本文選題：時(shí)頻分析 + 形狀匹配�。� 參考：《科技通報(bào)》2014年06期

【摘要】：結(jié)合Hough變換的類(lèi)似形狀特征,提出一種考慮類(lèi)似形狀匹配的改進(jìn)的WVD網(wǎng)絡(luò)隱性攻擊信號(hào)檢測(cè)算法WVD-Hough檢測(cè)算法,算法實(shí)質(zhì)上基于類(lèi)形狀匹配的檢測(cè)技術(shù),把圖像空間中的直線(xiàn)檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)換為參數(shù)點(diǎn)的檢測(cè)問(wèn)題,實(shí)現(xiàn)在參數(shù)空間中的檢測(cè)任務(wù)。對(duì)兩類(lèi)典型的隱性網(wǎng)絡(luò)攻擊信號(hào)進(jìn)行濾波提純分析和檢測(cè)實(shí)驗(yàn),仿真實(shí)驗(yàn)表明,新的WVD-Hough網(wǎng)絡(luò)攻擊信號(hào)檢測(cè)方法能有效提純待檢測(cè)信號(hào),濾波效果良好,得到譜分析中間脊線(xiàn)清晰,信號(hào)成分時(shí)頻聚集性很高,能有效去除合法信號(hào)的干擾,挖掘出隱性攻擊信號(hào)。
[Abstract]:Based on the similar shape features of Hough transform, an improved WVD network hidden attack signal detection algorithm (WVD-Hough) considering similar shape matching is proposed. The algorithm is essentially based on the class shape matching detection technique. The problem of line detection in image space is transformed into the problem of parameter point detection, and the detection task in parameter space is realized. Two kinds of typical hidden network attack signals are analyzed by filtering and detecting experiments. The simulation results show that the new WVD-Hough network attack signal detection method can effectively purify the signal to be detected, and the filtering effect is good. The results show that the middle ridge of spectral analysis is clear and the time-frequency aggregation of signal components is very high, which can effectively remove the interference of the legitimate signal and mine the hidden attack signal.
【作者單位】： 濮陽(yáng)市高級(jí)技工學(xué)校;
【基金】：河南省教育廳自然科學(xué)研究計(jì)劃項(xiàng)目(2011C520009) 河南省高等學(xué)校青年骨干教師資助計(jì)劃項(xiàng)目(2009GGJS—171)階段性成果
【分類(lèi)號(hào)】：TP393.08

【參考文獻(xiàn)】

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1 史志才;;高速網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的自適應(yīng)入侵檢測(cè)方法研究[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2009年17期

2 徐騫;梁紅;胡光波;;基于二階統(tǒng)計(jì)量的近場(chǎng)源四維參數(shù)聯(lián)合估計(jì)[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2011年23期

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【共引文獻(xiàn)】

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2 孫凌逸;黃先祥;蔡偉;夏梅尼;;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合算法[J];傳感技術(shù)學(xué)報(bào);2011年01期

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4 孔玉靜;侯鑫;華爾天;魏星鋒;;基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議的研究[J];傳感技術(shù)學(xué)報(bào);2013年02期

5 王曉燕;丁啟勝;;基于ZigBee與LabVIEW技術(shù)的無(wú)線(xiàn)火災(zāi)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)[J];安陽(yáng)工學(xué)院學(xué)報(bào);2013年02期

6 楊永健;劉帥;;基于SOFM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合算法[J];傳感技術(shù)學(xué)報(bào);2013年12期

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9 周觀民;李榮會(huì);;基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合技術(shù)研究[J];計(jì)算機(jī)仿真;2011年10期

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2 鄭譽(yù)煌;工業(yè)無(wú)線(xiàn)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的泛在感知研究[D];華南理工大學(xué);2009年

3 馮秀芳;無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合技術(shù)的研究及在機(jī)械故障診斷中的應(yīng)用[D];太原理工大學(xué);2009年

4 繆新穎;基于無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)的大壩安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)研究[D];大連理工大學(xué);2013年

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5 蔡嘉成;火災(zāi)探測(cè)中的信息處理算法研究[D];華南理工大學(xué);2012年

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9 徐萍;無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò)覆蓋控制技術(shù)研究[D];寧波大學(xué);2013年

10 潘昊;基于回歸預(yù)測(cè)算法的無(wú)線(xiàn)傳感器數(shù)據(jù)融合節(jié)能算法研究與實(shí)現(xiàn)[D];沈陽(yáng)師范大學(xué);2014年

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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7 王軍偉;融合全局與局部信息的形狀輪廓特征分析與匹配[D];華中科技大學(xué);2012年

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10 蔣萍;融合機(jī)器人視/嗅覺(jué)信息的氣體泄漏源定位[D];天津大學(xué);2010年

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3 馬娜娜;可變形模型建模與渲染關(guān)鍵技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)[D];電子科技大學(xué);2010年

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本文編號(hào)：1882869