基于神经网络的舰载网络入侵检测方法研究

基于神经网络的舰载网络入侵检测方法研究     

一种新的P2P僵尸网络综合防御系统框架

针对目前缺乏对基于P2P协议僵尸网络通用有效检测防御手段的现状,采用分布式Agent技术,提出了P2P僵尸网络综合防御系统框架,并重点分析了基于分布式Agent的P2P僵尸网络监控检测模块,为P2P僵尸网络的检测防御提出了新的思路。     

船舶水下电场的预测方法

为了实现对船舶水下电场信号目标特征的控制,提出一种信号预测的方法。对测得的信号进行小波分解并分别在静电场和轴频电场频段进行重构。对高频的轴频电场信号构建自回归预测模型,对低频的静电场信号以灰色GM(1,1)模型进行拟合。将预测结果进行叠加得到对下一时刻电场信号的预测值。实测数据对该方法的检验结果表明:用该方法对船舶水下电场进行预测,电场的预测误差在原信号幅值的20%以内。     

卫星通信干扰信号的检测方法

卫星通信系统较易受到各种干扰,尤其是人为干扰,为了抑制干扰,需对信号进行正确的干扰检测。就几种常见的卫星干扰信号,对其进行 Matlab仿真实验,研究不同干扰类型信号的特点,提出一种改进的CME算法用于检测干扰信号是否存在。与能量检测法和传统的CME方法相比,它具有较好的检测性能。仿真结果表明,提出的CME方法可以有效用于干扰检测。     

SAR/GMTI动目标检测软件平台的结构设计与实现

该软件平台旨在对SAR/GMTI动目标检测算法的仿真、测试与评估,是一个运用MFC技术结合opencv库的复杂系统。针对平台中对算法、数据维护困难问题,提出一种新型的MVADE软件模型。该模型对MVC中的Model参照MVP模式采用责任分离思想进行优化,做到视图、业务逻辑、算法、数据四层的松散解耦从而降低平台的维护难度。目前初步实现了软件架构的搭建和场景仿真,丛林区域检测,DPCA等算法的嵌入,测试结果验证了该软件模型的有效性。     

基于QIPF的弱目标检测前跟踪算法

针对低信噪比条件下弱目标检测跟踪问题,提出一种拟蒙特卡罗智能粒子滤波检测前跟踪算法(Quasi-Monte Carlo Intelligent Particle Filter Track Before Detect,QIPF-TBD)。首先,该算法采用拟蒙特卡罗技术改善探测空间中粒子分布的均匀性;其次,通过对更新阶段的粒子进行交叉变异等操作,提高粒子重采样之后的多样性。与同类算法的仿真分析表明,所提方法能有效改善低信噪比目标的检测概率和跟踪精度。     

我国消防设施维护保养检测机构发展现状与对策研究

消防设施维护保养检测机构作为社会消防公共服务体系的重要组成部分,对于提升社会消防治理水平发挥着越来越重要的作用。对我国消防设施维护保养检测机构的发展现状进行了梳理,对其发展过程中面临的问题进行了分析,并提出了该机构的发展对策建议。     

基于粒子滤波改进的VTS微弱目标检测前跟踪算法

舰船交通服务系统是民用雷达的信息集成系统,探测微弱目标存在RCS小、回波弱、杂波强等问题,导致信噪比低,难以实现有效检测跟踪。基于粒子滤波的检测前跟踪技术对低信噪比下微弱目标信息积累和探测有良好效果。通过采集单设备实测数据,构建遗忘因子和收敛因子以增加重采样的效率,引入虚拟采样保持粒子的多样性,提升粒子滤波对微弱目标的探测能力。仿真试验表明,改进后的算法可实现舰船交通服务系统对微弱目标的有效探测,并能获得较精准的目标状态估计值。     

基于Hough变换的叶簇环境下SAR/GMTI动目标检测算法

叶簇环境下,当动杂波比较复杂时,常规的目标检测算法CFAR和DPCA不能有效地滤除杂波。提出了一种基于Hough变换的叶簇环境下SAR/GMTI动目标检测算法(HD),该算法在叶簇杂波比较复杂的情况下能够有效滤除动杂波,提取出动目标。首先,介绍了叶簇扰动环境下的场景建模,并且给出了建模分析和建模场景仿真;其次,给出了HD算法推导过程;最后,在建模基础上对该算法和常规算法进行了对比仿真实验。实验结果表明,该算法在较低信噪比情况下也能保持较高的检测概率。     

军事无线通信抗干扰装备及技术发展

以经典扩跳频抗干扰通信技术为切入点,综述了外军短波、超短波战术通信和数据链领域抗干扰装备和技术的发展现状,在此基础上,对通信抗干扰技术未来发展趋势进行了分析和预测。