20、视频传感器网络的虚拟化与编程支持:实现无线安全监控

视频传感器网络的虚拟化与编程支持:实现无线安全监控

1. 无线安全与传感器网络融合的愿景

在当今数字化时代,网络安全的范畴正不断拓展。传统的网络安全多聚焦于数字层面,然而,将新的传感数据(如运动检测、面部识别)与执行响应相结合,能把网络安全的范围从数字平面延伸至物理平面。为了实现这一目标,我们将无线监测功能引入到传感器网络基础设施SNBENCH中。

SNBENCH为传感器网络资源提供了高级编程接口,借助它可以轻松编写入侵检测和响应服务。其设计具有高度的可扩展性和模块化,添加新的传感方式所需的改动极小。用户能够以较低的成本替换新兴的无线监控工具或技术,且这些更改对依赖的服务是透明的。这一可编程、可适应的传感器网络框架,为构建无线网络安全服务和物理安全服务提供了理想的基础。

2. 相关工作概述

目前存在众多网络入侵检测系统,包括商业和开源的。但在联合物理和无线网络安全方面,利用可编程传感器网络框架的工作相对较少。相关工作主要分为以下三类:
- 无线入侵检测器(WIDs) :针对单个无线源进行检测的工具。例如Kismet,它是开源的二层无线入侵检测器,通过被动扫描802.11信道来检测可疑帧。Kismet的部署包含三个组件:Kismet Drone负责捕获无线帧,Kismet Server处理帧以检测可疑活动,可选的远程Kismet客户端接收通知并展示结果。通过编写自定义客户端,Kismet可实现外部无线事件通知。此外,Kismet还可配置为入侵检测系统(IDS),并且最近的更新支持追踪产生警报的物理无人机,从而实现临时的空间入侵跟踪。
- 入侵检测系统(IDSs)

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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