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1992年 | 9篇 |
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1989年 | 11篇 |
1988年 | 1篇 |
1987年 | 1篇 |
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991.
为了实现对网络入侵恶意流量的有效检测,提出了一种基于旋转TCAM的模式匹配算法。算法具体实现分为2个阶段,在第1阶段,将规则签名(模式)进行划分,以适合所选择的长度为w的前缀滑动窗口;在第2阶段,通过将前缀向右移,丢弃最右端的字符并在左边添加"don’t care",直至全部模式的字节都是"don’t care",从而提供默认的匹配行,实现对全部输入流量的匹配和对入侵主体的有效检测。仿真结果表明,提出的模式匹配算法不仅能够以线速运行在单一的操作中匹配多个模式,而且相比于其他基于TCAM的模式匹配算法,有更好的内存访问和TCAM查找访问性能。 相似文献
992.
针对超波束形成方法(Hyper Beam-forming,HBF)在实际应用中的不稳定问题,依据阵元间协方差矩阵同一斜对角线上不同元素具有相同相位差的特点,提出了一种基于虚拟阵元的超波束形成方法(Hyper Beam-forming Based on Virtual Array Element,VAEHBF)。该方法按互相关法对接收阵进行虚拟扩展;按HBF思想分子阵分裂波束形成;对分裂波束形成结果进行合成,得到改善的超波束形成结果。数值仿真和实测数据处理结果表明,相比HBF方法,该方法通过对接收阵进行虚拟扩展,在保持分辨力不变的情况下,可进一步提高合成波束增益,对信噪比的适应能力得到了3 dB提高,提高了HBF的目标检测性能及方位估计能力。 相似文献
993.
首先,在分析低慢小目标特性的基础上总结了低分辨预警雷达探测此类目标的技术难点。然后,分类总结介绍了目前国内外具有一定启发性的检测技术,基于检测前跟踪技术、基于变换域方法、基于微多普勒分析、基于多活性代理系统检测以及基于杂波白化等方法,并对各方法检测性能进行了简要分析。最后,总结提出了针对此类目标检测技术研究发展的几点思考。 相似文献
994.
长期以来,晶振的缺陷检测主要依靠人工,存在着效率低、受外界影响程度大、成本高昂的问题。传统方法无法实现多缺陷一次性记录检出,而深度学习应用部署于工业界也存在着无GPU加速导致的推理速度慢的问题。针对以上问题,选定算法模型并通过在输入模块对图像增强、主干网络特征图融合、颈部网络引入新的尺度检测层和新的激活函数、输出预测时引入注意力机制的多种方式进行改进,在保留模型轻量化的同时增加小目标检测能力。最后进行模型剪枝和硬件加速推理,部署于PC端进行缺陷统计等工作。实验表明该系统的检出率在95%以上,实现了晶振缺陷检测的自动化和精细化。 相似文献
995.
996.
跳频通信因其良好的抗干扰性和低截获性,在军事通信中备受青睐。因其在军事通信中的重要作用,研究跳频信号的检测方法显得尤为紧迫。基于小波分解与希尔伯特-黄变换的跳频信号检测方法,有效地解决了跳频信号检测过程中时间分辨率和频率分辨率不能同时兼顾的问题,提高了跳频信号检测的精度。在此基础上对最优去噪小波基的选取问题进行了深入研究。通过改进信噪比与信噪比增益这个小波去噪质量评价指标,提出了改进的最优小波基选取方法,有效地解决了非合作通信中信号真值未知情况下最优小波基的选取问题。同时利用这一方法成功实现了跳频信号的检测,为检测跳频信号提供了新思路。 相似文献
997.
998.
低信噪比条件下,瞬态信号能量被噪声信号能量淹没,造成传统信号检测器性能下降甚至失效。为了解决该问题,首先根据信号能量在倒谱域的衰减特点,提出了一种低信噪比条件下的瞬态声信号检测新方法;然后,分别对接收信号进行倒谱计算,将倒谱序列用EMD分解为IMF,第一阶分量中幅值最大的脉冲尖峰即对应瞬态信号到达时刻;最后,选用美国海军水下战中心给出的典型瞬态信号模型进行理论推导,并通过数值仿真及系泊实验进行了效果验证。实验结果表明,与传统瞬态信号检测方法相比,倒谱域检测方法在低信噪比条件下能取得良好的检测效果。 相似文献
999.
针对欺骗干扰信号难以有效实时模拟真实卫星信号空间分布特性的特点,本文提出了利用双天线载波相位差进行欺骗信号检测的方法。在已知接收机天线阵基线以及姿态条件下,同一路信号在两副天线上表现出的相位差与天线基线长度与信号入射相关。而信号入射角是空间信号的物理传播特性,欺骗干扰源无法通过数字方式改变。以通过卫星星历获取所跟踪卫星的精确位置为先验信息,即可确定真实信号在已知天线阵上的载波相位差,从而实现对欺骗信号的有效检测。本文分析了载波相位差计算的各种误差源,并在此基础上建立了针对欺骗信号的二元假设检验。最后,通过理论分析和仿真实验,验证了本文提出的欺骗信号检测技术的有效性,并得出了天线阵基线越长、入射方位角越小,载波相位差检测技术对欺骗信号的检测性能越优的结论。 相似文献
1000.
将信号稀疏分解理论引入到轴承故障检测问题中,提出新的轴承故障检测方法。通过字典学习的方式可有效实现轴承正常状态振动信号稀疏表示的超完备字典。利用该字典只适用于轴承正常状态信号稀疏分解的特点,将待分析信号在该字典上展开,通过比较信号稀疏表示误差与所设定阈值的关系来判断轴承对应的状态,从而实现轴承的故障检测。实验结果表明:当误差阈值设置合理时,该方法可有效地判断出轴承是否发生故障。 相似文献