巡航导弹的电磁指纹末制导技术

阐述了巡航导弹在现代战争中的地位和作用越来越重要,说明了目前防御巡航导弹的主要方法全部是针对末制导进行干扰.根据巡航导弹防御系统的特点,提出了一种基于电磁指纹的巡航导弹末制导方式.该系统利用目标空域的电磁指纹特征,实现对打击目标的确认.仿真结果表明,所提出的方法不仅具有低复杂度的可实现性,而且有较好的效果.

巡航导弹的电磁指纹末制导技术

巡航导弹在现代战争中的地位和作用越来越重要。目前。防御巡航导弹的主要方法全部是针对末制导进行干扰。根据巡航导弹防御系统的特点，提出了一种基于电磁指纹的巡航导弹末制导方式。该系统利用目标空域的电磁指纹特征，实现对打击目标的确认。仿真结果表明。所提出的方法不仅具有低复杂度的可实现性，而且有较好的效果。

计算机电磁指纹提取和识别技术研究

计算机电磁泄漏引发的信息安全问题日益严峻。计算机除了会通过电磁波泄漏处理的信息内容之外,也会泄漏反映计算机个体唯一性的指纹特征,称为电磁指纹。由于内部硬件结构与工艺差异,不同计算机个体具有不同的电磁指纹。为此,分析了计算机电磁指纹产生的原因及表现形式,构建简化的计算机电磁泄漏信号产生模型,并基于产生模型将线性预测分析算法应用于计算机电磁指纹提取,最后基于电磁指纹实现计算机身份唯一性鉴别。分析结果表明,利用线性预测系数可以在复杂电磁环境中成功鉴别出计算机个体。

基于改进PDR与指纹库PSO-BP融合室内定位算法

针对目前室内定位算法精度不高的应用现状,提出一种基于接收信号强度指示(RSSI)的测距方法和改进行人航迹推算(PDR)融合的室内定位算法。基于现代生活环境中被广泛部署的Wi-Fi无线信号作为节点,采用电磁指纹库匹配识别的方法,对进入网络范围内的未知节点进行定位,并利用PSO-BP神经网络算法,融合惯导测量单元的数据对通过RSSI定位结果进行修正。通过实验仿真表明与传统单一方法的室内定位方式相比,所提出的方法通过融合算法不仅解决了RSSI定位易受环境影响的摆动性,并且在很大程度上提高了室内定位精度与时效性。

基于改进BKM聚类算法的WiFi室内定位方法

为了解决用户在室内定位中,依靠WiFi指纹定位存在精度不高、误差偏大的问题,提出一种基于改进二分K-means聚类算法的室内定位方法。通过层次聚类的思想对二分K-means聚类算法(BKM)进行改进,解决了BKM聚类算法需要提前确定聚类中心、导致指纹定位中聚类结果受初始聚类个数影响的缺陷,并结合变色龙算法(Chameleon),将部分划分过细的簇合并,优化定位指纹库的可靠性。仿真实验结果表明所提出的方法有效降低了计算复杂度,提高了定位精度。此外,该方法与目前常用的BKM聚类算法相比,具有更好的聚类效果和定位精度。