三嗪环类高能产气衍生物分子设计及性能的理论计算

以新型高能产气衍生物为目标,以三嗪环为基本结构单元,引入硝基、氨基、叠氮基为含能基团,设计了15种三嗪环含能化合物;运用密度泛函理论,计算了三嗪环类含能化合物的几何结构、密度、生成焓、爆轰参数、单位质量的产气量以及撞击感度。结果表明,15种化合物密度在1.382～1.786g/cm~3之间,爆速分布范围为5.320～8.901km/s,爆压分布范围为16.159～38.415GPa,单位质量化合物的产气量分布范围为647.8～932.9cm~3/g。不同含能基团对产气量的贡献大小顺序为:—NH_2—N_3—NO_2;—NO_2对能量的贡献高于—N_3与—NH_2。根据理论计算结果,筛选出潜在的高能产气三嗪环衍生物为2-氨基-4,6-二硝基-1,3,5-三嗪,其生成焓为586.256kJ/mol,爆速与爆压分别为8.43km/s和30.958GPa,产气量高达843.01cm~3/g,特性落高为27cm。     

氧气浓度对好氧甲烷氧化耦合反硝化过程的影响

好氧甲烷氧化耦合反硝化反应是一个重要连接甲烷和氮循环的过程。文中考察了4种氧气浓度(2.5%、5%、10%和21%)对好氧甲烷氧化耦合反硝化反应的影响。试验结果表明,21%的氧气浓度可以促进甲烷氧化,提高体系中溶解性有机碳的浓度,同时一定程度上抑制甲烷氧化耦合反硝化反应。甲烷浓度为6%～8%时,10%氧气浓度下甲烷氧化耦合反硝化反应的脱氮效率最高。     

基于知识回顾与特征解耦的目标检测蒸馏

当前的知识蒸馏算法均只在对应层间进行蒸馏,为了解决这一问题,提高知识蒸馏的性能,首先分析了教师模型的低层特征对学生模型高层特征的指导作用,并在此基础上提出了基于知识回顾解耦的目标检测蒸馏方法。该方法首先将学生模型的高层特征与低层特征对齐、融合并区分空间和通道提取注意力,使得学生的高层特征能够渐进式地学到教师的低层和高层知识;随后将前背景解耦,分别蒸馏;最后通过金字塔池化在不同尺度上计算其与教师模型特征的相似度。在不同的目标检测模型上进行了实验,实验表明,提出的方法简单且有效,能够适用于各种不同的目标检测模型。骨干网络为ResNet-50的RetinaNet和FCOS分别在COCO2017数据集上获得了39.8%和42.8%的mAP,比基准提高了2.4%和2.3%。     

TopoObfu:一种对抗网络侦察的网络拓扑混淆机制

链路洪泛等典型网络攻击需要在拓扑侦察的基础上针对网络中的关键链路开展攻击行为,具有较强的破坏性和隐蔽性.为了有效抵御这类攻击,提出了一种对抗网络侦察的拓扑混淆机制TopoObfu.TopoObfu能够根据网络拓扑混淆的需求,在真实网络中添加虚拟链路,并通过修改探测分组的转发规则使攻击者获得虚假的拓扑探测结果,隐藏网络中的关键链路.为了便于实现,TopoObfu将虚假拓扑映射为SDN交换机的分组处理流表项,并支持在仅部分节点为SDN交换机的混合网络中部署.基于几种典型真实网络拓扑的仿真分析结果表明,TopoObfu能够从链路重要性、网络结构熵、路径相似度等方面有效提升攻击者进行关键链路分析的难度,并在SDN交换机流表数量、混淆拓扑生成时间等方面具有较高的实现效率,可以减小关键链路被攻击的概率.     

信息熵角度下的深度学习旁路安全评估框架

基于深度学习的建模类旁路密码分析（Deep Learning Side Channel Analysis/Attack,DLSCA）对于各种旁路攻击场景的密码破解效果都十分显著,但是DLSCA仍存有安全评估问题。基于AES对称加密算法的能量分析,通过信息熵角度分析准确率等传统机器学习性能指标无法评估DLSCA深度神经网络（Deep Neural Network,DNN）模型训练程度的原因。定义密钥信息量,分别阐释密钥信息量与旁路安全评估、DNN模型训练阶段性能评估的关系,建立深度学习模型与旁路分析二者的联系,提出以密钥信息量为核心的DLSCA安全评估框架。     

扩频信号检测技术综述

扩频信号具有功率谱密度低、抗干扰能力强、隐蔽性能好等优点,且具有良好的抗截获性能,广泛运用于通信、雷达、导航等军事通信系统中。在当前激烈的军事对抗中,制信息权至关重要,对扩频信号进行有效检测具有重要意义。通过阅读国内外文献,根据不同检测算法对扩频信号不同特征的检测特点,总结出五类扩频信号检测算法：基于能量的扩频信号检测、载波频率检测、扩频码周期检测、扩频码速率检测和其他检测法。     

主动干扰辅助下的无人机隐蔽通信功率与位置联合优化

利用友好干扰节点发送人工噪声是无线隐蔽通信中一种常见实现方法,可以增加监听者做出判断的不确定性,从而实现隐蔽传输。为此,考虑在无人机隐蔽通信网络中,部署一个空中的友好干扰节点,发射人工噪声干扰地面监听者的检测。对无人机与地面用户之间实现无线隐蔽传输进行了研究,分析了其有效隐蔽性能,联合优化了2架无人机的发送功率和位置部署以最大化隐蔽传输速率,使用粒子群优化算法与功率位置交替迭代算法2种优化方法得到最优的无人机部署位置及功率分配方案。仿真结果表明,联合优化方案相比于固定位置只优化功率的基准方案可以显著地提高系统隐蔽传输性能,且交替迭代算法所得结果要优于粒子群优化算法。     

自动驾驶交叉路口测试场景建模及验证方法

自动驾驶汽车在缓解交通拥堵和消除交通事故方面发挥着重要作用.为了保证自动驾驶系统的安全性和可靠性,在自动驾驶汽车部署到公共道路之前,必须进行全面的测试.现有的测试场景数据大多来源于交通事故和交通违法场景,而且自动驾驶系统最基本的安全需求就是遵守交通法规,这充分体现了自动驾驶汽车遵守交通规则的重要性.然而,目前严重缺少针对交通法规构建的自动驾驶测试场景.因此,本文从交通法规出发,根据自动驾驶系统安全需求,提出交叉路口测试场景的Petri网建模及形式化验证方法.首先,依据自动驾驶测试场景对交规进行分类,提取适合自动驾驶汽车的文本交规,并进行半形式化表征.其次,以覆盖道路交通安全法规以及测试场景功能测试规程为目标,融合交叉路口场景要素的交互行为,合理选择并组合测试场景要素,布设交叉路口测试场景.然后,基于交规的测试场景被建模为一个Petri网,其中,库所描述自动驾驶汽车的状态,变迁表示状态的触发条件,并选择时钟约束规范语言（CCSL）作为中间语义语言,将Petri网转换为一个可进行形式化验证的中间语义模型,提出具体的转换方法.最后,通过Tina软件分析验证交规场景模型的活性、有界性和可达性,结果表明所建模型的正确性,并基于SMT的分析工具MyCCSL来分析CCSL约束,采用LTL公式以形式化方法验证交规场景模型的一致性.     

磷酸铁锂电池SOC在线估算研究*

针对扩展卡尔曼滤波算法中近似线性化处理及电池实际使用中出现的容量衰减引起的电池状态估算误差,提出基于容量修正的无迹卡尔曼滤波算法完成电池荷电状态估算,实现电池全寿命状态监测。通过分析锂电池工作特性和建立二阶RC等效电路模型,使用在线参数辨识法实现电池动态参数计算,为电池荷电状态估算奠定基础。结合电池实际工作中容量衰减特性,利用容量修正和无迹卡尔曼滤波算法完成电池荷电状态的在线实时估算,提高了估算精度。在恒流放电工况下,利用MATLAB仿真验证,表明无迹卡尔曼滤波算法的估算精度和鲁棒性优于扩展卡尔曼滤波算法,估算误差在3.5%以内。引入容量修正后,对老化情况下容量衰减的电池进行荷电状态估算,相比容量未修正时最大估算误差减小了3%,满足电池全寿命状态估算使用需求。