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电子信息设备工作时无意发射的电磁波中包含有用信息,会导致电磁信息泄漏,从而威胁设备的信息安全。现有的电磁信息泄漏检测方法,在复杂现场环境下,难以从具有不确定性的电磁泄漏信号中提取有用信息。面向电磁信息安全问题,开展了电磁信息泄漏检测研究,提出了一种基于深度学习的检测方法。设计了一个适用于电磁泄漏信号的一维卷积神经网络,并结合改进的梯度加权类激活映射方法,在未知电磁信息泄漏特征的前提下,通过深度学习实现电磁信息泄漏特征的智能标定和自动提取,从而解决了现场环境下电磁信息泄漏检测难以提取有用信息的问题。分别通过实测和仿真对比实验,验证了所提方法的有效性。 相似文献
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仅测角自主导航方法具有设备简单、复杂度低,功耗低的优点,在空间任务中具有广泛的应用前景.针对中远距离下空间目标特征少的特点,提出了一种利用基于OPTICS聚类算法的空间目标检测方法,可用于仅测角导航过程中的目标检测.对原始星图进行预处理提取星点及目标点,并结合星图识别的结果选择部分帧,使用经过改进的OPTICS聚类方法获得目标运动轨迹.最后,使用本文中的算法对软件仿真出的含有目标的高精度星图进行处理验证了算法的可行性.在卫星相对于空间目标抵近过程中,目标检测的水平误差及垂直误差小于0.15°的帧数分别占到了85.4%以及99.6%.相比AVANTI实验中的目标检测方法,减少了在轨任务中相关参数的调节,进一步提升了算法的自主性. 相似文献
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联邦学习是一种新型的分布式学习框架,它允许在多个参与者之间共享训练数据而不会泄露其数据隐私。但是这种新颖的学习机制仍然可能受到来自各种攻击者的前所未有的安全和隐私威胁。本文主要探讨联邦学习在安全和隐私方面面临的挑战。首先,本文介绍了联邦学习的基本概念和威胁模型,有助于理解其面临的攻击。其次,本文总结了由内部恶意实体发起的3种攻击类型,同时分析了联邦学习体系结构的安全漏洞和隐私漏洞。然后从差分隐私、同态密码系统和安全多方聚合等方面研究了目前最先进的防御方案。最后通过对这些解决方案的总结和比较,进一步讨论了该领域未来的发展方向。 相似文献
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大型飞机在飞行过程中机身后体会产生一对反向旋转的脱体涡(后体主涡),该涡与平尾翼尖涡共同构成飞机后体的涡系结构。在风洞中,利用激光粒子测速(PIV)方法,对单独后体和加装不同展长平尾的后体,分别研究涡系结构的动力学特征。结果表明:后体主涡的涡核中心沿流向明显向上移动;加装平尾后,涡系呈现典型的四涡结构,平尾翼尖涡对后体主涡影响显著,加大了后者向上移动的趋势,同时使其沿展向外移,并显著削弱其涡旋强度;平尾展长增加后,后体主涡受到的影响有所减弱。在低速环境下,来流速度对后体涡系结构的无量纲动力学参数影响较小。 相似文献
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针对导流锥结构参数对内弹道流场耦合影响问题,基于动态分层动网格技术,构建了含导弹运动和二次燃烧的内弹道数值模型,并验证了模型可靠性。解耦分析了导流锥半径、高度及冲击高度对内弹道流场特性和载荷的影响。结果表明:导流锥的结构直接决定燃气飞溅现象的产生和流场结构的紊乱程度,导流锥的半径、高度和冲击高度的改变会对燃气反射点的位置、二次燃烧的区域以及剧烈程度产生影响;结构优化后的导流锥,较大程度地缓解了冲击现象,获得了较好的平滑效果,筒底压力较实验装置降低了24.5%。 相似文献
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