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。     

基于部分可辨识振动系统的载荷恢复方法

在复模态分析和参数辨识的基础上,对部分可辨识振动系统的载荷识别问题进行了研究,提出了基于部分可辨识复模态参数的载荷恢复方法。恢复模型存在幅值模糊和相位模糊,不存在排列模糊。数值仿真验证了该方法的有效性,并讨论了提高恢复精度的方法。     

基于自适应系统辨识的收发隔离技术研究

收发隔离是许多电子干扰系统中的关键技术,若隔离度不够,干扰发射信号耦合进入侦察接收机,使干扰机不能正常工作甚至产生自激。利用耦合通路的线性非时变性,采用自适应滤波器对耦合通路辨识来实现噪声对消,仿真结果表明,该方法能有效抵消反馈干扰,满足提高隔离度需要。     

火炮射击中的弹道气象参数辨识

弹道气象误差是影响火炮精度的重要因素。通过对弹道气象参数的可辨识性分析 ,建立了火炮外弹道气象参数滤波—辨识递推算法 ,仿真验证表明 ,该法能得到满意的辨识精度 ,可较大幅度地降低射击误差。