。本发明的有益效果为:与传统方法相比,本文提出的方法不需要先验的专业知识,可以通过基于模糊贝叶斯网络的攻击模式识别组件自动挖掘出多步骤攻击行为模式,形成关联知识库,在线组件可以实时关联新告警,实现攻击场景的重建,有效学习新的攻击策略,并预测下一步攻击。

    基于业务需求的多尺度频谱接入方法

    公开(公告)号:CN103249050B

    公开(公告)日:2015-11-25

    申请号:CN201310134450.5

    申请日:2013-04-17

    Abstract: 本发明提出了基于业务需求的多尺度频谱接入方法。所述方法根据信道使用状态二进制序列学习构建PST状态树,考虑认知无线电系统中业务需求差异,利用可变长Markov模型中PST对信道的状态进行多尺度预测,进而指导频谱接入策略。本发明中的PST算法对复杂序列数据建模,方法简单适合用于分析,并且学习过程具有很好的理论性能保证,预测准确度高;根据认知业务需求通过PST对信道的状态进行多尺度预测,从而使次用户优先接入与其业务需求匹配的信道,能有效降低主次用户的冲突率,改善无线通信的QoS,提高频谱的利用率。

    端到端重配置环境下终端重配置的系统结构和控制方法

    公开(公告)号:CN101287256B

    公开(公告)日:2010-12-22

    申请号:CN200810123687.2

    申请日:2008-05-23

    Abstract: 端到端重配置环境下终端重配置的系统结构和控制方法中:可重配置终端的系统结构由嵌入式微处理器ARM、数字信号处理器DSP和现场可编程门阵列FPGA三个部件组成;其方法为,它包括由可重配置终端、接入点/基站AP/BS、重配置网络管理服务器协同完成的重配置触发事件检测过程、重配置决定和接入技术选择过程、重配置软件下载过程和重配置软件安装与执行过程4个过程;所述重配置触发事件检测过程、重配置决定和接入技术选择过程和重配置软件下载过程分别由位于嵌入式微处理器ARM中的终端重配置控制器中的重配置触发事件检测模块、重配置决定和接入技术选择模块和重配置软件下载模块完成。

    端到端重配置环境下终端重配置的系统结构和控制方法

    公开(公告)号:CN101287256A

    公开(公告)日:2008-10-15

    申请号:CN200810123687.2

    申请日:2008-05-23

    Abstract: 端到端重配置环境下终端重配置的系统结构和控制方法中:可重配置终端的系统结构由嵌入式微处理器ARM、数字信号处理器DSP和现场可编程门阵列FPGA三个部件组成;其方法为,它包括由可重配置终端、接入点/基站AP/BS、重配置网络管理服务器协同完成的重配置触发事件检测过程、重配置决定和接入技术选择过程、重配置软件下载过程和重配置软件安装与执行过程4个过程;所述重配置触发事件检测过程、重配置决定和接入技术选择过程和重配置软件下载过程分别由位于嵌入式微处理器ARM中的终端重配置控制器中的重配置触发事件检测模块、重配置决定和接入技术选择模块和重配置软件下载模块完成。

    基于业务需求的多尺度频谱接入方法

    公开(公告)号:CN103249050A

    公开(公告)日:2013-08-14

    申请号:CN201310134450.5

    申请日:2013-04-17

    Abstract: 本发明提出了基于业务需求的多尺度频谱接入方法。所述方法根据信道使用状态二进制序列学习构建PST状态树,考虑认知无线电系统中业务需求差异,利用可变长Markov模型中PST对信道的状态进行多尺度预测,进而指导频谱接入策略。本发明中的PST算法对复杂序列数据建模,方法简单适合用于分析,并且学习过程具有很好的理论性能保证,预测准确度高;根据认知业务需求通过PST对信道的状态进行多尺度预测,从而使次用户优先接入与其业务需求匹配的信道,能有效降低主次用户的冲突率,改善无线通信的QoS,提高频谱的利用率。

    一种基于机器学习的信号来源方向定位方法

    公开(公告)号:CN119939185A

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202510016086.5

    申请日:2025-01-06

    Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的信号来源方向定位方法,属于信号源定位技术领域,该方法如下:根据信噪比SNR确定方向X,Y,Z通道数据的峰值点,选取天线阵列信号中有效脉冲信号,选取三个通道脉冲信号,进行数据清洗、特征降维、特征提取,提高了随机森林模型训练速度和模型预测准确性,在相同时间窗口内进行信号特征提取满足时间同时性。训练随机森林模型预测信号来源方向,预测单个天线预测信号来源方向,最后采用投票法计算阵列天线预测结果,输出阵列天线预测结果。本发明解决了传统测向方法对各种误差适应能力不足的缺陷,实现了近实时估计,并增强了低信噪比适应能力和空间角度分辨能力,同时具有抗环境干扰、抗低信噪比环境等优点。

    一种基于OCOKA模型分析网络空间地形的方法

    公开(公告)号:CN117131642A

    公开(公告)日:2023-11-28

    申请号:CN202311068737.2

    申请日:2023-08-23

    Abstract: 本发明属于计算机应用领域,公开了一种基于OCOKA模型分析和评估网络空间地形的方法。该方法包括:(10)建立网络空间地形的层次模型,构建各层的地形数据。(20)输入地形规则,对分层地形数据进行地形推理。(30)建立网络空间地形的OCOKA模型。(40)根据OCOKA模型,计算网络空间关键地形。(50)分析和评估关键网络地形。本发明的有益效果为:该方法在OCOKA模型分析传统物理空间地形的基础上,将OCOKA模型的概念引入到网络空间地形中,使网络空间地形信息集中在五个方面:视界与射界、隐蔽与掩蔽、障碍、关键地形、接近通道。其中,关键地形和接近通道是核心,通过关键地形来评估地形的重要程度,利用接近通道来判断敌方的进攻轴线,为网络防御方案的拟制提供参考。

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