综合战术网络是美国陆军网络现代化战略的重要组成部分,是当前美国陆军战术网络建设的重点。描述了综合战术网络的概念内涵,介绍了系统组成和主要装备,分析了网络采用的创新技术,并简述了试验评估和系统部署情况。
自机器学习被应用到许多关键性领域以来,机器学习系统的脆弱性也引起了人们的高度重视。其中,针对机器学习系统的毒化攻击得到了研究者的广泛关注,呈现了一些研究成果。因此,将系统地介绍当前机器学习系统毒化攻击的研究进展,对机器学习系统毒化攻击算法进行分类和总结,包括针对机器学习中的线性分类器、支持向量机、贝叶斯分类器和深度神经网络...
点对点可见光通信系统能够支持低能耗、高速率、大容量的数据交互业务。实际应用过程中,光源的选择与布局是关键研究技术之一。为进一步提高系统的通信性能,研究LED构成不同排列方式的阵列光源布局,提出了一种环形-角补偿的阵列光源布局。结果表明,这种光源布局方式能够有效增强接收端的光照度、接收功率及信噪比,并且提升接收端的信号质量,从而...
针对光纤通信系统在传输过程中易受光纤线路、传输设备等因素干扰的问题,提出了一种利用基于卷积神经网络的编码器-解码器来降低接收端信号误码率的方法,从而提升光纤通信系统的抗干扰能力。具体地,利用伪随机二进制序列(Pseudo-Random Binary Sequence)码作为标签信号,将受干扰后的信号作为输入信号,训练出具有恢复受扰信号能力的卷积编码器-解...
最大比传输(Maximum Ratio Transmission,MRT)预编码是以最大化期望信号的输出信干噪比为设计原则得到的预编码方案。它通过对信道矩阵求共轭转置来获取发送预编码矩阵,计算复杂度低,频谱效率低。通过增加MRT预编码的期望用户的信道增益,改善MRT预编码的性能,引出了一种改进的MRT预编码方案(Improved Maximum Ratio Transmission,Improved-MRT),...
OFDM系统中存在较大的峰均比(Peak-to-Average Power Ratio,PAPR),特别在多径信道中接收的信号严重失真,星座图恶化,严重影响了系统传输性能。针对该问题,对多径信道下OFDM系统PAPR抑制进行研究,采用频域均衡技术,提出了一种多径信道下基于压缩扩张的OFDM系统PAPR抑制算法。仿真结果表明,所提算法在抑制PAPR的同时能消除多径效应影响,避免信号失...
信号检测与参数估计可为后续的信号解调分析提供依据,在电子对抗中起到重要的作用。针对复杂环境中跳频信号的盲处理问题,针对跳频信号模型进行分析,提出了一种基于滑动相关与小波变换结合的改进方法,更好地完成了检测与参数估计。该方法可较好地克服瑞利信道衰落和传播损耗的影响,检测性能良好,且跳频参数估计精度较高。最后,通过计算机仿真验...
猝发扩频通信在时域和频域上实现隐蔽通信,在军事通信中应用广泛。针对猝发扩频通信的传输时间短、安全性与可靠性高的特点,提出了一种可变帧长猝发信号特征帧结构与猝发通信快速同步方法,采用特殊帧结构设计、两层扩频以及分段频偏估计技术,具有猝发时间短、捕获速度快、占有资源少等特点,并在原理样机上进行了性能测试验证,长时间可靠性测试捕...
提出了一种虚轴上具有重极点的拉普拉斯变换(LT)与傅里叶变换(CTFT)相互计算的方法。对虚轴上具有重极点的LT,通过部分分式展开,将LT在虚轴上的极点分离出来,使其成为虚轴上含极点和不含极点两部分之和,针对虚轴上含极点的LT部分,分区左极点和区右极点两种情况,导出了利用LT计算CTFT的方法;将信号的CTFT分解成解析部分与不解析部分之和,针对CTFT...
传统标定方法具有实验环境要求高、结果精确度低、鲁棒性差等显著缺点,为此提出一种基于软件编程的主动视觉标定方法。通过建立摄像机针孔成像线性模型,考虑畸变影响的非线性模型矫正,推导出双目摄像机标定参数,并应用软件编程实现摄相机标定,获得精度高、鲁棒性较好的结果。同时,针对当前已有的图像匹配算法,对图像尺度变化适应性较差等问题,以...
提出一种多特征结合引导滤波的图像融合算法,使用多个特征,计算各特征的置信图,将各特征的优势相结合,提升整体融合的质量。具体步骤如下:首先计算源图像的多类特征,各特征经过引导滤波后计算初始决策图和置信图,然后通过形态学方法去除小连通区域后,再次使用引导滤波得到最终决策图,最后使用置信图对最终决策图加权,与源图像相乘再相加得到最终...
传统的格拉斯曼流形状态估计是将状态空间模型置于格拉斯曼流行上,在后验跟踪模型的基础上递推估计。但是,该方法将观测模型和噪声都限制在格拉斯曼流形上会产生较大误差。针对上述问题,提出一种基于格拉斯曼流形的粒子滤波算法(Grass-Mann Manifolds-Paticle Filter,GM-PF),利用粒子滤波算法估计流形上的隐马尔科夫过程。仿真实例表明,该方法显...
在盲分离算法中,许多智能优化算法被应用,以克服独立性准则函数的优化进入局部最优位置,但这些优化算法的性能依赖控制参数的选择。因此,提出利用一种单参数的纯随机搜索的单形进化优化算法(Surface-Simplex Swarm Evolution,SSSE),克服算法参数对优化算法性能的影响,提高盲分离算法的应用有效性,并将该改进盲分离算法应用于语音与背景乐音信号...
说话人识别系统实际应用时,一旦应用环境和训练环境不一致,系统的性能会急剧下降。由于环境噪声的多变性,系统训练时无法预测实际应用中的环境噪声。因此,引入环境自学习和自适应思想,通过改进的矢量泰勒级数(Vector Taylor Series,VTS)刻画环境噪声模型和说话人语音模型之间的统计关系,提出一种具有环境自学习能力的鲁棒说话人识别算法。系统应...
工业互联网是制造业与信息技术融合形成的应用结构,通过大数据分析、互联网技术与生产现场设备机器的全面结合,完成制造业和互联网融合的升级发展。因此,主要从国内外工业互联网的发展状况、工业互联网典型的应用场景、框架结构进行分析,概括涵盖的关键技术主要包括工业数据采集、存取和利用技术、工业产品的智能化技术、异构网络的融合技术和工...
无线Mesh网络因其较好的鲁棒性、可覆盖区域广、低成本、接入便利等优点,在临时布置通信网络逐渐得到了重用,在无线通信技术中扮演着越来越重要的角色。针对无线Mesh网络的特点,提出一种基于改进蚁群算法的多径路由协议Fortified Ant协议。与传统的蚁群算法路由协议相比,该协议对蚁群算法进行改进,在蚁群算法基础上加入排序算法,同时在该协议中...
无线传感网络(Wireless Sensor Network,WSN)作为一种资源受限的网络,网络中节点的能耗直接影响了网络的性能。因此,均衡网络中的能耗,延长网络的生命周期,成为设计WSN路由算法的重要目标。于是,在LEACH-C协议的基础上提出了一种移动汇聚路由算法。分簇阶段由Sink节点计算最优簇首个数,通过K-means聚类将网络中的节点划分至不同的集群,选择通信...
节点定位算法是无线传感器网络中的关键技术。针对DV-Hop定位算法定位精度不高的问题,提出一种改进的DV-Hop定位算法,通过减小全网平均跳距与真实的平均跳距的差距,重新修订不在网络区域的未知节点的坐标,提高平均跳距取值的准确性。仿真结果表明,在同等网络环境下,改进的DV-Hop定位算法的定位误差减小,能有效提高节点的定位精度。
随着星地融合网络的不断发展,如何进一步提高有限的卫星资源利用率,受到了国内外专家学者的广泛关注。因此,提出了一种基于非正交多址(Non-Orthogonal Multiple Access,NOMA)技术的星地协作网络传输方案。首先,假设卫星与用户之间不存在直传链路,中继节点以译码转发(Decode-and-Forward,DF)方式实现卫星与用户间的协作通信;其次,根据卫星信道服...
将非正交多址接入(Non-orthogonal Multiple Access,NOMA)技术应用于认知无线电(Cognitive Radio,CR)次网络,使次用户的信号在功率域叠加,可以进一步提高次网络的吞吐量。为此,将粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)应用于底层模式的CR-NOMA网络进行资源分配,并分为子信道分配和功率分配两个步骤。在子信道分配中,使用结合遗传算法思想...
长期演进(Long Term Evolution,LTE)已经成为4G无线技术标准。目前,LTE分组调度的下行链路调度被大多数研究者研究,上行链路的研究相对较少。针对上行链路调度无法保证实时业务分组在延迟期限内传输,存在公平性较差、分组丢弃多的问题。因此,提出了一种新的上行链路调度算法。该算法根据实时业务的延迟约束条件建立目标整数线性规划模型,再根据...
针对无线通信中的能耗巨大和移动用户潮汐现象带来的基站利用率低下问题,C-RAN作为一种基于集中化处理、协作式无线电和实时云计算架构的无线接入网架构,是一种低成本、高性能的解决方案。针对C-RAN网络中的CoMP性能,通过计算无线链路损耗分析了JT下的CoMP的理论增益。针对C-RAN网络规划设计问题,定性分析了CoMP增益与C-RAN网络Cell数的比例关系...
缓存替换技术是内容中心网络的研究内容之一。相对于海量的内容数据,缓存空间总是有限的,良好的缓存替换策略可以提高缓存收益。考虑到内容在将来被请求的概率越大,预期访问时间距离当前时刻越近,其留存价值就越大,提出了一种基于内容预期价值的替换策略。该方案通过考虑内容流行度和预期访问时间到当前时刻的时间距离,构建内容预期价值函数,并...
基于当前线路负载率具有较高的突发性、较高的实时性等特点,将对线路资源利用率和电流控制问题所采用的模拟退火算法进行风电场拓扑结构模型优化。利用模拟退火算法对线路负载均衡问题进行搜索,随后在全局最优区域附近进行局部拓扑结构优化,就可以找到线路负载均衡问题最优解。仿真研究表明,此方法不但完善了局部搜索速度,还提高了线路消纳的利...
机器类通信(Machine-Type Communication,MTC)在无线通信领域有着十分广阔的应用。与之前的3G/4G网络中以人类为中心的通信方式不同,随着5G时代的到来和“物联网”概念的引入,任何人和任何事物在任何时间和任何地点都能够获取和分享信息的愿景将慢慢实现,而机器类通信的快速发展尤为重要。因此,阐述机器类通信的基本概念,介绍相应的机器类通信的...
移动时代下,短视频以其简单性、创意性的特点迅速成为新的媒体形式。自2017年以来,短视频的热度持续发酵,新兴技术5G的加速落地推动短视频行业进入了下一个快速发展阶段。基于可靠的数据信息和缜密的统计分析方法,利用Lar、Lasso、Stepwise等方法进行变量选择,建立Logistic模型、Probit模型等数学模型,并应用具体直观、有说服力的数学模型进行分...
为了解决网络层析成像中链路故障诊断的NP难问题,提出一种基于蚁群算法的故障链路诊断方法。首先将问题建模成一个组合优化问题,利用蚁群算法在解决组合优化问题中独特的优势进行求解。不同于传统的蚁群算法,求解故障链路时蚁群在初始放置点和可行路径上都受约束。为了加快算法的收敛速度,对蚁群算法的初始信息素浓度进行优化。仿真结果表明,所...
如今是科技技术飞速发展的时代,特别是互联网技术在各个方面都得到了质的提升。对于CDN技术来说,该项技术的基本功能、体系构架以及运营部署等方面都取得了长足的发展,不仅技术日新月异,而且整个体系日趋成熟,并且不断朝着纵深方向发展,也变得越来越细化,各方面都得到了完善与优化。基于此,将结合目前CDN技术的网络环境、基本原理、技术特点、体...
针对处理机密信息的终端用户设备通过移动通信网安全接入相同保密等级的政府机构内部网络或政府合作企业内部网络的问题,美国国家安全局基于商用密码产品和安全产品给出了双层加密和持续监测的移动接入整体解决方案。解决方案提出了持续监测框架、监测点位置、监测数据收集方法,以及监测点选择、告警触发条件等实施要求。对各监测点网络流量特征...
深度神经网络是目前计算机机器学习领域的一个关键技术,可应用于图像处理。其中,多任务卷积神经网络(Multi-task Convolutional Neural Network,MTCNN)是一种基于卷积神经网络的多任务人脸检测框架,这里采用MTCNN人脸检测模型代替传统的卷积神经网络,在深度学习框架TensorFlow上进行人脸识别。首先,在数据预处理阶段利用灰度化方法将图像集转变...
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