基于LMKL和OC-ELM的航空电子部件故障检测方法

针对航空电子部件故障样本获取困难以及检测准确率不高的问题,提出基于局部多核学习(localized multiple kernel learning, LMKL)和一类超限学习机(one-class extreme learning machine, OC-ELM)的故障检测方法。仅运用正常状态的小样本数据,给出了LMK-OC-ELM的数学表达形式,并在不同的门模型下推导了LMK-OC-ELM中局部核权重的优化方法;在获取局部核权重的基础上,定义了离线故障检测所需的统计检验量与阈值,以便工程实现。将所提方法应用于某型接收机,结果表明，在训练时间可控的前提下,与4种常见的一类分类(one-class classification, OCC)算法相比,所提方法可均衡地提高召回率、查准率和特异度,以LMK-OC-ELM-sig为代表,其在F1、曲线下方面积(area under curve, AUC)、G-mean和准确率4个指标上,比最近提出的局部多核异常检测(localized multiple kernel anomaly detection, LMKAD)方法分别提高了1.60%、1.57%、1.53%和2.23%。     

对地面动目标检测雷达的干扰技术综述

地面动目标检测(ground moving target indication, GMTI)系统能够实现对地面运动的检测、定位、测速等功能,并生成地面态势信息。由于现代战争“发现即摧毁”的特点, GMTI系统对地面运动目标构成严重的威胁。为了有效对抗GMTI系统,提升对地面运动目标的防护能力,对GMTI干扰技术进行综述。首先介绍了目前GMTI发展状况,之后介绍了GMTI干扰技术发展状况,并主要从干扰效果、干扰调制方式、干扰布站方式、干扰能量来源等角度对GMTI干扰技术进行概述和总结,最后对GMTI干扰技术发展趋势进行了分析。     

时宽-波形基联合捷变的LPD通信波形

为了提升通信信号的低检测概率(low probability of detection, LPD)性能,从降低通信波形各域能量聚敛性的角度,提出时宽-波形基联合捷变(joint agility of time width and waveform bases, JATW)的波形构架。基于此构架,以切普扩频(chirp spread spectrum, CSS)和正弦扩频(sinusoidal frequency spread spectrum, SFSS)为波形基,采用变时宽(varied of time width, VTW)参数配置方法,提出基于VTW-CSS/SFSS混合波形的LPD通信波形。采用数学推导辅以数值仿真分析的方法,分析所提出波形的各域能量聚敛特征。理论分析和数值仿真结果表明,相较于CSS和SFSS,所提波形的各域能量聚敛性明显较弱, JATW的波形构架有助于提升通信波形的LPD性能。     

一种基于工作流网的游戏作弊检测系统

游戏作弊对网络游戏危害很大,目前反作弊技术的瓶颈是效率低并且过多依赖于签名匹配。提出一种高效且不依赖于签名匹配的游戏作弊检测系统,用工作流网对作弊行为建模,通过流程树对作弊行为模型进行融合,在不影响检测结果的前提下节省存储空间。用热门网游的作弊软件对系统进行实验,存储空间降低率达到约60%,证明了该系统框架是可行、有效的。     

基于背景重建的高光谱图像异常检测

针对高光谱图像异常检测中背景信息与异常目标信息难以有效区分,背景预测精度不佳的问题,提出一种新的基于背景重建的高光谱图像异常检测算法。通过字典学习方法获取高光谱图像背景光谱字典,并利用该字典对待检测图像进行稀疏重建,得到预测背景图像。将预测背景图像与原始图像做差后得到残差图像,进而利用局部RX检测算法对残差图像进行遍历,实现异常目标检测。通过对真实高光谱图像场景进行实验,证明了算法的有效性。     

基于视觉关注模型与多尺度MSER的自然场景文本检测

自然场景中文本检测易受光照、复杂背景、多语言文字、字体及尺寸等因素影响，该文提出了一种基于Itti视觉关注模型与多尺度最大稳定极值区域（maximally stable extremalregion,MSER）结合的自然场景文本检测算法.首先利用改进的Itti视觉关注模型提取文本特征图，并采用不同结合策略得到各尺度文本显著图；然后结合多尺度的MSER区域得到3种文本候选区域.根据文字与生成文本框的几何规则合并文本候选区域得到文本行；最后利用随机森林分类器除去非文本区域得到最终文本区域.实验结果表明，该方法对于自然场景图像中的文本检测具有较高的精确度和一定的鲁棒性.     

基于正交局部慢性特征的故障检测方法

为提高化工行业中数据驱动故障检测的效果,该文针对实际工业系统中闭环控制导致的过程动态特性和数据流形中蕴含的局部信息,提出了一种基于局部时空正则慢特征提取(local time-space regularized slow feature extraction, LTSS)的方法进行故障检测。首先,构造基于局部时空正则的目标函数得到投影矩阵,进而得到预提取特征S,则S张成的空间中包含了静态信息,而S的一阶差分张成的空间中包含了动态信息。其次,基于独立成分分析(independent components analysis, ICA)方法,分别为2个空间构建对应的S~2和SPE统计量进行监控,用于实时故障检测。在TE (Tennessee Eastman)过程上的案例研究可以证明所提方法的有效性。     

石墨烯量子点的合成及其细胞显影应用

采用柠檬酸作为碳源,通过一步热解法大量合成了石墨烯量子点(GQDs).利用透射电子显微镜(TEM)、原子力显微镜(AFM)、傅里叶红外光谱(FT-IR)、元素分析、紫外-可见吸收光谱(UV-Vis)和荧光发射光谱(PL)等测试手段,对所获得GQDs的形貌、结构、组成、表面基团和荧光性质等进行了表征.研究结果表明,该工作合成的GQDs具有良好的形貌与结构,以及优异的光学性能,而且在金属离子检测领域具有很好的应用,特别是对于铁离子(Fe~(3+))具有高效选择性.此外,所合成的GQDs具有很低的细胞毒性,而且在细胞显影中有着优异的效果,表明其在细胞显影领域具有广泛的应用前景.     

基于偏微分方程的GAC水平集图像分割模型

引入一个约束能量,去除水平集函数在演化过程中的周期性初始化难题,并使用反应扩散方法,解决引入的基于变分水平集方法的约束能量不能直接作用于基于偏微分方程驱动的水平集模型中的问题.提出一种新的边缘检测算子,重新定义边缘停止函数.实验结果表明,论文模型在图像分割质量上具有一定优势.     

下一代光接入网中物理层关键技术研究进展

5G和数据密集型应用的兴起对下一代光接入网的容量提出了新的挑战.作为最成熟的宽带光纤接入技术，无源光网络（passive optical network，PON）受到了广泛关注.为了在满足功率预算的前提下实现更高的传输速率，提升物理层性能的关键技术一直是该领域的研究热点，同时尽可能地降低系统成本对PON的大规模部署有着重大意义.该文梳理并总结了光接入网中物理层关键技术的研究进展.介绍了PON标准的演进和现状，分析了下一代PON面临的挑战和成因，重点阐述了数字均衡技术、高阶调制格式、光放大、前向纠错、非线性串扰实验分析以及低成本相干检测等关键技术及其研究进展，并综述了当前相关工作的研究成果.