【摘 要】
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电力作为我国工业发展的基础能源,为我国经济的发展提供了强大的支撑,同时伴随工业信息化的发展,电力信息系统得以完善与加强,但是伴随信息化技术发展,数据安全也面临着越来越大的风险与挑战.云计算作为当下新兴技术,凭借其自身技术优势,在数据安全环节得到越来越多的应用,本文就将借用《电力大数据应用工程技术原理与案例分析》一书,对云计算下电力信息系统数据安全技术进行分析与探讨,以供各位参考.
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电力作为我国工业发展的基础能源,为我国经济的发展提供了强大的支撑,同时伴随工业信息化的发展,电力信息系统得以完善与加强,但是伴随信息化技术发展,数据安全也面临着越来越大的风险与挑战.云计算作为当下新兴技术,凭借其自身技术优势,在数据安全环节得到越来越多的应用,本文就将借用《电力大数据应用工程技术原理与案例分析》一书,对云计算下电力信息系统数据安全技术进行分析与探讨,以供各位参考.
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目标不可分辨是雷达探测领域的关键问题.文中将机器学习思想引入雷达探测,利用自编码器实现对雷达目标分辨过程的非监督学习,并结合子空间分解与稀疏表征方法优化模型,通过交替方向乘子法求解以兼顾精度与效率.以全息穿透雷达探测数据为例进行验证,表明该方法能够有效抑制雷达图像中的强杂波,且目标清晰完整,处理结果信杂比改善程度高于对比方法15 dB以上,为解决雷达目标不可分辨问题提供了一种有效思路和方法.
提升发射信号频谱纯度、降低相位噪声是现代机载雷达追求的目标,基于光电谐振腔的微波光子本振源直接产生的高频本振信号相噪水平明显优于传统微波本振源.当前对微波光子本振源环境适应性研究较少,同时机载雷达的工作环境极其苛刻,这将对微波光子本振源迈向实用化造成阻碍.文中从微波光子本振源相位噪声基本原理出发,对振动环境中的微波光子本振源相噪水平进行了理论分析和数值模拟,建立了微波光子本振源相噪受振动影响的经验公式,最后通过振动试验验证相关相噪理论的有效性,并结合试验结果分析了微波光子本振源的改进方案.这些工作为机载雷
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针对阵列天线计算中采用传统遗传算法收敛速度慢,且种群多样性有限的弊端,提出了一种对直线阵及矩形平面阵进行稀布处理的混合算法.主程序使用遗传算法作为全局搜索器进行全局寻优,使用和声搜索算法作为局部搜索器,通过不断生成新个体以替换种群中的最差个体,进而提高个体遗传特性,避免算法过早收敛于局部最优解.构建了遗传算法自适应函数,采用混合交叉策略提高了种群多样性.仿真结果表明,提出的混合算法提高了稀布阵天线算法的收敛速度,降低了阵列天线旁瓣电平,具有一定的可行性.
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0 引言rn2021年5月17日,INMO影目科技公司在中国电信云网融合2.0发布会上,正式发布了一款5G+AR智能眼镜INMOX的新产品.这是一款影目科技公司与EPSON爱普生品牌首款共同的联名产品.影目科技创始人兼CEO杨龙昇在会上发表重要讲话时指出:INMO X是影目科技在AR科技上的一项重要突破,也是AR与5G相结合的重要产品,5G的加入可以带给用户视觉应用的无限体验.
针对基于时间流的传统仿真手段不够精细的问题,设计了一种基于SystemVue的数字射频存储器(DRFM)干扰数字流仿真系统.首先,设计了DRFM干扰系统的结构,利用SystemVue软件实现雷达和干扰部分的模块搭建;接着对DRFM假目标、射频噪声和间歇采样干扰三种干扰样式进行仿真实验,对比分析了不同干扰参数下的处理结果,并对间歇采样干扰的假目标幅度比进行仿真误差分析.仿真展示了整个干扰系统的可行性,对于装备实验和评估具有参考意义,也证明了SystemVue仿真系统的模块化、数字化的优点和强大的射频仿真能力
多机编队已成为未来空战的主要作战模式,编队内成员距离近,相互遮蔽,导致检测不连续,在给定雷达工作带宽前提下如何对编队目标进行有效分辨,实现连续稳定跟踪已成为亟待解决的难题.针对该问题,文中采用均值漂移(Mean Shift)聚类算法对测量数据进行编队中心计算,提取聚类信息;根据聚类结果自适应采用删除均值恒虚警率检测算法提升编队内目标的检测能力;通过统计历史测量数据的直方图分布,估计目标检测概率,采取编队中心维持跟踪策略,根据检测概率高低自适应完成编队中心跟踪与个体跟踪的自适应切换,保证整体态势清晰前提下能
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