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网络栈

  • 入侵检测系统的网络包分类技术研究

    基于FPGA技术的网络入侵检测是未来的发展方向,而网络包头的分类是入侵检测系统的关键。 文章首先介绍了FPGA技术的基本原理以及其在信息安全方面的应用,接着介绍入侵检测系统以及FPGA技术在入侵检测系统中的应用。 分析了几种比较出名的网络包分类算法,包括软件分类方法、TCAM分类算法、BV算法、Tree Bitmap算法以及端口范围分类算法。 在此基础上,文章设计了一个基于FPGA技术的入侵检测系统包分类的基本框架图,实现框架图中的各个基本功能模块。在实现过程中,提出了一类结合三态内容可寻址内存(TCAM)和普通存储器(RAM)的网络包包头分类方案。我们将检测规则编号并位图化,使用RAM存储与包头结构相关的规则位图,通过TCAM上的数据匹配操作,快速关联待分析的网络数据包与入侵检测规则。文章还讨论了网包头分类方法的优化算法,将优化算法与未优化算法在速度和空间上进行比较。此外,还讨论了对Snort的规则库进行整理和规则化的问题。 最后,对所设计的包头分类匹配模块在Quartus II进行仿真评估,将实验结果与已有的一些分类算法进行了比较。结果说明,本设计在匹配速度和更新速度上有优势,但消耗了较多的存储空间.

    标签: 入侵检测系统 网络 包分类 技术研究

    上传时间: 2013-07-17

    上传用户:gonuiln

  • 通过WiFi移动IP网络操控家用机器人方案在PDA上的实现

    ·通过WiFi移动IP网络操控家用机器人方案在PDA上的实现

    标签: WiFi PDA 移动IP

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:yxgi5

  • 西门子工业网络通讯指南(上)1

    ·西门子工业网络通讯指南(上)1

    标签: 西门子 工业网络 通讯

    上传时间: 2013-07-31

    上传用户:yan2267246

  • 基于BP神经网络的字符识别

    ·基于BP神经网络的字符识别

    标签: BP神经网络 字符识别

    上传时间: 2013-06-17

    上传用户:brucewan

  • 基于TinyOS的无线传感器网络平台的实现

    · 摘要:  本文详细介绍了无线传感器网络平台的软硬件实现.设计了以TI MSP430F1611单片机为基础的低功耗硬件平台;并基于TinyOS实现了将外界环境中采集到的温度及振动数据传送至网关节点进行处理的软件平台.经实验证明,该系统能够满足无线传感器网络低功耗的要求,具有一定的应用价值.  

    标签: TinyOS 无线传感器 网络平台

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:CHINA526

  • 西门子工业网络通讯指南(下)1

    ·西门子工业网络通讯指南(下)1

    标签: 西门子 工业网络 通讯

    上传时间: 2013-07-14

    上传用户:zhaoq123

  • 鲁棒控制7本.神经网络10本

    ·鲁棒控制7本.神经网络10本

    标签: 鲁棒控制 神经网络

    上传时间: 2013-05-20

    上传用户:lizhen9880

  • 基于PCA和BP神经网络算法的车牌字符识别

    ·基于PCA和BP神经网络算法的车牌字符识别

    标签: PCA BP神经网络 算法 车牌字符

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:maizezhen

  • 基于CAN总线的网络监控系统

    ·摘要:  本文介绍了一种基于CAN总线的网络监控系统方案.该方案使用CAN卡和DSP中的CAN模块作为上下位机通信接口,研究了CAN通信协议模型,VC++与CAN卡的通信接口,DSP中CAN模块通信的数据处理方法.  

    标签: CAN 总线 网络监控系统

    上传时间: 2013-06-13

    上传用户:wendy15

  • 神经网络PID飞行控制算法的FPGA实现

    神经网络控制算法作为一种比较成熟的智能控制算法,在空空导弹的理论研究中也得到了很多应用,但它的实际应用通常是通过软件实现的,而软件实现是串行执行指令,运行速度慢,可靠性低,很难满足实际导弹制导系统实时性的要求。控制算法硬件实现的最大特点就是可提高控制算法的实时运算速度和可靠性。本课题针对导弹制导系统,以FPGA为硬件平台研究神经网络控制算法的硬件实现。本文首先对BP神经网络算法思想进行了深入分析,并对BP网络的各个阶段进行了理论推导,最后对BP神经网络PID飞行控制算法进行了研究和总结,为硬件实现提供了理论基础。基于对上述理论的深入研究和分析,本文提出了一种适合FPGA实现该神经网络控制算法的硬件实现模型。在该模型中,神经网络各层之间采用串行执行数据方式,层间则采用并行运行方式,可有效提高系统的运算速度。由于模块化、层次化的自顶向下的模块化设计方法可有效减少错误的产生,是设计复杂大规模系统的理想设计方法。本文采用了此设计方法,通过把系统模块化,对各个子模块分别用VHDL硬件描述语言进行描述,并基于QUARTUS II软件开发平台进行综合和仿真,直到达到研究设计要求。最后将仿真程序源代码下载配置到具体的Cyclone II系列EP2C70 FPGA芯片中,应用于某实际导弹控制系统的研究。理论分析和实验结果表明该神经网络飞行控制算法的FPGA硬件实现是有效可行的,可满足系统实时性的要求,为制导系统的实际工程实现提供了基础。

    标签: FPGA PID 神经网络 飞行控制

    上传时间: 2013-04-24

    上传用户:冇尾飞铊