基于可信计算的P2P匿名通信系统

基于P2P的匿名通信网络在保证用户节点匿名的前提下,不能保证匿名节点的可信性,在介绍P2P匿名通信技术的基础上,将可信计算理论引入其中,提出基于可信计算的P2P匿名通信系统;利用可信计算理论中的硬件级可信平台模块和直接匿名证明理论,增加匿名节点可信性认证和监测环节,有效地解决了入网节点安全问题,使得基于P2P的匿名通信系统更加的安全和全面。     

BPNN模拟光催化降解直接橙S

以直接橙S为研究对象,在因子设计的基础上,采用多因素方差分析法分析各因素对其水溶液光催化降解反应的影响,并以因子设计和Doehlert设计的实验数据为手段,建立模拟光催化降解直接橙S的BPNN模型.以用于预测实际降解体系,预测结果,相关系数R=0.9916,实验值与预测值的平均相对误差为4.24%.运用该模型分析光催化降解直接橙S的优化实验条件为pH=5、Co=100,mg/L、[TiO2]=1.3286 g/L,按此优化条件操作,测得直接橙S的30 min降解率为97.64%,与模型预测值95.58%相对误差仅为-2.11%,表明本文所建模型模拟直接橙S光催化降解反应效果良好.     

赋范格H蕴涵代数和模糊格H蕴涵代数

在范数的条件下扩充了格H蕴涵代数的概念,即赋范格H蕴涵代数,并讨论一些性质。然后将模糊集合论运用于赋范格H蕴涵代数,给出了模糊赋范格H蕴涵代数的定义,得到了一些基本性质。通过使用两个赋范格H蕴涵代数之间的映射定义了赋范格H蕴涵代数同态,且得到了一些性质。最后得到了在赋范格H蕴涵代数中的数列对于蕴涵距离是有界的结论。     

一种用于声纳系统的高速数据实时存储系统

在声纳工程领域,试验数据都是不可多得的宝贵资料,因此经常需要对大量数据进行实时存储。Windows操作系统能在一定程度上满足大量数据的存储,但实时性不够好。本文提出了一种基于嵌入式实时操作系统VxWorks的海量数据存储方法,并解决了大硬盘的I/O访问、数据在Windows操作系统下转存的问题,这些方法都已经得到了实际的应用。     

阵列水声信号采集系统设计

提出了一种新型大规模阵列水声信号采集系统设计方法。该设计基于数据流驱动设计思想,利用FPGA实现了高速LINK口,同时在数据传输中采用独特的两级缓冲结构,因而系统拓扑结构灵活,数据吞吐率高,同时具备同步性能好,扩展性强的特点。     

基于Laplace谱的图像分类

利用谱能够反映图像的结构特性,提出了一种运用Laplace谱进行图像分类的算法。首先对图像中的特征点构造Laplace矩阵,通过SVD分解得到该矩阵的特征值,再由协方差矩阵,将高维的Laplace特征值投影到低维的特征空间中,最后分别采用BP算法和SVM算法对图像进行分类。通过模拟实验和真实实验,表明不同类序列图像的结构不同,其Laplace谱也不同,而同类序列图像的结构相似,其Laplace谱也相近,因此,Laplace谱与图像的结构之间存在着直接联系,能够作为图像分类的特征样本。实验结果说明,利用Laplace谱表示的图像特征对图像进行分类,具有较高的识别率。     

太赫兹网络中基于优先级调度的低开销双信道MAC协议

针对现有太赫兹通信网络双信道MAC协议存在控制开销冗余和在竞争信道时缺少优先级调度策略等问题,提出了一种太赫兹网络中基于优先级调度的低开销双信道MAC协议（Low Overhead Dual-channel MAC Protocol Based on Priority Scheduling,LO-PSMAC）,包含通信距离预判、优先级调度策略的CSMA/CA和精简THz频段MAC帧三种机制,可有效提升信道利用率和整体网络吞吐量,同时减小控制开销和降低数据平均时延。仿真结果表明,所提协议与现有太赫兹双信道MAC协议相比,MAC层吞吐量和信道利用率分别提升了7.14%和14.75%,数据平均时延降低了14.21%。     

导弹打击地面弱红外目标的数字孪生导引律

当红外制导导弹攻击地面目标时,自然或人为因素会导致目标红外特征减弱或消失,致使导引头无法探测或间断探测目标,极大影响制导精度。为解决这一问题,提出一种导弹攻击地面弱红外目标的数字孪生导引律。根据红外导引头在物理世界的导引过程,在数字世界构建目标及导引律的孪生数字模型,通过仿真得到并保存制导全过程中各时间点上导弹运动及控制的状态参数,作为制导过程的数字孪生。实际引导中,当导引头无法得到测量信号时,它的数字孪生数据立即被激活接管导引头的工作,以导引头的孪生数据为控制系统提供加速度指令。仿真算例表明,导引头的数字孪生可在导引头无法捕获信号时,为控制系统提供机动指令对导弹实施精确引导。数字孪生导引律对红外伪装、红外干扰及恶劣气候具有鲁棒性,有广阔的应用前景。     

基于小波包分解和宽度学习的轴承故障检测

针对真实环境中复杂变工况情况下轴承故障检测问题,提出一种基于小波包分解（Wavelet Packet Decomposition,WPD）和优化宽度学习系统（Broad Learning System,BLS）的轴承故障检测方法（简称WBLS）。首先,小波包分解非平稳时变轴承信号,提取尺度系数和小波系数作为二维的时频特征;其次,将二维时频特征输入BLS网络和具有增量学习的BLS网络映射成特征节点和增量节点,借助伪逆计算BLS网络的权重;最后,将特征节点、增量节点拼接与权重同时输出,完成BLS网络训练,进行测试分类。通过在CWRU公开数据集上的实验结果表明,基于WBLS的方法分类准确率为97.67%,网络训练耗时9.62 s,说明该方法能在保持较优分类准确率的同时,快速完成训练,节省大量时间。     

弱磁检测技术研究进展与展望

弱磁检测技术是以铁磁材料力磁耦合效应为原理,通过采集构件表面自漏磁场信号,对铁磁材料的应力集中、早期损伤等进行诊断的无损检测技术。其主要优点包括无需激励磁化设备、无需提前处理构件表面、操作简单等等。梳理了近5年来弱磁检测方法研究进展,总结了缺陷处磁信号描述与计算方法,重点分析了利用弱磁检测技术判断与定位缺陷、缺陷损伤评判准则等方面的主要研究成果,陈述了缺陷定量化反演的进展,最后讨论了弱磁检测技术在工程上的应用现状。基于此,对弱磁检测技术的未来发展趋势进行了展望。