固体火箭发动机复合材料壳体健康监/检测方法

碳纤维增强复合材料壳体是固体火箭发动机的重要组成部分,壳体结构完整性是固体火箭发动机健康监/检测领域的重点研究对象之一.综述了近年来碳纤维复合材料及壳体无损检测和健康监测领域的方法和研究进展,总结了健康监/检测的关键技术,指出了固体火箭发动机壳体健康检测领域的发展方向.     

基于深度学习的系统异常检测综述

基于深度学习的系统异常检测可划分为：基于堆栈自编码(SAE)、基于卷积神经网络(CNN)、基于深度置信网络(DBN)、基于循环神经网络(RNN)以及基于生成对抗网络(GAN)等5类系统异常检测方法。为了梳理出当前深度学习技术在系统异常检测应用中所面临的问题以及应对方法,分别对这5种检测方法的建模思想、在系统领域的应用实现以及它们各自的特点进行了对比论述,并对深度学习在系统异常检测领域未来的发展进行了展望。     

融合神经网络与超像素的候选区域优化算法

为解决目标检测中候选区域召回率低的问题,提出融合神经网络与超像素的目标候选区域算法.该算法利用神经网络提取更能清楚表达目标边界的特征,并使用聚类、相似性等策略,计算每个滑动窗口所含有的边缘信息量;将待测图像使用简单线性迭代聚类算法分割成若干个超像素,并利用超像素的空间位置、完整性、相邻超像素间的对比度信息,计算各个超像...     

基于卷积神经网络的SAR图像目标检测综述

针对合成孔径雷达(SAR)图像传统检测算法精度低、鲁棒性差等特点,对基于卷积神经网络的SAR图像目标检测算法进行归纳总结.归纳了基于CNN的目标检测框架的发展现状,并综述了其在SAR图像目标检测中的应用,分析了其应用难点与关键技术.最后结合深度学习方法在目标检测领域中的发展,对SAR图像目标检测算法的发展进行了展望.     

基于离散降雨衰耗状态的卫星信道模型

针对Ka频段卫星信道中降雨衰耗的统计分布特点,建立了基于离散降雨衰耗状态的卫星信道模型,模型中各状态组成离散的Markov链并由其转移概率矩阵来表示,分析此模型下的信道误比特性能和数据包丢失性能。此模型能够适用于链路层以及高层通信协议。