PonderTalk网络策略模态冲突检测系统的研究

随着计算机网络异构化程度加剧,策略冲突已成为制约基于策略的网络管理(PBNM)技术实际应用的瓶颈。策略在描述上的不一致是导致策略冲突的主要原因之一,这类冲突被称为模态冲突。文章基于Pon-derTalk网络策略,针对模态冲突的不同类型提出检测算法,并将其整合为冲突检测系统。实验证明该系统是有效、可行的。     

双差分相移键控在短波通信系统中的应用

文章针对短波通信系统中的载波频率偏移严重影响调制方式的误码性能这一问题,提出将双差分相移键控应用于短波通信系统中,该调制方式可以降低载波频率偏移对信号解调判决的影响。理论分析与计算机仿真表明:在具有载波频率偏移的短波通信系统中,该方式与传统的差分相移键控相比不需要载波频率校正,降低了设备复杂度,缩短了通信建立时间,能更有效地降低系统误码率,改善系统性能。     

非晶丝GMI磁传感器信号的小波分析

当非晶丝巨磁阻抗效应( Giant Magneto-Impedance,GMI)磁探头输出数据的信噪比小于0时,常规的峰值检波方法难以检出真实信号.为此,提出了一种新的微弱信号检测方法,将非晶丝GMI磁探头的输出信号经放大、滤波和采样之后直接送入数字信号处理系统,利用小波变换方法提取微弱信号的特征,并利用相关分析法确定...     

MIMO雷达信号检测前跟踪算法及性能

针对雷达目标检测中,弱小目标雷达截面积小,目标角闪烁以及目标受噪声和杂波影响比较大,基于序列检测的检测前跟踪算法是在MIMO雷达信号一般似然比检测的基础上提出来的,它能够克服强杂波噪声对信号检测的影响,在低信号杂波比的情况下滤除杂波点,实现了对弱小目标的检测。仿真实验证明,在虚警概率相同的条件下,算法的性能优于似然比检测方法。     

使用双阵元的双目标快速DOA估计算法

比相单脉冲测角法通常被用来对1个目标进行DOA估计,受限于已知数据的数量,该算法无法对多个目标进行DOA估计。在比相单脉冲测角法基础上,利用目标多普勒频率对空间相位的影响提出一种使用双阵元的双目标快速DOA估计算法。该算法对于硬件的要求几乎与比相单脉冲测角法一致,功能上可以同时对2个目标进行DOA估计,且计算量小,实时性高。通过理论分析与仿真实验证明了算法的有效性并进一步探讨了信噪比、方位角、数据采集间隔对估计精度的影响。     

一种改进的跳频信号信道化检测方法

在通信对抗中,对目标跳频信号进行有效检测是对该信号进行后续处理及实施干扰的前提,利用信道化检测方法实现对跳频信号的盲检测。侦察方作为通信非协作接收者,无法与目标信号发送端实现时间同步,导致信道化检测方法性能不佳,针对此问题,提出一种简单高效的判决门限改进算法。仿真结果表明:采用改进算法,虚警概率显著降低,在信噪比大于-2 dB时检测概率有一定的提高。最后给出了关于进一步提高信道化检测方法性能的几点策略。     

基于CAM的认知超宽带频谱感知方法

频谱感知是认知超宽带系统的核心部分,针对超宽带频带内授权信号类型确定的特点,为了弥补自相关检测不能够识别信号类型的缺点,提出利用信号的循环谱特征和自相关矩阵差异性来检测授权信号,该方法融合了自相关检测和循环谱检测的优点进行合作判决。仿真表明该方法在高低信噪比环境下均能比循环谱检测和能量检测得到更好地检测效果,因此适合于认知超宽带系统。     

书讯

由青岛海军潜艇学院夏佩伦教授编著的《目标跟踪与信息融合》一书,于2010年4月由国防工业出版社出版。该书介绍了军事应用背景下目标跟踪和信息融合的主要问题、理论和技术。全书共分8章。第1章探讨多传感器目标检测的数据融合,主要介绍利用分布式多传感器探测目标的结果,来综合判断目标是否存在的判决技术。接下来的两章介绍被     

脉冲激光测距机测距能力检测方法分析

激光测距机的测距能力是激光测距机最主要的性能指标之一,是激光测距机有关性能参数的一种综合反映。国内外有代表性的检验方法有三种：最大测程法、消光比测试法和光纤模拟目标测试法。根据激光测距机原理和影响测距能力的各种因素以及生产验收的实践,对三种检验激光测距机测距能力的方法进行了分析。     

基于注意力与通道重排的无人机对地目标检测算法

无人机自主察打对地攻击场景中,针对无人机作战时效性强,地面目标识别场景复杂,存在模型训练、推理速度慢,小目标检测漏检、误检的问题,提出一种基于注意力机制与通道重排思想的无人机对地目标检测算法。该算法引入CA(coordinate attention)注意力机制,可提高网络对关注部分的特征提取能力;且对主干网络进行通道重排(channel shuffle)轻量化处理,可有效减少多次卷积造成的特征损失;最后,为提升战时训练及推理速度,替换部分激活函数为H-Swish,优化其损失函数为CIoU(complete intersection over union)。实验证明：采用改进的新算法,提升了28.4%训练速度,目标识别的平均精度均值(mean average precision, mAP)达99.1%,可实现最小目标检测为19*25像素,经TensorRT加速后检测速率达72.99 FPS,满足实时检测需求,针对复杂地形下的坦克小目标检测性能较好。