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1. 基于M估计的非线性鲁棒检测卡尔曼滤波算法

李开龙胡柏青高敬东冯国利

计算机应用 2014, 34 (11): 3214-3217. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.11.3214

摘要（201）

PDF （563KB）（428）

针对传统鲁棒非线性滤波在观测噪声为非高斯强干扰噪声情况下,滤波性能下降的问题,提出一种利用卡方检测法预判断的非线性鲁棒检测滤波算法。该算法通过卡方检测设置门限,剔除突变野值,利用M估计修正量测更新。仿真实验对比了几种典型非线性滤波方法在不同观测噪声环境下的性能。所提算法在非高斯强干扰噪声情况下,比传统鲁棒滤波算法估计精度平均提高了25.5%;估计方差平均减少了18.3%。实验结果表明:所提算法可以抑制观测量非高斯强干扰噪声的影响,提高滤波精度及稳定性。

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2. null

张斯捷柏青苏旸

计算机应用 2013, 33 (06): 1615-1618. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.01615

摘要（750）

PDF （618KB）（600）

null

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3. 基于聚类分流算法的分布式蜜罐系统设计

柏青苏旸

计算机应用 2013, 33 (04): 1077-1080. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2013.01077

摘要（880）

PDF （816KB）（546）

针对现有的网络安全防御系统主动性不足，对未知类型网络数据的判断速度慢、准确性不高的缺陷，设计了一种应用聚类算法对未知类型数据进行聚类分流的分布式蜜罐系统。在聚类过程中，采用一种改进的聚类中心选择算法，对未知类型网络数据进行模糊聚类，将聚类失败的数据分流到蜜罐中进行特征学习，从而尽早地发现新的攻击类型，减轻蜜罐的监控和记录压力，降低蜜罐被攻破的概率，有利于防御时采用更为有效的防御策略。此系统应用在政府某部门的专网中，实验结果验证了在不明显增加系统计算量的情况下，该聚类算法比平均值聚类算法有更高的聚类成功率。

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