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网络技术体系与支撑环境分离的发展范式

从思维视角和方法论层面出发，回顾了已有网络技术体系发展范式正在遭遇的挑战，分析了各自的预设前提及普适性应用范畴，并指出在面对强劲的多元化应用场景下，原先被认为是合理的假设条件及实施规范现已成为无法克服的基因缺陷，继续沿用“单一网络体系演进式或替换式”的方法论，在当今科技水平、网络安全、工程能力和多样化应用需求条件下，已经严重制约了网络技术体系及服务能力的发展与变革。亟待基于新的思维视角和方法论提出网络技术体系发展新范式，以便适应多元化网络及多样化应用共生与共存、演进与变革、功能安全与网络安全兼容并蓄的时代要求。文章引言简述了范式的科学定义，第一部分对网络技术体系发展范式作了简要回顾，第二部分扼要阐述了现有网络技术体系发展范式之困境，第三部分给出了多模态概念的由来和网络多模态诠释，第四部分提出了网络技术体系与支撑环境相分离的新发展范式。

  • 2022-01-12
  • 阅读102
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云计算环境用户行为信任评估模型构建研究

针对传统云计算环境信任模型预测精度过低的问题，提出一种基于深度学习的云计算环境用户行为评估模型构建方法。采用预测-残差框架的长短期记忆网络对用户在云计算环境中交互行为集进行时序特征提取，在此基础上结合误差机制修正特征向量，构建云计算环境用户行为信任评估模型。该模型能够实现云计算环境用户访问行为安全的实时监控，解决云计算环境用户实时信任度评估精度过低的问题。根据试验数据表明，云计算环境用户行为信任评估模型构建方法能够有效提升用户可信度实时评估的准确率，可为安全态势分析和推演提供有效的数据支撑。

  • 2022-01-12
  • 阅读98
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云计算环境下基于用户访问行为的动态访问控制模型的研究

针对云计算环境下基于信任访问控制模型不能动态适应网络环境变化的问题，提出一种基于数据安全的动态访问控制模型。首先，采用关联规则的方法对用户历史访问行为进行分析，提取用户频繁访问路径并创建访问行为数据库；然后，基于实时访问行为获取用户实时状态信息，利用“时空切片”的方式构建具有时空敏感性的可信度评估模块；最后，结合动态访问授权管理模块和访问控制规则模块实现基于用户访问行为的动态访问控制。实验证明，所提出的模型较传统的基于信任访问控制模型具有更高的安全性。

  • 2022-01-12
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基于虚拟化技术的5G核心网资源配置算法

针对当前5G核心网资源分配算法在应对海量服务差异化过程中资源利用率不高的问题，提出一种在满足负载均衡的前提下最大化系统利用率的核心网资源分配算法。通过建立服务功能链部署与资源分配联合优化目标，采用改进离散粒子群的方法实现服务功能链SFC部署，在保证用户服务质量和负载均衡的基础上实现系统资源利用率的最大化，最终实现增加服务用户数量，提升网络运营效率目标。仿真结果表明，该算法在满足服务功能链SFC的资源约束下，更加有效实现系统的负载均衡，提升系统的利用率。

  • 2022-01-12
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数字化车间新国标要素解读

针对离散工业的数字化车间的体系架构、基本功能、信息交互、基础数字化、工艺数字化、制造运营数字化等功能模块给出通用性要求。本标准为GB\T推荐性标准，以定性为主。

  • 2022-01-12
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结合运动平滑约束与灰度特征的卫星视频点目标跟踪

针对卫星视频条件下的点目标跟踪问题，提出了一种运动平滑约束的贝叶斯分类目标跟踪方法（BMoST）。本方法引入朴素贝叶斯分类器的思想，不依赖目标的任何先验概率，在运动平滑性约束下，利用灰度相似性特征来表达描述目标的似然度，并根据独立假设的贝叶斯定理，建立简化的分类器条件概率修正模型，通过该模型估计目标的后验概率，从而实现目标跟踪。同时，采用卡尔曼滤波辅助、优化跟踪处理，提高算法的稳健性。试验数据采用SkySat和吉林一号拍摄的视频各两段，对6个点目标进行跟踪试验。结果表明，本文提出的方法针对卫星视频的点目标跟踪效果良好，精度达到90%左右，且跟踪轨迹平滑，满足卫星视频后续高级处理和应用需要。

  • 2022-01-12
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多源异构图像融合跟踪研究现状与展望

多源异构图像融合是信息融合领域的研究热点之一。多源异构图像的融合跟踪在精确制导、无人驾驶、机器人导航、公共安全等领域起着重要作用。目标跟踪的基本问题是在一系列时序图像中选择感兴趣目标，找到该目标的准确位置并跟踪其运动轨迹。复杂背景下的多源异构图像融合跟踪是一个典型的随机非线性动态系统估计问题，受诸多因素影响，如目标表观非刚性变化，观测场景的天气和光照变化，场景中出现相似目标等。阐述多源异构图像融合跟踪的关键问题，总结近年来该领域研究现状与主要方法，介绍基于深度学习的可见光和红外融合跟踪相关研究，最后预测未来的发展趋势。

  • 2022-01-12
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基于RNN并使用栅格地图的车辆轨迹预测算法介绍

栅格地图（Grid Map）则是把环境划分成一系列栅格，其中每一栅格给定一个可能值，表示该栅格被占据的概率。利用激光传感器，机器人可以完成Mapping（地图构建）任务。但是传感器数据是有噪音的。例如，假如我们在此时检测到距离障碍物4米，下一时刻检测到距离障碍物4.1米，我们是不是应该把4米和4.1米的地方都标记为障碍物？又或者怎么办呢？为了解决这一问题，就引入了Occupancy（占据率）的概念。

  • 2022-01-12
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