本文结合流量的动态特征和入侵检测系统规则库的静态特征生成高性能报文分类树,提出了一个新的面向骨干网高速入侵检测的报文分类算法FlowCopySearch(FCS).改进在于:①从流量的新角度提出了最优分类树定义并引入分类域熵衡量每个分类域对于流量的分类能力；②将传统分类算法中每个报文都必须频繁执行的内存拷贝操作简化为每个流只执行一次内存拷贝操作,克服了报文分类算法的瓶颈.实验结果表明FCS更适用于骨干网大流量trace的报文分类,较之两种经典分类算法,分类速度提高了10.1％ ～45.1％,同时存储消耗降低了11.1％～36.6％.

关键词：入侵检测系统；属性熵；重尾分布特性

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针对地形模型的数据冗余问题,提出在测地空间中进行均匀采样的策略,实现数据精简的目的.该方法随机地从原始地面模型中提取点,根据当前点与已有采样点的测地距离确定是否将其加入到采样点集,重复该过程直至无新的采样点加入.通过定义加权测地距离,该方法能有效调整不同区域的采样概率,从而使精简后的模型能有效保持原始数据的特征信息.该算法原理简单,实现容易,约简后数据的分布具有良好的可视化效果.

关键词：泊松碟；地形模型约简；测地距离；自适应采样

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基于语音信号在离散余弦域上的近似稀疏性,针对采用随机高斯观测矩阵及线性规划方法进行语音压缩感知与重构时,重构零(近似零)系数定位能力差而导致重构效果不好的缺点,本文提出一种新的行阶梯矩阵做观测矩阵,用对偶仿射尺度内点重构算法对语音进行压缩感知与重构,并对该算法下的重构性能进行理论分析.语音压缩感知仿真结果表明,在离散余弦基下,压缩比(观测序列与原始序列样值数之比)为1∶4时,行阶梯观测矩阵下的平均重构信噪比比随机高斯观测矩阵下提高9.73dB,平均MOS分比随机高斯观测矩阵下提高1.22分.

关键词：压缩感知；离散余弦基；观测矩阵；行阶梯矩阵；对偶仿射尺度内点法

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行人检测是计算机视觉中的研究热点和难点,本文对2005-2011这段时间内的行人检测技术中最核心的两个问题—特征提取、分类器与定位—的研究现状进行综述.文章中首先将这些问题的处理方法分为不同的类别,将行人特征分为,底层特征、基于学习的特征和混合特征,分类与定位方法分为滑动窗口法和超越滑动窗口法,并从纵横两个方向对这些方法的优缺点进行分析和比较,然后总结了构建行人检测器在实现细节上的一些经验,最后对行人检测技术的未来进行展望.

关键词：行人检测；目标检测；智能监控；车辆辅助驾驶

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基于连续时间状态空间结构和广义双线性变换,提出了一种设计无限冲激响应(ⅡR)数字滤波器的参数化方法.优点是稳定区域包含了整个参数空间,因此可以采用无约束优化方法.给出了仿真实例,并与已有的设计方法进行了比较,其通带波动、阻带衰减、群迟延等性能更为优越.

关键词：ⅡR数字滤波器设计；状态空间实现；广义双线性变换；参数化

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在解析物联网两层基本涵义的基础上,提出了包括底层网络分布、汇聚网关接入、互联网络融合、终端用户应用四部分的物联网系统架构；设计了由网络通信协议、网络控制平台、应用终端平台组成的面向物联网的网络协议体系,并从硬件和软件两个层面讨论了实现物联网的关键技术；在分析当前物联网标准、技术、安全以及应用方面存在问题的基础上提出了未来物联网发展的六个重要理念.

关键词：物联网；系统架构；协议体系；发展理念

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由于传感器节点感知范围有限,传感器网络内的目标跟踪过程可以被建模成为一个马尔可夫跳变系统.以此为基础根据贝叶斯理论设计接力卡尔曼滤波算法,重构新息方程,实现网络中连续的协作式跟踪.进而通过混合每次迭代状态和方差的初始值,提出了多传感器交互滤波算法.其性能优于接力卡尔曼滤波算法,却牺牲了算法的计算复杂度.最后,仿真结果验证了所提算法的有效性.

关键词：传感器网络；马尔可夫跳变系统；目标跟踪；协作跟踪

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针对传统秘密共享方案不能事先预防参与者欺骗的问题,本文结合博弈论,提出了一种理性秘密共享方案,该方案基于双线性对,是可验证的,能检验参与者的欺骗行为.秘密分发者不需要进行秘密份额的分配,因此很大程度上提高了秘密分发的效率.在密钥重构阶段,不需要可信者参与.参与者偏离协议没有遵守协议的收益大,理性的参与者有动机遵守协议,最终每位参与者公平的得到秘密.另外,所提方案可以防止至多m-1成员合谋.经过分析它们是安全和有效的.

关键词：理性秘密共享；博弈论；双线性对；单向函数

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Seacoast Science, Inc. and the University of California, San Diego (UCSD) are developing a portable real-time chemical detector system containing multiple sensor technologies. This Phase II STTR final report details our accomplishments during the 2-year program. Scientists at UCSD have modeled the behavior of the metal-phthalocyanine ChemFET, and optimizing both the sensor chemistry and methods to understand the sensor data. Seacoast Science has developed a packed-tube, trap-and-purge preconcentrator to collect vapor samples, with the goal of improving the sensitivity of the ultimate sensor system. Increased sensitivity allows for improved signal to noise for pattern recognition and for better protection for the warfighters who will use the system. In Phase II, Seacoast developed and tested an integrated prototype, integrating both the UCSD chemFET array and Seacoast s chemicapacitor array with the preconcentrator. UCSD has developed methods for solution deposition of sensor films using soluble phthalocyanines. Development of the preconcentrator and sensor materials demonstrate Seacoast's leading-edge sensor systems for chemical threats of critical importance to the US military. Improvements in the systems developed under this program are being integrated into Seacoast s Mini GC product prototypes for vapor detection for applications such as environmental contamination detection and aerosol analysis.

关键词：传感器；化学药剂；芯片(电子）；集成系统;

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在全球经济缓慢复苏的影响下，中国电子产品出口规模再创新高，智能移动终端设备成为中国集成电路市场新的应用热点。在国内外多种因素的驱动下，2013年中国集成电路市场销规模加速增长，售额增至9166.3亿元，增速为7.1%。

关键词：集成电路；市场规模；中国；增长

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