基于自差分分析的硬件木马检测研究

针对硬件木马旁路检测方法的噪声干扰问题,提出了基于自差分分析的硬件木马检测方法.基于旁路信号特征分析提出了两点假设:a.相同采样窗口内旁路信号的噪声变化小;b.不同激励下硬件木马的旁路特征存在差异.对同一采样窗口内不同激励的旁路信号进行自差分分析,将安全芯片与待测芯片的直接对比转变为自差分信号的相对差异分析,从而降低工艺噪声和环境噪声的干扰.提出了自差分分析的旁路信号模型以及相应检测流程.搭建了基于在线可编程门阵列芯片的验证平台,以8051微处理器内核为实验对象,采用马氏距离度量多点旁路信号差异,验证了假设的正确性,构建了待测芯片集合,成功检测出逻辑规模低至0.025%的硬件木马.     

基于多元正态分析的硬件木马检测研究

针对硬件木马旁路检测中投影变换等方法可能造成的多点关联信息丢失问题,从旁路信号的点特征分析入手,对旁路信号轨迹多元正态分布特征的检验方法进行了分析和验证,采用多元正态分布的概率密度函数来描述金片旁路信号的分布特征,针对不同数据激励下的旁路信号轨迹,采用成对数据的t检验方法进行硬件木马判别.在FPGA平台上实现的8051微处理器中分别植入5种类型的硬件木马,并对电磁旁路信号进行了检测验证实验.实验结果表明:该方法能够成功检测逻辑规模低至0.05%的硬件木马.     

基于最大间距准则的硬件木马检测方法研究

针对硬件木马检测问题,分析了功耗旁路信号的统计特性,建立了木马检测问题的物理模型.在此基础上,提出了一种基于功耗旁路信号的硬件木马检测方法,该方法利用最大间距准则(MMC)处理旁路信号,构建体现基准芯片与木马芯片旁路信号之间最大差异的投影子空间,通过比较投影之间的差异检测集成电路芯片中的硬件木马;采用物理实验对该方法进行了验证,通过在现场可编程门阵列(FPGA)芯片上实现的高级加密标准(AES)加密电路中植入不同规模的木马电路,分别采集功耗旁路信号(各1 000条样本),并利用MMC方法对样本信号进行处理.实验结果表明:MMC方法能有效分辨出基准芯片与木马芯片之间旁路信号的统计特征差异,实现了硬件木马的检测.该方法与Karhunen-Loève(K-L)变换方法相比,有较好的检测效果.     

基于双向长短时记忆神经网络的步态时空参数脑肌电解码方法

针对脑电(EEG)信号对连续步态轨迹解码结果与实际轨迹相关性低的问题,提出一种基于双向长短时记忆(BiLSTM)神经网络的步态参数解码方法。首先,构建基于双向长短时记忆神经网络的步态时空参数解码模型,根据脑肌电信号特性设计解码模型的超参数;其次,同步采集脑电、下肢运动相关肌肉的表面肌电信号(sEMG)和下肢关节运动信号,并对脑电和表面肌电信号的步态相关特征进行分析;然后,以多通道脑电和下肢运动相关表面肌电信号作为解码模型的输入,自动提取脑肌电融合信号中步态相关特征并构建膝踝关节运动轨迹与特征之间的非线性回归模型;最后,以多通道脑电作为解码模型的输入,构建步态相关脑电信号和表面肌电信号之间的非线性回归模型。实验结果表明：所提方法与传统支持向量机方法相比,对踝关节解码轨迹与实测轨迹形状相似性Pearson相关系数提高了0.12;与单独采用脑电、表面肌电信号和脑肌电信号平均绝对值特征融合信号进行解码方法相比,对踝关节解码轨迹与实测轨迹形状相似性Pearson相关系数分别提高了0.81、0.19和0.63。该方法可实现从脑电信号中对部分表面肌电信号波形的解码,解码波形和实测波形的平均Pears...     

考虑绿波控制的双相位移位左转交叉口效用分析

针对移位左转交叉口的交通冲突问题,提出了一种移位左转交叉口渠化模型.综合分析路段交叉口预信号与主交叉口信号之间的复杂关系,基于绿波控制理论,以车均延误最小为目标函数,构建了基于绿波控制的移位左转交叉口信号控制优化模型,利用Lingo软件进行求解.基于VISSIM仿真,分别从交叉口饱和度、左转交通量、直行交通量3个方面对该方案的适用性进行分析,同时利用武汉市中山路与民主路交叉口的数据验证该方案的效果.研究结果表明:当交叉口饱和度大于0.8时,该方案的改善效果显著;优化后的移位左转交叉口总车均延误和左转车均延误较优化前下降了7.6％和48.2％,验证了优化方案的有效性;当左转交通量占交叉口总交通量比重较大时,采用优化后的信号控制方案,交叉口总车均延误的降低效果更加显著.     

藏汉句子局部对齐策略的研究

介绍了藏汉句子自动对齐系统及其对齐方法,详细地分析了基于平行语料的藏汉句子自动对齐问题,提出了利用大规模高效藏汉双语词典进行句子局部对齐的策略,并做了验证.     

基于自适应数学形态学的滚动轴承故障诊断方法

作为一种非线性信号处理方法,数学形态学法对信号的特征提取完全在时域中进行,与其他非线性非平稳的信号处理方法相比,它具有幅值不偏移、不衰减等显著优点.基于此,提出一种自适应的数学形态学和谱相关分析相结合的轴承故障诊断方法.该方法通过基于信号的三角结构元素和非单一形态学开闭运算对已知故障信号加以训练,自适应得到各故障类型的结构元素高和最优开闭运算加权因子,构建形态学模型;之后将测试信号通过形态学模型进行特征提取,并与训练信号进行频域内相关性分析;最终根据相关系数大小识别故障.以西储大学轴承故障数据为例,表明了该方法不仅能识别出不同类型的故障,而且还能识别不同损伤等级的故障,相比传统的方法识别率和可靠性有所提高.     

一种基于互相关函数的小波系数相关阈值去噪方法

针对传统的小波系数相关去噪方法中,在对含噪信号进行小波变换后,各尺度上的小波系数会产生微小偏移的问题,提出了一种基于互相关函数的小波系数相关去噪方法.采用互相关算法,计算各个尺度与原始含噪信号产生的偏移量,再把偏移后的尺度进行相关分析,得出准确的突变信号;为了去除信号突变附近附带的少量噪声信号,再采用临界阈值去噪方法对...     

网联环境下混合车流的速度协调优化方法研究

为了消除高速公路混合交通流波动所带来的不良影响,提出一种基于前车轨迹的速度协调优化方法。首先利用Newell跟驰理论对前车的运行轨迹进行偏移,再利用三角形基本图(KWT模型)对偏移的轨迹进行修正以提高对下游车队尾端HV轨迹的预测精度,然后通过预测的轨迹协调控制上游车队CAV首车在各个时刻的车速,引导上游CAV平稳顺利汇入下游车流来抑制速度震荡造成的交通流波动,最后通过数值仿真分别讨论了20%、40%、60%的CAV渗透率对速度震荡传播的抑制效果。结果表明：CAV的渗透率越大,对抑制速度震荡传播的作用越大,验证了该方法能有效提高交通流稳定性并提升道路通行能力与安全。     

基于空气耦合非线性共振频率偏移的混凝土损伤评估研究

针对受损混凝土的整体损伤评估,提出并验证了基于空气耦合的非线性共振频率偏移法。首先通过对混凝土试件进行逐级加载实现了试件损伤的累积,之后利用空气耦合传感器代替传统的接触式传感器进行了试件振动信号采集。研究了距离对空气耦合漏泄波强度的影响;并对两种传感器采集信号的频谱特性进行了对比分析。最后构建非线性共振频率偏移损伤指标迟滞非线性系数对受损混凝土构件的损伤过程,进行了跟踪分析与刻画;并与以纵波波速和固有频率作为线性损伤指标的损伤评估方法进行了对比。实验结果表明,空气耦合方法可快速有效地进行试件振动信号采集;随着试件损伤的累积,非线性损伤指标和线性损伤指标均发生了变化,但迟滞非线性系数的变化更为显著。研究成果为混凝土损伤识别提供了新方法和新思路。     

FFT and PLL based GPS signal processing for Software GPS Receiver

This paper presents FFT and PLL based GPS signal acquisition and tracking algorithms for a software GPS receiver. Conventional hardware based acquisition and tracking have some restrictions in processing signal with poor signal to noise ratio. The FFT of digitized local signals of multiple carrier frequencies for a specified Doppler band are pre-computed and are circular correlated with the digitized incoming signal from RF-front-end in an organized computational order. The global maximum of the correlation is associated with the closest estimates of the Doppler shift and the code shift. PLL refines the estimates to track the signal. Doppler information from an external source can readily be integrated to narrow down the frequency band for correlation and is especially useful for tracking in a high dynamic navigation situation. The performance of the proposed algorithms is evaluated through post processing of the IF signals acquired from a commercial hardware GPS receiver.     

快时变OFDM信道下的信道跟踪

基于信道相关矩阵的信号子空间的缓慢变化,把信道估计转化为一个无约束的最小化问题。为了解决这个无约束的最小化问题,引进了著名的基于卡尔曼滤波的子空间追踪方法。该算法利用恒定的信号子空间构造状态方程和观测方程,然后通过迭代来求解一个最优值。仿真实验结果显示基于卡尔曼滤波的信道估计方法能很好的追踪快时变信道,在出现较大多普勒频移时表现出优异性能。     

基于多分辨率分析的1/f类噪声滤波器设计

针对1/?类噪声的非平稳、自相似、长程相关以及幂指数型的功率谱等特性，根据小波理论以及多分辨率分析思想给出了1/?类噪声的多分辨率分解的表示方法，在此基础上建立了其小波模型并设计出相应的白化滤波器。运用基于小波的阀值限定的方法进行消噪，以干涉式光纤陀螺系统中由于偏置不稳定性造成输出信号中所存在的1/?类噪声为研究对象进行仿真分析。结果表明，该方法处理此类非平稳噪声的有效性。     

基于ADS-B数据的一次雷达系统误差配准方法

针对大误差一次雷达测量过程中雷达配准方法的精度提升问题,分析了一次雷达误差分布特性,以广播式自动相关监视系统的航迹数据为真值,提出了基于改进轨迹跟踪滤波的实时雷达配准方法。采用点云配准方法中随机抽样一致性的迭代最近点法,对基于期望增加模型的变结构交互式多模型算法中的偏置函数进行了改进,有效减少了随机误差在配准过程中的影响,并获得最优的偏置参数,以提升大误差一次雷达配准的精度。算例分析结果表明,该方法配准后可使所选一次雷达俯仰角平均绝对误差降低至0.04°,方位角平均绝对误差降低至0.07°,为雷达系统误差配准提供新方法支撑。     

基于双路奇异值分解的信号降噪方法

针对常规奇异值分解对强噪声抑制效果不佳的问题,提出了一种基于双路奇异值分解的信号降噪方法。首先采用奇异熵定阶的方法对高阶噪声进行预处理,然后从双路奇异向量的相关性出发确定低阶噪声奇异向量的位置,最后将剩余的奇异值与奇异向量重构得到优化估计的降噪信号。仿真实验表明：双路SVD相比常规SVD的降噪方法在低信噪比、白噪声的环境下信噪比增益提升4.07 dB,与纯净信号波形相关系数增量提升0.11。以一段受到座舱噪声污染的语音信号为实验对象,文中方法与双通道自适应噪声抵消的降噪方法对比,信噪比增益提升4.83 dB,运算耗时缩短1.5 s。此外,文中方法不受噪声类型的限制,对于有色噪声和单频干扰甚至混合噪声同样具有良好的适应性,有广泛的应用前景。     

用子波变换分析方法实时监测视觉诱发电位的潜伏期

诱发电位的实时监测在临床中有重要意义。本文提出利用多分辨率子波分析技术来实时监测视觉诱发电位的潜伏期。为克服随机噪声的影响，我们引入相邻响应的相关系数来修正所检测得的潜伏期的偏移，并应用前一次响应的波峰位置来决定当前的搜寻范围。实验表明，本方法能实时监测视觉诱发电位的潜伏期。     

单周动态补偿的光通信码间抑制抗干扰新方法

在对光通信码间进行抑制抗干扰的过程中,光信号会受温度、大气流动等不确定性因素的影响,干扰随机性较大,导致传统的调相阵列技术由于不能实时检测,从而无法有效实现光通信码间的干扰抑制。提出一种单周动态补偿的光通信码间抑制抗干扰方法,分析带有干扰的光通信系统,给出外部扰动向量的动态特性,分析无限时域的性能指标,将原系统和干扰系统和期望输出联立,获取光通信增广系统。在调制信号中引入直流偏置信号,将经调制的数据向量划分成不同子序列,赋予各子序列对应的加权系数,依据光通信码间安全工作区域信号范围对光信号进行限幅,通过正信号的切顶信号求出补偿信号。对正信号与翻转负信号进行符号拼接、偏置信号添加等操作,将光信号以光功率的形式传输至光无线信道。将加性高斯白噪声信道作为信道模型,将负信号置零,进而抑制光通信码间的干扰。仿真实验结果表明,所提方法具有很好的抗干扰性能。     

地空数据传输系统中单载波频域预均衡技术

在频率选择性瑞利慢衰落信道条件下,提出了一种适用于地空传输系统上行链路的单载波频域预均衡方法。在此基础上设计了预均衡系统模型,地面端将下行链路中的导频信号与本地导频信号对比进行信道状态估计,利用获得的信道状态信息对上行链路信号进行预均衡处理,然后在机载接收端对上行链路信号进行再均衡。基于迫零准则和最小均方误差准则,分析了该方法的信号处理流程,计算得到预均衡系数。通过仿真实验,对比分析了不同均衡方案的误码性能,结果表明:单独在地面发送端进行预均衡,会出现误码率平台效应;而预均衡之后在机载接收端进行再均衡的方法,在误码率为10-5的情况下,与采用线性均衡结构的传统单载波频域均衡方法相比有2~3dB的性能增益。     

系统误差下基于双重模糊拓扑的编队航迹精细关联算法

为解决系统误差下编队内各目标航迹精细关联的难题,基于编队目标航迹的特点,利用模糊拓扑的思想,提出了一种系统误差下基于双重模糊拓扑的编队航迹精细关联算法.算法首先基于循环阈值模型对各传感器获得的航迹进行编队识别,然后利用编队中心航迹代替编队整体,深入分析系统误差对编队中心航迹的影响,建立第一重模糊拓扑模型,完成编队航迹的预互联和普通目标航迹的对准关联,最后基于预关联编队内目标航迹之间或与航迹关联对之间的拓扑关系建立第二重模糊拓扑模型,实现编队内目标航迹的精细关联.经仿真数据验证,与基于目标不变信息量的模糊航迹对准关联算法、基于航迹迭代的航迹对准关联算法和修正的加权法相比,该算法综合性能明显优越,能很好满足工程上对系统误差下编队内目标航迹精细关联的需求.      

宽带信号广义谱相关子空间拟合二维来波方向估计

提出了一种新的宽带信号二维来波方向（ＤＯＡ）估计方法－二维广义谱相关子空间拟合方法。该方法充分利用循环相关运算可以将时延变换为相移这一性质,结合一维ＧＳＣ－ＳＳＦ方法和ＤＯＡ知阵方法的基本思想,可以方便、有效地对各种带宽的信号进行二维ＤＯＡ估计,理论分析与仿真结果表明,该方法既继承了循环平稳谱估计方法在信号选择性,测向精度、分辨率、过载能力、检测能力等方面的优势,又具有ＤＯＡ矩阵方法无需二维谱峰搜索和参数配对的特点,具有很好的实用性。