铁路货运计量安全检测设备管理优化探讨

超偏载检测装置和轨道衡是铁路货运计量安全检测设备的重要组成部分,是确保铁路行车安全的重要物防技防手段.在分析铁路货运计量安全检测设备运用管理现状的基础上,针对存在问题,提出提高规范检测行为安全意识、严格落实设备准入条件、规范日常监督管理、用好厂家信誉评价结果、探索创新设备管理方式等铁路货运计量安全检测设备优化措施,为提...     

高频雷达信号的双线性时频分布性能研究

针对海杂波背景下高频地波雷达的目标探测问题,采用时频分析方法研究对海杂波中的非平稳多分量目标探测。讨论了海杂波背景下的目标检测问题,以及信号的双线性时频分布,通过仿真研究了时频分布性能,尤其是核函数抑制多分量目标的交叉项作用。仿真结果显示,伪Wigner-Ville分布较Wigner-Ville分布对于交叉项的抑制作用较大,而平滑伪Wigner-Ville分布降低交叉项的效果更好。     

S变换在水下目标识别中的应用

研究了基于S变换模时频矩阵相似度的水下目标识别方法。根据测试样本对应的S变换模时频矩阵与标准样本对应的S变换模时频矩阵之间的相似度最大原则对测试样本进行识别。该方法不需要辅助分类器而直接实现目标识别,计算简单快速。仿真实验表明,该方法的识别率较高,且受噪声影响小,适合于水下目标识别。     

便携式水下机器人设计

出于对近海海洋探索的目的,本文应用了上次研究[1]的水下ROV空间姿态控制系统设计了一种便携式水下机器人。该水下机器人系统硬件部分主要由电源模块、无刷电调、遥控部分以及姿态传感器模块组成,软件控制以及相关数据处理由一块ARM-M3内核的处理器完成,编译软件使用Kile。水下机器人结构采用3D打印机制作,材料选用PLA。遥控通讯采用CAN总线协议。水下机器人经过实际调试可以达到相关技术要求,下潜深度100 M,能实现简单的水下作业要求。     

船舶网络攻击数据自动化同源判定方法

通过对船舶网络攻击数据的自动化同源判定,提高网络攻击检测能力,提出一种基于盲源分离和空间波束形成的船舶网络攻击数据自动化同源判定方法。构建船舶网络攻击数据的非线性时间序列分析模型,采用冲激响应特征提取方法进行船舶网络攻击数据的自适应聚焦,根据数据聚焦结果进行数据空间波束形成,提取船舶网络攻击数据的特征图谱,根据最强冲激响应判定方法实现对船舶网络攻击数据的盲源分离,从而实现船舶网络攻击数据自动化同源判定。仿真结果表明,采用该方法进行船舶网络攻击数据自动化同源判定的精度较高,对网络攻击数据的准确检测性能较好。     

合成孔径雷达在舰船目标定位和成像技术的应用研究

合成孔径雷达SAR是一种利用线性跳频信号进行目标探测和识别的雷达技术,具有分辨率高、观测范围广、数据处理能力强等优点,不论在军事领域的目标勘测还是民用领域的海上环境勘测、港口地形勘察等都具有重要的实际应用价值。本文主要研究基于合成孔径雷达技术的舰船目标定位及舰船目标成像技术,系统介绍合成孔径雷达的工作原理,并针对舰船目标雷达信号的分析与处理进行研究。     

智能视频监控中舰船假目标图像检测算法

传统舰船假目标图像检测算法存在检测精准度低的缺陷,为此提出智能视频监控中舰船假目标图像检测算法研究。将智能视频监控中采集的图像采用灰度化处理得到灰度图像,利用直方图均衡化处理灰度图像,提升图像的质量。采用滤波处理方法将得到的图像进行去噪,完成图像的预处理,为图像检测做准备。采用小波变换方法对上述得到的图像进行特征提取,将得到的图像特征输入到图像检测模型中,与真目标图像特征进行逐一比较,输出假目标图像,实现了对舰船假目标图像的检测。实验结果表明,提出的舰船假目标图像检测算法检测精准度比传统算法高出21.8%,说明提出的舰船假目标图像检测算法具备极高的有效性。     

主动声自导鱼雷极限射距主要影响因素仿真研究

在鱼雷攻击中适宜的射距是确保鱼雷命中目标的关键之一,在使用鱼雷时必须确保所采用的射距在极限射距之内,因此在射击条件已知的前提下,要确定极限射距并且熟悉影响其值大小的主要因素及各因素的影响规律。依据主动声自导鱼雷的射击模型,建立起极限射距的表达式,进而得出影响其值大小的主要因素。通过仿真对各影响因素进行定量研究,找出它们对极限射距的影响规律。此研究可为指挥员在作战使用时提供必要的参考,以期充分灵活地利用研究成果,提高主动声自导鱼雷的命中概率。     

神经网络在舰船图像特征提取和分类中的应用

海上遥感图像对于舰船目标定位、海上救援、航运交通管理等有重要的作用,基于海上遥感图像的舰船目标特征提取及目标识别是一项热点研究。卷积神经网络是一种改进的人工智能算法,本文详细介绍了卷积神经网络技术的原理,基于卷积神经网络和滤波器实现了舰船遥感图像的特征提取和目标识别。     

船舶无线网络通信过程差错数据智能检测方法

现有的异常数据检测方法无法适应船舶无线网络通信环境,存在漏检率高的问题,为此提出通信网络差错数据智能检测方法。根据舰船无线网络通信的特点,选取通信数据差错特征。利用数据采集设备,获取船舶无线网络通信过程数据。通过计算数据集的离散度与设置置信区间2个步骤,实现对通信过程差错数据的识别。以识别结果为基础,分别从数据长度、格式和内容3个角度,实现对通信差错数据的智能检测。为了验证设计的智能检测方法的检错能力设计性能对比实验,结果表明,与传统差错数据检测方法相比,设计的智能检测方法的漏检率降低了30.1%,且通过该方法的检测与控制提高了无线网络通信的稳定性。