基于移动代理技术的入侵检测系统结构模型

在对移动代理进行研究的基础上 ,提出了一种基于移动代理技术的入侵检测系统结构模型 ,该模型充分利用了移动代理技术的特点和软件代理技术的优势 ,能够解决目前入侵检测系统设计和实现中存在的某些缺陷[1] 。     

外国政要的“空中官邸”

俄罗斯总统乘坐的专机是隶属俄空军的专用飞机,装备有先进的电子设备以及功能齐全的多脉冲频率无线电通讯设备。机内有总统卧室、会议室、贴身保镖室,以及可容纳陪同总统的50名助手和100多名保镖的专用室。保镖人员全部穿着神秘莫测的白色风衣,具体负责总统访问期间的人身安全。飞行中,俄防空部队担负着确保国家领导人出访所乘专机安全的重任。但在俄总统     

轻型飞机之父——桑托·杜蒙

桑托·杜蒙(1873-1932年)是欧洲第一位制造出能转弯飞行飞艇的人,第一位驾驶飞艇绕埃菲尔铁塔飞行一周的人,第一位在欧洲实现动力飞机飞行的人,也是世界上第一架超轻型飞机的设计制造者。     

指纹识别技术在可视化后勤仓库管理中的应用探讨

身份识别和网络安全越来越被人们广泛重视。指纹识别技术是应用在身份识别和网络安全中最具代表性和应用前景的一种技术。随着可视化后勤系统的建设,指纹识别技术将成为我军未来后勤仓库安全管理的关键技术之一。在分析指纹识别技术及其性能的基础上,结合后勤仓库安全管理的特点,提出了指纹识别在后勤仓库管理局域网和广域网上的具体实现方案,并介绍了指纹识别技术在可视后勤中的具体应用方法。     

基于邻域灰度分布的IR弱小目标检测

图像中邻域内灰度起伏程度越大 ,各点灰度值占邻域内总灰度值的比率的平方和越大 ,由此提出了一种基于邻域灰度分布的弱小目标检测方法。同时考虑到复杂自然背景 ,特别是背景中含有大量边缘和高频点的情况 ,提出了目标检测的改进方法。最后 ,利用邻域判决法实现运动目标的进一步分离。实验表明该方法能够极大地减少候选目标点数 ,准确有效地检测复杂自然背景中的红外运动弱小目标 ,适合于实时和多目标的检测     

基于逆向施压的油罐呼吸阀在线检测方法

针对目前油罐呼吸阀需拆卸后离线方能进行检测的问题.提出了基于逆向施压的呼吸阀性能在线检测方案,分析了逆向施压法的可行性,探讨了在线检测的关键参数--油罐呼吸阀内腔客积的计算方法,并推导其计算公式,建立了呼吸阀封闭后内腔压力变化与泄漏量的关系.基于逆向施压的呼吸阀在线检测系统无需拆卸呼吸阀即可检测其性能,操作简便,具有普遍的适用性.     

基于背景差的运动目标检测方法比较分析*

背景差是常用的运动目标检测方法,其基本思想是通过视频帧与背景参考图像的差分实现运动目标检测。背景差法的核心是背景模型的构造。首先介绍基于背景差的运动目标检测方法的关键步骤:预处理、背景建模、背景差分、后处理;其次介绍几种典型的单背景和多背景模型;然后利用自适应背景模型、中值滤波、卡尔曼滤波、混合高斯模型等进行运动目标检测,并从速度、存储开销、准确率等方面对这些方法进行了分析比较。实验结果表明,单背景模型具有更快的检测速度,而多背景模型的检测准确度更高。     

火炮射击声信号AR模型特征研究

针对现代炮兵战场上的目标识别问题,阐述了火炮射击声信号数据—发射波、弹道波和爆炸波的特征,介绍了火炮射击声信号AR模型谱估计的方法和步骤,利用MATLAB信号处理工具箱具体实现了三种不同类型火炮发射波的AR模型谱估计,并对一批样本成功进行了分类识别实验,探讨了火炮射击声信号AR模型特征在现代战场火炮目标识别中的意义和应用价值。     

基于高阶累积量与神经网络的干扰识别算法

研究了一种基于高阶累积量和神经网络的干扰识别算法。该方法把卫星通信中常见的各种干扰信号的归一化高阶累积量作为分类特征参数,应用神经网络对特征参数进行分类训练,将接收干扰信号的归一化高阶累积量输入已训练的神经网络进行干扰类型的识别。试验结果表明:该算法在低干信比的情况下具有较高的识别准确率。     

离散小波变换在被动声目标识别中的应用

研究了战场被动声目标鲁棒特征参数的提取,分析了战场声信号与语音信号特征的相似性,提出基于MFCC参数的战场声目标识别方法。针对战场环境存在强噪声干扰情况,提出一种改进的MFCC特征参数(DWTMFCC)提取方法,该方法将小波分析和MEL倒谱分析结合,提高了特征参数的鲁棒性。仿真结果表明:在噪声条件下,利用DWTMFCC参数进行声目标识别,平均识别率比MFCC参数高出3.134个百分点,信噪比为5dB时,识别率仍达到93.67%。