基于分形曲面尺度斜率特征的弱小目标检测

鉴于弱小目标检测所固有的难点及常用的检测方法不能准确、稳定地检测出目标,提出了运用分形曲面尺度斜率特征检测弱小目标的方法。通过实际数据分析可以得出:相比常用的分形维数和分形拟合误差等检测特征,分形曲面尺度斜率特征在表征人造目标与自然背景的差异上更加明显,在抗图像噪声干扰上也更为优异,有着更强的鲁棒性。该方法普遍适用于检测自然环境中的弱小目标,尤其在对空弱小目标方面,检测概率更高。无论背景、飞行姿态、目标类型发生怎样的变化,经本文算法运算后只需一步简易的分割就可以检测出微弱暗小目标。     

Quantum information splitting of a two-qubit Bell state using a four-qubit entangled state

A scheme is proposed for quantum information splitting of a two-qubit Bell state by using a four-qubit entangled state as a quantum channel. In the scenario, it is supposed that there are three legitimate parties, say Alice, Bob and Charlie. Alice is the sender of quantum information. Bob and Charlie are two agents. Alice first performs GHZ state measurement and tells Bob and Charlie the measurement results via a classical channel. It is impossible for Bob to reconstruct the original state with local operations unless help is obtained from Charlie. If Charlie allows Bob to reconstruct the original state information, he needs to perform a single-qubit measurement and tell Bob the measurement result. Using the measurement results from Alice and Charlie, Bob can reconstruct the original state. We also consider the problem of security attacks. This protocol is considered to be secure.     

基于ARM的嵌入式站间自动闭塞控制器硬件设计

针对铁路信号的高可靠性要求,设计了嵌入式站问自动闭塞系统的体系结构、嵌入式闭塞控制器和控制锁.详细设计了具有冗余特性的控制器硬件、比较电路和安全锁.同时,对本控制器构成的自动站间闭塞系统进行Petri网建模及分析.     

基于知识图谱的网络攻击预测方法研究及应用

针对网络攻击知识图谱,同时引入了时序信息,提出一种基于知识图谱的网络攻击预测方案,并对其进行应用。通过对网络攻击知识图谱进行规则学习和应用,能够有效地得到网络攻击事件预测结果,为网络安全运维人员提供决策支持。以企业提供的网络安全运维知识图谱为例,将文中研究的方法应用到企业安全检测系统,结果证明该方法具有充分的准确性和可行性,同时为后续研究提供了思路。     

基于改进序列模式挖掘算法的告警关联模型

在电力故障发生时,会产生大量的电力故障告警信息数据,如何从电力故障告警信息中挖掘出可靠的关联规则,对后续电力的调度运维有着重要的影响。广义序列模式（Generalized Sequential Pattern,GSP）算法通过增加时间上的约束条件提高算法的效率,适合应用于电力故障告警信息挖掘的场景。针对GSP算法中的关键参数多和不同的参数组合影响算法的准确性和可靠性的问题,将遗传算法与GSP算法相结合,自适应地得到一组较好的参数,将参数代入GSP算法,从而得到更加可靠的关联规则,以此来解决在电力故障告警信息应用中很难为不同的数据集找到合适的参数组合的问题。通过实例验证,电力故障告警信息数据应用遗传算法结合GSP算法能够有效地得到更加准确和可靠的计算结果。     

一种网络时延矩阵分布式自适应重建算法

该文基于互联网时延矩阵的近似稀疏性,通过给定重建矩阵的零范数先验估计,讨论了不完整时延矩阵在完全去中心化环境下的填充问题。首先,将该问题转化为一对耦合凸优化问题,并进行轮转求解;然后,针对次梯度下降求解算法中存在的计算代价过高与泛化能力不足的问题,提出了搜索上界倍增的自适应分布式矩阵重建(ADMC)算法,并引入不同的损失函数作为重建误差评价准则,以提升算法的适应能力。实验证明,在不增加测量与通信负载的前提下,ADMC能够在不损失精度的情况下显著降低计算代价,同时,多种损失函数的引入也提升了算法的鲁棒性。     

The Application Model of Moving Objects in Cargo Delivery System

Consider a database that represents and manages the information about moving objects and their locations such as the material delivery system, the communication is vital and constant among the database (delivery center), the moving objects (the material on road) and database application users (the owner of the material). We need to establish the new model for moving objects such as location model, indexing, dynamic attributes, spatial and temporal query, etc. in database management system (DBM…     

基于改进BiLSTM-CRF模型的网络安全知识图谱构建

针对网络安全领域的图谱构建任务,基于BiLSTM-CRF模型引入了外部网络安全词典来加强网络安全文本的特征,并结合多头注意力机制提取多层特征,最终在网络安全数据集取得了更优异的结果。利用企业内部的日常网络运维数据,设计并构建了一个面向企业网络安全运维管理的知识图谱,为后续进一步研究基于图谱的企业网络安全智能决策等应用奠定基础。     

基于双采样速率的动目术检测技术研究

高精度动目标检测是雷达数字接收机的一项核心技术,现有的多普勒频移估计方法不能满足现代数字接收机的高精度、低计算量、超低信噪比环境等要求。该文提出了一种低信噪比环境下的基于双采样速率的高精度动目标检测技术,它包括基于FFT的欠采样信号频率无模糊估计,高精度多普勒频移估计和基于双采样速率的动目标径向速度估计等算法。