基于FRFT的一类低截获概率雷达信号调制识别

线性调频信号、对称三角线性调频连续波信号与多相编码(Frank、P1、P2、P3与P4码)信号是一类具有线性调频特性的低截获概率雷达信号.为了识别这类信号的调制方式,分析了它们各自的时频分布特征,以及它们在分数阶Fourier域内的频谱分布特征.根据上述三种信号各自在参数(U,P)平面上的能量尖峰的分布特点,给出一种基...     

基于特征融合的雷达信号脉内调制类型识别

针对雷达信号脉内调制识别算法准确率低的问题,提出基于特征融合的雷达脉内调制类型识别方法,该方法首先提取雷达信号时频图像的形状特征和纹理特征,利用改进的主成分分析法（IPCA）对特征进行融合,然后将融合特征输入支持向量机（SVM）,实现信号的分类识别。仿真实验中对8种常见的不同调制类型的雷达信号进行识别,该算法在信噪比为5dB时识别准确率接近100％,验证了该方法的有效性。     

基于粗糙集的雷达辐射源信号识别

雷达信号识别是侦察系统信号处理的目的,是整个雷达对抗信号处理中的关键性环节,为解决雷达辐射源信号模式识别困难的问题,在深入研究粗糙集理论的基础上,将其同辐射源信号识别问题相结合,给出了基于粗糙集的辐射源信号识别模型。同时介绍了连续属性离散化、知识约简和规则提取的概念,给出工基于粗糙集的识别过程。实验表明该方法减少了识别的主观因素,能有效处理辐射源识别中的模糊性和不确定性,具有广阔的应用前景。     

CCSDS空间链路层协议识别技术研究

针对空间链路层通信协议在合作目标和非合作目标两种背景下的应用情况,提出一种适合于CCSDS协议识别的方法。详细分析了协议识别技术的实际研究现状,介绍了CCSDS协议特征提取方法和特征模型建立算法,并利用多类型仿真数据和实际航天任务数据为样本检验了算法可行性,得出了误码率对识别效果的影响关系。研究成果对空间信息对抗中的协议识别技术研究具有借鉴意义。     

一种提高UDP可靠性的数据传输方法研究

针对传统的UDP协议数据传输效率高但可靠性差的特点,提出了一种基于分区确认的分包与重组方法,使用自适应拥塞控制机制,并提出乘性增加减性减少（multiplicative increase reduced decrease,MIRD）算法对超时间隔进行处理,实现了音频数据的实时可靠传输,满足了特定场合下大量数据的传输实时性强和可靠性高的要求,提高了带宽利用的公平性和稳定性,拓展了UDP协议的使用范围。实验验证了该方法的可行性．音频数据传输的可靠性得到了提高。     

Defect Recognition in Thermosonic Imaging

This work is aimed at developing an effective method for defect recognition in thermosonic imaging.The heat mechanism of thermosonic imaging is introduced,and the problem for defect recognition is discussed.For this purpose,defect existing in the inner wall of a metal pipeline specimen and defects embedded in a carbon fiber reinforced plastic(CFRP) laminate are tested.The experimental data are processed by pulse phase thermography(PPT) method to show the phase images at different frequencies,and the characteristic of phase angle vs frequency curve of thermal anomalies and sound area is analyzed.A binary image,which is based on the characteristic value of defects,is obtained by a new recognition algorithm to show the defects.Results demonstrate good defect recognition performance for thermosonic imaging,and the reliability of this technique can be improved by the method.     

Human factors quantification via boundary identification of flight performance margin

A systematic methodology including a computational pilot model and a pattern recognition method is presented to identify the boundary of the flight performance margin for quantifying the human factors. The pilot model is proposed to correlate a set of quantitative human factors which represent the attributes and characteristics of a group of pilots. Three information processing components which are influenced by human factors are modeled： information perception, decision making, and action execution. By treating the human factors as stochastic variables that follow appropriate probability density functions, the effects of human factors on flight performance can be investigated through Monte Carlo（MC） simulation. Kernel density estimation algorithm is selected to find and rank the influential human factors. Subsequently, human factors are quantified through identifying the boundary of the flight performance margin by the k-nearest neighbor（k-NN） classifier. Simulation-based analysis shows that flight performance can be dramatically improved with the quantitative human factors.     

基于邻帧差分近邻反相特征的红外运动点目标检测算法

基于运动点目标在邻帧差分图像中所具有的近邻反相特征,即运动点目标的两个位置相邻近、灰度值一正一负,提出一种在复杂背景下,基于红外序列图像的运动点目标检测算法.本算法利用该特征在邻帧差分图像中检测反相点对,进而构造反相点对矢量图,最后依据累积反相点对矢量图中多矢量首位相接的连续性检测出运动的点目标.文中给出并证明应用本算法能以概率1检测到运动点目标的收敛性定理.对典型复杂背景下10幅1000帧图像的仿真结果表明,当信噪比大于或等于1.5时,可以有效检测出运动点目标.     

在篇章中利用互信息识别命名实体的研究

命名实体(Named Entity)识别是中文信息处理的一个重要问题。NE的识别方法主要有两种,一种是基于规则的方法,另一种是基于统计或学习的方法。针对大量存在于网络信息中不规则书写的命名实体和商务领域中系列类型的命名实体,利用它们的特点,提出了在篇章中使用词与词之间的互信息来识别命名实体类的方法,在实验中取得了较好的效果。     

某型发动机燃烧室工作稳定性的数值计算

概述了某型航空发动机燃烧室工作稳定性的数值模拟结果。采用修正的k-ε双方程紊流模型计算了燃烧室在慢车、最大、中间、最大热负荷和高空小平飞下的三维流场、温度场和熄火特性。模拟结果表明,某型机燃烧室熄火的余气系数α随压力增加有一定的增加,熄火速度亦提高;主燃区温场热区决定出口温场热区,其位置具有一定游动性;从慢车加速至各工作状态,热点指标δa变差,且由余气系数α决定,因此过急地推油门会造成火焰筒某些扇面热点过高,并产生故障。