故障字典法的区域性故障定位

本文针对故障字典法在电路故障诊断中存在低效率的问题,提出了区域性故障定位的方法,即将所考虑的故障划分成不同的区域,通过对故障所在的区域进行定位,提高故障检测效率。并举例说明了该方法的实际应用。     

基于隐马尔可夫模型的IDS程序行为异常检测

提出一种新的基于隐马尔可夫模型的程序行为异常检测方法,此方法利用系统调用序列,并基于隐马尔可夫模型来描述程序行为,根据程序行为模式的出现频率对其进行分类,并将行为模式类型同隐马尔可夫模型的状态联系在一起。由于各状态对应的观测值集合互不相交,模型训练中采用了运算量较小的序列匹配方法,与传统的Baum Welch算法相比,训练时间有较大幅度的降低。考虑到模型中状态的特殊含义以及程序行为的特点,将加窗平滑后的状态序列出现概率作为判决依据。实验表明,此方法具有很高的检测准确性,其检测效率也优于同类方法。     

入侵检测中频繁模式的有效挖掘算法

在基于数据挖掘的入侵检测系统中,为了在海量审计记录中有效地提取出相关规则,需要通过利用与入侵检测相关的特定领域知识。首先对关联规则挖掘问题中的相关概念给出几个规范化定义,介绍了基本的关联规则和情节规则挖掘算法,然后结合审计记录的特点,考虑其轴属性和参照属性以及规则兴趣度,对基本挖掘算法中的候选项目集产生函数进行了改进。分析结果表明,利用规则兴趣度能够大大减小候选项目集的大小,有效提高频繁模式挖掘算法的效率。     

用于态势估计的贝叶斯网络方法

态势估计系统需要对大量的不确定性知识进行处理,不确定性知识表示和推理是态势估计中的研究热点.利用贝叶斯网络技术,可以实现对不确定性知识的处理.为此讨论了贝叶斯网络理论,详细分析了态势估计的功能模型,提出事件检测是态势估计的核心和起点,研究了用于态势估计的贝叶斯网络的构建方法.该方法充分考虑贝叶斯网络的几项基本要素,可以解决态势估计领域中贝叶斯网络的构建问题.贝叶斯网络技术在态势估计领域具有广阔的前景,将极大地推动态势估计系统的发展.     

机动目标建模及机动检测算法

为解决机动目标跟踪问题,建立了非机动(匀速直线运动)和机动目标当前统计两种动态模型,并对机动目标当前统计模型的输入控制的估计进行了适当改进.同时对非机动模型的观测残差和机动模型的输入估计进行检验,以便准确检测目标机动.     

捷联惯导位置更新中的多子样算法

以地理坐标系作为导航坐标系,推导了捷联惯导位置更新中的位置增量算法;提出了基于曲线拟合的多子样(二、三、四子样)涡卷补偿算法和位置旋转补偿算法.仿真结果表明,二、三、四子样涡卷补偿算法和位置旋转补偿算法都能有效地计算出涡卷补偿和位置旋转补偿值,并且二、三、四子样涡卷补偿算法和位置旋转补偿算法的精度依次提高.     

小波分析在电子装备供电设备故障检测中的应用

新型电子装备供电设备封装性能好,可及测点少,故障检测和诊断难度大.在分析供电设备声信号产生机理的基础上,提出了一种利用小波分析理论对声信号进行处理,实现非接触、不解体故障检测与诊断的方法.论证了频带能量分析法和极大值分析法提取故障特征信息的可行性,并给出了故障特征参数算法.实验证明,该方法能有效地检测和诊断故障.     

转台-陀螺飞轮标定系统误差灵敏度分析方法

陀螺飞轮是一种适用于微小航天器的新型姿态测控一体化装置,利用转台对其进行多位置标定是提高其测量性能的主要途径。为保证标定精度,从陀螺飞轮标定原理和标定误差来源出发,全面考虑转台自身定位误差、轴线回转误差、垂直度误差、相交度误差、以及转台与陀螺飞轮间安装误差等因素的影响,基于多体系统理论推导了多误差因素作用下的误差传递机理,在此基础上,基于Sobol法分析了全局误差灵敏度,得到了各误差因素对标定基准量影响程度的定量分析结论,实现了关键误差溯源。分析结果为有针对性提升标定系统关键误差指标及标定试验的优化设计提供了理论依据。     

基于多尺度残差网络的自适应边缘检测

为了实现无人机避障过程中的障碍物检测,针对传统边缘检测算法检测速度慢、抗噪性能差、边缘信息易缺失等问题,提出了一种基于多尺度残差网络的自适应边缘检测算法。基于深度可分离卷积,替换ResNet18残差网络中的传统卷积结构有效减少了网络参数量,提高特征提取效率。在综合考虑固定阈值和局部边缘点均值的基础上,引入自适应阈值改进八向差分算子,以提高算法抑制噪声干扰的能力。基于多尺度特征融合结构,在包含更强语义信息的高层特征图上融合低层细节信息,细化小尺度目标边缘特征。与改进前相比,准确率提升了4.23%,参数量降低了5.01×10⁶,处理速度提高了4 fps。     

一种无人机载高分辨率SAR图像目标快速检测方法

针对无人机平台空间和资源有限、高分辨率SAR图像检测容易出现目标标注不准以及计算量过大等问题,提出一种无人机载高分辨率SAR图像目标快速检测方法。该方法首先利用双边滤波器抑制高分辨率SAR图像中存在的相干斑噪声和目标内部的非均匀起伏;然后进行一次大尺度的SLIC分割,通过对超像素单元粗糙度进行分析,对存在欠分割问题的超像素单元再进行一次小尺度的SLIC分割;最后对过分割的超像素单元进行合并处理,最终得到目标检测结果。实验结果表明,该方法不仅可以提升对高分辨率SAR图像目标的检测效率,改善SAR图像目标提取能力,还有利于发现部分人工方法容易遗漏的小目标,具有很好的工程应用价值。