基于ARM的嵌入式指纹图像处理技术研究

研究了特征提取方法和匹配算法;设计了基于ARM的嵌入式指纹处理核心模块,并将其应用于综合业务平台的用户身份认证系统中;具有自主版权的认证加载模式实现了对登录平台的用户身份验证,识别率达到了99.3%.结果表明,该方法能确保平台系统的安全.     

基于内容分析的协议识别研究

为解决多模式同时匹配的协议识别性能问题,提出了一种多模式组合有限状态机;以Thompson算法为基础,提出了一种压缩ε的NFA构造算法,该算法通过减少ε边及其对应状态,有效提高在协议模式编译时,NFA转换成DFA及DFA最小化过程的性能;基于上述理论与算法实现了一种One-Pass的组合多模式协议识别系统.实验表明:结合上述技术实现的系统,编译性能比标准DFA构造过程提高了7倍以上,匹配性能比L7-Filter提高了近20倍.     

一种基于交叉关联积分的功放无意调制识别方法

针对同频率连续波信号中的功放指纹分析问题,提出一种基于相空间交叉关联积分的无意调制识别方法(CCI-UMI).该方法通过对功放无意调制的机理分析和对重构矢量沿轨迹概率(PDT)的理论分析,建立了相轨迹比较的基本理论依据和参数选择方法.采用多尺度交叉关联积分算法,在重构相空间实现了对信号细微差别的灵敏比较.对任意波发生器两路通道实测数据的分类实验表明:本方法识别率较高,经合理选择参数,在低信噪比下可获得比功率谱方法和相空间微分方法更好的分类性能.     

基于神经网络的内燃机燃烧过程的辨识

发动机燃烧过程的数值计算精度是计算有害排放物和发动机结构优化的基础。跳出基于零维模型、准维模型和多维模型的数值计算方法,基于利用神经网络对燃烧过程进行辨识,并给出了仿真结果。     

多功能雷达建模中的雷达字提取技术研究

雷达字为有限数目脉冲的固定排列,能够反映多功能雷达的工作状态和威胁等级。针对漏脉冲和虚假脉冲所造成的雷达字不能正确提取的问题,提出了一种基于三级匹配的雷达字提取算法。该算法首先对分选后的辐射源脉冲列进行数据库级的匹配过滤,确定模板雷达范围,然后分别利用脉冲配对和序列相关技术进行精确识别。仿真实验表明,该方法不仅能提取多功能雷达辐射源的雷达字,而且对噪声环境具有较好的适应能力。     

面向GPU的5G新型无线电的高吞吐率LDPC译码器

提出了一种基于图形处理单元(graphic processing unit, GPU)的5G软件无线电准循环低密度奇偶校验(low density parity check, LDPC)码译码器,为了节省片上和片下带宽,采用码字缩短和打孔技术、两级量化和数据打包方案,以提升数据带宽的利用率。实验基于Nvidia RTX 2080Ti GPU平台实现了高码率情况下的最小和近似译码算法的并行译码,通过分析GPU上的最优线程设置,将码率为5/6的(2 080,1 760) LDPC算法的译码吞吐率提升至1.38 Gbit/s,译码吞吐率性能优于现有其他基于GPU的LDPC译码器。     

基于阶次跟踪和BP网络的齿轮箱故障模式识别

在对齿轮箱的原始振动信号进行时域采样的基础上,利用小波包分析对其进行消噪,然后对得到的数据进行角域重采样,得到基于阶次跟踪的采样信号,再对该信号进行特征参量提取,最后利用BP网络对得到的故障特征参量集进行模式识别。该方法能够避免传统分析方法中难以克服的“频率模糊”现象,对于瞬态信号有较好的分析处理能力,是对传统频谱分析法的有力补充。     

电热杯火灾物证鉴定方法研究

模拟电热杯正常使用、通电过热、正常使用后受火灾作用和通电过热后受火灾作用,获得在不同实验条件下的电热杯火灾残留物,用扫描电子显微镜对电热杯火灾残留物中的电热丝显微形貌进行观察。结果表明,在不同实验条件下,电热丝的显微形貌有明显的不同。因此,利用扫描电子显微镜,观察电热杯电热丝的显微形貌,可以直观、便捷地鉴别电热杯在火灾前所处的状态,为电热杯火灾原因的认定提供了一种新的技术方法。     

滑动容错辨识算法在航迹数据处理中的应用

由于试验环境和被测目标运动特性的影响,航迹测量数据中会出现斑点型异值。对最小二乘多项式进行改进,引进自适应调节函数和滑动窗口概念,提出了滑动多项式容错辨识算法,详细描述了采用该方法进行异值辨识和修复的具体过程。仿真分析和实际飞行试验的数据处理表明:该方法对处理含有斑点型异值的测量数据具有良好的效果。     

大容量蓄电池组的数学建模及参数辨识

建立了铅酸蓄电池组的数学模型,采用对大容量铅酸蓄电池组进行突加扰动的试验方法,对不同容量的蓄电池组开展了实验研究,验证了所建模型并辨识出蓄电池组的参数。通过对不同状态的蓄电池组的参数辨识,发现其参数几乎不变。