一种面向位置数据隐私保护的离线地磁定位模型

基于位置服务给人们的生活带来极大的便利,而目前定位系统特别是室内定位普遍依赖于无线网络信号.很多情况下,用户有位置隐私保护的需求,然而,在目前的大数据时代,基于网络的室内定位服务要求用户将个人位置信息实时提供给服务提供商,这导致用户隐私的泄露.如何有效实现室内的基于位置服务,并且保护用户的个人位置信息就成了大数据时代的一个关键问题.本文介绍了一种面向位置数据隐私保护的离线地磁定位模型,利用加速度传感器和微机电磁力计检测行人步态和地球磁场来实现室内定位.本模型利用加速度计检测行人的步态信息,配合磁力计检测的磁场信息与指纹地图进行匹配,实现了室内定位需求的同时又解决了用户位置信息泄露的问题,为大数据时代如何保护用户的位置信息提供了一个有效的解决办法.     

城市环境下基于车辆分类的车载自组网隐私保护方案研究

车载自组织网络的出现,在提高交通效率、改善交通环境的同时,也带来例如消息篡改、伪造和身份信息泄露等安全威胁.这就要求设计出更加符合车载网特性的消息认证方案.本文提出一种城市环境下的车载自组织网络隐私保护方案,其中包括对车辆进行分类,以及为不同类别的车辆分配不同的信任值的方法.在私人车辆认证的过程中采取一种假名多次签名方案对消息进行签名,在公用车辆和固定单元不需要身份隐私保护的情况下可以直接选用RSA签名方案对消息签名,在签名的同时都需要使用对信任值进行累加的策略来提高消息的可靠性.最后使用SUMO、MOVE和NS2进行联合仿真实验,结果表明该方案具有较好的灵活性,而且认证时间小于其他方案.     

可见光定位关键技术的研究与展望

室内定位由于在工业生产和日常生活中存在重要的应用价值而成为研究的热点,传统的Wi-Fi、蓝牙等无线定位技术由于电磁干扰和多径效应等原因很难实现高精度的室内定位.经过调制的白光LED在满足照明需求的同时能够传送位置信息,实现室内的高精度定位.首先介绍了可见光定位系统中常用的几种调制方式,对不同调制方式的特点做出比较,提出了一种适用于可见光定位的调制方式;然后,介绍并讨论了可见光定位系统的两种解调方法;之后介绍了几种可见光定位的算法,并对每一种算法的性能进行详细的分析;最后对于可见光定位中存在的问题进行了讨论与展望.     

基于不同邻近标签数选择的LANDMARC定位算法研究

对于基于射频识别的LANDMARC室内定位算法而言,该系统采用"k近邻"算法,通过选取k个与待测标签相邻且符合特定条件的参考标签,最后根据这些标签的位置结合权值估算出待测标签的坐标信息.但是在实际的操作过程中,最近邻参考标签数的选取无指导原则,具有一定的盲目性.针对这一问题,通过选取与待定位参考点最近邻的参考节点作为未知点,通过搜索法获得最优的邻近标签数k,在随后的未知节点的定位过程中,选取k个邻近标签进行定位.经过多次实验,最终得出结论,使用改进后的LANDMARC算法的性能要优于原来经典的LANDMARC算法,精确度提升了10%左右,同时避免了k值选取的盲目性.     

基于RFID和自适应卡尔曼滤波的室内移动目标定位方法

本文研究了UHF-RFID（超高频-射频识别）环境下的移动目标定位问题,提出了一种结合自适应卡尔曼滤波和BVIRE（边界虚拟参考标签）的移动机器人定位方法,即B-AKF（Boundary-Adaptive Kalman Filter）定位方法.首先,利用UHF-RFID系统对移动机器人进行初始定位,其次,考虑模型和噪声统计特性不确定性,采用自适应卡尔曼滤波方法对机器人的运动状态进行预测和更新,并引入自适应因子补偿噪声方差不确定性问题.最后,搭建了基于UHF-RFID的定位实验平台,并通过实验研究表明,相比于传统的线性BVIRE和线性卡尔曼滤波方法,所提出的自适应卡尔曼滤波方法具有更高的定位精度和更强的鲁棒性能.     

基于闪电定位监测数据的雷暴特征分析

本文通过对2012年度新疆43个站点的闪电定位监测数据分析得出,闪电监测与人工观测雷暴在时间分布上一致性较好;空间分布上差异较大地区有阿勒泰和喀什地区;观测站有雷暴记录时闪电定位监测也有闪电记录的比例达64%,表明监测结果有效;新疆云地闪中,负地闪占90%,远多于正地闪。正闪强度上大于负闪强度。雷电流陡度主要分布在-20-20 KA/чs 之间;新疆区域内雷击大地密度按新规范估算的值大于老规范的估算值,更远大于闪电定位仪实际监测值。     

基于GIS的市(地)级闪电定位应用平台

以河源市闪电定位应用平台的开发为例,说明GIS技术结合闪电定位系统在雷击灾害鉴定、短时临近预报、人工增雨等气象领域的应用.     

广州市室内地温的变化规律分析

对2012年2月—2014年2月间广州室内地温进行了分析,同时还分析了其与室外气温的相互关系,结果表明：室内日平均地温随月份的变化呈正弦曲线变化,并且其变化与室外平均气温的变化有很高的相关性,但室内地温的升降幅小于室外气温的升降幅,春夏季室外气温高于室内地温,而秋冬季节相反;室内地温的日较差通常很小,一般小于1℃;当室内地温日较差在1～2℃时,多是室外处于持续的升温或持续降温状态;当室内地温日较差大于2℃时,多是因受冷空气影响。有冷（暖）空气影响时,室内地温下降（上升）较室外气温有一定程度的滞后,室内地温下降（上升）幅度较小但保持一致下降（上升）趋势,二者日平均温度变化趋势较为一致。     

基于四麦克风阵列的三维声源定位

设计了一个三维声源定位系统,提出了一个新的系统模型,并对传统的基于声波到达时间差TDOA的算法进行了优化。通过检测麦克风接收到信号的时间差,结合已知的阵列元的空间位置确定声源的位置。该系统声源采集部分由4个阵列成正四面体的麦克风组成。算法的硬件实现由TMS320C5416DSP芯片完成''整个系统实现了声源定位的功能。     

基于双目视觉的船舶跟踪与定位

设计了基于双目视觉的船舶跟踪与定位系统,并且完成对应算法设计.算法分为摄像机标定、目标跟踪、立体匹配、视差定位4个模块,其中,跟踪模块以目标窗口的形式给出跟踪结果,匹配模块在跟踪结果中进行左右目立体匹配,定位模块根据左右目匹配点对的像素位置计算其在物理空间的坐标,减少了匹配时间.实验结果表明,该方式可实现实时跟踪目标并给出目标的准确位置,满足应用要求.该定位系统可同时完成动态目标跟踪和定位,提供三维图像的丰富信息,具有很强的推广应用价值.     

区块链安全综述

区块链技术提供了一种在开放环境中存储数据、执行交易和处理业务的新方法,具有去中心化、防篡改等优势.从以比特币为代表的1.0时代,到以以太坊为代表的2.0时代,区块链技术已经对金融、物联网、供应链等行业产生了革命性的影响.然而由于技术和管理等方面的问题,目前区块链技术仍面临着很多安全挑战.首先,本文从信息安全、系统安全和隐私安全3个角度讨论了恶意信息攻击、51%攻击、智能合约攻击、拒绝服务攻击等8种区块链技术面临的攻击,分析了这些攻击的原理、执行过程和破坏性.接着,从以上3个角度详细讨论了智能矿池、Securify分析工具、混合技术、零知识证明等12种区块链安全保障技术,分析了这些安全保障技术的原理、执行过程、优点和局限性.最后,对区块链技术的未来研究方向进行了展望.     

区块链稳定代币研究进展

作为一种具有价值稳定属性的特殊加密货币,稳定代币不仅能够成为链接区块链加密资产和现实世界资产的桥梁,而且有潜力降低金融行业的中介成本、提高资金转移的效率.自摩根大通、Facebook等国际知名企业宣布其稳定代币计划后,稳定代币成为监管机构、企业界和科研机构的研究热点.本文通过对比法币、加密货币与稳定代币,深入分析了稳定代币的特征,然后从区块链基础设施、价值稳定机制、运营机制3个方面详细介绍了稳定代币的系统架构和运行机制.最后结合稳定代币的技术特点,分析了稳定代币系统面临的缺陷和可能的解决方案.     

风暴尺度集合卡尔曼滤波中的采样误差订正局地化方法研究

在中尺度WRF-EnSRF系统中最新引入的采样误差订正局地化方法不仅考虑了回归系数偏差,而且计算量较小。该方法基于状态变量和对应观测值的相关系数的分布关系,根据离线蒙特卡洛技术制作的关于集合数和样本相关系数的查找表格确定局地化系数因子,进而订正由集合数选取有限造成的背景误差协方差被低估引起的采样误差。本文利用风暴过程的雷达观测资料做了一系列风暴尺度的资料同化理想试验,探讨了采样误差订正局地化方法在风暴尺度集合卡尔曼滤波同化中的技术特点和同化效果。结果表明:相比于经验局地化方法,采样误差订正局地化方法能够有效地改善集合同化的效果,对距离的敏感度更低,尤其在天气系统发展变化较快的阶段,新方法优势更大。并且,对不同观测变量以及在风暴发展的不同阶段使用不同的局地化方法,所得的结果都存在一定的差异,因此需要根据同化对象合理地选择局地化方法。     

新版Micaps资料的本地化处理与维护

根据cmacast广播系统的流程及micaps资料处理方式的改变,针对新的业务要求对CAMCAST数据处理服务器进行本地化配置,为预报服务提供更新更快的数据支持.     

EnKF局地化算法对雷达资料同化的影响研究

分级集合滤波(Hierarchical Ensemble Filter,HEF)和采样误差修正(Sampling Error Correction,SEC)局地化算法能够使采样误差取得极小值,且不需要给出距离的定义。为了检验其理论优势,基于集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,En KF)方法同化模拟雷达资料,通过与Gaspari-Cohn(GC)局地化算法对比,分析不同局地化算法对En KF同化效果的影响。结果表明,HEF和SEC局地化算法的雷达回波在水平和垂直方向上均强于GC局地化算法。HEF局地化算法各个变量的离散度最高,均方根误差最低;SEC局地化算法离散度略低,均方根误差略高;GC局地化算法离散度最低,均方根误差最高。相比于GC局地化算法,HEF和SEC局地化算法的冷池强度减弱,面积减小,下沉气流的速度和范围增大,雹霰混合比的大小和覆盖面积增大。通过模拟发现,HEF局地化算法模拟的北侧对流中心最强,SEC局地化算法模拟的南侧对流中心最强,且模拟出(40 km,60 km)处的强对流中心。HEF局地化算法模拟的冷池强度最强,HEF和SEC局地化算法基本上模拟出北侧的雹霰混合比高值区。这表明HEF局地化算法有效地改进了基于GC局地化算法的En KF雷达资料同化效果,SEC局地化算法减小了计算量,是HEF局地化算法较好的近似。     

气象软件汉化在GPS水汽观测中的应用

通过对气象中应用的GPS水汽观测软件进行分析和汉化，阐述软件汉化的过程和方法。     

气象软件汉化在GPS水汽观测中的应用

通过对气象中应用的GPS水汽观测软件进行分析和汉化,阐述软件汉化的过程和方法。     

一种改进的联合SRP-PHAT语音定位算法

提出了一种基于正交直线麦克风阵列的分级搜索SRP-PHAT(可控响应功率-相位加权)语音定位算法.利用正交直线麦克风阵列将二维搜索空间缩减为2个一维空间以减少计算量,并联合使用四叉树由粗到细的分级搜索(hierarchical search)策略分别在一维空间中搜索声源位置.通过Matlab对联合算法进行了仿真,实现了声源定位,并与传统的全搜索SRP-PHAT算法和改进前的基于正交直线麦克风阵列的加速SRP-PHAT算法进行比较分析.实验与仿真结果显示:该联合算法大大减少了计算量和定位时间,能准确定位声源位置.