红外多光谱图像弹道目标检测算法

在红外多光谱图像中,弹道导弹尾焰拥有两大特征,一是由强烈红外辐射引起的灰度差异,二是独特的光谱特性。然而,传统的单波段检测技术只利用了尾焰强烈的辐射特性,而近些年发展起来的多光谱检测技术则只利用了尾焰独特的光谱特性。为了充分利用导弹尾焰的两大特征,将单波段检测技术和多光谱检测技术结合起来,提出三种检测算法,并从算法的检测效果、运算量和鲁棒性三方面详细分析它们的优缺点。采用人工合成的红外多光谱图像进行验证,实验结果表明,相比单独使用单波段或多光谱的检测算法,融合算法的检测性能更好。     

一种宽带多维雷达信号设计

设计了一种宽带多维雷达信号,在宽带噪声调频信号中通过频率捷变的方式融合非线性调频信号,将探测信号隐匿于宽带噪声调频信号中,对敌方雷达进行干扰的同时实现对目标的探测。仿真表明该信号具有较好的隐蔽性,且兼具探测与干扰的双重功能。     

基于分形滤波的能量检测方法

能量检测是认知无线电频谱感知的有效方法,但在低信噪比情况下检测概率明显下降。提出了基于分形滤波的频谱感知能量检测方法。基于分形滤波可以有效抑制噪声的特点,该方法先对接收信号进行分形滤波,以其能量值作为检测统计量,进行能量检测。仿真结果表明,通过基于分形滤波的能量检测和直接进行能量检测方法对比,滤波后信噪比在下降7 d B时仍然满足90%以上的检测概率。此外,该方法对不同调制信号均具有较好的适用性,在噪声不确定情况下仍然具有较高的检测概率。     

An infrared target intrusion detection method based on feature fusion and enhancement

Infrared target intrusion detection has significant applications in the fields of military defence and intelligent warning. In view of the characteristics of intrusion targets as well as inspection difficulties, an infrared target intrusion detection algorithm based on feature fusion and enhancement was proposed. This algorithm combines static target mode analysis and dynamic multi-frame correlation detection to extract infrared target features at different levels. Among them, LBP texture analysis can be used to effectively identify the posterior feature patterns which have been contained in the target library, while motion frame difference method can detect the moving regions of the image, improve the integrity of target regions such as camouflage, sheltering and deformation. In order to integrate the advantages of the two methods, the enhanced convolutional neural network was designed and the feature images obtained by the two methods were fused and enhanced. The enhancement module of the network strengthened and screened the targets, and realized the background suppression of infrared images. Based on the experiments, the effect of the proposed method and the comparison method on the background suppression and detection performance was evaluated, and the results showed that the SCRG and BSF values of the method in this paper had a better performance in multiple data sets, and it’s detection performance was far better than the comparison algorithm. The experiment results indicated that, compared with traditional infrared target detection methods, the proposed method could detect the infrared invasion target more accurately, and suppress the background noise more effectively.     

基于威胁路径的报警关联分析方法

大量的误报大大降低了现有网络入侵检测系统的实用性,利用报警日志之间的逻辑关系是降低误报率的方法之一。提出了威胁路径的概念,在此基础上提出了基于因果关系的关联分析方法。利用网络的背景信息,发掘报警日志记录之间的逻辑关系,进一步提高报警的准确性,降低误报率。经实验验证,该方法可有效降低网络入侵检测系统误报率,并可用于辅助分析网络入侵过程。     

基于预报误差分布拟合的卫星历史机动检测方法

轨道机动会引起在轨卫星的轨道异常,是空间态势感知的重点关注对象之一。为此,提出一种从卫星的两行轨道要素编目数据中检测历史机动的方法。通过分析预报误差检测轨道参数的异常编目值,进而获得相应的历史机动信息。对卫星的两行轨道要素编目数据两两预报求差得到预报误差的样本数据后,利用期望最大化算法可以拟合得到以高斯混合模型表达的预报误差的概率分布模型;以此为基础,可以确定利用预报误差检测轨道参数异常编目值的门限;利用轨道机动与异常编目值之间的对应关系,最终实现机动检测。对典型活动卫星的机动检测结果表明,所提方法能够在准确检出历史机动事件的同时保持较低的误检率。     

虚拟行为机制下的恶意代码检测与预防

Cohen证明了不存在一个算法可以精确地检测出所有可能的计算机病毒。MCDPM是一种基于虚拟行为机制的恶意代码检测方法,其目的是避开Cohen结论的限制,从而实现对恶意代码的有效检测和预防。MCDPM将传统的代码行为过程分解为虚拟行为发生和实际行为发生两个部分,通过对虚拟行为及其结果的监视和分析,实现对代码行为的精确检测。由于MCDPM的分析结果是建立在代码的确切行为之上,因此其判断结果是真实和准确的。对于非恶意代码,MCDPM则可以通过实际行为发生函数将其运行结果反映到系统真实环境,保持系统状态的一致性。MCDPM可以用于对未知恶意代码的检测,并为可信计算平台技术的信任传递机制提供可信来源支持。     

涡轮泵状态监控及传感器故障识别的新异类检测方法

为了在故障样本稀缺、故障模式不完备的情况下监控涡轮泵状态,并剔除传感器失效故障造成的虚警,提出用于涡轮泵状态监控及传感器故障识别的单类支持向量机新异类检测方法。该方法以正常状态为目标类构建单类支持向量机检测器,用于检测涡轮泵是否出现异常;以传感器故障为目标类构建单类支持向量机检测器,用于判断检测到的异常是否属于传感器故障。对涡轮泵试车数据的分析结果表明了该方法的有效性。     

图像型火灾烟雾探测技术及发展前景展望

重点介绍了目前国内外在视频火灾烟雾探测领域的基本原理、探测算法的研究现状以及技术进展。分析了各个系统及算法的特点,以及相关产品的市场应用,对此领域的发展前景进行了讨论和展望。     

荧光分析技术在单个生物分子行为及实时检测中的应用

活细胞单分子行为及实时检测研究是生命科学向微观世界深入探索的一个重要标志,它需要生物、化学、物理等多学科的交叉,已经成为目前研究的一个热点。该领域主要研究内容有细胞内单个大分子的实时研究、细胞内大分子的超微量实时检测。文章介绍了近年来对活细胞单分子行为及实时检测研究的几种荧光分析技术及其应用,涉及到的荧光分析技术有全内反射荧光显微术、荧光共振能量转移术、多光子荧光成像术、荧光相关光谱、光漂白后荧光恢复技术、荧光寿命成像显微术、单分子荧光偏振等。这些荧光分析技术以其快速、无损、时空分辨率高的特点,成为了研究单个生物分子行为的重要手段。