基于活动环路的作战网络节点重要度评估方法

在原有研究的基础上,将作战活动和作战活动间的关联关系抽象成作战网络模型,对复杂作战网络节点重要度进行更细化的评估。在利用环介数指标评估的基础上分析了节点间的依赖关系,考量了作战活动环路的大小,定义了影响作战活动效能的影响因子。还分析了OODA环的节点重要度,证明考虑依赖关系和影响因子的作战网络节点重要度评估更为精确。通过与其他的评估方法比较分析,证明了该方法具有更高的区分度,适用于评价作战网络。     

基于小波技术的校园网流量分形特性研究

网络流量特性是人们深刻理解整个网络体系的架构及网络控制机制的切入点,所以有必要深入探究网络流量的特性。通过小波技术对某校园网络流量数据进行全面分析,细致地刻画了流量到达过程的自相似性与多重分形特性。     

船舶辐射噪声的相关维提取

船舶辐射噪声是一种混沌,因而也具有分形特征。利用提取相关维的GP算法,分析了船舶辐射噪声的分形特征,所得结果具有较好的参考价值。     

Rodrigues参数与四元数间的关系分析

介绍了Rodrigues参数,从投影的角度,详细阐述了四元数与经典Rodrigues参数及改进型Rodrigues参数的关系,推导了Rodrigues参数微分方程以及与姿态阵的关系,建立了等效旋转时避免奇异值出现的方法.以典型圆锥运动为背景,对以Rodrigues参数描述的导弹捷联姿态算法和以四元数描述的姿态算法在计算量和计算精度上做了详细的比较.     

特征观测不完全情况下的辐射源匹配算法

实际应用中辐射源特征观测不完全的情况比较常见,这时仅根据一种特征或者少数几种特征难以取得较好的匹配性能。基于证据理论,提出了一种综合所有特征信息的辐射源匹配算法。首先,分别建立了各种特征观测的基本匹配信度函数;其次,针对辐射源特征观测的特点,给出了一种新的证据组合策略来对各基本匹配信度函数进行综合;最后,在综合所有特征信息的匹配度量矩阵上进行二维分配实现匹配判决。仿真实验证实了所提算法的有效性。     

基于区间数的DS证据合成方法研究

在DS证据理论的应用过程中,命题的基本概率赋值函数起到了关键的作用,传统DS证据理论中基本概率赋值函数的取值为[0,1]中的单点值.在很难准确将证据所支持命题的基本概率赋值表示为[0,1]之间的单点值时,可以用区间数形式来表示命题的基本概率赋值.在建立符合运算封闭性的区间数广义求和与广义乘积算子的基础上,定义了基于区间数的基本概率赋值函数、信任函数以及似然函数等重要概念,给出了证据合成规则,进而提出了基于区间数的DS证据合成方法.计算实例表明,与传统DS证据合成方法相比,基于区间数的DS证据合成方法具有更灵活的应用特性和更小的计算复杂度.     

加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法

针对加权核范数最小化算法存在结构残余噪声以及无法较好地保持图像边缘结构的问题,提出基于加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法。利用全变分模型对噪声图像进行初步去噪,使用噪声图像与初步去噪后的图像进行差分运算,对差分后得到的噪声残差图像使用改进的小波阈值函数去噪,将小波去噪后的残差图像与初步去噪图像叠加,将叠加后的图像使用基于残余噪声水平迭代的加权核范数最小化算法进行二次去噪。相较于当下主流去噪算法,经该算法处理后的图像的PSNR和SSIM值均有所提升,能够更好地保持图像的纹理结构,且在高噪声环境下效果更佳。     

GPU上高光谱快速ICA降维并行算法

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-Fast ICA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-Fast ICA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。     

小子样下火炮连发密集度的分析与评估

针对火炮连发模式下射弹散布不完全服从正态分布,而缺乏有效密集度估计方法的问题,提出了基于二维云模型和蒙特卡罗方法相结合的火炮连发密集度估计新方法。首先应用蒙特卡罗抽样解决火炮射击样本量少的问题,然后应用二维逆向云算法对火炮射击结果进行密集度估计,最后用二维正向云发生器模拟生成新的射弹散布数据,进而直观地看出弹点分布情况。实例分析表明,该方法更符合火炮连发射弹散布真实情形,分析结果更准确可靠,从而为基地火炮连发密集度试验数据分析与评估提供了一种有效的方法。