基于PD处理技术的雷达弱信号检测方法

针对脉冲跟踪测量雷达普遍存在的远距离弱信号检测能力不足的问题,基于PD（PulseDoppler,脉冲多普勒）雷达的杂波抑制与信号处理技术,提出脉冲雷达中的弱信号检测方法;详细分析了在脉冲跟踪测量雷达中应用PD处理技术的可行性,得出在一定约束条件下,可将PD处理技术运用于脉冲跟踪测量雷达,并提出了具体实现方法;最后,通过数据仿真和脉冲雷达实际测量数据进行验证,结果表明该方法能有效提高信噪比。     

基于MBD的复杂特征检测工艺规划技术研究

随着数字化集成制造系统的发展与应用,数字化检测技术作为数字化集成制造系统中的重要组成部分,工程需求日益强烈.针对数字化检测过程中缺乏合理的检测工艺的问题,在研究了传统检测方法的基础上,结合MBD技术,提出了基于MBD的三维检测工艺的关键技术.分析了影响采样点数量及其分布的主要因素,利用量化分析法推导得出了确定规则曲面、不规则平面的测量点数公式.根据采样点数量和被测元素特点,提出了自适应划分形心采样方法,获得了基于复杂特征的检测工艺规划.通过试验验证了所提出测量点数公式和自适应划分形心采样方法的合理性和准确性.     

一种非规则采样航空时序数据异常检测方法

航天器遥测数据的实时异常检测对于航天任务具有重要意义。以往方法大都考虑规则采样且缺失率较低的时序数据,然而航空时序数据具有维度大、噪声多、缺失率高、采样间隔不规则等特点,因此异常检测任务较为困难。针对非规则采样且具有缺失值的多维航空时序数据提出非规则采样多维时序数据异常检测（IMAD）算法。首先,采用带有可训练迟滞项的门控循环单元（GRU-D）对缺失值和非规则采样的时序数据进行建模;然后,采用变分自编码器建立随机性模型,学习正常时序数据的分布,从而对噪声数据具有鲁棒性;最后,利用基于极值理论的自适应阈值确定法确定合适阈值进行异常检测。结果显示,在两个真实航空时序数据集上,IMAD具有超出当前最新异常检测算法的性能;多个实验表明,IMAD在缺失率、参数以及数据集变化时,能够维持较好的异常检测效果,具有较强的鲁棒性。     

基于动态时间阈值的报警聚合方法研究

针对网络入侵检测中持续性攻击引发的多个报警事件时间间隔变化的问题,引入时间间隔变异系数描述报警的时间波动特征;通过将报警数据属性分为时间约束属性和相似度约束属性,提出了一种利用动态时间阈值约束的相似报警数据聚合方法。实验结果表明,这种方法能有效减少持续性攻击触发的冗余报警。     

数据挖掘中的关联规则在入侵检测系统中的应用

由于知识发现的快速发展,对海量数据分析和处理的技术、能力也日渐成熟。从1999年起,就开始了将数据挖掘技术和入侵检测系统结合的尝试。将数据挖掘引入入侵检测系统的原因是它能够从大量的数据中自动提取出特征和模型,自动维护模式或特征库。系统利用这些大量的特征和数据进行有效的分类,加快处理速度,提高准确度。文章针对网络安全当中的大量的入侵事件,结合数据挖掘中的关联规则的概念,建立特征库及其特征关联,通过审计处理来加强网络入侵检测系统的功能。     

基于位置近邻的RFID路径聚类算法

随着物联网技术的广泛应用,每天有大量RFID数据产生,如何从海量的位置数据信息中提取知识亟待解决。为了解决这一问题,考虑采用路径聚类的方法。为了确定路径之间的近邻关系,提出一种RFID位置模型LM（Location Model）,利用该模型分析位置之间的相互联系,并提出一种RFID路径相似度计算算法,在此基础之上进行了路径聚类。经实验对比结果表明,基于位置近邻的RFID路径聚类算法可以更好的聚集相似路径,同时具有较低的时间复杂度和较高的准确率。     

基于深度学习的无人机航拍目标检测研究综述

目标检测是提高无人机（UAV）感知能力的关键技术之一,其研究对于无人机的应用有着重要意义。与基于手工特征的传统方法相比,基于卷积神经网络的深度学习方法具有强大的特征学习和表达能力,成为目前目标检测任务的主流算法。近年来,目标检测技术已经在自然场景图像上取得了一系列突破性进展,在无人机领域的研究也逐渐成为热点。首先系统阐述了基于深度学习的目标检测算法的研究进展,并总结了相关算法的优缺点。对常见的航空影像数据集进行了梳理并介绍了迁移学习的方法;从无人机影像背景复杂、目标较小、视场大、目标具有旋转性的特点出发,对无人机目标检测在近期的研究进行了归纳和分析。最后讨论了存在的问题和未来可能的发展方向。     

基于关键点检测的红外弱小目标检测

红外弱小目标检测旨在从复杂的背景中检测出红外弱小目标，该技术在监视预警系统、精确制导等方面具有重要应用价值。针对已有的传统算法存在漏检、误检，深度学习中基于语义分割的检测方法易受“过分割”与“欠分割”影响等问题，提出了一种基于关键点检测的红外弱小目标检测算法（KeypointNet）。主要创新点为：直接优化目标中心点坐标，提高了检测效率，有效地保证了目标的检测率与虚警率；设计了一种从低层级到高层级的特征融合模块，获取了目标的多尺度信息，提升了检测效果。在相关数据集上的实验表明：KeypointNet算法的检测率能够达到97.58%，同时虚警率在2%以下，与其他算法相比取得了最好的效果。     

基于情景分析的航空集群决策规则库构建方法

针对传统的规则学习算法很难解决顶层决策,以及现阶段航空集群作为一种新兴的作战样式,没有太多现成的数据和案例可供参考,暂不具备"从战争中学习战争"条件等难题,从战争设计的角度出发,探讨性地提出了一种基于情景分析的规则库构建方法。首先,从系统演化的外部触发条件和内部驱动机制出发,提出了基于事件触发-规则驱动的自主决策机制;然后,将航空集群决策规则拆分为事件、条件、动作3部分,并采用事件-条件-动作（ECA）描述机制进行规范化表达;最后,借鉴情景分析理论的思想,通过详细分析作战过程的逻辑关系、状态变迁,实现对象、事件、行为的关联,并以无人机自主察打任务规则提取为例进行了验证分析。     

基于自然和模拟样本的检测率评估方法研究

鉴于产品在试飞现场和测试性模拟试验的试验结果均为成败型数据,为了更加客观全面的评估产品检测率,提出了测试性模拟试验样本选取及分配原则、自然样本和模拟样本融合方法、基于故障率的故障检测率评估模型,解决了传统测试性评估方法中在实际应用中的样本覆盖不全以及评估结果受限等技术问题。     

噬菌体基因文库控制元件测定的并行处理方法

在噬菌体基因文库的研究中,理解基因的表达机制占有重要的地位,其中最为重要的一个环节是控制元件的测定,目前大部分控制元件测定方法都是基于基因结构的概率模型。介绍了一种不依赖于任何实验数据和先验数据的噬菌体基因文库控制元件测定方法,采用字符串模式匹配算法扫描噬菌体基因序列,发现并提取出重复频度高的子序列（可能的控制元件）,但该方法计算复杂度为O（N^2）。为了提高对基因序列的控制元件测定效率,进一步提出了该算法在局域网环境下的并行处理解决方案,实验表明这种基于数据分割的并行处理方法极大的加快了序列处理速度,进而扩大了算法的应用范围。     

基于滑窗检测的机载设备故障诊断仿真系统

根据机载设备故障诊断的需求,结合飞机性能监控系统的结构框架和机载设备的特点,提出基于快速存取记录器（QAR）记录的飞行数据和滑窗检测原理的机载设备故障诊断算法,并实现相应的机栽设备故障诊断仿真系统。在简述QAR数据译码与数据选择方法的基础上,论述了滑窗检测的原理并对其性能进行分析：设计实现了基于QAR的机载设备故障诊断仿真系统并给出仿真结果。结果表明,该系统可以有效诊断存在的故障,并能大大降低虚警概率,对保障飞行安全具有重要意义。     

基于奇偶方程的FADS传感器故障检测方法

重复使用运载器（RLV）的嵌入式大气数据传感系统（FADS）中传感器的高可靠性是RLV飞行控制系统高可靠性的保障。结合FADS采用多个测压点冗余配置的特点,利用各传感器测量值之间存在的解析冗余关系,设计奇偶方程,实现对各个测压点故障传感器的有效检测。     

面向RFID系统的复杂事件处理机制与方法

总结了供应链RFID系统中复杂事件处理的应用,在目前研究成果的基础上对复杂事件相关概念及定义进行了完善,对复杂事件表达式的运算性质进行了分析,在此基础上给出了复杂事件检测算法,并对其性能进行了分析.     

船载设备测量数据处理结果的综合分析方法

数据处理技术包括数据诊断与误差分析技术、数学建模与处理技术以及数值微分与弹（轨）道计算技术等,而测量误差分析与处理技术是数据处理技术的核心。如何分析和处理误差贯穿于数据处理的全过程,直接影响弹／轨道计算的精度。对误差的分析和处理是测量船数据处理工作中的重要内容。本文根据测量船数据处理实际情况介绍了测量船数据分析方法,并结合任务实例介绍了测量船误差分析和处理的详细过程。     

基于单类支持向量机的航空发动机故障检测

通过监控航空发动机性能参数,准确判断发动机的工作状态,预知发动机的异常变化．为预防和排除故障提供充足的时间和决策依据。开发出利用QAR（quick access Feeorder．快速存取记录器）数据的发动机故障检测系统,该系统基于民航发动机的QAR数据,由于发动机正常运行数据容易获取．而故障样本难以获得．因而采用单类支持向量机（OCSVM）,仅依靠发动机的健康数据建立其分类器。利用OCSVM分类器．监控后续航班参数是否出现异常,通过分析检测结果,实现发动机故障检测。采用该系统监控航空发动机性能参数．及时发现发动机运行状态异常,证明了系统的可行性和有效性。     

基于飞行超限事件的飞行安全评估模型

为了提高航空公司对飞行安全的管理水平,建立了影响飞行安全的飞行超限事件层次结构模型,去除评价指标中定性的描述,使指标通过飞行超限事件发生率进行量化。利用改进的层次分析法（AHP）一致性校验算法,使AHP在给定的判断矩阵下,不需经过一致性检验,能够直接给出所要求的权重值,保证判断矩阵的一致性。通过对飞行超限事件历史数据进行飞行超限事件发生率统计,利用静态评价和动态评价分析飞行安全,并在．NET平台实现了评估模型,仿真实例验证结果表明了该方法的有效性。     

液体火箭发动机多Agent故障诊断技术研究

利用多Agent技术建立了液体火箭发动机故障检测与诊断系统,包括小波去噪、传感器检测、故障检测、故障诊断和系统总调度等功能.利用多线程编程、动态链接库及网络编程技术,使故障检测与诊断系统具有较高的智能性.给出了小波去噪、传感器检测等Agent的运行算例,并给出了故障检测与诊断系统的整体框架.