基于流形学习的涡轮泵海量数据异常识别算法

为了获取海量试车数据中的信息以分析涡轮泵的健康状态,提出一种基于流形学习的海量数据异常识别算法.该算法将反映涡轮泵状态的振动数据重构到高维空间中,利用扩散映射方法直接对其进行学习,提取出数据内在的低维流形特征,以可视化的方式直观地识别出涡轮泵数据中的异常状态.仿真与试车数据验证结果表明了所提算法的可行性和有效性.该算法克服了传统方法解决非线性问题不足的缺点,为试车后涡轮泵的健康分析提供了一条新的途径.     

基于AMSAA模型的系统可靠性评估方法研究

针对航空机载设备可靠性增长试验数据不规则的特点,在AMSAA模型的基础上提出了识别异常点的AMSAA模型与处理截断数据的AMSAA模型,并给出了模型拟合优度检验方法。经实例验证表明,识别异常点的AMSAA模型可以在给定置信度下识别出异常点并排除异常点对瞬时MTBF（平均故障间隔时间）极大似然估计值的干扰;截断数据的AMSAA模型能够利用被截取的部分数据,得到准确的瞬时极大似然估计值。     

高动态下的星体目标质心提取方法

高动态情况下,星点像斑在星敏感器探测器上会呈现出拖尾现象,星点质心无法被准确提取。针对上述难点,本文提出了一种高动态条件下基于差异哈希算法的星点质心提取方法。该方法分为三步：第一,建立动态星斑的数学模型;第二,利用差异哈希算法和汉明距离实现星跟踪窗口内星体目标粗定位;第三,在粗定位区域使用阈值分割与连通域法提取星点质心。实验结果表明,该方法能够适应各种长度的曝光时间,并实现星敏感器在3（°）/s条件下的稳定跟踪。在曝光时间50ms,角速度3（°）/s的条件下,星对角距误差为13”,平均提取率为96%,相比于传统方法,分别提高了29.6%和22.9%。     

TLS密码套件的流量数据随机性分析

密码套件是安全传输层协议(TLS)实现安全通信的基石,包含了密钥交换算法、对称密码算法和消息摘要算法,其中对称密码算法被用于实际通信的数据加密。通过对真实流量的采集与分析,得出了不同TLS密码套件在现网中的分布情况。设计了一种基于密文图像重构、美国国家标准与技术研究院随机性测试套件、卷积神经网络(CNN)等手段的分析方法,对现网主流对称密码算法(AES、ChaCha20)与其他常见对称密码算法(DES、3DES、RC2、RC4)的密文随机性进行分析。实验结果表明:参与对比的所有对称密码算法在电子密码本(ECB)模式下其密文均具有较差的随机性,无法通过大多数测试;AES与ChaCha20二种主流TLS对称密码算法在除ECB模式下其密文均具有良好的随机性,对基于CNN与随机森林的密码算法识别也具有抵抗能力。研究成果可为TLS密码套件的选择与加密流量的深层分析提供参考。      

应用无线射频识别技术的空间物资管理系统

针对"国际空间站"(ISS)空间物资管理存在效率低的不足,提出一种应用无线射频识别(Radio Frequency Identification,RFID)技术的空间物资管理系统。介绍了空间物资管理中的地面物资管理和在轨存货使用管理流程,提出了物资管理系统的具体方案,并详细阐述了系统组成、物资信息识别功能、物资信息管理功能和使用操作要求。物资管理系统在航天工程中的应用结果表明,该系统可实现对地面物资高效、简易、方便和快捷操作的目标。     

JEM效应与雷达目标识别研究

对 Ｊ Ｅ Ｍ 效应进行数学建模后详细分析了飞机回波谱线特点；利用累量域谐波恢复的 Ｅ Ｓ Ｐ Ｒ Ｉ Ｔ Ｅ 方法，对利用常规低分辨雷达实测某型号飞机动态数据进行处理，得到了 Ｊ Ｅ Ｍ 调制谱线；并从中提取了目标的转速以及旋翼数目等特征量，处理结果证实了所建数学模型的正确性；最后，对两种型号飞机进行识别研究，得到很高的识别概率     

CI与民用航空企业

一、引言过去,人们普遍认为,民航企业就是负责人和货物的运送。到了现在,人们的观念应该有所改变了,航空企业变成了一种综合化的企业,在保留了原有功能的前提下,大大扩展出了其他的功能,也就是说,航空企业已经脱离或者超越了“输送”这一功能,而以更广泛的服务作为经营的第一内容。哪个企业的服务最好,其获利率也就     

数据融合与敌我识别探析

敌我识别（IFF）是自动目标识别（ATR）技术的重要应用之一。高技术条件下现代战场中的目标侦察与敌我识别问题，一直是国际雷达领域和信息处理技术的主攻方向。为适应未来数字化战场的作战需求，具有敌我识别能力的系统，已成为21世纪战场数字化系统的基本功能单元之一。本文扼要介绍了目标识别的有效途径、数据融合技术可提高敌我识别系统的效能及IFF现状与发展趋势。     

外测数据滤波后残余噪声谱特性的时域识别方法

本文介绍了一种适用于外测数据滤波后残余噪声谱特性的时域识别方法，这种方法能有效识别超低频含量多且谱特性随频率升高迅速降低的噪声序列。文中给出了理论分析公式和仿真计算结果。     

采用高分辨率雷达的自动目标识别系统

本文提出了一种利用雷达传感器观测值对飞机目标联合跟踪和识别的系统。文中假设用于估计目标方向和识别目标的数据源高于分辨率雷达的距离剖面图序列。在包括目标数目以及它们的位置、方向和目标类型和完整的参数空间上运用后验分布完成推理判断。算法严格地依赖于适当地传感器和目标模型，从距离剖面图的似然值可得出目标方向，由目标动态确定目标方向的先验值。给出了高分辨率雷达数据的确定性模型和随机模型，对确定性模型研究了