基于改进Markov模型软件测试策略

针对已有软件测试Markov模型与工程实践不符的情况，通过引入软件需求覆盖率改进Markov模型。在改进的Markov模型基础上，本文以软件测试过程中测试总代价最小为控制目标，采用交叉熵方法修正测试剖面，由优化测试剖面生成测试用例序列。仿真结果表明这种方法能够有效地降低软件测试总代价，是一种有效的软件测试方法。     

一种慢跳DS/FH信号的检测方法研究

提出了一种慢跳DS/FH信号方法,根据DS/FH信号的特性,将信号的跳频特性与直扩特性分开进行检测.首先利用成熟的跳频检测方法,在时频域或频域上对信号进行跳频检测,当检测到跳频信号后,再在时域上采用空间互相关方法检测信号是否具有直扩特性,从而判断DS/FH信号的存在性.计算机仿真结果表明该方法具有一定的可行性.     

基于模糊熵的装备保障性评估模型

给出了一种基于模糊熵的不确定区间属性评估方法,用于在大量不确定区间信息和只有判断矩阵情况下,对多个待评价指标的方案进行评估.通过不确定属性评价矩阵的熵权计算,对多个方案进行优选评估,得出最优方案,并将这一方法应用在装备保障性评估中,实例证明此评估方法结果准确,可操作性较强,具有一定的推广价值.     

基于时频图像三维熵特征的雷达信号识别

针对雷达信号识别算法存在着准确率低以及抗噪性差的问题,提出基于时频图像三维熵特征的雷达信号识别算法。该方法对雷达信号时频变换后得到的时频灰度图提取其香农熵(Sh En)、奇异谱熵(Ss En)和范数熵(No En),并将三维熵值作为信号识别的特征向量,采用支持向量机实现信号的分类识别。仿真实验表明,提出的算法能够在低信噪比下得到较高的正确识别率。     

基于空域相关滤波的雷达回波信号降噪方法

对雷达探测来说,如何有效地增强真实目标回波信号、提高信噪比水平是非常重要的。传统的降噪方法如平滑滤波、傅立叶降噪很难有效地降低与目标频谱相重叠的噪声。空域相关滤波算法是小波滤波算法中的一种,能够有效地解决这个问题。该算法是利用真实信号与噪声在尺度间的不同表现来实现的,能够在保留信号细节的同时,有效地降低噪声。仿真表明,该算法在雷达回波的降噪中取得了较好效果,有效地降低了噪声。     

基于多信号模型的装甲车辆电源系统诊断策略

针对装甲车辆电源系统模块失效和信号失效不统一的特点,提出了一种多信号模型的改进方法,在此基础上,通过电源系统故障模式影响分析,建立了电源系统测试性模型。基于故障熵理论,利用诊断信息量和费用优化的启发式函数,确立了系统的诊断策略。计算结果表明:该方法对诊断策略的优化是有效的。该方法对装甲车辆电源系统诊断策略的研究具有一定参考意义。     

一种基于支持向量机的无源雷达目标识别方法

针对传统的无源雷达目标识别系统存在的不足,提出了一种新的基于模式识别的目标识别方法。在提取雷达辐射源信号熵特征的基础上,设计支持向量机(SVM)分类器完成目标的分类识别。理论分析和实验结果表明,提出的方法在较大信噪比范围内均能获得比较满意的识别率及识别效率,优于传统的基于常规特征参数的识别方法。     

再生分辨矩阵与决策熵的不完备决策系统属性约简

为了有效地解决不完备决策系统的属性约简问题,提高属性约简的效率,提出了基于再生分辨矩阵与决策熵的不完备属性约简算法。该算法利用基于容差关系的分辨矩阵来计算相对核,通过再生分辨矩阵计算再生集和再生集属性来缩小加入约简集的条件属性选择范围,以再生集属性的分辨度和决策熵为依据,选择加入约简集的条件属性,并通过实例进行验证分析。结果表明,该算法适用于协调不完备决策系统与不协调不完备决策系统,能够有效地降低时间复杂度,并得到最优属性约简。