分段相关累加算法提取直扩信号伪码周期

针对低信噪比直接序列扩频(DS/SS)信号伪码周期难以检测的问题,特别是加信码的直扩信号,提出了一种新的分段相关模值累加检测方法和相应的快速算法。计算机仿真表明,在信号带宽内信噪比为-12 dB时,能够快速有效地检测直扩信号的伪码周期。     

蜜罐技术与网络安全

随着 INTERNET 的快速发展,网络安全问题也日益严重,防火墙、入侵检测系统等网络安全技术得到广泛应用。蜜罐的出现,提供了一种新的主动型的网络安全防护技术。本文介绍了蜜罐的定义、分类以及安全性和应用。     

利用字节模式二维特征的ROP链智能检测方法

面向返回编程(return oriented programming, ROP)攻击是网络攻击者突破操作系统安全防护、实现漏洞攻击的一种主要手段,ROP链是ROP攻击的重要组成部分。为检测网络流量中的ROP链,提出了一种能自动提取ROP链特征、具有良好泛化性能的智能检测方法。该方法采用顺序抽取的方式将被测流量分成多个序列,利用滑动窗口和数值量化将输入的一维流量数据转换为二维特征向量,基于卷积神经网络模型实现对ROP链的检测。不同于已有的静态检测方法,该方法不依赖程序内存地址的上下文信息,实现简单、部署方便,且具有优异的检测性能。实验结果表明,模型最高准确率为99.4%,漏报率为0.6%,误报率为0.4%,时间开销在0.1 s以内,对真实ROP攻击流量的漏报率为0.2%。     

Wasserstein距离在液体火箭发动机故障检测中的应用

健康监控技术能够切实提高液体火箭发动机的可靠性,针对液体火箭发动机健康监控中的故障检测问题,提出基于Wasserstein距离的方法,利用液氢液氧火箭发动机地面热试车数据进行验证。该方法的核心思想是利用Wasserstein生成对抗网络模拟正常数据的样本分布,利用其判别器计算测试样本与模拟分布间的Wasserstein距离,进而实现故障检测。结果表明:该方法能够克服故障数据不足的困难,有效检测稳态过程中的故障,没有发生误报警,且对早期异常有较高敏感性;在训练样本较少的情况下,当Wasserstein距离阈值为3σ时对启动过程的早期异常有较高敏感性,取5σ时仍可有效检测启动过程中的故障,误报警率为12.5%。     

DSFH系统的双信道接收平衡检测及判决结构设计

对偶序列跳频系统较传统跳频通信具有很强的抗综合干扰能力,基于实际情况中存在的接收结构双信道平衡问题,提出了AWGN环境下仿真模型的信道平衡检测方法,分析了在AWGN环境平衡信道下的误码率及非平衡信道下的门限调整,设计了动态门限的判决结构。由链路仿真结果表明：在无信号时能够检测双信道接收结构的平衡状态;当信噪比在-22 dB～-14 dB变化时,非平衡信道下判决结构的检测性能达到了平衡信道时的性能要求。     

多传感器信息的表决融合

介绍了一种多传感器信息综合方法─—表决融合。这种方法的前提是各传感器自身的处理器完成对各自的原始探测信息的处理,处理结果以合乎要求的形式输入融合中心,以便融合中心能以表决的形式进行融合处理。由于融合中心没有复杂的信息处理任务,因此,十分便于工程实现。作为例子,本文给出的是一个３传感器目标检测系统,每个传感器都定义了置信级别。融合中心的工作就是利用各传感器的检测结果和相应的置信水平来进行融合处理的。最后,还对文献１进行了探讨。     

基音检测的一种时域方法

提出基音检测的一种新的时域方法,直接利用波形的形状特征,进行波形之间的匹配估计,从而提取出一帧语音信号的平均基音周期。实验证明该方法运算量小、准确率高,能满足实时处理的需要。     

“爱国者”导弹雷达网检测仿真模型研究

本文研究了“爱国者”导弹雷达在布网方式下对目标的检测特性，首先讨论了“爱国者”导弹雷达网的检测原理和均衡布站及加权布站的方式，然后给出了“爱国者”导弹雷达网分布式目标检测的仿真模型及仿真结论。     

最佳极化在雷达检测中的得益分析北大核心

最佳极化发射和接收是增大隐身目标RCS,提高雷达对隐身目标检测概率的有效方法。通过对目标RCS与雷达发射极化方式内在规律的研究,指出RCS与发射极化方式满足余弦关系,基于该规律提出一种提取最佳极化的新方法。仿真对比了不同发射极化方式下的目标动态RCS,并利用Swerling I检测模型研究最佳极化在雷达检测中的得益。仿真结果表明,采用最佳极化收发,隐身目标RCS得益最大可达30 dB,雷达对隐身目标检测概率得益最大可达0.5。仿真结果也证明了该提取最佳极化方法的有效性和可行性。     

数据驱动的复杂系统非预期故障诊断通用过程模型

提高对复杂系统非预期故障诊断能力是故障诊断领域的难点。结合非预期故障诊断内涵及基本原理,构建了一种用于复杂系统非预期故障诊断的通用过程模型。该模型采用四层递进结构,包括四个主要模型,即预期(已知)故障检测模型、预期(已知)故障识别模型、非预期(未知)故障检测模型和非预期(未知)故障识别模型。分析了各模型所包含的关键问题及其相应的实现算法,包括检测统计量的构建及评估、故障特征方向提取、故障识别器设计及故障贡献率计算。该通用过程模型规范了复杂系统非预期故障的诊断流程,明确了数据驱动的实现原理。以卫星姿态控制系统为例,验证了非预期故障诊断通用过程模型的有效性。