摘要：降质服务(Reduction of Quality,RoQ)攻击比传统的拒绝服务攻击(Denial of Service,DoS)攻击更具有隐秘性和多变性,这使得检测该攻击十分困难。为提高检测准确率并及时定位攻击源,该文将攻击流量提取建模为一个盲源分离过程,提出了基于快速ICA(Independent Component Analysis)的攻击流特征提取算法,从若干观测网络和终端设备中分离出RoQ攻击流,然后提取表征攻击流的特征参数。接着设计了一种基于支持向量机的协同检测系统和检测算法,通过用已标记的有攻击和无攻击的样本训练SVM分类器,最终实现RoQ攻击的检测。仿真结果表明该方法能够有效检测并定位伪造IP地址的RoQ攻击,检测率达到90%以上,而选取合适的ICA参数会提高检测效果。

摘要：针对卫星平台接收多个AIS小区内船舶发射的同频信号时存在互相冲突无法解调的问题,基于FPGA设计了一个多天线盲分离接收机,在FPGA上设计了实时的盲分离系统和AIS信号处理模块来对多小区混合信号进行分离和解调.模块包括AIS信号处理模块和高精度的数据白化模块,以及基于Fast ICA算法的实时权值矩阵迭代求解模块.采用CORDIC IP核与浮点运算IP核提高白化精度,保证算法分离效果.实际系统测试表明：设计的接收机可以成功分离并正确解调由两路AIS发射机同时发射的AIS信号,通过对比分离信号和发射信号的鉴频波形,验证了分离的正确性.所设计的系统也可应用于雷达、声纳等可能存在同频干扰的实时信号处理系统.

摘要：高光谱影像降维快速独立成分分析过程包含大规模矩阵运算和大量迭代计算。通过分析算法热点，设计协方差矩阵计算、白化处理、ICA迭代和Ic变换等关键热点的图像处理单元映射方案，提出并实现一种G-FastICA并行算法，并基于GPU架构研究算法优化策略。实验结果显示：在处理高光谱影像降维时，CPU／GPU异构系统能获得比CPU更高效的性能，G—FastICA算法比串行最高可获得72倍加速比，比16核CPU并行处理快4～6．5倍。

摘要：针对转子系统采集得到的非平稳信号中存在着较多噪声,导致分解原信号易出现模态混叠和虚假模态现象,使得降噪提纯效果不理想,特征量无法识别等问题,提出了一种将改进自适应噪声的完备集合经验模态分解(Improved Complete Ensemble EMD with Adaptive Noise,ICEEMDAN)和快速独立成分分析(Fast Independent Component Analysis,FastICA)相结合的转子系统振动信号降噪提纯方法。通过设计实验采集加速度信号进行分析对比后发现,该方法能够有效降低加速度信号中存在的噪声,实验结果中的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)均有所改善。同时通过设计转子系统轴心轨迹提纯实验,验证了该方法的实用性。

摘要：为实现复杂光照及存在遮挡和污损等情况下车牌识别,提出基于隐马尔可夫特征降维和改进概率神经网络的车牌字符快速精确识别算法,算法通过非负矩阵分解对描述字符特征的高维隐马尔可夫特征进行降维,以消除高维特征矩阵信息冗余并提高特征描述准确性,通过择取代表性样本参与PNN训练,以提高算法的分类精确性,减少硬件性能需求。对比实验结果表明,算法在保持原有统计特征分类识别性能的条件下,显著减少了运行时间,提高了识别准确率。

摘要：为了实现逆变器开路故障诊断,提出了一种新的诊断方法。该方法采用快速独立成分分析算法判定逆变器是否发生单管开路故障,如果发生单管开路故障,计算旋转电流Id频域下的特征值,将这些特征值作为线性判别分析模型的输入值,最后由LDA模型输出逆变器工作状态编号,从而实现单管开路定位。经过MATLAB仿真验证表明,所提方法对光伏并网逆变器故障的诊断效果较好。