引入自上向下特征融合的小目标检测算法

针对原始SSD(Single Shot Multibox Detector)算法未充分利用各特征层之间关系导致浅层特征层缺乏小目标语义信息的问题,为了提高对小目标的检测能力,提出了一种结合PANet多尺度特征融合网络和自上向下特征融合路径的TTB-SSD(Top to Bottom SSD)改进算法。首先,使用PANet多尺度特征融合网络对特征进行反复提取,从而获得丰富的多尺度语义信息;然后,使用一种深层特征融合模块将浅层特征层的空间信息传递到深层特征层,进而更准确地对小目标进行定位;最后,为了增强浅层特征层的语义信息,构造了自上向下的特征融合路径,从而强化浅层对小目标检测的准确率。实验结果表明,在PASCAL VOC2007测试集检测的mAP(Mean Average Precision)值达到80.5%,对目标的mAP较原始SSD提高了5.7%,证明了该算法对小目标检测的有效性。     

基于FMCW雷达的呼吸模式分类技术研究

针对当前使用调频连续波雷达的呼吸模式分类算法准确度不高的问题,本文提出一种基于一维卷积神经网络（1DCNN）结合长短时记忆（LSTM）网络的多呼吸模式分类方法。方法共分为四步：第一步,对雷达提取的呼吸信号进行预处理;第二步,使用快速傅里叶变换（FFT）与连续小波变换（CWT）提取呼吸信号特征;第三步,根据呼吸特征对五种呼吸模式信号（正常呼吸、呼吸过速、呼吸过缓、呼吸深大、呼吸暂停）打标签制作数据集;第四步,使用数据集训练网络得到模型,并使用新数据测试模型。实验结果表明,此方法分类准确度要比现有使用CNN网络方法高5%左右。     

基于强化学习的频控阵-多输入多输出雷达发射功率分配方法

当前电磁环境日益复杂多变,新式干扰手段层出不穷,对雷达系统带来了极大的挑战和威胁。该文引入频谱干扰模型并提出了一种在频控阵-多输入多输出(FDA-MIMO)雷达与干扰机动态博弈框架下基于强化学习(RL)的发射功率分配优化方法,使雷达系统能够获得最大的信干噪比(SINR)。在此基础上,构造了频谱干扰模型。其次,雷达和干扰机之间存在一种Stackelberg博弈关系,且将雷达作为领导者,干扰机作为跟随者,建立动态博弈框架下的发射功率分配优化模型。采用深度确定性策略梯度(DDPG)算法,结合功率约束设计了奖赏函数,对雷达发射功率进行实时分配来获得最大的输出SINR。最后,仿真结果表明,在雷达与干扰机博弈的框架下,所提优化算法能够有效地对雷达发射功率进行优化,使雷达具备较好的抗干扰性能。     

云应用程序编程接口安全研究综述:威胁与防护

云时代,云应用程序编程接口(API)是服务交付、能力复制和数据输出的最佳载体。然而,云API在开放服务和数据的同时,增加了暴露面和攻击面,攻击者通过数据劫持和流量分析等技术获取目标云API的关键资源,能够识别用户的身份和行为,甚至直接造成背后系统的瘫痪。当前,针对云API的攻击类型繁多,威胁与防护方法各异,缺乏对现有攻击和防护方法的系统总结。该文梳理了云API安全研究中云API面临的威胁和防护方法,分析了云API的演化历程和类别划分;讨论了云API的脆弱性以及云API安全研究的重要性;提出了云API安全研究框架,涵盖身份验证、云API分布式拒绝服务(DDoS)攻击防护、重放攻击防护、中间人(MITM)攻击防护、注入攻击防护和敏感数据防护6个方面相关研究工作综述。在此基础上,探讨了增加人工智能(AI)防护的必要性。最后给出了云API防护的未来挑战和发展趋势。     

基于云模型的基本概率赋值生成方法及应用

针对证据理论应用中基本概率赋值(BPA)生成模型难以确定问题,该文提出一种基于云模型的BPA生成方法。首先基于样本属性的正态云模型构建单子集命题的BPA模型函数,并将复合子集的模型函数表示为高斯函数乘积融合。其次提出一种根据测试样本动态度量属性权重的方法来兼顾信息源的可靠性。最后,用属性权重修正模型函数输出的结果得到BPA。鸢尾花等数据集分类识别实验表明,该方法识别准确性高,且适用于样本较少的情况。     

基于单通道多尺度图神经网络的自动调制识别

针对自适应可见性图(AVG)算法复杂度过高且精度提升不明显的缺点,该文提出一种基于单通道多尺度图神经网络(SMGNN)的自动调制识别(AMR)框架,并对框架各个部分进行了可解释性研究。首先利用多层感知机和1维卷积自适应地实现了单通道信号序列和图之间的映射,有效降低了AVG算法的复杂度;其次,设计了一种多尺度图神经网络,将不同分辨率的特征进行融合,提升了模型识别准确率。实验表明,该文提出的SMGNN算法相比于AVG算法节省了近1/2的参数量,且识别精度得到了较大的提升。     

小型化低功耗机载显示器图形系统设计与实现

为了满足机载显示器图形生成系统的小尺寸、低功耗需求,提出了一种基于龙芯2K1000的全国产图形生成与处理方案。该方案以2K1000为核心构建硬件平台,使用2K1000内部集成的中央处理器、图形处理器、显示控制器,以及外部的内存实现图形的计算生成和双缓存显示,配合国产可编程逻辑器件实现图形与外视频的叠加显示及机载通信总线扩展。软件上采用航空专用的国产天脉操作系统,基于天脉操作系统设计了关键的图形显示驱动、帧存驱动、显示控制器驱动。实验结果表明,在输出1 024 pixel×768 pixel分辨率显示时,典型机载图形画面帧率达到35 frame/s,整体功耗约10 W。该方案扩展性强、功耗低,满足实时显示需求,在机载显示器领域有着广泛的应用空间。     

飞秒激光脉冲在混合气体介质中传输特性研究

围绕飞秒激光脉冲在混合气体介质中的成丝特性展开理论研究。通过数值求解非线性薛定谔传输方程,对比了不同气体介质中所形成光丝特征。研究结果表明,通过在氮气介质中掺入少量的惰性气体,可以实现对光丝内部光强、等离子体密度以及光强的时域演化特征进行调控。这一方法相比于传统方案,即通过调控入射激光脉冲参数或聚焦条件从而调控光丝特性,克服了对泵浦脉冲性能指标参数以及实验光路的依赖。该方法有望在飞秒激光诱导的非线性光谱研究领域得到更为广泛地应用。     

星载SAR斜视模式运动目标方位多通道信号重建方法

在星载方位多通道SAR斜视模式下,方位斜视角度和运动目标的速度分别导致回波多普勒频谱发生2次混叠和通道失衡,影响运动目标方位多通道信号重建.针对该问题,该文提出一种适用于多通道斜视模式下的运动目标的重建方法.首先通过方位向去斜预处理消除了斜视导致的2次多普勒混叠,然后通过修正的多通道重建矩阵来解决目标速度导致的通道失衡.此外,该文还研究了通道冗余情况下的杂波抑制能力,分析了估计速度误差带来的残余相位误差,给出了一种星载方位多通道SAR斜视模式下的运动目标速度快速估计搜索方法.最后,通过点目标仿真验证了方法的有效性.