舰炮随动系统试验控制信号仿真研究

舰炮随动系统调试、试验的控制信号一般采用正弦机发送的典型信号（正弦、等速、阶跃）,这些信号虽然一定程度上模拟了系统工作时的控制信号,但仍与实际存在较大差异。舰炮随动系统实际使用的控制信号是火控系统的输出信号（射击诸元）,用火控系统输出信号控制舰炮随动系统,得出其响应数据最为科学、可信。然而舰炮随动系统单机调试、试验时不可能用火控系统作为其控制信号发送设备。本文对火控系统输出信号进行了分析,论证了采用计算机根据目标运动数学模型生成目标运动航路代替火控系统输出信号,并以实例得出了舰炮随动系统试验的控制信号,与实测数据对比,得出了相应的结论。     

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。     

基于改进人工蜂群算法的漏磁缺陷轮廓重构

漏磁缺陷重构是指由检测到的漏磁信号重构缺陷轮廓及参数,是实现漏磁反演的关键。将局部最优解和全局最优解引入到人工蜂群算法(Artificial Bee Colony Algorithm,ABC)中,提出了一种基于改进人工蜂群算法的缺陷重构模型。在该模型中,径向基函数神经网络作为前向模型求解漏磁信号,改进人工蜂群算法用于求解反演问题中的优化问题。将改进人工蜂群算法和基本人工蜂群算法作为反演算法进行了比较,实验结果表明,改进人工蜂群反演算法精度较高,速度较快,同时对实测信号具有鲁棒性,是一种有效可行的漏磁反演新方法。     

二进制偏移载波调制信号畸变误差评估指标

针对三种常见的信号畸变,给出完善的畸变误差评估指标,从而能够全面评估畸变误差。同时采用提出的评估指标对北斗全球系统B1频段上的基线信号BOC(14,2)及MBOC(6,1,1/11)信号进行评估。所提出的畸变误差评估指标能够用于评估现代卫星导航信号的畸变误差,对现代导航信号体制设计及完好性监测均具有指导意义。     

基于深度限制波尔兹曼机的辐射源信号识别

针对电子侦察中使用常规参数难以有效识别复杂体制雷达信号的问题,提出利用深度限制波尔兹曼机对辐射源识别的模型。模型由多个限制波尔兹曼机组成,通过逐层自底向上无监督学习获得初始参数,并用后向传播算法对整个模型进行有监督的参数微调,利用Softmax进行分类识别。通过仿真实验表明该模型能对辐射源进行有效的特征提取和分类识别,具有较高的识别精度和较强的鲁棒性。     

北斗导航信号电离层闪烁模拟及其影响

电离层闪烁具有突发性、偶发性和区域性,且难以建模准确刻画。针对电离层闪烁影响下的北斗导航信号复现问题,研究了基于应用伽马分布和零均值高斯分布模型的导航信号电离层闪烁序列生成方法,并基于国防科技大学电子科学与工程学院研制的NSS8000型多体制导航信号模拟器给出了北斗导航信号电离层闪烁模拟的硬件架构。在此基础上,通过中频信号采样和软件接收机处理,分析了电离层闪烁对北斗接收机跟踪环路的影响。结果表明:在相位闪烁指数为0,幅度闪烁指数为0.9时,码环鉴相误差可达0.05 chip;而在幅度闪烁指数为0,相位闪烁指数为0.5时,载波环鉴相误差可达15°,处于失锁的临界状态。     

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。