弯曲致受抑全内反射式液位检测效应仿真实验分析

从传统的有损光纤结构的液位传感方法入手,深入研究塑料多模光纤传输过程中的包层模式下的弯曲损耗、受抑全内反射以及光能量耦合机理,在理论上揭示传感器效应的作用机制,从几何光学的理论出发,使用光线追迹方法,进一步模拟宏弯曲光纤内的光线传播路径,光纤受抑全内反射效应的能量变化机制,仿真结果与理论分析一致,搭建实验平台对前述理论分析和仿真模拟结果进行进一步的测试和验证。实验结果表明,该效应相对于传统有损光纤结构方法,可以进行高精度高灵敏度的稳定可靠液位传感测量。     

超声波检测混凝土屋面渗漏裂缝的实验研究

屋面渗漏维修一直困扰着房屋管理人员和维修人员。如何有效地确定渗漏区域和渗漏源,是快速修复屋面渗漏的关键所在。主要分析探讨了超声波在混凝土屋面渗漏裂缝检测方面的应用可行性,通过研究超声波的检测原理和探测方法,并结合工程实例,具体分析了超声波检测法在屋面渗漏裂缝检查中的优势与不足,为确定有效的屋面渗漏检测方法提供了一定的参考。     

面向数字射频存储的雷达欺骗干扰检测方法

基于数字射频存储(digital radio frequency memory,DRFM)技术的转发式欺骗干扰与真实雷达回波高度相干,这导致雷达难以分辨真假目标。针对该问题,提出一种基于Hough变换的DRFM欺骗干扰检测方法。建立基于线性调频的干扰信号模型,分析其谐波分量的频谱特性,采用短时傅里叶变换和二维恒虚警率检测器对干扰信号进行特征提取,并利用Hough变换完成欺骗干扰检测。所提方法是基于DRFM欺骗干扰本身的特征,不依赖于先验信息与应用场景,计算复杂度低,且在低信噪比条件下具有良好的检测性能。计算机仿真实验验证了方法的有效性。     

区域雷达网分布式检测性能改善方法

针对文献 [3]提出的秩 K方法及文献 [4]的应用结论进行了讨论 ,提出利用 Neym an- Pearson融合准则改善区域雷达网分布式检测性能方法 ,分析表明 ,该方法使区域雷达网恒虚警同时 ,提高了其检测概率     

主动声纳宽带信号的一种高效参数估计算法

讨论在宽带信号体制下,对水中高速目标的检测与估计问题,给出了高斯包络线性调频信号必须采用宽带模糊函数进行检测时的带宽和目标速度范围。在仿真分析了信号宽带、窄带模糊函数主峰特性的基础上,提出了一种联合利用宽带模糊函数和窄带模糊函数的高效目标参数估计算法,该算法可以将二维相关运算简化到一维相关运算,降低了运算量,同时具有良好的估计精度。     

初相未知信号联合检测与估计的序贯实现

在未知参数的充分统计量和再生概率密度函数的基础上,引入了联合检测与估计的序贯算法,给出了算法的实现框图,并将该算法应用于高斯噪声中初相位未知信号的联合检测与估计当中.仿真实验表明,新算法较传统算法有一定的性能改善.     

基于K_L变换与SVM的硬件木马检测新方法

针对基于旁路分析的硬件木马检测,旁路信号数据在空间中呈现高维分布、非线性的问题,探究在降低信号维数方面核函数的可行性,提出了一种基于K_L变换与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的硬件木马检测模型。在FPGA加密芯片中植入所设计的硬件木马进行实验,实验结果对比表明,利用主特征向量构建的SVM模型在检测占电路2%的硬件木马时,测试准确率达到了98.1%,为规模更小的木马检测提供了新思路。     

基于动态规划的检测前跟踪算法中的目标鉴别方法

基于动态规划的TBD算法是检测微弱目标的有效方法,但在多帧积累中的动态规划处理会导致目标和强噪声的扩散进而产生较多的虚警.提出了一种利用轨迹特征进行目标鉴别的新方法.该方法利用噪声引起虚警在轨迹上具有很强的随机性这一特点,基于多阶方向直方统计进行目标鉴别.另外,还提出了一种局部极大值法和方向直方统计法级联的目标鉴别方案.仿真结果表明,方向直方统计法在消除噪声引起的虚警和保留真实目标方面都有很好的效果.而新的级联鉴别方案对于噪声引起的虚警和目标扩散引起的虚警都有很好的鉴别效果.     

基于提升框架检测的空中强机动视频目标跟踪

空中强机动性目标在视频中表现出运动形变剧烈、运动规律难预测且背景特征不明显不稳定等特点,传统的检测跟踪算法不能有效地对其实施检测跟踪.为解决上述问题,提出一种不依赖于帧间运动特性的基于提升框架检测的空中强机动视频目标跟踪算法.首先,利用提升框架实现图像的小波变换,得到目标的高频分量信息.然后,对高频分量进行融合,并提出了目标特征增强的方法,完成单帧图像的目标检测.最后,实现视频序列的实时跟踪.实验结果表明,该算法能够实时、准确地对空中背景下的强机动性目标进行检测跟踪,有效地解决了目标运动形变剧烈、某些帧中存在遮挡而造成后续帧失跟等跟踪困难.     

基于参考度的有效关联规则挖掘

针对当前关联规则挖掘采用的支持度-置信度框架在具体应用中存在的问题,引入新的指标--参考度对模型中关联规则挖掘算法评价体系进行改进.实验表明,通过引入参考度,能够提高挖掘有效规则的效率.