多站多目标雷达数据融合

多站多目标跟踪是雷达数据融合的主要问题。提出了一种对测量数据聚类,在类间进行数据融合,之后基于目标的融合状态,采用强跟踪滤波器(STF)对多目标进行跟踪。利用上述方法,进行了各种态势下的仿真实验。     

结合峰值检测的高噪声图像快速聚类分割方法

针对高噪声污染图像,提出一种结合峰值检测算法的快速聚类分割方法(FC-ImSeg)。根据平行线投影分割算法将二维直方图映射到一维空间,利用峰值检测算法检测图像像素点的聚类结果,调整映射模型的平行线宽度,使直方图符合双峰分布特性,最后利用加权模糊c均值聚类算法实现图像的分割。实验结果证明了该方法是快速有效的。     

测向交叉定位中基于最小距离的二次聚类算法

针对现有测向交叉定位系统中聚类算法存在的计算量大、求解最优解困难等问题,提出了一种基于最小距离的二次聚类算法.即先通过最小距离法对每条测向线上的交点进行聚类分析,得到几个聚类程度较高的交点集合,再对这些交点集合通过取交集的方法进行二次聚类,得到少数的几个交点集合,最后再对这几个少数的交点集合进行选优,从而消除虚假交点集合,得到真实交点集合.通过交点回归计算,保证了真实交点集合具有很高的关联正确率.计算机仿真结果表明,该算法具有很高的关联正确率,且计算量较小,实时程度较高,并且适应于多传感器存在漏测的情形.     

GNSS多径信道模拟的聚类稀疏拟合方案

针对全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)信道模拟计算量大、硬件资源开销大,不利于实时性能评估和实际工程应用的挑战,提出一种GNSS多径信道模拟的聚类稀疏拟合方案。利用基于K中心聚类信道冲击响应(channel impulse response, CIR)参数萃取的稀疏拟合方法,得到等效精简CIR参数,再以稀疏抽头延迟线结构来实现信道模拟。所提方法在保持多径误差条件下,通过较少抽头数量的抽头延迟线结构滤波器拟合原始GNSS多径信道模型,可以大为简化GNSS信道模型仿真复杂度,而无须庞大的硬件资源。仿真结果表明,通过对参考信道模型生成的信道CIR参数进行稀疏拟合,所提出的方案和方法具有良好的效果。     

大规模 MIMO系统中用户分层变长时隙分配

大规模MIMO系统时分双工模式中分配的物理时隙长度是固定的,不能根据不同时长的信道相干时间灵活地调整长度,二者长度的不匹配导致部分时频资源的浪费,因此,系统的总体容量不能达到最优。针对此问题提出一种用户分层变长时隙分配方法,即根据不同终端的移动性对终端进行分层,并为不同层中的移动终端灵活地分配不同时长的物理时隙,使物理时隙长度与移动终端所对应信道的相干时长相匹配,从而减少时频资源的浪费,提高资源利用率。同时,避免了低速移动终端过频繁的信道估计,降低了信道训练序列开销,使系统的总体数据容量得到很大的提升。实验仿真结果验证了所提方法的有效性。     

文本情报信息筛选与聚类的一种处理方法

目前大数据时代情况下的信息有文本、图像、语音和视频等多种形式,而且信息的容量非常大,怎样高效、正确地筛选、分类和处理、利用这些信息,为决策者提供指挥与控制的科学依据显得尤为重要。据此对文本情报信息提出了一种文本聚类的特征选择以及特征变换的方法,利用单词在文本中的出现次数的概率来选择参与聚类的单词,并且对单词出现概率模型定义了特征变换函数,提高了文本信息的筛选、分类和处理的精度,能快速、准确地提取所需要的情报信息提供给指挥与控制的决策者参考、使用。     

结合层次法与主成分分析特征变换的宫颈细胞识别

对宫颈细胞进行多分类可以自动识别出不同状态的细胞,进而为宫颈癌诊断提供科学依据。在用6种多分类算法进行实验后,选取支持向量机作为基分类器,先用一对一策略训练6个分类器进行3分类,然后再训练1个2分类器,这种二层4分类方法提高了识别准确率。考虑不同层特征模式的差异性,在保证识别性能的同时,每层分类前先采用主成分分析法将原始154维特征变换到低维空间,去除冗余特征,加快识别速度。实验证明,所提层次主成分分析法在宫颈细胞分类中相比6种传统多分类方法有更高的识别准确率,可达90%以上;识别速度也较普通层次法提升了21.31%。     

基于乘积偏好关系的专家模糊核聚类赋权方法

多属性、多目标性决策中,针对专家给出各方案偏好关系下的决策问题,提出一种基于乘积偏好关系的专家模糊核聚类赋权方法。该方法运用模糊核聚类的思想实现对决策专家的聚类,并通过放宽归一化约束条件,克服了传统模糊核聚类算法中离群点对聚类结果的影响。同时,在专家类内赋权过程中,运用CI-IOWG算子集结同类专家的意见,依据不同专家对于形成类别一致性意见的贡献程度来确定专家权重;克服了传统基于熵权或判断矩阵一致性的赋权方法的局限性。算例表明,该方法可行、有效。     

基于检测的人体跟踪算法

传统的目标跟踪算法需要人为标定跟踪区域,且受到漂移问题的影响。为了解决这些困难,针对人体跟踪问题,提出了一种新的基于检测的跟踪算法。为了减少漏跟踪,使用了多个检测算子,用来定位多个身体部位,将其检测结果映射到一个相同的身体区域。为了适应快速运动的目标,使用KLT跟踪和凝聚聚类将检测窗口连接起来形成人体轨迹。实验结果表明:使用多个检测算子明显地提高了跟踪性能;KLT跟踪对于快速运动目标具有适应能力。该算法基本满足实时性。     

装备技术体系网络建模与结构优化方法

针对装备技术发展管理的重用度和冗余度问题,研究了体系网络建模与结构优化方法。将装备技术抽象为节点,技术关系抽象为边,提出了基于装备技术描述属性框架和技术关系分析的体系网络建模方法;将3种经典的网络社团探测方法应用于装备技术聚类,通过比较评估指标,生成了技术聚类优化方案;基于加权网络中心度算法,识别了对体系冗余影响最大的装备技术。以包含235项激光武器装备技术的技术体系为例,验证了方法的有效性,总结了体系结构的优化结论。