在线学习的主用户仿冒攻击策略

在认知无线网络中,次用户通过频谱感知来学习频谱环境,从而接入那些没有被主用户占用的频谱空隙。事实上,多种恶意攻击的存在会影响次用户频谱感知的可靠性。只有深入研究恶意攻击策略,才能确保认知无线网络的安全。基于此,研究了一种认知无线网络中的欺骗性干扰策略,即主用户仿冒攻击策略,该攻击策略通过在信道上传输伪造的主用户信号来降低次用户频谱感知的性能。具体来说,将攻击策略问题建模为在线学习问题,并提出基于汤普森采样的攻击策略以实现在探索不确定信道和利用高性能信道间的权衡。仿真结果表明,与现有的攻击策略相比,提出的攻击策略能更好地通过在线学习优化攻击决策以适应非平稳的认知无线网络。     

基于主成分分析法的作战部队信息化水平评估研究

为了客观准确地评估各作战部队的信息化水平,针对目前作战部队信息化发展建设水平评估方法难、评估指标体系变量多的特点,依据建立的评估指标体系,运用主成分分析法的基本思想,建立数学模型,列出分析步骤,计算各作战部队信息化水平的主成分,通过对主成分进行选择,综合得出新的评估指标变量,实现了更加快捷、直观地对作战部队信息化水平进行评估,有利于正确引导军队信息化建设的方向。     

一种SAR宽带噪声干扰抑制的新方法

提高合成孔径雷达(SAR)抗干扰性能是保证其在干扰条件下能正常工作的重要前提。针对SAR中宽带噪声干扰(WBNI),提出了一种在距离向基于回波数据去调频处理和特征子空间滤波的宽带噪声干扰抑制方法并进行了计算机仿真。仿真结果表明,在SAR距离向脉冲压缩增益大于接收端输入干信比5 dB时,该方法可以获得较理想的干扰抑制效果。而随着输入干信比的增加,干扰抑制性能将开始恶化。     

无人机保距跟踪中的视觉跟踪算法研究

针对固定翼无人机对地面目标进行保距跟踪过程中不能稳定获取目标图像的问题,设计了一种提高视觉目标跟踪稳定性的算法。该算法基于核相关滤波算法,提出了线性旋转子空间的概念,用于估计平面外旋转后的目标图像,在跟踪的过程中通过跟踪效果判断是否对线性旋转子空间进行校正。这种更新机制提高了在相对位置不断变化的情况下视觉跟踪的稳定性和准确性,有效地降低了跟踪漂移的程度。算法在无人机跟踪视角的视觉跟踪数据集中进行了测试,结果显示在跟踪的准确性和鲁棒性上明显好于当前主流跟踪算法。并使用固定翼无人机进行了实机飞行,验证了算法的可行性。     

一种强干扰下均匀圆阵弱信号测向新方法

为了解决强干扰背景下常规空间谱估计算法对弱信号不能正确测向的问题,基于均匀圆形阵列(UCA),提出了一种扩展噪声子空间弱信号波达方向(DOA)估计算法。首先将强干扰方向向量并入噪声子空间形成扩展噪声子空间,然后构造波束函数和新的方向向量进行谱峰搜索。本算法能有效抑制强干扰的影响,对弱信号方向进行正确估计。最后计算机仿真实验验证了本算法的有效性和正确性。     

某型自行火炮传动系统延迟时间维修建模实例研究

对某型自行火炮底盘传动系统维修保障现状和维修数据进行分析,引入延迟时间概念及其维修建模方法,建立延迟时间维修优化模型,提出主客观数据相结合的贝叶斯参数估计方法。考虑到设备的客观数据不足的情况,首先利用主观数据进行参数估计,在此基础上,再通过逐步完善的客观数据进行参数修正。最后,在一些满足实际情况的假定条件下,运用建立的延迟时间费用模型对检测周期进行了优化分析。