铺就信息通道 建设新型团场

农十三师位于新疆东大门的哈密地区,其下辖的11个农牧团场大多数地处偏远、信息闭塞的地带。今年春节期间,农十三师位于边境线上的淖毛湖农场、红星一牧场、红山农场的职工过得格外开心,因为40套画面清晰的电视节目为他们增添了许多欢乐。至此,该师11个团场8万余名职工彻底告别了“看不见、看不清”电视的历史。而这一切都得益于该师与新疆电信合作建成的综合业务网工程。该工程集农十三师网络平台的搭建和协同办公系统、视频会议系统、有线电视联网传输系统的建立于一体,它的建成使得农十三师成了全兵团第一个比较完整、系统地完成信息化基础建设,并将信息化应用到日常生产管理中的第一师。     

干扰信号的检测技术研究

以噪声调频干扰为例,对干扰信号的检测问题进行了分析,提出直接积累检测和二进制积累的检测方法,并计算了两种方法的检测概率。通过积累检测显著地改善了接收机对噪声干扰类信号的检测性能。     

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。     

基于数学形态学的图像边缘检测算法

提出了一种基于数学形态的图像边缘检测算法,该算法首先对图像进行直方图均衡和形态学平滑等预处理,然后对图像进行形态学边缘提取及细化处理。实验结果证明该算法优于经典的 Sobel 算子、Laplace 算子和 Canny 算子。     

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。     

基于馈电信息的故障诊断技术研究

综合运用馈电信息基本理论,提出了一个基于馈电信息的故障诊断技术.该技术通过对馈电信息的比较、分析,从而实现对工作状态的监测和故障的检测;通过检测、分析馈电相关的频谱或相关的模式,实现状态分析和故障定位,完成对电子装备的故障诊断.     

基于ANSYS的磁流体发电通道仿真分析

设计了磁流体(MHD)发电通道的实体模型,用ANSYS有限元软件对其进行给定边界条件下的仿真计算,并对计算结果进行分析,进而得出结论;验证了设计模型的正确性和可行性,为进一步优化设计奠定基础。     

低空复杂场景红外弱小目标快速精准检测

针对低空复杂场景下红外弱小动目标检测难度大、虚警率高等问题,面向探测系统中高帧频图像实时处理应用需求,提出基于全卷积网络的弱小目标精准检测方法和基于现场可编程逻辑门阵列(field programmable gate array, FPGA)的低时延并行处理方法。采用轻量化全卷积网络对红外图像中弱小目标进行空域检测,对相邻图像帧疑似目标进行时域轨迹关联以进一步降低虚警率。实验结果表明:上述方法相比于五种传统方法在检测率和虚警率性能方面均有显著提升,并在单片FPGA上完成100 Hz图像实时处理,处理时延低于1.8 ms,实现低空复杂场景弱小目标高精度高鲁棒快速实时检测。     

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%。