基于差分自回归移动平均模型的城市火灾趋势预测

以火灾统计数据中的火灾发生起数为研究对象,利用时间序列分析中的差分自回归移动平均模型对城市火灾进行预测。以北京市2000～2006年火灾数据为例,建立了乘积季节模型,进而预测了北京市2007年月火灾发生起数,并与实际值相比较,发现该模型预测结果较为准确,可用于对火灾作短期预测,预测结果可为消防部门的决策提供科学依据。     

中国国防费时间序列预测模型构建

文章综合运用B-J时间序列建模方法,对中国国防费时间序列平稳性进行了判别;采用单位根方法检验了时间序列的单整阶数;利用自相关函数和偏自相关函数判别了时间序列模型的自回归阶数(AR(p))和移动平均阶数(MA(q));构建了中国国防费时间序列模型,并进行了分析和预测。     

基于SARIMA-SVM组合模型的战时军用物资需求预测

针对战时非平稳、非线性环境下预测难题,利用季节性差分自回归移动平均模型(SARIMA)和支持向量机模型(SVM)分别对线性和非线性时间序列的较强拟合能力,采用SARIMA对军用物资需求量时间序列数据进行线性建模,并用SVM对SARIMA模型残差进行非线性建模,将SARIMA模型与SVM模型组合对战时需求进行预测,结果表明,SARIMA-SVM组合模型预测精度明显优于单一模型,发挥了两种模型各自的优势,与滑动平均模型(MA)相比更具优势.该组合模型是切实可行的,可为战时军用物资供应提供决策依据.     

对调频斜率极性捷变SAR欠采样转发干扰

针对传统欺骗干扰难以对调频斜率极性捷变SAR（chirp rate polarity jittered SAR, CRPJ-SAR）形成有效干扰，研究了对CRPJ-SAR欠采样转发干扰。通过建立CRPJ-SAR有限时长欠采样转发干扰信号模型，分析了欠采样转发干扰对CRPJ-SAR的干扰效果。给出假目标数目、位置以及幅度的理论计算公式。在此基础上讨论了欠采样周期对干扰效果的影响。利用数字仿真验证了理论分析的正确性。     

调频斜率极性捷变SAR欠采样转发干扰

针对传统欺骗干扰难以对调频斜率极性捷变SAR形成有效干扰的问题,研究了对调频斜率极性捷变SAR进行欠采样转发干扰的方法。通过建立调频斜率极性捷变SAR有限时长欠采样转发干扰信号模型,分析欠采样转发干扰对调频斜率极性捷变SAR的干扰效果。给出假目标数目、位置以及幅度的理论计算公式,在此基础上讨论欠采样周期对干扰效果的影响。利用数字仿真验证了理论分析的正确性。     

基于残差修正CNN-BiLSTM的空中目标航迹短期预测算法

针对因深度学习自身局限性和递归预测策略产生的累积误差,导致航迹预测精度不高的问题,提出了一种基于残差修正CNN-BiLSTM的空中目标航迹短期预测算法。首先,引入卷积模块用于提取航迹数据之中具有潜在关联的空间位置特征,利用双向长短时记忆网络提取航迹数据中的时序特征,并实现对空中目标的实时单步预测和多步超前预测;其次,引入整合移动平均自回归为残差修正模型,对实时单步预测产生的残差建模,计算混合神经网络模型多步超前预测时的残差值;最后,将混合神经网络模型和残差修正模型的输出结果进行融合,得到最终的航迹预测值。实验结果表明,该算法大大降低了神经网络因自身局限性产生的误差和因递归策略预测产生的累积误差,能够显著提高空中目标航迹短期预测的精度。     

基于智能集成架构的时间序列数据挖掘算法研究

针对单一算法在处理复杂时间序列数据时存在缺陷以致无法挖掘全部信息的问题,提出了智能集成架构,给出了4种集成结构,并分析了它们的适用情况。针对一类随机噪声干扰的时间序列数据,采用并联嵌套建模结构,提出嵌套双种群粒子群算法的自回归滑动平均(ARMA)模型,用于挖掘数据中的随机性趋势;提出基于概率密度控制(PDF)的最小二乘支持向量机(LSSVM),用于挖掘数据中的确定性趋势,两种模型并联补集成实现对数据信息的充分挖掘。通过一组实验验证了所提方法的效果。     

干扰条件下基于MMSE准则的弹载雷达认知波形优化

针对杂波、噪声和干扰环境中弹载雷达扩展目标检测识别问题,结合认知理论,在频域基于最小均方误差(minimum mean-square error,MMSE)准则提出一种新的雷达发射波形优化算法,用以抑制杂波和对抗干扰。建立雷达信号时频模型,通过目标参数贝叶斯估计构造以均方误差为代价的功率受限目标函数,利用拉格朗日乘子法得出最小代价发射信号频域能量最优波形表达式。仿真结果表明,算法能够针对目标频率响应和杂波、干扰的相对强度合理分配发射信号的频域能量,提高目标估计精确度,优化雷达检测识别性能;仿真条件下,最小均方误差准则优化波形目标识别性能优于互信息量准则。     

基于概率图模型的海上多目标跟踪

针对海上复杂环境中多运动目标跟踪问题,提出了一种融合概率图模型和粒子滤波的跟踪方法.该方法采用二元马尔可夫随机场构建多目标模型,利用势函数表示其联合概率分布,最后用变差分法和粒子滤波推理后验概率密度.通过二阶回归模型准确构建状态转移方程,以及Mean-Shift迭代加速粒子采样,提高了算法精确度和运行效率.实验表明:该方法能很好地实现海上复杂环境中的多目标实时跟踪.     

基于SMC的红外序列图像目标检测算法

提出一种海天背景下红外序列图像自动目标检测算法。该算法针对输入图像严重的非高斯分布噪声干扰和目标在序列图像中的非线性运动特性,基于SMC(Sequence Monte Carlo)方法通过目标的特征统计值影响蒙特卡罗采样的粒子权值,再利用该权值控制粒子状态变化,最终在目标特征图像中检测和跟踪目标,使用差分图像作为特征图像。试验结果证明,该算法可准确有效地检测目标,适合快速处理的实时性。     

基于空间时频分布的欠定DOA估计

波达方向（DOA）估计是阵列信号处理领域的热点问题,但经典的DOA估计方法通常要求阵元数大于源信号个数,即满足超定条件。而在实际中往往面临的是源信号个数大于阵元数目的欠定条件。提出了一种基于空间时频分布的MUSIC扩展算法,该算法通过将空间时频分布矩阵进行拓展,实现了欠定条件下的DOA估计。相比时频MUSIC算法,该算法能同时适应超定和欠定条件;相比已有的欠定DOA估计方法,该算法在保证DOA估计精度的情况下,放宽对源信号稀疏性的要求,同时降低对快拍数的要求。仿真实验结果表明了本文算法的有效性。     

杂波对空中平台侦察的影响分析

为从功率角度说明杂波对空中侦察设备的影响,提出一种新的杂波功率计算方法,该方法将杂波功率计算从单散射块的简单模型扩展到全向散射空间的精确模型。首先,选取合适的杂波后向散射系数模型;其次,构建空中平台与机载雷达的几何模型,详细地推导了等距离环数学表达式,在考虑距离模糊情况下推导了杂波功率数学表达式;最后,仿真结果表明:该方法比文献杂波功率计算方法更加准确,从功率角度说明了杂波对侦察的影响,为后面研究杂波抑制奠定了基础。     

基于Hough变换的叶簇环境下SAR/GMTI动目标检测算法

叶簇环境下,当动杂波比较复杂时,常规的目标检测算法CFAR和DPCA不能有效地滤除杂波。提出了一种基于Hough变换的叶簇环境下SAR/GMTI动目标检测算法(HD),该算法在叶簇杂波比较复杂的情况下能够有效滤除动杂波,提取出动目标。首先,介绍了叶簇扰动环境下的场景建模,并且给出了建模分析和建模场景仿真;其次,给出了HD算法推导过程;最后,在建模基础上对该算法和常规算法进行了对比仿真实验。实验结果表明,该算法在较低信噪比情况下也能保持较高的检测概率。     

频率步进雷达距离旁瓣抑制自适应脉冲压缩算法

在频率步进雷达中,通常使用逆快速傅里叶变换方法进行高分辨成像。由于逆快速傅里叶变换的距离旁瓣高,有可能造成强散射点旁瓣掩盖附近弱散射点或者弱小目标情况,限制了其在强杂波环境下的使用。为了抑制高距离旁瓣,近年来提出一种基于最小均方误差准则的自适应脉冲压缩方法。基于自适应脉冲压缩算法原理,推导了频率步进雷达距离旁瓣抑制算法。针对静止和运动目标场景,分析自适应脉冲压缩算法的旁瓣抑制性能。仿真结果表明,与逆快速傅里叶变换和加窗逆快速傅里叶变换处理比较,自适应脉冲压缩算法具有更好的旁瓣抑制效果,能够更好地检测强散射点附近的弱散射点或者弱小目标。     

用解析方法实现的引信杂波信号源

进行了只具有部分统计信息(如包给分布和同相分量的协方差)的引信杂波模拟.所提出的方案基于复数非高斯协方差序列与高斯协方差序列之间的非线性映射关系,能够实现指定的包络分布与协方差.它使杂波模型摆脱了“白色或正态”的限制.用这种解析方法实现的引信杂波信号源可以用于系统设计、仿真与测试.     

基于相关熵的MACH滤波器

最大平均相关高度(MACH:Maximum Average Correlation Height)滤波器是一种重要的基于相关的模式识别方法。滤波器由训练数据线性构造而成,具有良好的畸变容忍能力,在线性高斯噪声条件下具有理论最优性。为将算法适用于广泛的非线性、非高斯情形,本文引入一种新的度量函数相关熵,可隐性地将输入数据通过非线性变换映射到特征空间;并在新的空间中提出了基于相关熵的MACH滤波器构造方法。最后将此方法应用于合成孔径雷达(SAR:Synthetic Aperture Radar)图像目标分类进行了实验,在接收机工作性能曲线和峰值旁瓣比的比对中,本文算法的性能均有所提升。     

用于机动目标跟踪的联合IMM Viterbi数据关联算法

针对低检测概率、重杂波环境下的机动目标跟踪问题,提出一种联合交互式多模型Viterbi数据关联(C-IMM-VDA)机动目标跟踪算法.该算法利用各模式下的滤波器的量测预测、量测预测协方差及模式概率构造一个统一的综合波门,排除不可能的路径转移,减少到达一个目的节点的源节点的个数.机动目标仿真结果表明,与IMM-VDA(交互式多模型Viterbi数据关联)算法相比,C-IMM-VDA算法在大大减小计算量的同时,降低了航迹失跟率,提高了航迹平均跟踪精度.     

脉冲多普勒雷达对运动目标回波信号的检测

分析了倒置接收对目标回波信噪比和杂波特性的影响 ,讨论了在相关杂波区对回波信号有效检测的方法。针对如何在“弹 -目”相对运动参数未知条件下对高速运动目标进行积累检测这一问题 ,提出了一种多周期移位积累的新方法     

多重优化的分布式无线覆盖探测算法

为满足无线通信网络信号覆盖有效性的实时实地可重复探测的需求,提出一种基于传感器网络的分布式无线覆盖探测算法。通过随机部署于目标区域内的无线传感器节点对无线通信网接收信号强度进行感知和预处理;利用变异函数构造新的BP神经网络目标函数,通过改进粒子群算法优化其初始权值和阈值;利用训练好的网络模型对存在探测盲区的目标区域进行插值估计,并联合传感器节点采集到的数据生成无线通信网络等信号强度线。仿真结果表明,所提算法比其他经典算法具有更高的精度,可有效探测目标区域无线通信网络的信号覆盖情况。     

基于时频单源点检测和聚类验证技术的欠定混合盲辨识算法

针对欠定混合盲辨识问题,提出了一种基于时频单源点检测及聚类验证的盲辨识算法。检测各个源信号的时频单源点,利用奇异值分解的方法求解不同单源点集合对应的混合矢量,利用基于k均值的聚类验证技术完成源信号数目和混合矩阵的联合估计。算法放宽了已有方法对时频单源区域的假设,不需要假设信号存在时频单源区域,可以完成仅存在离散的时频单源点条件下的欠定混合盲辨识;同时克服了传统算法需要假设源信号个数已知的不足,可以有效地估计源信号数目。仿真结果验证了算法的有效性。