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網(wǎng)絡(luò)資產(chǎn)探測(cè)關(guān)鍵技術(shù)研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

網(wǎng)絡(luò)資產(chǎn)探測(cè)是指探測(cè)具有網(wǎng)絡(luò)連接的硬件和軟件,，可以為企業(yè),、學(xué)校等網(wǎng)絡(luò)資產(chǎn)全生命周期管理打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。結(jié)合資產(chǎn)標(biāo)識(shí),、漏洞管理能夠有效追溯每個(gè)資產(chǎn)的狀態(tài)并及時(shí)彌補(bǔ)漏洞,，避免造成經(jīng)濟(jì)損失,。從網(wǎng)絡(luò)資產(chǎn)探測(cè)相關(guān)技術(shù)角度出發(fā)，將相關(guān)技術(shù)分類為掃描識(shí)別技術(shù),、性能優(yōu)化技術(shù),、隱蔽掃描技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，先闡述當(dāng)前技術(shù)面臨的挑戰(zhàn),，然后分析并總結(jié)各類技術(shù)的原理及其優(yōu)缺點(diǎn),，最后對(duì)未來研究方向進(jìn)行展望。

發(fā)表于：2022/12/2 14:18:29

多發(fā)連續(xù)沖擊波超壓智能存儲(chǔ)測(cè)試系統(tǒng)[其他][其他]

針對(duì)連發(fā)作戰(zhàn)試驗(yàn)的復(fù)雜環(huán)境,，研究一種基于SRAM和Flash的多發(fā)連續(xù)沖擊波智能存儲(chǔ)測(cè)試系統(tǒng),。該系統(tǒng)以FPGA為核心控制器，利用采集存儲(chǔ)技術(shù)結(jié)合信號(hào)觸發(fā)識(shí)別,、標(biāo)記,，實(shí)現(xiàn)了連續(xù)沖擊波的多通道智能存儲(chǔ)。對(duì)4路壓阻式傳感器的信號(hào)調(diào)理實(shí)現(xiàn)基線自動(dòng)調(diào)節(jié),，保證了系統(tǒng)的靈活性與適用性;對(duì)SRAM分區(qū)存儲(chǔ)管理,、對(duì)Flash進(jìn)行流水線存儲(chǔ)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)的多通道多觸發(fā)次數(shù)下的快速存儲(chǔ)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：測(cè)試系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)4個(gè)通道,、1MS/s采樣速率,、連續(xù)32次觸發(fā)下的信號(hào)智能存儲(chǔ)，可應(yīng)用于作戰(zhàn)試驗(yàn)中的連續(xù)爆炸沖擊波測(cè)試,。

發(fā)表于：2022/11/9 15:01:00

航天發(fā)射通用化指顯數(shù)據(jù)處理方法及應(yīng)用[其他][航空航天]

隨著航天發(fā)射任務(wù)的日趨頻繁,、新式飛行器和測(cè)控設(shè)備的不斷應(yīng)用以及多級(jí)一體化指揮的迫切需求,，對(duì)發(fā)射任務(wù)指揮顯示系統(tǒng)提出了更高的通用性和適應(yīng)性要求。為解決上述問題,，提出了一種彈性的指揮顯示數(shù)據(jù)處理方法,。該方法通過離線態(tài)定義協(xié)議模型和主題模型，完成數(shù)據(jù)接入內(nèi)外部協(xié)議映射,；在線態(tài)采用組件化方式逐級(jí)實(shí)現(xiàn)外部數(shù)據(jù)的接入,、解析、存儲(chǔ)與轉(zhuǎn)發(fā)等工作,。試驗(yàn)應(yīng)用表明,，該方法通過模型的定義實(shí)現(xiàn)了處理邏輯和數(shù)據(jù)協(xié)議的解耦，可在不更動(dòng)平臺(tái)框架的前提下實(shí)現(xiàn)指顯數(shù)據(jù)的靈活快速接入,，極大地提高了航天發(fā)射指揮顯示系統(tǒng)的任務(wù)準(zhǔn)備效率,。

發(fā)表于：2022/11/9 14:57:00

基于PSO優(yōu)化小波變換的測(cè)井信號(hào)去噪研究[其他][其他]

小波變換被廣大科研工作者用于測(cè)井信號(hào)去噪研究上，而小波參數(shù)的選取直接影響最后的去噪效果,，所以需要設(shè)計(jì)獲取測(cè)井信號(hào)最佳小波變換參數(shù)的算法,。為應(yīng)對(duì)測(cè)井信號(hào)處理中多種多樣的情況，創(chuàng)新性地提出用粒子群算法來改進(jìn)小波變換參數(shù)的選取,，并應(yīng)用隨機(jī)慣性權(quán)重策略改變粒子群算法權(quán)重參數(shù),，提升粒子群算法收斂速度，增強(qiáng)搜索尋優(yōu)能力,，引入自然選擇機(jī)制以增加種群多樣性,，獲得對(duì)應(yīng)測(cè)井?dāng)?shù)據(jù)的最佳小波變換參數(shù)，將最佳小波變換參數(shù)應(yīng)用到閾值法小波變換去噪中,，有效分離了有用信號(hào)和無用噪聲,。該算法有效地提高了測(cè)井信號(hào)的信噪比，降低了均方根差,，實(shí)現(xiàn)了對(duì)測(cè)井信號(hào)中噪聲的有效去除,。

發(fā)表于：2022/11/9 14:53:00

基于一體化云架構(gòu)的測(cè)控中心系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[測(cè)試測(cè)量][航空航天]

測(cè)控中心系統(tǒng)作為航天任務(wù)工程中的重要組成部分，通常采用雙機(jī)雙工,、服務(wù)器集群,、磁盤冗余、數(shù)據(jù)備份恢復(fù)等技術(shù)來保障航天任務(wù)系統(tǒng)的持續(xù)運(yùn)行和穩(wěn)定可靠,，但同時(shí)存在軟硬件緊耦合,、資源共享效率低、系統(tǒng)擴(kuò)展能力較差等問題,，所有這些限制了整個(gè)航天測(cè)控系統(tǒng)的發(fā)展,。針對(duì)以上問題，研究并設(shè)計(jì)基于一體化云架構(gòu)的測(cè)控中心系統(tǒng),，實(shí)現(xiàn)服務(wù)按需定制,、資源共享互通,、系統(tǒng)彈性擴(kuò)展，并已經(jīng)過航天任務(wù)的實(shí)施檢驗(yàn),。

發(fā)表于：2022/11/9 14:48:00

考慮數(shù)字控制延時(shí)的UPS逆變系統(tǒng)控制器設(shè)計(jì)[電源技術(shù)][其他]

為了對(duì)不間斷電源(UPS)逆變控制系統(tǒng)進(jìn)行精確設(shè)計(jì),，分析了數(shù)字控制延時(shí)對(duì)逆變控制系統(tǒng)性能的影響，并提出考慮延時(shí)環(huán)節(jié)的逆變系統(tǒng)控制器設(shè)計(jì)方法,。首先,，基于狀態(tài)空間平均法建立逆變系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，分析了控制延時(shí)環(huán)節(jié)對(duì)系統(tǒng)穩(wěn)定性的影響,；然后,，針對(duì)單相220 V/50 Hz的逆變系統(tǒng)將數(shù)字化PID雙環(huán)控制技術(shù)應(yīng)用其中，得到一種參數(shù)易于整定的單相UPS逆變控制算法,，采用廣義Z變換理論來描述數(shù)字控制延時(shí)環(huán)節(jié),，改進(jìn)控制系統(tǒng)的模型,，給出了考慮延時(shí)環(huán)節(jié)的數(shù)字PID控制器參數(shù)的修正設(shè)計(jì)方法,；最后，通過MATLAB/Simulink仿真和實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了驗(yàn)證,。結(jié)果表明,，在考慮控制延時(shí)下，采用數(shù)字PID雙環(huán)控制的單相UPS逆變控制系統(tǒng)的輸出電壓穩(wěn)壓精度小于1%,，THD(諧波失真)小于2%,，負(fù)載端突變時(shí)系統(tǒng)恢復(fù)常態(tài)的時(shí)間約為1.2 ms，可以有效提升逆變系統(tǒng)輸出的穩(wěn)態(tài)性能和動(dòng)態(tài)響應(yīng)性能,。

發(fā)表于：2022/11/9 14:44:00

基于視覺顯著性的毫米波隱匿物品檢測(cè)算法[微波|射頻][其他]

針對(duì)毫米波圖像中隱匿物品與人體灰度差異小,、形狀多變的問題，提出了一種基于視覺顯著性的隱匿物品檢測(cè)算法,。該算法在雙邊濾波后,，結(jié)合OTSU和形態(tài)學(xué)運(yùn)算完成預(yù)處理以獲得人體區(qū)域，再根據(jù)頻域顯著性計(jì)算定位前景,，經(jīng)背景抑制后生成顯著圖完成檢測(cè),。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)表明，所提算法與典型的主動(dòng)式毫米波成像檢測(cè)算法相比,，檢出率分別提高5.87%和9.08%,，有更好的檢測(cè)性能。

發(fā)表于：2022/11/9 14:40:00

TTE網(wǎng)絡(luò)通信鏈路自動(dòng)規(guī)劃方法研究[通信與網(wǎng)絡(luò)][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對(duì)TTE網(wǎng)絡(luò)中存在的消息調(diào)度以及鏈路規(guī)劃依賴于手工配置,、難以負(fù)擔(dān)龐大的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等問題,，對(duì)TTE網(wǎng)絡(luò)的通信鏈路規(guī)劃方法進(jìn)行了仿真研究，構(gòu)建了鏈路規(guī)劃模型,，通過頭腦風(fēng)暴算法這種新型的啟發(fā)式算法來尋找問題的解,。通過實(shí)驗(yàn)仿真對(duì)比,，驗(yàn)證了頭腦風(fēng)暴優(yōu)化算法的有效性以及在規(guī)劃后期有比遺傳算法更加穩(wěn)定的執(zhí)行效果，提升了網(wǎng)絡(luò)傳輸效率,，有很廣泛的應(yīng)用前景,。

發(fā)表于：2022/11/9 14:36:00

基于數(shù)值特征與圖像特征融合的調(diào)制識(shí)別方法[其他][其他]

為解決低信噪比條件下相移鍵控和正交幅度調(diào)制類信號(hào)利用時(shí)頻圖像分類時(shí)識(shí)別率低的問題，提出一種信號(hào)特征融合的方法,。首先對(duì)接收信號(hào)數(shù)據(jù)進(jìn)行高階累積量計(jì)算,，獲取一維數(shù)值特征向量；其次采用時(shí)頻分析方法預(yù)處理得到信號(hào)時(shí)頻圖,，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取其一維圖像特征向量,；將兩類特征向量級(jí)聯(lián)得到一維融合特征向量，基于融合后的特征向量經(jīng)過全連接網(wǎng)絡(luò)進(jìn)一步運(yùn)算后得出分類識(shí)別結(jié)果,。仿真結(jié)果顯示,，在1 dB條件下，相比于單一圖像特征,，采用特征融合的方法可將調(diào)制信號(hào)的識(shí)別準(zhǔn)確率提高10%～30%,。

發(fā)表于：2022/11/9 14:31:00

基于SDNSR-Net深度網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模MIMO信號(hào)檢測(cè)算法[其他][其他]

大規(guī)模多輸入多輸出(MIMO)系統(tǒng)能有效地提高頻譜效率，當(dāng)天線規(guī)模漸進(jìn)趨向于無窮時(shí),，最小均方誤差(MMSE)檢測(cè)算法能達(dá)到接近最優(yōu)的檢測(cè)性能,。然而由于算法中存在矩陣求逆的步驟，帶來極高的計(jì)算復(fù)雜度,，在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中難以實(shí)現(xiàn),。理查森(Richardson)算法能夠在不對(duì)矩陣求逆的情況下，以迭代的形式達(dá)到MMSE算法的檢測(cè)性能,，但該算法受其松弛參數(shù)影響較大,。在結(jié)合最陡梯度下降算法的Richardson算法(SDNSR)中，松弛參數(shù)的誤差可由梯度下降算法彌補(bǔ),，卻提高了計(jì)算復(fù)雜度,。首先通過深度展開的思想，將SDNSR的迭代過程映射為深度檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)(SDNSR-Net),；然后,，通過修改網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及添加可訓(xùn)練參數(shù)來降低計(jì)算復(fù)雜度并提高檢測(cè)精度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,，在上行鏈路大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中不同信噪比和天線配置的情況下,，SDNSR-Net都優(yōu)于其他典型的檢測(cè)算法，可作為實(shí)際中有效的待選檢測(cè)方案,。

發(fā)表于：2022/11/9 14:26:00