一种新的确定型有限自动机状态表示及压缩

针对传统DFA存在时间复杂度和空间复杂度高的问题,提出了一种新的DFA状态表示和字符-状态压缩方案。通过对传统DFA状态转换的观察发现,对于一个给定的输入来说,可以仅存储相邻状态之间的差异,从而得到一种新的DFA状态表示N-DFA;对每个大小不固定的状态设置一个状态指针来有效地减少每个指针所需要的比特数,从而得到一种基于输入字符的字符-状态压缩算法C-S;把N-DFA和C-S有效地集成在一起,进一步减少内存。实验结果表明,提出的N-DFA和C-S集成方案相比于传统的DFA和其他改进DFA方案,可以获得更好的内存压缩和加速性能。     

参照化流形空间融合学习的敏感特征提取与异常检测方法

针对遥测振动信号冲击强、响应周期短、共振频带宽和小样本等特点导致异类模式识别率低的问题,提出基于参照化流形空间融合学习的敏感特征提取与异常检测方法。采用多尺度分析方法将信号正交无遗漏地分解到各尺度带中,提取多尺度特征构造高维特征集;以相同的正常信号样本结合相同类型的异常样本建立专属参照化模型单元,采用线性流形学习获取各参照化模型单元多尺度流形特征差异,增强异常特征的敏感性。融合各参照化模型单元的投影矩阵对原始特征集进行升维再学习,获取低维多尺度敏感流形特征;输入到分类器实现对未知样本状态辨识。实测信号处理结果验证了算法的有效性。     

图像目标检测技术在坦克火控系统中的应用

图像目标检测技术是提升坦克火控系统性能的关键技术之一。分析了图像目标检测技术的工作原理与技术优势,介绍了面向坦克火控系统的目标检测技术发展现状,并指出坦克火控系统目标检测技术需要重点解决的问题以及解决方案,对坦克火控系统图像目标检测技术的发展进行了展望。     

利用复单脉冲比的平面阵列雷达群目标检测方法

针对平面阵列雷达群目标检测问题,以矩形阵为例,详细分析方位向和俯仰向复单脉冲比虚部的统计特性;建立平面阵列雷达群目标检测模型,根据恒虚警检测原理推导复单脉冲比虚部的椭圆判决域,并利用复单脉冲比实部辅助判决,综合提出基于复单脉冲比的平面阵列雷达群目标检测算法。针对双目标情形进行仿真实验,结果表明:在较高信噪比、较大角度间隔以及幅度相当且相位差较大的条件下算法能够有效检测群目标。     

GNSS阵列接收机信号解扩前的欺骗干扰检测算法

为了降低天线阵接收机欺骗干扰检测方法的计算量,提出一种信号解扩前的欺骗干扰检测方法。该方法利用不同天线上信号和噪声相关性的差异,在信号解扩前估计其功率,从而进行欺骗干扰检测。仿真结果表明,该方法在降低运算量的同时,具有良好的检测性能。     

人工智能在网络空间安全领域的发展

近几年,全球人工智能产业进入快速增长期,“网络空间”作为第五维作战空间,期望借助人工智能技术开发新一代武器装备系统,帮助作战人员主动识别漏洞,并采取措施预防或减轻未知的网络攻击。本文阐述人工智能在网络空间安全领域的发展,并对我国人工智能技术的军事应用提出建议。