基于圆形滤波器HOG特征的航拍图像车辆快速检测算法

航拍图像中车辆一般近似为矩形结构,因此通过统计检测窗口中的梯度方向直方图并根据梯度主方向估计车辆朝向,然后将检测窗口旋转到相应方向进行分类器判别。车辆检测采用级联boosting分类器和梯度方向直方图特征(HOG,Histograms of Orient Gradient),针对旋转窗口中HOG特征的计算,设计了一种基于圆形滤波器的HOG(Circle Filter based HOG,CFHOG)特征,与传统基于积分直方图的HOG特征提取方法相比,显著提高了旋转窗口中HOG特征的计算效率,此外在计算每个像素的梯度时采用查找表代替梯度向量的求模和角度计算也减小了计算量。使用真实图像进行的实验表明本文车辆检测算法快速高效。     

基于警报关联的威胁行为检测技术综述

基于警报关联的网络威胁行为检测技术因其与网络上大量部署的安全产品耦合,且能充分挖掘异常事件之间的关联关系以提供场景还原证据,正成为复杂威胁行为检测的研究热点。从威胁行为和网络安全环境的特点出发,引出威胁行为检测的应用需求和分类,介绍基于警报关联的威胁行为检测的基本概念和系统模型;重点论述作为模型核心的警报关联方法,并分类介绍了各类典型算法的基本原理和特点,包括基于因果逻辑的方法、基于场景的方法、基于相似性的方法和基于数据挖掘的方法;并结合实例介绍了威胁行为检测系统的三种典型结构,即集中式结构、层次式结构和分布式结构;基于当前研究现状,提出了对未来研究趋势的一些认识。     

干扰条件下基于空频域二次优化的MIMO雷达波形设计方法

针对干扰条件下多输入多输出雷达发射方向图优化问题,提出一种基于空频域二次优化的多输入多输出雷达波形设计方法。该方法将空域上方向图优化问题转化为关于空时发射序列协方差矩阵的优化问题,利用多输入多输出雷达发射方向图仅与阵元之间波形相关性有关的特性,进一步降低空域波形设计复杂度,并通过p阶导数约束展宽零陷;针对优化得到的协方差矩阵,利用随机向量法通过最小二乘准则逼近最优发射方向图来合成具体恒包络波形;在基于空域优化得到的发射波形基础上,根据改变不同时刻信号序列的初始相位雷达发射方向图不变的特性,通过拟功率方法优化相位变化矩阵,实现雷达波形在频域上的二次优化以抑制频域上的干扰。仿真实验证明了所提方法在方向图匹配和干扰抑制方面的有效性。     

直升机机载卫通系统抗旋翼遮挡方法研究北大核心

针对有人/无人直升机卫星通信系统信号被旋翼遮挡导致链路中断的问题,根据对前向链路和返向链路数据速率、可靠性等方面的不同要求,分别提出一种对抗旋翼遮挡的方法。即前向链路采用时间发射分集技术,保证了数据传输的可靠性;返向链路采用基于信号功率的缝隙检测方法确定无遮挡区间,利用无遮挡缝隙进行数据回传,提高了通信效率。仿真结果表明,这种方法可以有效地对抗旋翼遮挡,技术方案可行有效,具有广阔的示范应用前景。     

一种雷达主瓣欺骗干扰抑制算法北大核心

针对单通道雷达受到主瓣干扰,提出了一种基于多周期采样的抗主瓣干扰方法。首先针对距离密集假目标欺骗干扰,建立了基于多脉冲重复间隔(paulse repeat interval)采样的抗主瓣欺骗干扰模型并对其可行性进行证明,然后对信号源个数进行估计,最后借助提出的盲源分离方法将干扰信号与目标回波信号分离,达到抗干扰效果。理论分析和仿真表明,该方法具有较好的分离效果及干扰抑制能力。     

模糊聚类的多雷达航迹关联算法北大核心

为了解决传统滤波跟踪算法对多雷达航迹预测定位误差较大的实际问题,通过对基于关联矩阵的聚类算法进行分析,提出了基于模糊聚类多雷达、多目标航迹定位跟踪仿真模型提出改进的矩阵聚类算法,并且与传统滤波跟踪算法做对比分析。实验结果表明,所提算法的性能在时间和空间上有所提高。较之传统算法精度较高,运算效率亦有所提升。     

基于超分辨率超声图像的缺陷量化方法

以相位相干多信号分类(phase-coherent multiple signal classification, PC-MUSIC)方法为例,研究基于超分辨率超声图像的缺陷量化方法。利用全矩阵采集方法从被测对象获取超声阵列数据,对数据进行时域预处理,提取缺陷散射信号;利用PC-MUSIC方法处理缺陷散射信号,获取超分辨率超声图像;分析超声图像特征,提取横向强度曲线,定义-6 dB主瓣宽度作为缺陷的评估长度。搭建实验系统,选择铝试块作为被测对象,在其内部加工1个长度为10 mm的刻槽作为缺陷。实验结果表明,在信号子空间维度选择合适的情况下,PC-MUSIC方法能够准确评估缺陷长度,误差在10%以内。     

并行程序运行故障原因识别

高性能计算系统的复杂性和规模的不断增长使得系统的平均无故障时间越来越短,因此系统的硬软件故障导致并行程序运行出错的概率随之增加。此外,并行程序本身可能存在的编程错误也会导致运行出错。由于处理上述两类故障原因的措施迥异,所以在程序运行出现故障时,用户需要关注故障原因的类别。针对这一问题,设计和实现了一种基于作业管理系统Slurm的并行程序运行故障原因识别系统。通过对Slurm进行扩展,监控作业状态,重提交和重运行作业。根据作业运行结果,区分故障原因类别。故障注入方式进行的实验表明,该系统具有较高的识别准确率。     

联合生成对抗网络和检测网络的SAR图像目标检测

针对合成孔径雷达图像目标检测中存在的样本获取困难且数量有限问题,提出了联合生成对抗网络和检测网络的学习模型。利用原始训练集对特别设计的超快区域卷积神经网络进行预训练;再通过基于注意力机制的深度学习生成对抗网络生成高质量合成样本,并输入检测网络进行预测;依据预测信息和概率等价类属标签分配策略为新生样本提供注释信息,并以一定占比对原始训练集进行扩充;利用扩充数据集对检测网络进行再训练。多组仿真实验证明,所提框架能够有效提升网络检测效率和性能。     

线性调频连续波雷达低空小目标长时间相参积累方法

针对小型无人机目标雷达回波弱、目标检测难的问题,研究了在线性调频连续波(linear frequency modulation continuous wave, LFMCW)体制雷达下的长时间相参积累方法。通过推导LFMCW雷达回波表达式,提出了基于时域差频信号线性调频-Z变换的拉东-傅里叶变换实现方法。评估了该方法的运算量,并与频域实现的方法进行对比。经过仿真和实测数据验证了本文算法对LFMCW雷达下的弱目标相参积累的有效性。