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基于聚类的Ad Hoc网络入侵检测研究: 由于移动Ad Hoc网络的独特特性以及安全方面的不足，为其提供高质量的入侵检测系统势在必行。在入侵检测系统中，审计数据的准确性、及时性、可靠性是保证其高效的前提。本文在聚类算法的基础上引入了人工免疫原理的相关思想，提出了...; 李菲吴蒙; 关键词：入侵检测聚类算法免疫原理; 文献传递

Ad hoc网络入侵检测技术的研究: Ad hoc网络具有自组织、分布式控制和动态网络拓扑结构的特点，将其与传统蜂窝网络融合，可以有效地解决现有蜂窝网络的一些难点问题，提高系统的整体性能。然而，融合后的网络虽然集成了两种网络的优点，但也包含了它们的缺点。生物...; 李菲; 关键词：入侵检测系统人工免疫聚类算法; 文献传递

卫星网络和高空平台网络频谱共存下的分布式鲁棒波束成形算法: 2023年; 面向由卫星网络和高空平台网络有机结合的星空融合网络,提出一种基于非完美信道状态信息的分布式鲁棒波束成形算法。首先,在卫星网络和高空平台网络分别采用多播技术和非正交多址技术服务多个用户的场景下,以最大化网络和速率为目标函数,并以满足各个用户速率需求为约束,建立卫星和高空平台发射功率受限为约束的优化问题。其次,在仅能获取用户非完美信道状态信息且仅能实现非完美连续干扰消除的情况下,采用S-procedure和连续凸逼近对非凸问题进行转化,并进一步提出基于拉格朗日对偶的分布式波束成形算法,以实现网络间的频谱共享。最后,计算机仿真表明所提分布式算法相比现有工作能以更低的信令开销获取更高的频谱效率。; 王子宁林敏李菲韩略朱卫平

经颅交流电刺激对运动技能学习与巩固的作用被引量：1: 2022年; 经颅交流刺激(transcranial alternating current stimulation,tACS)是一种非侵入性的脑刺激方法,可调节电极下皮质区域的振荡神经活动。对初级运动皮层(primary motor cortex,M1)进行tACS可以增强运动学习记忆。研究了应用于M1的tACS对运动学习技能和巩固的影响。一组年轻的健康成年人在tACS前后,用右手进行了序列反应时任务(serial reaction time task,SRTT)。每个参与者都接受了3次刺激,分别是假刺激、β波段(20 Hz-tACS)和γ波段(70 Hz-tACS)刺激。研究测量了刺激对一般运动技能(general motor skill,GMS)和序列特异性技能(sequence-specific skill,SS)学习与巩固的影响。结果表明,β-tACS和γ-tACS均改善了GMS和SS的巩固。相比之下,两种技能巩固在γ-tACS中受益更多,与假刺激相比更显著。; 张学军李菲

智能反射面辅助的太赫兹卫星通信鲁棒安全波束成形算法: 2023年; 本文针对智能反射面辅助的太赫兹卫星通信系统,提出一种基于用户非完美信道状态信息的鲁棒安全波束成形算法,以提升系统的物理层安全性能.首先,在智能反射面辅助的太赫兹卫星系统采用多播传输技术向多个合法用户发送信号,并且在其覆盖区域内存在多个窃听者的场景下,建立以卫星发射功率最小化为目标函数,合法用户的可达速率和可达安全速率满足要求为约束的联合优化问题.其次,考虑到非完美信道状态信息导致可达速率和可达安全速率均为非凸的概率约束,提出采用二阶泰勒展开和S程序方法对其进行转化,并进一步通过半正定规划完成智能反射面的相移矩阵和卫星发射功率的联合优化设计.最后,计算机仿真验证了所提算法的有效性和优越性.; 林敏李菲王子宁赵柏韩略; 关键词：卫星通信物理层安全

基于聚类的Ad hoc网络入侵检测研究: 2009年; 由于Ad hoc网络的独特网络特性,其安全性特别脆弱。在分析了Ad hoc网络安全性的基础上,提出了一种聚类算法和人工免疫系统相结合来进行入侵检测的方法。该算法是一种无监督异常检测算法,它具有可扩展性、对输入数据集的顺序不敏感等特性,有处理不同类型数据和噪声数据的能力。实验表明,该算法可以改进Adhoc网络入侵检测的检测率和误检率。; 李菲吴蒙; 关键词：AD HOC网络入侵检测免疫原理

经颅交流电刺激在运动学习与工作记忆方面的研究: 经颅交流刺激(Transcranial Alternating Current Stimulation，tACS)是一种非侵入性的脑刺激方法，可调节电极下皮质区域的振荡神经活动。通过对人脑进行电刺激收集的行为数据来分析电...; 李菲; 关键词：脑电信号工作记忆

一种高通量卫星跳波束时隙资源分配方法: 本发明公开了一种高通量卫星跳波束时隙资源分配方法，其特征在于，所述方法包括：通过高通量卫星采用跳波束技术服务多个小区，并计算在跳波束范围内，跳波束周期内系统所能提供的容量和各个小区实际业务需求量之间的二阶差分和；以二阶差...; 林敏阚鹏程邵一焓李菲郭怀波刘笑宇

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李菲