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摘要：对地理网络空间学进行研究,将地理测绘的理论、方法和技术手段运用于网络空间态势感知,已成为测绘与网络两个领域研究人员共同关注的热点问题。首先,分别阐述了地理空间和网络空间的概念,并在此基础上回顾总结了地理网络空间学的发展历程与研究现状,提出了网络空间测绘的概念;其次,阐述了网络空间测绘的研究范围、作用与地位,阐明了网络空间测绘的技术体系,并深入分析了其所涉及的关键技术;最后,重点开展了地理网络空间制图技术的研究,并给出了初步实验结果。研究表明：网络空间作为测绘学研究的新对象,为传统测绘学提供了新的思维和理论,网络空间测绘学对于丰富和革新测绘科学理论和技术具有重要意义;发展并运用传统测绘的理论方法和技术手段,有助于网络研究和管理人员更及时、准确地探测网络资源,精确感知网络态势。

摘要：Fuzzing技术是现阶段用于漏洞挖掘的主流技术,目前绝大多数的软件漏洞都是利用该技术发现的。但是Fuzzing技术存在的一个主要问题是其会产生大量的crash样本,如何对这些crash样本进行快速的分析分类,是当前基于Fuzzing技术进行漏洞挖掘工作所面临的主要问题。针对crash可利用性分析的研究,首先,总结了导致程序crash的原因并对其分析技术发展的现状进行了概述;其次,着重分析了当前利用动态污点分析和符号执行等技术进行crash可利用性判定的4种有效分析方法;最后,对比了这4种方法之间的差异,并探讨了crash可利用性分析技术未来的发展方向及趋势。

摘要：近年来,数字多媒体图像出现了爆炸式的增长,人们在互联网搜索过程中遇到的问题也越来越多,提高图像的搜索效率极具挑战性。图像搜索是图像领域的研究热点,目前已有多种搜索技术在各商业领域得到应用,但搜索的结果并不能完全满足用户的需求,＂语义鸿沟＂的存在使得搜索结果仍存在一定的噪声。图像重排序为解决此问题提供了很好的帮助,在初始搜索的基础上进行重排序可使搜索结果更加准确和丰富。文中着重介绍图像重排序技术的研究进展,对已有研究方法进行总结和分析,比较各自的优缺点以及近年来突破的主要关键技术;关注最新的研究进展,总结了目前图像重排序的典型数据集以及针对特定领域研究建立的数据集,并对图像重排序领域未来的发展进行了展望。

摘要：大规模数据下复杂网络的算法分析面临复杂度高的挑战,为此引入图稀疏的思想,在保持原始图性质的情况下以一定的精度在稀疏图上实现了高效的算法分析。图稀疏算法是一种保留顶点、对边稀疏采样的方法。按照相应算法分析所需要的原始图性质,提出图稀疏的边度量方式。文中系统回顾了4种边度量下的图稀疏采样方法：生成图稀疏、边连通图稀疏、聚类图稀疏、边传播性图稀疏,归纳了不同边度量方式下图稀疏的优缺点和适应性,并进一步讨论了动态图流稀疏化的最新研究进展。最后,总结了图稀疏领域有待解决的问题并展望了未来的研究方向。

摘要：为了实现云环境中科学工作流调度的执行跨度和执行代价的同步优化,提出了一种多目标最优化进化遗传调度算法MOEGA。该算法以进化遗传为基础,定义了任务与虚拟机映射、虚拟机与主机部署间的编码机制,设计了满足多目标优化的适应度函数。同时,为了满足种群的多样性,在调度方案中引入了交叉与变异操作,并使用启发式方法进行种群初始化。通过4种现实科学工作流的仿真实验,将其与同类型算法进行了性能比较。结果表明,MOEGA算法不仅可以满足工作流截止时间约束,而且在降低任务执行跨度与执行代价的综合性能方面也优于其他算法。

摘要：在一些无线传感器网络（Wireless Sensor Network,WSN）安全监测系统中,节点长时间传输大量数据,导致无线数据收发单元容易出现功率下降和功率放大器（Power Amplifier,PA）被烧毁的现象,而此类故障的诊断方法一般比较复杂且低效。针对上述问题,在分析WSN单元级故障诊断的基础上,利用无线数据收发单元的电流模型,提出了一种基于模糊神经网络的无线数据收发单元故障诊断方法。首先,根据无线数据收发单元中发射消耗的电流与温度和供电电压的关系,建立电流模型;然后,利用聚类算法确定模糊神经网络模型结构,结合混合学习算法优化模糊规则的前件参数和后件参数;最后,提取训练完的模糊神经网络参数,以建立WSN节点故障诊断模型。实验结果表明,提出的无线数据收发单元故障诊断方法的计算量小,诊断准确度高;与高斯过程回归模型相比,其计算量降低了22.4%,诊断准确度提高了17.5%。

摘要：如何更大程度地延长网络的生命周期是设计无线传感器网络路由协议时需要考虑的重要因素。针对此问题,提出一种新型的基于改进粒子群优化的分簇算法。该算法调整了传统粒子群优化算法的惯性权重系数,能够避免其过早陷入局部最优;同时考虑到能量均衡和传输路径,将转发节点与簇头协作,以减轻簇头的能耗。仿真对比实验表明,改进算法在合理分配节点和平衡簇结构系统方面具有良好的性能。

摘要：针对认知异构网络中的干扰抑制问题,文中研究了如何降低其对宏用户（MU）的干扰并提高系统吞吐量。通过全面分析干扰来源,建立不完全频谱感知下的干扰模型;结合用户拓扑信息,综合考虑总功率约束和干扰约束,以最大化下行链路的吞吐量为准则构建优化问题;然后分析KKT条件,简化优化问题,进而设计出基于不完全频谱感知的分步式资源分配算法。仿真结果及性能分析表明,相比于基于完全频谱感知的资源分配算法,所提算法对MU造成的干扰更小,并且获得了更优的吞吐量性能。

摘要：拓扑保留图（Topology Preserving Maps,TPMs）作为实际坐标图的抽象视图,在无线传感器网络的路由、定位和边界节点识别等领域有广阔的应用前景。它可以从虚拟坐标系统中导出网络的拓扑图,且不依赖于任何物理位置信息。然而,在一些具有不规则边界的复杂网络以及使用不充分选择的参考节点来映射网络时,TPMs无法达到理想的效果。为此,设计了一种新的拓扑保留图模型——基于多极值点选择的分布式拓扑图生成算法（Multiple Extreme Node Search-Distributed Topology Preserving Maps,MENS-DTPM）,其中包括一种基于极值点选择的参考节点选择方法以及一种基于TPMs的分布式拓扑坐标生成算法。这种模型实现了更有效的参考节点选择,能够更好地反映网络的结构。仿真实验结果表明,MENS-DTPM具有比同类算法更好的性能。

摘要：为了提高高动态无线传感器网络的通信性能,提出了一种新的地理路由方案（Efficient Geographic Routing Scheme Based on Location Prediction and Energy Saving,LPESGR）。首先,给出了ESGR节能地理路由算法和GPS与RSSI相结合的节点定位及预测算法;然后,在两个算法的基础上提出了一种基于能源高效性的路由实时搜索算法来搜索能源消耗最小的实际路由;最后,提出了一种新的路由空洞解决方案,该方案避免了传统方案中的不足。除此之外,为提高能量利用率,降低路由中断概率,提出了一种新的基于信号传送距离预测结果的功率实时调整方案。仿真结果表明,所提方案可以有效减小网络能耗并提高数据传输成功率。

摘要：将短时拉曼努金傅里叶变换（ST-RFT）应用于数字调制信号识别的研究中,以寻求提高低SNR条件下数字调制信号识别率的新方法。通过归一化ST-RFT谱图计算、特征参量提取以及阈值判别来实现调制信号的识别。针对5种常见的数字调制信号进行仿真分析,结果表明,在SNR=0dB的信噪比条件下,基于ST-RFT算法的数字调制信号识别方法的平均识别率可以达到90%,比基于谱图时频分析法的识别率提高了10.4%;特别是相比于基于瞬时幅度和瞬时频率的特征方法,4FSK调制信号的识别率可提高9%。基于ST-RFT算法的数字调制信号识别方法能够在低SNR条件下有效识别数字调制信号,具有良好的工作性能。

摘要：文中提出了一个无线Mesh网络上的、结合流内和流间网络编码的MWS优化结构。在该优化结构中,编码分组的虚队列长度,即＂信用度＂积压,由信用度分配算法决定,节点根据信用度积压对编码方式进行选择,旨在各个流之间均衡分配资源,实现网络效用的最大化。同时,给出了该优化结构对偶算法的启发式实现MiiCode,该算法不使用确定路径,具有更大的灵活性,也有利于获得更多的流间编码机会。流内网络编码具有的良好本地补偿特性减少了源节点发送补偿分组的数量,降低了网络的整体开销。最后,在OMNET＋＋仿真实验中将MiiCode与基于确定路由的COPE和LOR进行了比较。

摘要：车载自组织网络具有节点移动速度快、链路拓扑结构变化剧烈等特点,传统的城市道路环境车载自组织网络路由算法在路口经常会遇到局部最大化问题。根据城市道路环境的特点,利用路口的交通信号灯系统提供的空间支撑和供电条件,提出了路口中继辅助路由算法IRAR。该算法通过建立消息在道路上的转发时延统计模型,得到全局最优转发路径,并利用路口中继辅助路由设施解决路口局部最大化问题。另外,针对消息位于路口和道路的不同情况,分别设计路口转发模式和贪婪直路转发模式。最后,通过仿真实验将所设计的算法与典型算法进行对比。实验结果表明,所提出的路由算法实现了较高的投递成功率和较低的投递时延。

摘要：重复累积码（Repeat Accumulate Code,简称RA码）综合了Turbo码和LDPC码的优点,可以进行线性时间的编码及译码,成为了近年来信道编码技术研究的热点。为了改善重复累积码的性能,对其交织器进行优化设计。在几种常见的交织器的基础上提出了奇偶分组交织器的设计方法,并在AWGN信道下基于BP译码算法完成性能分析。仿真结果表明,奇偶分组交织器优于分组交织器,大大降低了信息序列之间的相关性,同时避免了校验矩阵中两类四环的产生,可以提高信息在信道中传输的可靠性。

摘要：现有无线链路空间相关性感知的机会路由度量无法感知链路突变性。针对该问题,提出了能够同时感知无线链路空间相关性和突变性的机会路由测度μETX。在此基础之上,提出了基于μETX的机会路由算法ORALB。ORALB充分利用了无线链路空间的相关性,选择相关性较低的节点作为转发节点集;同时又能感知无线链路突变性,避免了选择传输开销较高的无线链路。仿真结果表明,与其他相关机会路由相比,ORALB可以有效减小数据包的传输开销,提高传输可靠性。