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一种优化窄带低轨卫星通信对导航信号接收干扰的方法

一种优化窄带低轨卫星通信对导航信号接收干扰的方法[通信与网络][通信网络]

随着卫星通信技术的发展和进步,窄带低轨通导一体终端的应用备受关注。但是,窄带低轨通导一体终端发射通信信号时,通常会对导航信号接收产生干扰,直接影响终端定位业务。为解决该问题,提出了一种优化窄带低轨卫星通信对导航信号接收干扰的方法。该方法首先构建了一种“信号目标范围模型”,然后基于差分算法提出了一种新的检测算法,用于确定同时满足通信和导航业务要求的天线方向更优个体解。一旦检测到干扰情况,基于该方法迅速调整通信天线与导航天线方向,使导航接收信号恢复正常。通过MATLAB对该方法进行了仿真实验,实验结果进一步证明了该方法的可行性。

发表于:2026/5/25 下午4:59:22

基于时频增强的小样本跳频信号调制识别

基于时频增强的小样本跳频信号调制识别[通信与网络][通信网络]

针对小样本条件下跳频信号调制识别性能受限的问题,提出了一种基于时频变换增强的跳频信号调制识别方法。该方法以跳频信号的单跳时频灰度图为研究对象,通过离散小波变换(DWT)、短时傅里叶变换(STFT)以及低能量区域扰动三类时频增强策略,对时频图像的细节信息进行分解、扰动与重构,从而生成结构多样的增强样本,实现训练数据的有效扩展。其中,基于 DWT 和 STFT 的增强方法通过全零替换、随机零替换和随机噪声替换等策略,对时频图像细节信息进行扰动重构,从而增强样本的多样性。仿真结果表明,在小样本条件下,所提出的时频增强方法能够显著提升跳频信号调制识别性能,相较仅使用原始样本,整体识别率提升超过13%,相较于传统数据增强方法更具有效性。

发表于:2026/5/25 下午4:51:37

AI大模型与数据集协同驱动脑机接口技术创新及产业发展

AI大模型与数据集协同驱动脑机接口技术创新及产业发展[人工智能][医疗电子]

脑机接口作为生命科学与信息技术深度融合的颠覆性前沿技术,已成为全球科技竞争的战略制高点。在梳理国内外政策背景及技术演进基础上,首先对脑机接口领域专业数据资源体系以及与AI大模型协同价值进行分析;其次重点围绕关键技术创新、核心设备制造优化、应用场景落地等,分析AI大模型与数据集的深度融合在驱动脑机接口从“基础研究”迈向“技术转化与产业落地”的价值作用,指出数据标准、样本规模、共享机制等方面面临的挑战;最后对我国脑机接口技术的发展前景进行了展望。

发表于:2026/5/25 下午4:44:41

基于大模型技术的商烟物流工控安全优化研究

基于大模型技术的商烟物流工控安全优化研究[通信与网络][信息安全]

针对商烟物流中心传统工控安全防护体系误报率高、策略僵化、运维不足及缺乏闭环等问题,以该中心工控系统为研究对象,融合大模型技术构建“感知-分析-决策-响应-优化”五层闭环防护体系,集成多源数据融合分析、智能策略动态配置等核心技术,设计四大功能模块。研究结果显示,优化后体系误报率降至48%,异常识别准确率达962%,安全事件响应时间缩短75%,业务中断时长与运维工作量显著减少,可有效抵御各类常见工控安全攻击。该体系适配商烟物流业务特性,具备可复制扩展性,为烟草行业工控安全防护升级提供切实可行的实践模板。

发表于:2026/5/25 下午4:05:02

基于LSM的容器多级安全隔离系统设计与优化

基于LSM的容器多级安全隔离系统设计与优化[通信与网络][信息安全]

随着容器技术在生产环境中的广泛应用,其安全隔离机制的不足逐渐显现。提出一种基于Linux安全模块框架(Linux Security Modules, LSM)的容器多级安全隔离模型,通过定义容器化的主体与客体,引入安全标签对容器进程和文件资源进行分类标记,构建细粒度的强制访问控制策略。在此基础上,开发了DLSM(Docker LSM)原型系统,从容器进程隔离和共享数据卷隔离两个层面强化防护:限制容器对宿主机关键目录及其他容器文件系统的访问路径,防范越权与逃逸风险;对共享数据卷实施分组管理与权限分级,避免数据泄露或篡改。与SELinux、AppArmor等方案的对比实验表明,DLSM在拦截容器逃逸、敏感目录挂载及跨容器通信等攻击场景中均实现100%拦截成功率,且各项性能开销控制在5%以内,是一种兼顾安全与效率的容器隔离方案。

发表于:2026/5/25 下午3:58:39

基于大语言模型的HTTP/HTTPS网络资产设备类型识别方法

基于大语言模型的HTTP/HTTPS网络资产设备类型识别方法[人工智能][信息安全]

针对传统基于静态指纹规则和判别式模型在复杂开放环境下泛化能力不足的现状,提出了一种基于大语言模型指令微调的 HTTP/HTTPS 网络资产设备类型识别方法。通过多源采集与多平台标签聚合的数据收集方案构造原始网络资产数据集,对该数据集进行关键特征优先保留的数据预处理,有效降低冗余噪声对模型输入的影响,然后通过融合HTTP/HTTPS 响应体、响应头、SSL 证书、端口及协议等多源异构特征,构建统一的序列化表示;在此基础上,利用 LoRA 技术对 LLaMA38BInstruct 模型进行参数高效微调,引导模型学习网络资产特征与设备类型之间的语义关联关系。实验结果表明,在包含 38 万条真实网络资产的测试集中,该方法在样本高度不均衡和长尾设备场景下仍能保持稳定性能,Weighted F1score 达到 0959 1,相比未微调模型效果显著提升。同时,模型推理吞吐量提高 6281%,验证了所提方法在大规模网络资产自动识别任务中的有效性与实用性。

发表于:2026/5/25 下午3:50:41

基于XGBoost的打叶复烤过程参数智能化预测方法

基于XGBoost的打叶复烤过程参数智能化预测方法[人工智能][工业自动化]

烟草复烤工艺的关键参数对最终产品质量至关重要,传统依赖经验的参数调控方式存在稳定性差、响应滞后等问题,难以满足现代工业生产需求。为此,基于XGBoost机器学习算法,构建烟草复烤工艺参数智能预测模型。首先,分析复烤工艺流程与关键质量指标,建立高效的数据采集与特征工程方法。随后,优化XGBoost模型参数,并结合特征选择策略,提高预测精度与模型鲁棒性。实验结果表明,该方法在工艺参数预测上具有较高准确性和稳定性,相较于传统方法和其他机器学习模型,显著提升了复烤工艺的智能化水平。研究成果为烟草加工过程的数字化和智能优化提供了有效支持,有助于提高产品质量与生产效率。

发表于:2026/5/15 下午5:12:34

升压式全桥LLC谐振变换器效率研究方法

升压式全桥LLC谐振变换器效率研究方法[电源技术][航空航天]

航天电推进电源对高效性、可靠性要求严苛,升压式全桥 LLC 谐振变换器因高效率、拓扑简洁、高可靠性,成为该领域主流方案。满足预设增益下,通过参数优化进一步提升能量转换效率,是工程设计阶段需解决的核心问题之一。围绕变换器效率优化,开展全流程研究:推导确定增益下实现软开关的临界 mQ 曲线方程,建立各环节损耗数学模型;经 PSpice 仿真验证模型正确性并优化参数;基于优化参数搭建工程样机,实测与仿真、计算结果偏差≤1.5%,证实模型准确性。所提损耗优化方法,为该变换器工程设计提供理论与验证支撑,助力提升航天电推进电源性能。

发表于:2026/5/15 下午5:05:42

雷达信号预处理系统的FPGA图形化设计

雷达信号预处理系统的FPGA图形化设计[可编程逻辑][航空航天]

针对一次雷达FPGA信号处理开发效率低的问题,提出基于System Generator的图形化设计方法。通过构建数字波束合成、下变频和脉冲压缩等算法的可视化模型,实现算法设计到硬件部署的全流程开发。基于Xilinx Virtex-7的雷达处理板测试表明,预处理系统能稳定输出正确脉冲压缩信号,配合DSP可实现8 km距离上无人机的连续跟踪;还能缩短开发周期,降低资源占用并优化布线。该研究为雷达信号处理系统提供了一种高效开发范式,适用于算法快速迭代与工程化应用场景。

发表于:2026/5/15 下午4:57:02

基于整体规划的多功能雷达自适应调度算法

基于整体规划的多功能雷达自适应调度算法[微波|射频][通信网络]

针对多功能相控阵雷达调度的问题,提出一种基于整体规划思想的自适应调度算法。该算法将整个扫描区域按照扇区划分,根据每个扇区内目标数的多少和任务的不同,动态计算需要采用的调度策略,当密集目标扇区的资源负载不足时,重新计算后续扇区的调度任务,自动将空闲扇区的多余资源进行分配,大幅提高了时间利用率和密集目标调度成功率。仿真数据分析结果表明,提出的算法是有效的。

发表于:2026/5/15 下午4:50:09

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