简介：伴随着信息化和互联网技术的深远发展,网络攻击行为也在不断升级,高级持续性威胁的英文简称是APT——AdvancedPersistentThreat,这类攻击具有潜伏时间长、驻留在隐蔽网络中难以发现、爆发后的破坏力巨大等特点。近年来,具备国家和组织背景的高级持续性威胁攻击数量日益增多。本文将详细介绍APT攻击特点,以及现阶段针对APT攻击的威胁检测和分析的相关技术。

简介：数字阵列雷达因其具有资源调度灵活、抗干扰能力强、易于实现多功能智能化等突出优点,逐渐成为地面雷达产品开发的主流。基于地面数字阵列高机动雷达系统的基本架构,针对该体制雷达设备集成度高、天线收发组件功率密度大、机动性能要求高等技术特点,提出了顶层结构的CBB构建、有源天线的结构功能一体化及架撤机构的创新灵巧设计等关键技术及解决措施,并成功应用于某新型数字阵列高机动雷达的工程研制,取得了良好的实用效果。

简介：由于伪码调相信号目标多普勒频率的连续展宽特性，在进行弹道测量时，回波目标在时频图中以“直线”形式出现，传统的基于点检测的恒虚警检测算法会产生大量的虚警。鉴于此，根据伪码调相信号目标多普勒频谱特性，提出了一种基于Hough变换直线检测的目标检测方法。该方法在传统的Hough变换基础上进行了优化，根据回波目标的“直线”特性实现目标检测。将两种算法同时对实测数据进行处理，对比结果表明，基于Hough变换的目标检测算法能够准确地分辨目标并提取目标信息。

简介：针对传统道路障碍物检测算法准确性和鲁棒性不强等问题,本文提出一种基于卷积神经网络的道路障碍物检测算法。该算法首先对车载图像预处理生成障碍物候选区域,再将障碍物候选区域输入到改进的卷积神经网络中,进行精确识别和剔除,区分道路障碍物和非障碍物。改进的卷积神经网络在原有网络的基础上,调整了卷积核的大小和个数、池化层的空间尺寸和神经网络的深度,并且在卷积层后选择性的加入池化层,提高障碍物的识别率。在不同场景中进行了测试,实验结果表明：本文提出的道路障碍物检测算法有效的提高了障碍物的识别率,识别率达到98.2%,并且拥有较高的鲁棒性。