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CNI系統(tǒng)L波段接收機(jī)射頻前端綜合化設(shè)計方案探討[微波|射頻][通信網(wǎng)絡(luò)]

針對通信導(dǎo)航識別系統(tǒng)(Communiction，Navigation and Identification，CNI)中L波段多功能射頻綜合化的需求，對L波段接收機(jī)射頻前端電路進(jìn)行綜合化設(shè)計。通過分析CNI中航管、塔康、精密測距等L波段功能對接收機(jī)的性能需求，結(jié)合接收機(jī)主要工作原理和技術(shù)指標(biāo)選取二次變頻超外差接收機(jī)結(jié)構(gòu)作為實(shí)現(xiàn)方案，并對接收機(jī)射頻前端下變頻電路和中頻電路進(jìn)行設(shè)計，通過復(fù)用前級下變頻電路，在中頻放大電路中分功能處理實(shí)現(xiàn)射頻前端綜合化設(shè)計。計算了兩種放大模式下各級器件的增益、噪聲系數(shù)等指標(biāo)，結(jié)論表明各項(xiàng)指標(biāo)滿足功能設(shè)計需求，該射頻前端綜合化設(shè)計方案可以滿足CNI系統(tǒng)L波段接收機(jī)射頻綜合化需求。

發(fā)表于：10/12/2022 10:13:00 AM

基于Web服務(wù)的施肥決策系統(tǒng)設(shè)計與實(shí)現(xiàn)[其他][其他]

為了促進(jìn)我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展，針對我國化肥施用量過多，缺乏科學(xué)合理施肥指導(dǎo)的問題，開展了改良型測土配方施肥技術(shù)研究，突破傳統(tǒng)測土配方施肥只注重土壤本底養(yǎng)分和植物吸收的技術(shù)方案，充分考慮“土壤-植物-氣候條件”的協(xié)調(diào)統(tǒng)一，在傳統(tǒng)測土配方施肥計算方法上依據(jù)積溫變化來調(diào)整追肥的施用量，看天施肥，并采用前后端分離的技術(shù)方案設(shè)計了一套基于Web服務(wù)的農(nóng)作物地塊施肥決策系統(tǒng)，集成了地塊施肥指導(dǎo)、地塊種植管理、投入品管理、用戶管理等功能，實(shí)現(xiàn)了綜合考慮土壤-植物-氣候條件的改進(jìn)型測土配方施肥技術(shù)的應(yīng)用。

發(fā)表于：9/28/2022 5:57:29 PM

融合注意力機(jī)制的弱監(jiān)督迷彩偽裝目標(biāo)檢測算法[其他][其他]

隨著計算機(jī)硬件和人工智能技術(shù)的發(fā)展，強(qiáng)監(jiān)督目標(biāo)檢測算法已經(jīng)取得了很大的成果。然而，強(qiáng)監(jiān)督目標(biāo)檢測算法需要在大規(guī)模、標(biāo)注精度高的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練。但在某些特定領(lǐng)域，上述條件要求過于苛刻。例如，軍事上常用的迷彩偽裝目標(biāo)的圖像數(shù)據(jù)集就比公共數(shù)據(jù)集更難獲得且標(biāo)注難度更大。因此，采用對數(shù)據(jù)集要求更低的弱監(jiān)督目標(biāo)檢測算法來實(shí)現(xiàn)迷彩偽裝目標(biāo)的檢測任務(wù)。由于圖像中迷彩偽裝目標(biāo)與背景融合度較大，導(dǎo)致原始淺層特征感知偽監(jiān)督目標(biāo)定位(Shallow feature-aware Pseudo supervised Object Localization，SPOL)算法的檢測精度相對較低。本文的核心是在SPOL算法的基礎(chǔ)上融合注意力機(jī)制，通過加入注意力模塊，讓模型更加關(guān)注迷彩偽裝目標(biāo)的區(qū)域，以此來提高迷彩偽裝目標(biāo)的檢測精度。

發(fā)表于：9/28/2022 5:48:42 PM

基于深度學(xué)習(xí)的有效iPPG信號識別研究[其他][其他]

成像式光電容積描記法(iPPG)是一種利用攝像機(jī)遠(yuǎn)程測量血容量脈沖的技術(shù)，現(xiàn)已成為早期篩查動脈粥樣硬化和心血管疾病的一種具有前景的技術(shù)。但iPPG信號中包含大量的噪聲，傳統(tǒng)的選取有效信號的方法準(zhǔn)確度低，普適性差。基于以上問題，設(shè)計開發(fā)了基于Python的有效iPPG信號識別軟件，該軟件通過攝像頭采集人臉視頻并進(jìn)行人臉定位，在動態(tài)的感興趣區(qū)域中提取iPPG信號，并對信號進(jìn)行預(yù)處理，最終使用基于深度學(xué)習(xí)的iPPG信號判別模型進(jìn)行有效性識別，平均準(zhǔn)確率高達(dá)95.1%,對于實(shí)際應(yīng)用場景下的iPPG信號判別具有良好的準(zhǔn)確性與穩(wěn)定性，同時驗(yàn)證了使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行非接觸式信號有效性判別的可行性。

發(fā)表于：9/28/2022 5:42:28 PM

注意力特征融合SSD算法對遙感圖像的目標(biāo)檢測[其他][其他]

針對多尺度單發(fā)射擊檢測(Single Shot MultiBox Detector，SSD)算法對小目標(biāo)物體檢測效果不佳的問題，提出注意力特征融合SSD(Attention Feature Fusion SSD，AFF-SSD)算法。首先，為了提升網(wǎng)絡(luò)對小目標(biāo)物體的檢測性能，使用注意力特征融合模塊對淺層特征圖中的特征信息融合，在降低噪聲的同時增強(qiáng)特征圖中遠(yuǎn)距離像素的相關(guān)性；其次，針對訓(xùn)練過程中正負(fù)樣本失衡導(dǎo)致的模型退化問題，結(jié)合聚焦分類損失函數(shù)對SSD算法中的損失函數(shù)優(yōu)化;最后，引入遷移學(xué)習(xí)解決因訓(xùn)練數(shù)據(jù)較少導(dǎo)致的過擬合問題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與SSD算法相比，AFF-SSD算法平均準(zhǔn)確率均值提高8.09%，經(jīng)過遷移學(xué)習(xí)后，AFF-SSD算法平均準(zhǔn)確率均值提高3.47%。

發(fā)表于：9/28/2022 5:30:27 PM

基于改進(jìn)WL圖核的代碼克隆檢測方法[其他][其他]

基于程序依賴圖(Program Dependency Graph，PDG)的代碼克隆檢測方法是檢測代碼克隆的重要方法之一，近年來提出的基于Weisfeiler-Lehman(WL)圖核迭代的近似圖匹配方法在克隆檢測中取得了較好的效果，但PDG中少量頂點(diǎn)的差異會隨著圖核迭代傳播到越來越多的頂點(diǎn)，從而導(dǎo)致算法召回率的下降。為此，針對WL圖核在克隆檢測應(yīng)用中存在的問題，提出了一種基于改進(jìn)WL圖核的代碼克隆檢測方法，將WL圖核迭代過程中采用的普通哈希算法替換為局部敏感哈希，同時引入向量的相似性度量方法，進(jìn)一步提升了對PDG近似子結(jié)構(gòu)的識別能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)后的方法不僅可以檢測出更多的差異克隆對，同時還保持了良好的精度和時間性能。

發(fā)表于：9/28/2022 5:12:43 PM

基于交互行為的突發(fā)事件微博用戶社區(qū)識別及研究[其他][其他]

針對現(xiàn)有研究對于微博社區(qū)輿情用戶關(guān)系研究不足的情況，提出了基于微博用戶交互行為的微博社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法。首先通過突發(fā)事件下用戶發(fā)布的相關(guān)微博內(nèi)容對微博用戶間的交互行為進(jìn)行分析，將用戶間交互行為進(jìn)行量化，根據(jù)用戶交互次數(shù)計算出用戶交互度；其次將用戶交互度作為Louvain算法權(quán)重對突發(fā)事件下微博用戶群體進(jìn)行社區(qū)識別；最后根據(jù)社區(qū)識別結(jié)果結(jié)合用戶博文內(nèi)容研究不同社區(qū)內(nèi)用戶關(guān)注主題。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能更好地對微博用戶社區(qū)進(jìn)行劃分，且不同社區(qū)內(nèi)用戶的討論與關(guān)注重點(diǎn)有所不同，因此在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)輿論治理時能更有效地引導(dǎo)網(wǎng)絡(luò)輿論。

發(fā)表于：9/28/2022 5:04:42 PM

等保2.0時代電力監(jiān)控系統(tǒng)安全防護(hù)體系建設(shè)研究[其他][其他]

通過分析電力監(jiān)控系統(tǒng)現(xiàn)有的典型結(jié)構(gòu)與安全建設(shè)需求，針對電力監(jiān)控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全的脆弱性和薄弱點(diǎn)，結(jié)合等級保護(hù)2.0體系，提出了一種電力監(jiān)控系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)安全防護(hù)建設(shè)方案。該方案以“一個中心，三重防護(hù)”為核心思想，突出安全管理中心建設(shè)，明確通信網(wǎng)絡(luò)、區(qū)域邊界、計算環(huán)境的安全防護(hù)建設(shè)方法。以某發(fā)電企業(yè)電力監(jiān)控系統(tǒng)生產(chǎn)控制區(qū)為試點(diǎn)，以等保2.0基本要求為衡量標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行方案應(yīng)用效果評估，結(jié)果表明，通過安全防護(hù)體系建設(shè)，可有效提升系統(tǒng)安全性。

發(fā)表于：9/28/2022 4:57:10 PM

典型密碼結(jié)構(gòu)的不可能差分區(qū)分器研究[其他][其他]

20世紀(jì)40年代Shannon提出了對稱密碼設(shè)計的兩個重要原則“混淆”和“擴(kuò)散”，之后密碼學(xué)者們基于這兩個原則構(gòu)造了Feistel、SP、廣義Feistel、MISTY等主要整體結(jié)構(gòu)，目前這些結(jié)構(gòu)被廣泛運(yùn)用于各種標(biāo)準(zhǔn)密碼算法和新型認(rèn)證加密算法。對這幾種主要密碼算法的整體結(jié)構(gòu)進(jìn)行了介紹和研究，并基于具體結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)，系統(tǒng)地對廣義Feistel結(jié)構(gòu)中TYPE-I、TYPE-II、TYPE-III型結(jié)構(gòu)構(gòu)建了不可能差分區(qū)分器，對區(qū)分器輪數(shù)下界進(jìn)行了推導(dǎo)和證明，為網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域分組密碼、序列密碼、認(rèn)證加密、Hash函數(shù)等對稱密碼的設(shè)計和分析提供了參考。

發(fā)表于：9/28/2022 4:43:40 PM

基于CNN的國產(chǎn)商用分組密碼算法識別研究[其他][其他]

隨著國產(chǎn)商用密碼算法的應(yīng)用普及與商密應(yīng)用測評工作的推進(jìn)，商密算法的應(yīng)用合規(guī)性備受關(guān)注。嘗試針對商用分組密碼算法開展識別研究，將其應(yīng)用到密評工作中。提出了一種基于自動編碼器和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的分組密碼算法識別方案，將商密SM4算法與國際主要標(biāo)準(zhǔn)分組密碼算法進(jìn)行識別。利用NIST隨機(jī)性測試方法對密文進(jìn)行特征提取，最后借助卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對密文特征進(jìn)行訓(xùn)練和測試。實(shí)驗(yàn)表明，密碼算法的密鑰長度是否一致是影響識別準(zhǔn)確率的重要因素，SM4與其他算法兩兩識別的準(zhǔn)確率可達(dá)80%之上，并且識別效果與現(xiàn)有方案相比具有較高的準(zhǔn)確率和穩(wěn)定性。

發(fā)表于：9/28/2022 4:31:37 PM