利用主成分分析的通信调制识别通用对抗攻击方法

深度学习容易被对抗样本所攻击。以通信调制识别为例,在待传输的通信信号中加入对抗性扰动,可以有效防止非合作的用户利用深度学习方法识别信号的调制方式,进而提升通信安全。针对现有对抗样本生成技术难以满足自适应和实时性的问题,通过对数据集中抽取的小部分数据产生的对抗扰动进行主成分分析,得到适用于整个数据集的通用对抗扰动。通用对抗扰动的计算可以在离线条件下进行,然后实时添加到待发射的信号中,可以满足通信的实时性要求,实现降低非合作方调制识别准确率的目的。实验结果表明该方法相对基线方法具有更优的欺骗性能。     

主成分分析在铁谱磨粒识别中的应用研究

介绍了主成分分析(PCA)基本原理与算法,提出了主成分分析用于铁谱磨粒识别的基本思路和方法,给出了具体的应用步骤,并通过实例对基于主成分分析的铁谱磨粒识别方法有效性进行了分析和验证,结果表明,该方法在减少铁谱磨粒识别工作量和提高识别准确率方面效果良好。     

内波与中尺度旋涡的参数识别

海洋是极其多变的 ,内波、中尺度旋涡等海洋变异性会搅乱声波的传播。对海洋变异性的研究具有重要的学术意义和实际应用意义。本文应用了一个简单算法反演海洋变异性的一个参数n(r) ,并给出一些算例 ,从而证明了该算法的有效性及可行性     

射频识别（RFID）技术在可视化系统中的应用

介绍了射频识别(RFID)系统的原理、组成及产生发展的过程。分析了RFID在可视化系统的应用前景以及在走向智能化物流中所起的关键作用,给出了军队在运资产可视化系统中RFID的实际应用实例     

Link-16数据链及其有效干扰方法分析

本文对Link-16数据链路的功能、特点进行了介绍,对现有的干扰方式进行了分析．然后在此基础上对如何更加有效地干扰Link-16数据链路进行了深入的探讨。     

一种基于VPRSM的辐射源模糊识别方法

为解决辐射源识别的问题,研究利用变精度粗糙集模型来确定辐射源识别特征权值的方法。由概念的正域中对象类的条件属性的描述,得到该概念的充分条件,并依据知识间的依赖性作为所要考虑的因素来获取特征权值,同时结合模糊集理论,提出一种基于变精度粗集特征加权的辐射源模糊识别方法。最后将此识别方法模型应用于雷达辐射源用途识别,仿真实验及其结果验证了该方法的可行性和有效性。     

基于改进灰关联理论的目标类型识别模型研究

主要针对防空作战中对空袭目标类型识别需求,建立了一个基于变异系数法进行赋权的离散灰关联识别模型.该模型首先充分利用未知目标特征参数的变异程度,客观地对各指标进行赋权;其次对灰关联法进行改进,从置信距离出发用离散关联度更准确地描述两序列数据之间的关联程度,从而为目标识别提供更加可靠的辅助决策.实例分析表明,该模型方法简单,识别率高,具有很高的应用价值.     

正确识别和对待大学生士兵五种“心理落差”

随着中国特色军事变革的深入推进,大学生士兵群体应运而生。这一群体的出现,给多彩的军营生活注入了新的生机和活力,也必将对从根本上优化兵员队伍素质结构、加快军队现代化建设步伐产生积极影响。当前,新一批大学生士兵已经应征人伍,开始了全新的新兵生活。结合“大学生士兵如何更好地适应军营生活”这一调研课题,笔者通过听取介绍、新兵座谈、问卷调查、查阅档案等方式,对这一群体进行了认真审视。     

基于CRNN的汽车发动机声纹个体识别方法

为提高声纹个体识别率,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和深度循环神经网络(RNN)的声纹个体识别方案CRNN,用于发动机声纹个体识别.该方法通过优化CRNN网络参数,挖掘声谱图"纹路"特征和时序特征,解决现有方法不能充分利用声音信号特征的问题.基于实采汽车发动机声音信号的仿真结果表明,相对于传统方法,改进CRNN能获得更高识别率,达到了98.75％.     

基于双谱切片小波包的雷达体制识别技术

根据机械扫描雷达、一维相控阵雷达和二维相控阵雷达扫描方式的差异,通过对3种体制雷达进行双谱分析、切片化处理以及小波包分解,提出了双谱切片小波包的概念,并根据此特征用支持向量机对不同体制的雷达进行识别.仿真结果表明:该方法在噪声占比为0～20％时,可分性好,并且在噪声占比增大时,通过该特征仍能对不同体制的雷达进行有效识别.