基于矩形积分双谱和核主分量分析的电台指纹识别

目的解决传统的积分双谱特征维数比较大而导致分类器的稳健性和电台的正确识别率下降的问题。方法首先选择矩形积分双谱作为识别的特征参数,然后采用了核主分量分析方法进行降维,最后采用基于核函数的支持向量机分类器(SVM)实现对电台指纹的识别。结果给出一种方法,实现了同种型号相同调制方式的3部不同电台的识别。结论该算法有效地降低了特征维数,较大地提高了电台的正确识别率。

矩形积分双谱和半监督鉴别分析下的通信辐射源识别

针对传统同类通信辐射源识别方法中存在的指纹特征难以提取,以及在先验标签信息较少时识别精度不高的问题,以指纹特征差异微小的同厂、同批、同型号的通信辐射源为对象,提出了一种基于矩形积分双谱和半监督鉴别分析的通信辐射源识别方法.该方法采用矩形积分双谱算法提取通信辐射源双谱特征,并将其作为指纹特征,以表征所属通信辐射源;同时,采用半监督鉴别分析算法,根据双谱特征数据的部分标签信息和非线性流形信息,将高维双谱特征数据映射到低维子空间后进行分类识别,来提升通信辐射源识别性能.为验证该方法的有效性,采用同厂、同批、同型号的FM电台作为同类通信辐射源的代表进行电台识别实验.实验结果表明,在FM电台训练样本中有先验标签信息的样本较少时,该方法对电台测试样本的识别率最高达87.6%,证明该方法在同类通信辐射源识别中指纹特征提取和识别精度方面具有优势.

矩形光束激光重熔等离子喷涂热障涂层热震试验研究

在GH5 36高温合金基材上等离子喷涂NiCrA1Y/8wt.%Y2 O3 -ZrO2 热障涂层后 ,采用积分化矩形光斑进行激光重熔。组织结构分析及热震试验结果表明 :等离子喷涂与激光重熔试样的失效形式和机理不同 ,等离子喷涂试样以热震应力失效和热震应力复合TGO应力辅助作用两种形式失效。激光重熔试样以热震应力形式失效为主。能量密度较小的激光重熔试样具有高于等离子喷涂试样的热震寿命。网状裂纹及柱状晶粗化和扩展到喷涂态陶瓷层中的裂纹是激光重熔试样热震寿命降低的主要原因。

基于半监督矩形网络的通信电台个体识别

通信电台信号的小样本条件造成了电台个体识别准确性欠佳的问题,本文首次提出基于半监督矩形网络进行通信电台个体识别,克服小样本条件对电台个体识别效果的影响.首先提取电台信号的矩形积分双谱特征,人为注入噪声构成污染样本,在半监督矩形网络编码器中有监督训练,其训练结果通过网络径向连接传给解码器,解码器再无监督学习,重构未污染的原始样本,从网络顶层提取电台个体特征,输入softmax分类器实现分类识别.在实际采集的电台数据集上的实验结果说明,本算法在小样本条件下相比现有算法能更准确识别同型号的电台个体.

不同积分方法在摩托车国四排放试验过程中的应用研究

摩托车国四排放试验过程中,各排气污染物排放量计算需要的试验过程中的行驶距离。本文旨在研究车速对时间积分法求解行驶距离,重点研究了矩形积分法和梯形积分法对试验结果的影响。

超高阶全球地形球谐系数模型的构建方法与实现

针对10800阶地形球谐系数模型构建的计算精度、计算稳定性及超大规模运算量等问题,本文首先通过比较分析矩形离散积分方法、Gauss-Legendre积分方法和Driscoll/Healy积分方法,验证了Driscoll/Healy积分方法具有更高的计算精度。然后,给出了改进的Belikov公式,将完全正常化缔和勒让德函数在全球范围内以优于10^(-12)精度高效、稳定递推至10800阶;提出了联合FFT和基于OpenMP的多核并行方法求解超高阶球谐系数的优化策略,显著提高了球谐系数模型构建的计算效率。最后,利用Earth2014_TBI与全球海底地形模型STO_IEU2020格网数据建立了全球10800阶地形球谐系数模型sph.10800_IEU,总体精度与Earth2014_TBI2014.shc相当,在试验海域的相对精度略优于模型Earth2014_TBI2014.shc。

激光-等离子束复合制备热障涂层高温性能试验研究

在GH536高温合金基材上,采用矩形积分透镜,激光重熔等离子喷涂NiCrAlY/8YSZ热障涂层。1050℃的静态氧化试验和热震试验的结果表明:激光重熔可以改善热障涂层的抗氧化性能,能量密度33J·mm-2的激光重熔试样具有高于等离子喷涂试样的热震寿命,氧化阻力的改善与重熔层致密组织有关,微细网状裂纹释放热震应力的作用是热震寿命提高的主要原因。

基于高阶谱和时域分析的电台稳态特征提取算法

该文针对稳态条件下通信电台指纹特征的提取问题,提出一种基于高阶谱和时域分析的电台稳态特征提取算法。首先对电台的稳态工作状态进行数学建模,分析现有双谱特征提取算法的不足。进而充分利用矩形积分双谱的周期性,并结合时域分析提出一种改进的电台稳态特征提取算法,从理论上证明了该算法适用于任意阶的高阶谱特征提取。最后,通过实测数据验证了该算法的有效性和可靠性。与传统矩形双谱特征提取算法相比,该算法将识别正确率从90%提高到97%;在识别率相同的情况下,该算法的效率相比原算法有了很大提升。

基于SIB/PCA的通信辐射源个体识别

提出了一种新的同类通信辐射源个体识别方法.该方法选择矩形积分双谱(SIB)作为个体识别的主体特征参数,然后采用主元分析(PCA)方法从大量训练样本特征参数集中挑选低维、低复杂度的特征矢量,并在识别特征矢量中融合对分类具有显著贡献的辐射源调制特征参量,最后采用基于核函数的支撑矢量机(SVM)实现对辐射源个体识别.实验表明该方法在较低信噪比条件下具有较高的正确识别率(90%),并能够较好地解决同型号、同批次通信辐射源的个体识别问题.

谐波和间谐波对全电能计量准确度的影响

对使用全电能计量方式的电子式电能表,在谐波、间谐波存在时,由矩形积分引起的积分误差进行了理论及仿真分析。分析表明:谐波下有功计量的准确度主要取决于采样率;间谐波下有功功率的准确度不仅与采样率有关,并且与纳入计算的周期数有关;存在一个特征周期数,使间谐波下的积分误差为0;稳定间谐波下有功电能的误差会随着时间的累加误差渐趋于0值。分析为谐波、间谐波条件下电能表的设计提供了一定的理论依据。

结合时域分析和改进双谱的通信信号特征提取算法

传统的矩形积分双谱特征存在以下不足:第一是在以往的研究中没有讨论过积分路径个数对识别率的影响;第二是在矩形积分双谱算法中存在着部分积分路径对识别效果贡献不足、甚至带来负作用的缺点。为克服这些问题、解决辐射源信号个体识别问题,本文提出了一种基于改进双谱和时域分析相结合的通信信号个体识别方法,首先通过实验得到了积分路径和识别率的性能曲线,选定最佳积分路径个数;其后重新定义Bhattacharyya距离,剔除掉对识别效果贡献不足、具有负作用的积分路径,得到具有最大比重的双谱区间;最后结合信号的时域特征并利用支持向量机分类器进行个体识别。本文分别通过仿真信号和实际信号对所提出算法做出了验证,实验结果表明,该方法能够较好解决辐射源信号的个体识别问题,平均正确识别率高于95%。

多类型的雷达有源干扰感知新方法

针对雷达有源干扰可识别的类型有限且识别效果欠佳的问题,提出了一种多类型雷达有源干扰识别新方法。该方法首先利用变分模态分解对雷达有源干扰信号进行分解,得到具有不同中心频率带宽有限的固有模态分量,然后分别计算每个固有模态分量相应的矩形积分双谱,并计算其Renyi熵以组成特征参量,最后采用随机森林分类器将多个随机决策树的结果取众数,从而实现了雷达有源干扰类型的识别。仿真结果表明,所提方法不但能够有效地识别多种不同类型的雷达有源干扰,而且具有良好的抗噪声性能和稳健性。与基于熵理论的识别方法和基于时频特征的识别方法相比,当信噪比为5 dB时,压制式干扰识别率分别提高了0.33%和1.75%;与基于时频图的识别方法和基于时频分布的识别方法相比,当信噪比为0 dB时,拖引欺骗干扰识别率分别提高了3.89%和5.06%。

基于协作表示的通信辐射源个体识别方法

为了充分利用样本之间的相关性结构,提出了一种基于协作表示的通信辐射源个体识别方法。首先,为表征通信辐射源个体差异,提取矩形积分双谱特征作为细微特征;其次利用协作表示理论挖掘特征样本之间的相关性结构,克服识别过程中的"小样本"问题;最后利用系数包含的判别性信息构造分类器,实现通信辐射源的个体识别。在实际采集的同厂家同型号FM电台数据集上的实验结果验证了该方法的可行性与有效性。

一种基于射频指纹的电网无线设备入侵检测算法

随着泛在电力物联网的广泛建设,泛在电力物联网需要管理的无线终端设备日益增多,新的业务模式和复杂应用场景对电网无线设备入侵检测提出了更高的要求。射频(Radio Frequency,RF)指纹使用了终端设备射频上固有的硬件差异进行识别,且该特征无法用任何其他设备进行复制。为了解决在实际环境中遇到的设备入侵识别准确率低等问题,将射频指纹技术应用于电网无线设备入侵检测,改进了传统的基于信号双谱的特征提取方法,提出了一种提取射频信号矩形积分双谱(Square Integral Bispectra,SIB)和选择双谱的融合特征作为射频指纹特征的新方法,使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为分类器,对无线设备终端进行入侵检测。实验结果验证了将SIB和选择双谱的融合特征作为射频指纹特征来实现电网无线设备入侵检测方法的有效性和准确性。

基于双谱LLE降维的PUE攻击检测

针对认知无线电中的主用户仿冒攻击检测问题,给出了基于矩形积分双谱的局部线性嵌入降维算法,用于识别主用户(PU)和仿冒用户(SU)。选择矩形积分双谱作为识别特征参数,利用局部线性嵌入算法(LLE)进行特征数据约简,通过基于核函数的支持矢量机(SVM)进行个体识别。实验结果表明,该方法具有较高的识别率,并能够较好解决PUE攻击检测问题。

基于密度峰值算法的通信电台个体识别

由于通信电台信号的样本小,电台指纹特征弱,导致通信电台的个体识别准确度不高,本文首次提出了基于密度峰值算法进行通信电台个体识别,在不需要训练样本的条件下就能对通信电台进行个体识别。首先对信号进行矩形积分双谱变换,提取信号1×L维矩形双谱特征,计算各个信号间的欧式距离,然后根据密度峰值算法的定义计算各个信号的密度ρ和δ,以ρ、δ为横坐标与纵坐标画二维图,找到聚类中心,对各个信号进行分类识别。与传统的通信电台分类识别方法相比,此方法运用的是机器学习中聚类的方法,是无监督的方法,不需要带标签的通信电台信号样本,在实际运用中会发挥更大的作用。

基于调和分析法的全球地形球谐系数模型构建

针对当前全球地形球谐系数模型构建表达精度不高、计算效率较低等问题,研究推导了Gauss-Legendre积分法、矩形离散积分法求解球谐系数公式,提出了联合FFT技术和基于OpenMP多核并行技术的计算优化策略,实现了全球2160阶地形球谐系数模型的高效构建。利用模型Earth2012对两种方法进行了对比分析,结果表明:Gauss-Legendre积分法能以20 m量级的标准差还原地形高程信息,较矩形离散积分法精度更高,且高纬度地区地形表达效果更优,但两种方法描绘地形变化剧烈区域能力均显不足。研究成果可为提升球谐系数模型构建效率、丰富高阶地形球谐模型构建方法选择、完善地形球谐系数模型评价体系提供借鉴与参考。

基于J-A动态磁滞模型的电流互感器谐波变换建模及实验验证

由于铁心磁滞回线建模复杂电磁式电流互感器(CT)建模依然繁琐困难,为此在J-A静态磁滞模型的基础上推导出电流互感器静态递推模型。所建立模型可以简便准确的拟合电流互感器静态传变特性,在电流互感器仿真方面具有应用价值。在谐波工况条件下,电流互感器铁心受到外加激励源频率变化的影响,铁心磁滞回线面积将会发生改变,为更准确的拟合电流互感器在谐波工况下的传变特性,利用J-A动态磁滞模型建立起电流互感器谐波变换模型,并通过实验进行验证。

Upper Triangular Matrix of Lie Algebra and a New Discrete Integrable Coupling System

The upper triangular matrix of Lie algebra is used to construct integrable couplings of discrete solition equations. Correspondingly, a feasible way to construct integrable couplings is presented. A nonlinear lattice soliton equation spectral problem is obtained and leads to a novel hierarchy of the nonlinear lattice equation hierarchy. It indicates that the study of integrable couplings using upper triangular matrix of Lie algebra is an important step towards constructing integrable systems.