基于区块链的物联网大坝监测系统架构

针对大坝监控数据存在的安全性与可靠性隐患问题,本文提出了一种基于区块链(BC)的由传感器云和无人机云组成的系统架构,以用于监控大坝和确保数据的安全性与可靠性.其中传感器云提供各种感测数据,无人机(UAV)云则收集这些数据并将其传送到大坝监控中心(DMC),区块链技术用于保证数据的完整性、真实性、安全性和可追溯性.分析表...     

基于信息熵的分段脉压间歇采样干扰抑制

间歇采样转发干扰（Interrupted Sampling Jamming, ISJ）运用范围广泛，对雷达目标跟踪、识别等工作带来了巨大挑战。对间歇采样转发干扰的参数估计和重构是其中的关键和难点问题。本文针对目前的间歇采样转发干扰对抗方法难以在强噪声环境下快速有效实现的问题，提出采用分段信息熵（Shannon Entropy, ShEn）对间歇采样转发干扰的转发周期和切片宽度关键参数进行估计，采用分段脉冲压缩（Pulse Compression, PC）判断干扰类型和转发次数，最终重构干扰。通过分段，可将每个分段看作是包含干扰和不包含干扰两种类型，采用信息熵作为干扰的判决依据，计算出间歇采样转发干扰的参数，并在已知参数基础上，分别对各个干扰段进行脉冲压缩，可以判断信号段与干扰段的关系，进而重构出干扰，并实现干扰的抑制。仿真结果证明了该方法的可行性和有效性。     

航迹融合中的量测协方差统一转换方法

量测协方差广泛应用于多传感器航迹融合领域，研究量测协方差在不同坐标系之间的转换方法有着重要的意义。量测协方差的转换方法虽已有部分研究，但在融合中的使用存在转换流程和框架不明确而影响融合精度的问题。为此，开展了航迹融合中的量测协方差转换方法研究，分线性转换和非线性转换2种情况，为基于协方差加权的航迹融合处理提供了一套规范化协方差转换流程和统一的转换公式。以非线性的坐标转换为例，仿真实验验证了不同位置和不同量测精度下使用转换方法计算协方差，得到的相对误差始终保持在可接受的范围内。转换的协方差有利于提高航迹融合精度，体现了该方法的有效性，可广泛应用于分布式航迹融合。     

雷达目标双基地散射特性研究进展

随着同步技术和高性能计算的发展,双/多基地雷达的"四抗"优势逐渐得以实现,双/多基地雷达成为当今雷达领域关注的焦点.雷达目标的双基地散射截面积(RCS)、双基地散射中心、双基地极化等特性与目标单基地散射特性相比,具有显著的差异.只有深刻理解雷达目标双基地散射特性才能充分挖掘双/多基地雷达在目标检测、特征提取与识别方面的...