应用UIO的卫星姿控故障检测与仿真

为了克服未知输入对观测器的影响,防止在故障检测滤波器中出现错误的报警,以Chen和Patton提出的未知输入观测器的基本架构,设计了两个观测器.这两个观测器分别对故障敏感和不敏感,推导了两种情况下的误差方程,并且设计了残差.该残差能够与故障信号建立直接的联系,便于对故障的分析与诊断.该方法用于卫星姿控系统中,并且进行了仿真.     

GPS/SINS组合导航系统的故障检测与识别

针对GPS/SINS组合导航系统的故障检测与识别,提出一种层次滤波器结构,该结构包含主、子滤波器两个层次,使用不同的卫星量测信息.通过监测主、子滤波器的故障检测结果,识别出具体的故障卫星,利用未包含故障星的滤波器可进行不中断导航.完成了基于层次滤波器结构的GPS/SINS滤波算法和故障检测算法设计,将该方案应用于伪距组合的GPS/SINS紧耦合系统,仿真结果表明当只存在4颗可见星时,该方案仍能有效地检测和识别单颗卫星故障,增强了系统的完好性;同时仿真验证了该结构具备检测两颗以上卫星故障的能力,但不能识别具体的故障星.     

AFM探针针尖曲率半径显微测量方法

探针针尖曲率半径是影响原子力显微镜分析与观测精度的关键要素之一,微小光学零件采用的精密测量技术不适于分析非透明探针针尖曲率半径。以高分辨率扫描电子显微镜图像为分析对象,采用灰质化、滤波降噪等图像预处理和Canny边缘检测技术获取针尖轮廓,对轮廓坐标采样后利用非线性高阶多项式函数拟合轮廓曲线,根据扫描电镜图像的度量标尺换算得到针尖实际曲率半径。结果表明：该方法对AFM探针针尖曲率半径的测量偏差不超过15％,具有较高测试精度和广泛应用前景。     

基于数据流模糊聚类挖掘的入侵检测系统研究

传统的基于数据挖掘入侵检测技术往往是基于静态数据的检测,随着网络速度的提高和网络流量的剧增,网络数据通常以数据流的形式出现.提出了一种作用于数据流的模糊聚类挖掘算法(SFCM),并且针对该算法提出了一种基于数据流模糊聚类的入侵检测系统,实验结果显示,该方法有较高的检测率和较低的漏报率和误报率.     

基于快速独立分量分析的异步多用户检测方法

深入分析了非理想功率控制下异步CDMA多用户接收机的信号特点,推导出了多小区接收信号模型。提出了基于快速独立分量分析(Fast Independent Component Analysis,FastICA)的异步多用户检测方法,该方法具有抗远近效应,抗多址干扰的能力。仿真结果表明:该算法具有迭代次数少、计算量小、多用户分离效果好的优点,非常适合于非理想功率控制下的多用户检测,该方法大大提高了非理想功率控制下多用户接收机的性能。     

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。     

基于改进Hough变换的红外图像直线检测

红外图像像素分辨率低、对比度差等特点使得红外图像的直线检测较为困难.Hough变换具有较强的抗干扰性和鲁棒性,是计算机视觉领域中非常有效的直线检测方法.本文提出一种基于改进Hough变换的红外图像直线检测方法,经过实验验证,在红外图像像素分辨率低、边缘模糊等情况下,该方法能够很好地检测出边缘直线,同时确定边缘直线的端点...     

军用车辆轮毂电机无位置传感器技术研究进展

阐述了无位置传感器技术国内外研究现状,归纳了无位置传感器主要控制方法,并针对在军用车辆特殊工作环境下位置传感器容易发生故障的问题,基于轮毂电机无位置传感器控制技术归纳出电驱动系统的备用方案,即建立正常行驶-故障检测-状态切换的工作流程,当位置传感器出现故障时,车辆能够识别故障并从有位置传感器状态切换到无位置传感器状态,...     

基于强化学习的自适应干扰波形设计

针对传统干扰算法无法适应信号环境变化的问题,提出将Q-Learning算法与"切割"假设法相结合应用到干扰波形设计中,使干扰波形能够达到自适应雷达信号长度变化的效果.该算法主要针对雷达检测环节进行干扰,其中采用恒虚警概率(constant false alarm rate,CFAR)作为环境交互模型,通过强化学习自适应...