带可信度评估的连续小波分布式拒绝服务攻击检测算法

针对传统方法难以实时、有效检测分布式拒绝服务(DDoS)攻击的问题,提出了一种带可信度评估的连续小波DDoS攻击检测算法.首先用不间断的连续小波变换对流量信号进行同步分析,通过发现平台突发信号来实时检测DDoS攻击,然后用报警可信度评估算法对经连续小波变换的检测结果进行二次处理,以消除单点突发信号和网络流量噪声带来的影响.经离散小波变换法、N点平均法以及梯度法的实验对比表明,所提算法对流量数据中的平台突发信号的检测效果比较好.     

MB-UWB系统中的干扰检测研究

分析研究了MB-UWB通信系统的干扰检测算法.针对传统MB-UWB通信系统中所存在的数据传输速率的不足,提出了改进的并行MB-UWB的系统方案,为了获得传输数据速率的提高,该方案采用了并行体制,并对MB-UWB系统各子带信号的正交化进行了设计.对改进的并行MB-UWB通信系统进行了数学分析和描述.基于并行MB-UWB系统方案,进一步提出了一种新的低采样率的干扰检测算法,并对该算法的处理过程和可行性进行了数学分析和系统仿真.分析和仿真结果表明,所提新算法可在较低的采样速率上,完成对与共存干扰的有效检测,并可与改进的MB-UWB通信系统的干扰抑制处理相结合,明显改善共存UWB系统的误码率性能.     

带可信度评估的连续小波DDoS攻击检测算法

针对传统方法难以实时有效检测DDoS攻击,提出了一种带可信度评估的连续小波DDoS攻击检测算法,可以简单、高效、实时地检测DDoS攻击．首先,对流量信号进行不间断地连续小波变换同步分析,通过发现平台突发信号来实现DDoS攻击的实时检测．然后,用报警可信度评估算法对连续小波变换的检测结果进行二次处理,以消除单点突发信号和网络流量噪声带来的影响．实验结果与离散小波变换、N点平均以及梯度法相比表明,所提算法对流量数据中的平台突发信号有着更好的检测效果．     

基于核独立分量分析的盲多用户检测算法

针对DS-CDMA通信系统中的盲多用户检测问题,提出了一种改进的核独立分量分析(KICA)算法.该算法首先将五阶收敛的牛顿迭代公式引入到传统的FastICA算法中,同时还引入了一种新的核函数——混合核函数来解决非线性混合信号的分离问题,从而实现了多用户信号检测.最后将所提出的算法与传统的FastICA算法和KICA算法进行仿真比较.结果表明:所提出的算法不仅收敛速度较快,而且具有较小的误码率.     

基于信号盲分离的通信信道干扰抑制算法

针对移动通信双向传输过程中一直存在的抗干扰性能差的问题。提出基于窄带信号盲分离的移动通信信道干扰抑制算法。构建移动通信基站信道的安全承载模型和移动网络基站路由节点数据分配模型,进行信道干扰分析,通过阈值对优先级进行判断,保证OBS网络中偏射路由节点数据的服务质量,构建单通道窄带信号检测模型,设计单通道窄带处理器,实现对窄带信号的盲分离,降低了网络突发冲突阻塞概率与丢包率,基于时延-多普勒域的稀疏性特征计算动态反馈线性非线性抗干扰信道的时域脉冲响应,得到移动通信信道均衡和特征配准结果,实现非线性抗干扰滤波。实验结果表明,改进算法能有效实现干扰抑制和滤波,提高通信信号的输出信噪比。     

基于改进谱减算法的水声通信信号检测方法

针对水声信道环境噪声干扰严重,信号接收信噪比低,导致水声通信信号检测困难的问题,本文在传统双滑窗检测的基础上,提出基于改进谱减算法与双滑窗检测相结合的水声通信信号检测方法。借鉴语音信号增强思想,将接收的水声通信信号进行谱减降噪处理,提高信号接收信噪比;结合双滑窗检测技术,实现负信噪比下水声通信信号的检测。仿真结果表明,在接收信噪比为-10 dB的情况下,仍可实现水声通信信号的正确检测。     

复杂电磁环境下多跳频信号盲检测

为了在复杂电磁环境中实现多跳频信号盲检测,提出一种基于时频图连通域特征的多跳频信号检测算法.首先利用短时傅里叶变换与wigner-ville分布(STFTWVD)组合时频方法完成时频变换,保证时频图的时频分辨率和交叉项抑制,并利用自适应二维维纳滤波去除背景噪声,提高算法抗噪性能;然后采用自适应阈值二值化算法对时频图二值化处理并进行8邻域连通域标记,提取每个连通域的特征组成分类特征集;最后利用改进的K均值聚类算法完成特征集分类,根据分类集统计结果和检测条件实现跳频信号检测.仿真结果表明:本文算法能够有效克服定频干扰、突发干扰和扫频干扰;在低信噪比条件下,算法聚类稳定性较好,跳频检测成功率较高.     

基于时幅拐点的突发信号特征频率捕获算法

针对液体火箭发动机高速轴承振动数据时域信号中隐藏的突变信号难以发现的问题,在时幅拐点曲线的基础上,提出了突发信号特征频率捕获算法.首先构造出5个突变数值参数,通过这些参数对各类突发信号的突发特性进行放大,这些放大的参数可以进一步提供突发信号的频率和时间信息;然后利用这些频率和时间信息对突发信号进行准确分析.理论分析、工程仿真和高速轴承振动数据分析表明,该算法能够捕获突变信号,可以从海量数据和成千上万个频率中聚焦有价值的突发信号.     

支持多点远距离通信的RS-232串行总线系统

针对RS-232标准的单端接口信号、抗干扰能力弱、速率低、通信距离短、只能实现点对点通信且没有自我检测功能等问题,提出一种支持多点远距离通信的RS-232串行总线系统.通过升级单端信号为差分信号,增加冲突检测电路、载波侦听电路与总线控制电路等,配合成熟的标准的冲突检测和回退算法,不仅解决了RS-232标准存在的问题,提高了信号抗干扰能力和传送速率,增加了通信距离,而且实现了多个RS-232设备间的相互通信及总线的自我检测功能.     

基于峭度的盲源分离方法研究

针对双梯度的盲源分离算法进行了研究，以信号的峭度为代价函数对其进行了改进．仿真试验分别对通信信号和雷达信号实现了分离，改进算法在收敛速度和稳态误差方面具有显著的优势．同时指出将盲分离方法用于雷达信号的分离，具有广阔的应用前景．     

低信噪比、高动态环境突发信号检测与估计

针对高动态环境下突发信号检测问题,提出基于高阶项逐级消去的非线性调频 (non-linear frequency modulation,NLFM) 信号参数估计算法,利用合理近似,将其转化为相对简单的线性调频 (linear frequency modulation,LFM) 信号参数估计问题,并提出两级调频率逼近法用于LFM信号参数估计,具有原理简明、计算复杂度低等特点,便于实际工程应用. 针对接收信号功率动态变化的问题,提出自适应快速傅里叶变换 (fast Fourier transform,FFT)峰均比门限信号检测算法. 仿真结果表明,所提算法能够在信噪比为-27dB的高动态环境下准确实现信号检测与参数估计.      

一种改进的脉冲噪声的检测与滤除算法

依据脉冲噪声特点以及图像的像素关联性,提出了一种改进的脉冲噪声检测与处理算法。该算法首先依据脉冲噪声与其邻域多数像素在强度上具有明显差异的特点检测出疑似脉冲噪声点,然后再利用4个方向模板进一步区分疑似脉冲噪声点,最终建立脉冲噪声标记矩阵。之后,对检测到的脉冲噪声,提出了一种改进的加权中值滤波算法,该算法仅利用滤波窗口内的有效信号对窗口中心像素进行加权中值滤波,其中,加权系数的确定不仅依赖于像素间的灰度关联性,而且还依赖于像素间的位置关联性。实验结果表明,本文算法不仅可以准确检测和有效滤除图像中的脉冲噪声,而且还可以较好地保护图像中的细节。     

小波变换在回波信号检测中的应用

基于小波变换品质因数不变性的特点，结合适当的小波基，探讨小波变换在回波信号检测中的算法。在算法分析基础上，从检测原理、检测步骤、计算机仿真方面阐述如何利用小波变换检测回波信号时差，以确定回波信号的奇异点(回波信号到达时间点)，进而确定被探测目标的位置。小波变换具有表征信号局部特征的能力，适于分析信号中的瞬态和奇异现象，并可展示其成份。所述的算法分析、小波基的选择及小波变换阶的选择等，为地下目标探测中的信号处理，提供了算法依据和应用方法参考。     

基于短时心电信号的疲劳驾驶检测算法

心率变异性分析是最常用的一种基于心电信号的疲劳驾驶检测方法.然而,该方法需要被检测信号时间足够长,且准确率较低.因此提出一种基于短时心电信号的疲劳驾驶检测算法.首先,按照30s的时长截取短时心电信号序列,利用差分阈值法确定R波位置,根据R-R间期差值大小剔除不合格的噪声样本;然后,计算R-R间期序列的时域/频域特征并与利用ImageNet数据集预训练的深度卷积神经网络模型提取的特征相结合;最后,设计了一种随机森林分类器并基于这些特征进行分类.结果表明,该算法在疲劳驾驶检测上具有良好的分类效果,平均准确率达到91%.因此,相较于心率变异性分析方法,本算法检测所需心电信号更短,且在准确率上具备显著优势.     

一种基于多个循环频率的联合循环谱感知方法

认知无线电是提高频谱利用效率的一种有效途径,快速可靠地检测到主用户和频谱空穴是认知无线电实现的关键和前提.循环平稳检测是认知无线电中进行频谱空穴检测的可靠方法,可以在低信噪比时有效检测出授权用户是否存在.针对单循环检测不能充分利用信号所包含信息的缺点,提出了将Chair-Varshney数据融合准则的思想应用于循环频谱检测的改进算法,使用多个循环频率处的循环谱进行联合检测.仿真分析表明:改进算法充分利用了各单点循环频率上的循环谱信息,在低信噪比时有更好的检测性能.     

一种基于自适应小波变换的QRS波检测算法

为了解决心电图QRS波检测的问题,研究了一种基于自适应小波变换来检测QRS波的算法。该方法用心电信号的小波变换作为自适应白化滤波器的输入,然后对白化滤波后的输出进行匹配滤波和阈值检测来识别出QRS波。采用该方法,有利于减小检测的误检率以及提高运行速度。     

基于声源定位的头部姿态检测系统研究与实现

研究了声源定位技术在鼾声检测上的应用,主要研究鼾声的声学特性、声源定位技术原理,并利用声源定位技术对人体打鼾时头部姿态进行识别.采用广义互相关函数法对多路声音采集系统采集到的鼾声信号进行延迟估计计算,根据得到的相对时延信息进行声音定位,结合定位信息和朝向信息推断出当前受试者打鼾时头部姿态.采用数据采集卡进行高速信号采集,使用虚拟仪器Labview进行信号处理和算法实现,实验中受试者以不同头部姿态在该系统监测下模拟打鼾,通过该系统检测头部姿态,综合判断正确率达到80%.     

一种改进的面向VLDB数据质量处理算法

数据质量问题是企业在构建商务智能系统中遇到的最重要的问题之一,在处理面向VLDB数据质量的时候,对模糊重复记录的识别和整合非常困难。文章中提出了一种改进的面向VLDB数据质量处理算法,即先通过基于聚类的N-gram的改进算法来检测相似重复记录,采用pair-wise来计算相似重复度,用一个固定大小的优先队列窗口来聚类相似重复记录,同时引入转换关闭准则生成一种多路聚类方法,提高聚类的准确度。本文的算法在语言识别和关键字检测方面获得高于90%的准确率。     

基于VMD改进算法的气体管道泄漏检测

为提取气体管道声波信号中的泄漏成分并进行重构,提出一种结合VMD( VMD: Variational Mode Decomposition) 和误差能量算法的特征提取方法。该方法首先利用油气管道泄漏检测系统模拟气体管道的微小泄漏,并采集泄漏声波信号; 然后利用VMD 算法将采集到的泄漏声波信号分解为一系列带宽受限的固有模态;随后,使用误差能量算法选择有效模态; 最后,利用有效模态进行信号重构。通过仿真分析发现,该改进算法可以提取有效模态,利用该方法处理气体管道微小泄漏声波信号,能有效滤除噪声并重构原始信号。     

基于改进型振子差分的微弱正弦信号检测

在信息检测领域,微弱信号检测是目前的研究热点之一.为了检测更低信噪比下的纳伏级微弱正弦信号,综合考虑混沌系统检测信号的灵敏度和工作稳定性2方面,建立了改进型双振子差分检测模型.通过振子差分对相空间中的周期部分和共模噪声的抑制特性,利用差分波形图检测微弱正弦信号.仿真实验结果表明:改进型的差分振子可以更好地对微弱正弦信号进行检测,且该方法具有稳定性高、灵敏度高、直观、易于实现等优点.