基于非参数检验的开放式射频检测方法

介绍了一种基于假设检验的射频检测方法.此方法把背景信号样本和包含背景信号的待测信号样本进行时域分帧,再对每一帧信号在频域按相同频点重组,最后逐频点对两个样本集进行非参数检验.检测待测设备产生的射频频段,其中检测门限采用自适应门限,提高了检测效果.在不同信噪比下做检测仿真,仿真结果显示,所提出的检测方法在信噪比较低情况下,依然可取得较好的检测结果.     

基于属性相似度的恶意代码检测方法

针对未知恶意代码数量急剧增长,现有的检测方法不能有效检测的问题,提出一种基于属性相似度的恶意代码检测方法.该方法将样本文件转换成十六进制格式,提取样本文件的所有n-gram,计算每个n-gram的信息增益,并选择具有最大信息增益的N个n-gram作为特征属性,分别计算恶意代码和正常文件每一维属性的平均值,通过比较待测样本属性与恶意代码和正常文件两类别属性均值的相似度来判断待测样本类别.结果表明,该方法对未知恶意代码的检测性能优于基于n-gram的恶意代码检测方法.     

变幅值系数的短时Duffing振子阵列检测方法

常规Duffing振子检测方法只能确定待测弱信号的有无及幅值大小,却无法给出其在时域上的分布信息,且待测信号包络有起伏时会引起Duffing振子系统的误判。针对上述问题,本文提出可变幅值系数的短时Duffing振子阵列检测方法。应用互模糊函数推导出随机振幅包络起伏信号通过短时处理可以降低包络起伏因素对Duffing振子检测性能的影响,对信号加时间窗的短时处理可以保证窗内信号近似平稳,并可同时获得待测信号在时域上的分布信息。为克服相图判别法定性分析的不足,降低待测信号与内置策动力合成的总策动力幅值小于跃变阈值时出现的漏报误判概率,提出可变幅值系数的Poincare映射集判别方法,给出了量化统计判别结果。仿真及实测水声信号检测结果表明,在-33 d B的低信噪比背景下仍可实现信号的检测判别。     

基于相关检测的旋翼无人机检测与识别方法

针对复杂杂波背景环境下无人机目标旋翼回波信噪比低导致检测与识别困难的问题,提出了一种基于相关检测的旋翼无人机检测与识别方法.该方法首先利用信号相关性对目标进行检测,得到无人机各旋翼的初始相位差.然后在相关检测结果的基础上,对回波信号进行积累以提高信噪比.最后将积累后的回波信号进行时频分析得到无人机的目标特征信息,从而有...     

多径CDMA系统基于新的信号波形估计的盲多用户检测

针对天线阵CDMA系统,提出了一种基于新的待检用户信号波形估计的盲多用户检测方法。该方法利用接收信号的循环平稳特性求得所有用户总的信道卷积矩阵,然后根据估计出的信道卷积矩阵求解待检用户的信号波形。其解在信噪比略高是更为精确。仿真结果表明,该方法在信噪比略高时性能要优于现有的一些方法。     

尺度变换用于随机共振的微弱周期信号检测

现有的随机共振系统只能应用于低频率信号检测或待测信号频率已知的高频率信号检测,这束缚了系统的实用范围.针对这个不足,本文提出一种基于尺度变换的随机共振弱信号检测方法,该方法通过引入尺度变换,消除了随机共振系统对待测信号频率的限制,实现了在绝热近似理论下,待测目标信号为大参数、多频率且频率分量的分布未知的条件下,从强噪声中提取弱目标信号的频谱.理论分析和仿真结果表明:对埋在噪声中的未知频率,采用连续的压缩或展宽算法,以获得一个适当的输入信号到随机共振体系,根据输出信号共振谐振峰的变化经反变换运算可得待测弱信号的未知频率.提出的方法自适应性强,可将随机共振的应用领域拓宽到全频段,具有较高的应用前景.     

基于攻击成本的信号调制分类对抗样本检测算法

针对基于深度神经网络的无线电信号调制分类任务所面临的对抗样本安全问题，提出了一种基于攻击成本的信号调制分类对抗样本检测算法。首先，使用攻击成本表征样本的相对位置；然后，运用攻击迭代次数衡量样本的攻击成本，寻找待测样本在训练集中的最近邻样本；最后，计算待测样本与最近邻样本之间攻击迭代次数的Ｚ－Ｓｃｏｒｅ来检测对抗样本。实验结果表明该算法具有稳定且优越的检测效果。     

采用循环叠加经验模态分解的去噪算法

为了检测被强噪声淹没的目标信号,提出了一种新的基于经验模态分解(EMD)的去噪算法.该算法将经验模态分解得到的第一个固有模态函数(IMF)循环移位,得到功率保持不变的噪声样本函数.将多个噪声样本函数叠加后,与重构的目标信号合成新的含噪信号.进一步采用软阈值去噪的方法,达到显著削弱噪声的目的.仿真实验表明:所提的新算法能够抑制4~6 dB的高斯白噪声,但抑制高斯混合噪声的能力较差;并且当信噪比较低时,其性能明显好于原始的基于EMD的去噪算法.该算法为低信噪比下的弱信号检测提供了一种新的思路.     

基于小波变换的舰船辐射噪声检测

分析了舰船辐射噪声（简称舰船噪声）与1／f信号的关系，提出了一种基于小波变换的信号检测方法，对白噪声背景下的舰船辐射噪声进行了检测；推导了相应的检测统计量及其统计分布特性，并与传统的匹配滤波器、能量检测器进行了比较，计算机仿真结果证明了本方法是有效的，在较低的信噪比下得到较好的检测效果。     

基于相对判决准则的LFM信号Wigner-Hough变换检测方法研究

总结了基于Wigner-Hough变换的LFM信号检测方法,推导了加性高斯白噪声背景下的Wigner-Hough变换信噪比公式,在此基础上,提出了基于相对判决准则的Wigner-Hough变换检测方法,给出了相对判决量的计算公式。仿真结果表明,在信噪比较低时,该方法可有效抑制高斯白噪声,实现LFM信号的检测。     

随机共振应用于大频率周期性弱信号检测

研究了利用随机共振检测强噪声背景下的大频率周期性弱信号.利用时序步进采样将大频率待测周期性弱信号的频率降低,再利用非线性双稳态系统的随机共振强烈压制伴随大频率信号的噪声,同时信号由于其稳定的周期振荡行为从噪声背景下凸现出来.研究结果表明该技术在检测强噪声背景下的大频率周期性弱信号方面具有明显的优势,且能够大幅度地提高利用随机共振检测弱信号的频率.     

300GHz太赫兹波室内无线通信系统的Simulink仿真

为仿真载波为300 GHz的室内无线通信系统,利用 Simulink 软件平台,设计了信号产生模块、倍频模块和次谐波混频模块,仿真得到信号在各个阶段的频谱图,并计算了发射和接收系统在不同距离下接收的中频输出功率。仿真结果表明,在存在背景噪声干扰的情况下,接收中频功率随着发射和接收天线距离的增加而减小,接收中频信号的频谱较好。     

基于自适应多元变分模态分解的电力系统低频振荡模态辨识

针对电力系统多元非线性信号模态辨识困难的问题,提出一种自适应多元变分模态分解方法(自适应MVMD)对多元低频振荡信号进行辨识.自适应MVMD法通过对构建的多元约束变分模型迭代求解获得最优分离模态集合,避免了噪声扰动下的模态混叠及虚假模态等问题.首先通过最大复原近似度确定分离模态数K,然后利用自适应多元变分模态分解法对多元信号进行辨识以获得模态集合,对各信号中同频模态分类提取,并利用Hilbert变换以及傅里叶变换频谱分布对振荡参数进行辨识.测试算例及仿真算例证明了该方法的有效性,与经验模态分解法对比结果显示自适应MVMD法对含噪声信号辨识能力更强.     

Bending-Torsional Coupled Vibration Test of Large Power Gear Transmission System

In order to test the bending-torsional coupled vibration characteristics of the multi-shafts gear transmission system of large power vehicles, a torsional vibration exciter was used to apply torsional excitation on the gear transmission systems and thirty-two acceleration sensors were used to measure the tangential acceleration of each shaft. Torsional vibration signals and bending vibration signals of each measuring point were obtained by calculation of the four-point-response signal. The modal parameters of gear transmission systems including nature frequency, modal shape and modal damping ratio were obtained by identifying modal parameters of the torsional vibration signal and bending vibration signal. The characteristic of the bending vibration and torsional vibration of the gear systems were studied through the analysis of the nature frequency and modal shape. The nonlinearity characteristic of the gear transmission system was investigated through single frequency excitation test, which can be the foundation for further nonlinearity research.     

预应力钢筋混凝土梁损伤过程的声发射信号频带能量特征分析

为了研究预应力钢筋混凝土梁在三点弯曲破坏试验过程中的声发射信号频谱及能量变化特征与梁结构损伤之间的关系,在研究声发射能量与时间的相关图基础上,提取了不同阶段破坏过程中的信号波形。通过FFT变换和小波包变换对信号分析处理,发现不同损伤破坏阶段的信号频率分布、频带能量变化规律,即试件损伤破坏过程声发射信号频率范围主要在0~325 k Hz,随着损伤的加剧,频率范围会逐渐缩小,幅值和频谱密度会变大;损伤破坏过程中能量主要分布在低频0~125 k Hz高频段能量逐渐衰减,低频0~62.5 k Hz段能量有上升趋势。这些规律对实际工程结构的在线健康监测和损伤评估有指导意义。     

基于神经网络的气体目标识别方法

研究神经网络在战场气体特征目标识别应用中的有效算法.通过建立战场目标气体特性探测与分析系统,针对战场上不确定背景条件下气体目标的自动识别问题,在总结目标特性规律,分析BP算法的基础上,采用BP算法对分类器进行训练,改善系统对信号的探测能力.典型战场目标信号样本检验表明:利用基于神经网络的分类器来实现对战场气体目标的识别分类是可行的.     

采用OFDM-LFM的MIMO雷达高速目标波形设计

单基地多输入多输出雷达由于其宽发射波束的特性而能有效解决目标高速运动跨越发射波束带来的能量损失问题;但是现有波形对速度容忍性较差,高速目标回波匹配滤波能量损失较大．因此,有必要研究适用于高速目标背景下的多输入多输出雷达波形． 文中提出了一种基于正交频分复用线性调频信号的多输入多输出波形． 该波形不同发射通道分时复用一组不同频段的线性调频信号,从而得到带宽相同的可分离多路多输入多输出雷达波形． 仿真结果表明,文中设计的多输入多输出雷达波形能有效降低高速目标回波匹配滤波的能量损失,适用于高速目标背景．     

不同受力状态下岩石破坏过程次声信号特征

采用室内试验方法,分别开展了岩石在压缩、剪切和拉伸状态下的破坏试验,利用高灵敏度的次声信号采集设备同步采集岩石破坏过程中的次声信号,对不同受力状态下岩石次声信号的特征差异进行了研究。结果表明:在压缩状态下,岩石次声信号发射主要在弹性和塑性变形阶段,次声信号的峰值频率在7 Hz左右,在岩石临近破坏前,次声信号振幅和频率范围均有所增加;在剪切状态下,次声信号主要集中在峰值后应力逐步下降的阶段,信号功率分布集中程度较压缩试件略低,峰值频率在8 Hz左右;在拉伸状态下,试件加载初始阶段便有次声信号发生,次声信号频率通常存在高、低两个中心,其中低频与压缩试件接近,高频则高出3 Hz,拉伸试件内部裂隙的萌生和发展较压缩和剪切状态下更为迅速、有序,随着试件内部裂隙的发展,次声信号频率逐渐升高。以上特征的发现为不同受力状态下次声信号的识别以及岩体灾变预测提供了依据。     

复杂探测背景下的LFMCW雷达动目标二维检测方法

为了提高线性调频连续波雷达在复杂探测背景下的动目标检测能力,分析了线性调频连续波雷达回波信号的一维和二维频谱特点,提出了一种基于二维信号变换的动目标检测处理方法.该方法对雷达回波信号进行距离-速度二维变换,将变换结果作为二维恒虚警检测器的输入参考单元来检测淹没在一维距离谱中的运动目标,降低了复杂探测背景对动目标检测的影响,并在目标检测后利用二维变换信息提取了目标距离、速度和方位角度,测量了目标运动轨迹.     

一种基于最优匹配的测试资源动态配置方法

自动测试系统中的测点测试大多采用面向仪器的手动配置方法,人工干预量大,测试效率很低。针对这个问题,引入了匹配系数的概念,提出了一种测点与仪器的最优匹配算法,通过相关理论和具体实例对算法的正确性和有效性进行了分析。在模型和算法的基础上,提出了一种面向信号的测试资源动态配置方法,该方法能够有效地实现并行测试,提高了测试的效率和系统的可靠性。