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基于静态二进制分析的工控协议逆向解析[通信与网络][工业自动化]

针对传统的协议解析方法在工业控制系统中的局限性，提出了一种适用于工业控制系统通信协议的协议逆向分析方法。该方法的算法思想来源于动态污点算法，算法实现基于静态二进制分析平台IDA Pro及其提供的软件开发接口，解析结果可直接为模糊测试提供语义参考。该算法包括预处理、交叉引用分析、协议帧重构和语义提取等步骤，具有针对性强、通用性好的特点。将算法实现后应用于某组态软件，能够得到正确的分析结果，证明了该方法的正确性与有效性。

发表于：2018/4/8

基于改进小波变换的手臂肌电信号去噪算法的研究[嵌入式技术][医疗电子]

手臂肌肉电信号是手臂运动过程中，通过电极记录下来的微小肌肉电流信号。由于该信号可以无创检测，模仿性强，已广泛应用于人工智能假肢领域。研究了小波阈值去噪算法在手臂肌电信号检测中的应用，针对传统阈值去噪算法存在离散点、误差大等缺点，引入非线性函数过渡，利用控制系数，改进阈值去噪算法。利用3种方法对同一含噪信号信息进行仿真分析，通过实验表明，该算法对采集到的手臂单通道肌电信号进行去噪处理，克服了传统阈值去燥算法的缺点，可以有效去除干扰信号，提高信噪比和信息识别的准确性。

发表于：2018/4/8

自适应双边滤波的Retinex图像增强算法[嵌入式技术][其他]

针对现有的Retinex算法不能自动调节参数，提出一种基于参数估计的双边滤波Retinex算法。该算法首先利用主成份分析和Canny边缘检测算法分别进行噪声估计和边缘强度估计；然后通过线性相关运算计算双边滤波的空间几何标准差参数和亮度标准差参数；再利用参数估计的双边滤波把图像分解出照度图像和反射图像；最后将照度图像和反射图像通过不同方法的压缩和增强并合成一幅新的图像。通过实验表明，它不仅能够自动设置参数，还能有效抑制光晕现象。

发表于：2018/4/4

基于优化的LSTSVM的多模态生理信号情感识别[嵌入式技术][医疗电子]

采用最小二乘双支持向量机(LSTSVM)进行情感识别，针对LSTSVM模型的惩罚系数及核函数参数难以确定的问题，使用改进的萤火虫算法（MFA）来优选LSTSVM的各项参数，使分类器取得最优的性能。基于脑电、皮肤电、肌电和呼吸4种模态的生理信号，使用该算法进行情感识别，并与使用标准LSTSVM和粒子群LSTSVM算法的识别结果比较。仿真分析表明，提出的MFA-LSTSVM算法识别准确率更高，需要的训练时间更短。

发表于：2018/4/4

能量搜集充电的设备到设备通信功率分配方案[电源技术][通信网络]

主要研究多个能量搜集充电的设备到设备(D2D)用户非正交复用一个蜂窝用户信道资源时的功率分配问题。在保障蜂窝用户的服务质量前提下，建立了一个最大化能量搜集充电的D2D用户的传输速率问题。由于该问题是一个非凸规划问题，提出一种低复杂度的凸近似算法，并得到该问题的一个紧下界可行解。最后，通过仿真分析得出该算法能够逼近最优传输速率，为多个能量搜集充电的D2D对与一个蜂窝用户共享链路的场景提供有效的功率分配方案。

发表于：2018/4/3

基于改进空间插值的无线电环境地图生成技术[通信与网络][通信网络]

无线电环境地图（REM）为认知无线网络动态频谱接入提供了精准、全面的信息支撑，由于现场样本数据的实测受到环境、设备和人为等因素的限制，其样本规模难以保证应用的需求。因此，利用空间相似性，将离散数据点扩展为面结构数据的空间插值方法研究有积极的意义和应用价值。在传统MSM算法基础上，提出了RMSM算法，从优化权值计算、灵活地使用局部特征和高效的近邻搜索法方面进行改进，通过搭建15 m×20 m的实验场景，进行样本数据采集和算法测试验证。结果表明RMSM算法与传统算法比较，其误差降低了1.96 dB，稳定性提高了55.37%，改进效果明显。

发表于：2018/4/3

基于四阶循环多谱的频谱感知算法[通信与网络][通信网络]

目前，大部分基于能量检测和信号循环平稳的频谱感知算法能够在平稳噪声环境中取得优异的检测性能，在非平稳噪声环境中的检测性能则急剧下降。为了更好地消除频谱感知过程中非平稳噪声的影响，利用信号四阶循环多谱抑制非平稳噪声的性质，提出了一种基于四阶循环多谱的频谱感知算法。该算法首先计算四阶循环多谱的切片形式；然后通过简化的四阶循环多谱幅度平方和对协同用户截取的信号进行检测；最后计算其峰值系数，实现对主用户信号存在性的判断。仿真结果表明，在非平稳噪声环境中，所提出的算法比传统的频谱感知算法识别概率更高，性能更好。

发表于：2018/4/2

一种车联网分簇方法与簇内中继选择方法[通信与网络][汽车电子]

针对车联网低时延、高可靠性的通信需求，提出了基于簇稳定的车辆分簇方法，有效增加通信时间，提高通信可靠性。在此基础上，研究功率受限的情况下车联网簇内数据分发的中继选择问题，提出了一种基于功率预分配的中继选择方法。该方法簇内车辆协作采用HDAF转发协议，在中继选择之前先对源节点和潜在中继节点进行功率分配，求取系统中断概率最小的功率分配因子，然后比较融入功率优化因子的各个节点的等效信道增益，选择出最优中继节点集合。数值结果表明：基于簇稳定的车辆分簇方法相比基于地理位置的分簇方法具有更高的稳定性。同时，提出的中继选择方法在相同条件下比传统的单中继选择方案和全中继选择方案具有更小的中断概率。

发表于：2018/4/2

实时的移动互联网攻击盲检测与分析算法[嵌入式技术][通信网络]

大规模移动互联网攻击检测算法需要攻击行为的先验信息或者需要对攻击行为进行监督学习，降低了攻击检测算法的实时性与实用性，为此提出了一种实时的移动互联网攻击盲检测与分析算法。首先，提取每个时段网络流量的最大特征值，结合最大特征值与模型阶数选择技术检测每个时段是否存在攻击行为；然后，通过特征值分析技术来识别攻击的类型，识别出特征值的变化细节；最终，设计了相似性分析方案来分析攻击的端口与时间等细节信息。基于真实实验与公开网络流量数据集的仿真结果表明，该算法获得较高的攻击检测准确率。

发表于：2018/3/30

一种无人机三维航迹规划算法研究[嵌入式技术][航空航天]

在研究无人机三维航迹规划问题时，针对基于传统人工蜂群算法易陷入局部最优值、后期收敛速度变慢、寻优效率低的问题，提出了一种改进人工蜂群算法的无人机航迹规划方法。首先，在建立包括经纬度、海拔高度信息的三维飞行区域模型后，加入了地形约束模型，并引入新的综合航迹代价评价方式。然后，在算法中引入自适应搜索策略、新型概率选择策略与Logistic混沌搜索算子来增强其对原始信息的开采能力，提高其收敛速度以及加强其鲁棒性。最后，通过三维航迹规划仿真和面对突发威胁的局部航迹再规划仿真对所提算法的有效性进行了验证。结果表明，改进后的算法提高了全局收敛能力，在收敛速度和精度上优于遗传算法和传统人工蜂群算法，适合用来解决无人机的三维航迹规划问题。

发表于：2018/3/30

“矢”料未及，多能合一：鼎阳科技发布SVA1000X系列频谱&矢量网络分析仪[测试测量][汽车电子]

2018年3月29日 深圳 深圳市鼎阳科技有限公司宣布发布SVA1000X系列频谱&矢量网络分析仪。其测量频率范围为9kHz-1.5GHz，拥有优秀的参数指标：分辨率带宽（RBW）低至1Hz，显示平均噪声电平（DANL）低至-155dBm/Hz，相位噪声低至-99dBc/Hz @10kHz。该系列产品延续了X系列家族简洁大方的外观风格，搭载10.1英寸多点触摸屏,可支持鼠标和键盘操作。同时兼具矢量网络分析模式、故障定点分析模式、高级功率测量、ASK/FSK数字调制分析模式、EMI预兼容测试等多种特色功能。

发表于：2018/3/29

平面大规模天线阵列的窃听检测方案[通信与网络][信息安全]

物理层安全机制可以为无线通信提供有效的保密机制，为后期保密通信降低系统复杂度。提出了一种基于大规模平面天线阵列的物理层安全机制，即主动窃听的检测方案。该方案针对时分双工模式下的莱斯信道模型，仅在假设合法用户莱斯因子和基站噪声功率已知的情况下，即可有效检测窃听用户。仿真结果表明，所提出的检测方案性能随着天线个数、莱斯因子的增加而提高。此外，该方案的性能不随用户的位置而改变，可在三维空间全方位地检测窃听。

发表于：2018/3/29

基于DM368的嵌入式数据记录仪的设计与实现[嵌入式技术][航空航天]

针对导弹弹上空间有限、对载体的重量和功耗有着严格限制等要求，研制了一种具有高可靠性、低功耗、小型化的弹载数据记录仪。本系统主要实现对导弹飞行过程中的场景视频信息进行H.264格式硬件压缩存储以及对飞行姿态等数据进行实时记录并存储至高速大容量SD卡，极大地方便了飞行试验后数据的读出和处理。

发表于：2018/3/29

抑制风噪声的频点离散值加权GCC-PHAT时延估计算法[测试测量][其他]

针对麦克风阵列使用GCC-PHAT算法估计信号到达时差对加性噪声敏感，以及基于信噪比估计的连续值加权GCC-PHAT算法无法消除环境中类似风噪声的变化噪声干扰的情况，提出了一种抑制风噪声的频点加权GCC-PHAT算法。通过分析已有算法的不足，新算法选择使用离散频点加权，并通过信号频点间相干性量化值和时域关联性计算权值，去除风噪声干扰频点；同时估计声源信号活跃度，调整算法运算量。实验表明，与已有的GCC-PHAT算法相比，新算法能有效消除风噪声对估计结果的干扰，同时降低运算负载。

发表于：2018/3/28

基于AP布置优化和K-means聚类算法的室内定位研究[测试测量][其他]

传统室内定位中聚类算法被动依赖定位环境中接入点（Acess Point，AP）数量，导致定位效率低、误差大，室内位置指纹定位研究中AP布局是影响定位精度的关键性因素。因此，采用Intel芯片的嵌入式微系统和美国Signal Hound生产的SA44B型测量接收机共同组成传感器网络，根据电波路径损耗建立室内定位的目标函数，采用单纯形法和模拟退火算法融合算法对目标函数进行优化，从而达到最合理的AP室内位置布局，而后改进K-means聚类算法将优化后的AP位置坐标作为初始聚类中心，来提高系统的定位效率和精确度。实验结果表明，与传统K-means算法相比，经过AP位置最优化后的聚类定位算法精度提高了13.8%。

发表于：2018/3/28