利用主成分分析的通信调制识别通用对抗攻击方法

深度学习容易被对抗样本所攻击。以通信调制识别为例,在待传输的通信信号中加入对抗性扰动,可以有效防止非合作的用户利用深度学习方法识别信号的调制方式,进而提升通信安全。针对现有对抗样本生成技术难以满足自适应和实时性的问题,通过对数据集中抽取的小部分数据产生的对抗扰动进行主成分分析,得到适用于整个数据集的通用对抗扰动。通用对抗扰动的计算可以在离线条件下进行,然后实时添加到待发射的信号中,可以满足通信的实时性要求,实现降低非合作方调制识别准确率的目的。实验结果表明该方法相对基线方法具有更优的欺骗性能。     

一种新的基于二阶统计量的信道盲辨识与均衡算法

通过对接收信号进行过采样,应用过采样接收信号产生的循环平稳特性,给出单输入单输出系统的等效单输入多输出系统模型,据此模型给出了一种新的基于二阶统计量的盲辨识与均衡算法,给出的算法只需要接收信号的二阶统计量即可以辨识与均衡信道。     

5GHz雷达的干扰计算模型概述

文章从开发5 GHz模型的目的入手,简要介绍了5 GHz模型的结构组成,详细讨论了5 GHz模型的干扰计算流程,包括无线局域网和雷达的场景设置、技术参数设置、总干扰计算等,最后给出了5 GHz模型的一个运行范例,以期为其它干扰模型的开发提供借鉴参考。     

Numerical modelling of non-ideal detonation in ANFO explosives applying Wood-Kirkwood theory coupled with EXPLO5 thermochemical code

Ammonium nitrate and fuel oil (ANFO) based explosive is a classic example of non-ideal high explosives. Its detonation is characterized by a strong dependence of detonation parameters on explosive charge diameter, presence and characteristics of confinement, as well as incomplete consumption of explosive at the sonic point.In this work we propose a detonation model based on the Wood-Kirkwood (WK) theory coupled with the thermochemical code EXPLO5 and supplemented with reaction rate models. Our objective is to analyze the validity of the model for highly non-ideal ANFO explosives, with emphasis on effect of reaction rate models.It was found that both single-step and two-step pressure-based models can be calibrated to reproduce experimental detonation velocity-charge radius data of ANFO at radii significantly above the failure radius (i.e. for D/D_id > ∼0.6). Single-step pressure-based model, with the pressure exponent equal to 1.4, proved to be the most accurate, even in the vicinity of the failure radius. The impact of the rate models is most evident on temporal (and spatial) distribution of flow parameters in detonation driving zone, especially when it comes to the conversion and width of detonation driving zone.     

应用D-S证据理论进行多传感器雷达体制识别

在阐述Dempster-Shafer(D-S)证据理论的基础上,较系统地论述了基于D-S证据理论的多传感器雷达体制识别的数据融合方法,并给出了具体的识别实例。实验结果证明了基于多传感器融合后的识别结果明显优于单传感器的识别结果,说明了D-S证据理论的有效性和先进性。     

有色噪声下FIR模型相关辨识精度分析

本文针对离散控制系统的有限脉冲响应（ＦＩＲ）函数模型,研究了在伪随机ｍ序列输入的激励和有色噪声干扰下辨识的精度问题,纠正了参考文献中的错误,得到了有色噪声干扰下ＦＩＲ参数估计精度的显式表达式。同时,给出了辨识精度的下界和上界,分析并得到了达到上下界的条件。文中有实例分析。     

基于关联离散度的目标类型识别方法

针对空中作战空中目标识别问题,在分析影响目标类别因素的基础上,提出了一种基于关联离散度的空中目标灰色识别方法。该方法采用灰色理论,通过应用定义的关联离散度作为识别测度,因而在无需对现役雷达作太多技术改进的情况下,就可以提高低分辨雷达对空中目标粗略分类的自动判别能力。给出了应用该方法的具体步骤,通过仿真实例证明该算法的有效性。     

指挥信息系统的风险分析及其方法

基于指挥信息系统的风险管理,贯穿于作战指挥活动的全过程。从指挥信息系统的结构和组织体制的实际出发,围绕指挥信息系统的风险因素,进行风险辨识,给出了基于信息熵理论的信息系统风险评估方法,以指挥活动中的组织计划过程的风险评估为例建模,为在不确定条件下,科学评估指挥信息系统风险提供了定性分析与定量分析方法。     

桅杆模型中纤绳初张力识别

桅杆有限元模型一般用实测平衡张力作为纤绳的初张力,研究表明这种做法对桅杆振动特性的影响不可忽略,有必要对有限元模型中纤绳初张力进行识别。针对实测数据可能少于、恰好或多于能确定纤绳初张力所需数目等3种情况,分别给出了纤绳初张力的识别方法,并结合算例对方法进行了验证,结果表明其方法执行效率高,提高了桅杆有限元分析的准确性。     

挠性胶管动态特性参数的辨识

建立了挠性胶管的物理模型 .以此为基础提出了用系统辨识的方法识别其动态特性参数 ,并推导出相应的计算公式