一种精确定位篡改攻击位置的混沌数字水印算法

基于混沌变换良好的随机性和初始条件极端敏感性,提出了一种精确定位篡改位置的脆弱混沌数字水印算法．该算法将混沌加权后DCT中低频系数作为图像特征,利用混沌DCT匹配块对生成脆弱水印序列,最后嵌入到图像的DCT中频系数中．实验结果与分析表明,该算法几乎不影响图像的视觉质量,对图像篡改区域具有检测有效性和定位准确性,实现了盲认证．该算法不仅提高了篡改定位的精度,虚检率与漏检率也相应降低．     

基于时频单源点检测和聚类验证技术的欠定混合盲辨识算法

针对欠定混合盲辨识问题,提出了一种基于时频单源点检测及聚类验证的盲辨识算法。检测各个源信号的时频单源点,利用奇异值分解的方法求解不同单源点集合对应的混合矢量,利用基于k均值的聚类验证技术完成源信号数目和混合矩阵的联合估计。算法放宽了已有方法对时频单源区域的假设,不需要假设信号存在时频单源区域,可以完成仅存在离散的时频单源点条件下的欠定混合盲辨识;同时克服了传统算法需要假设源信号个数已知的不足,可以有效地估计源信号数目。仿真结果验证了算法的有效性。     

基于相位估计的湍流降质图像盲复原

地基望远镜观测的空间目标图像受大气湍流的影响,其分辨率受到很大的限制。为了提高湍流降质图像的复原效果,提出一种改进的盲解卷积方法。首先,考虑观测图像受到高斯噪声和泊松噪声的干扰,推导出基于混合噪声模型的盲解卷积代价函数;然后,根据傅里叶光学原理,利用波前相位表示点扩展函数,将点扩展函数从像素值估计转换为参数估计;最后,通过参数化表示方式,将代价函数寻优从约束最优化问题转换为无约束最优化问题。模拟实验结果验证了本文模型与数值算法的有效性。     

基于广义码重分布的交织类型盲识别研究

针对非协作通信领域中交织序列的交织类型识别问题,在对低码率线性分组码的分组交织和卷积交织序列进行深入分析的基础上,基于广义的码重分布法首次解决了截获序列的交织类型盲识别问题。该方法首先对截获序列按不同长度进行分组计算码重,利用分组交织和卷积交织后序列的不同码重分布特性,进一步计算广义码重分布距离来区分序列的交织类型。仿真结果表明该方法能快速识别交织类型,并具有较好的容错性能。     

某型步战车炮控系统的新型LADRC控制器设计

针对工程实际中量测输出含有噪声这一问题,设计了以带有滤波器的新型扩张状态观测器为核心的新型线性自抗扰(LADRC)控制器。基于某型步战车实测数据,运用递推最小二乘法对模型参数进行辨识,从而得到炮控系统模型。分别用PID控制器,LADRC控制器和新型LADRC控制器进行了仿真。结果表明,新型LADRC的抗扰性和鲁棒性优于PID;当输出加入量测噪声时新型LADRC比LADRC控制效果有改善,两者都能够在保持控制系统原有特性基础上大幅提升炮控系统的稳定精度。     

指挥信息系统的风险分析及其方法

基于指挥信息系统的风险管理,贯穿于作战指挥活动的全过程。从指挥信息系统的结构和组织体制的实际出发,围绕指挥信息系统的风险因素,进行风险辨识,给出了基于信息熵理论的信息系统风险评估方法,以指挥活动中的组织计划过程的风险评估为例建模,为在不确定条件下,科学评估指挥信息系统风险提供了定性分析与定量分析方法。     

有色噪声下FIR模型相关辨识精度分析

本文针对离散控制系统的有限脉冲响应（ＦＩＲ）函数模型,研究了在伪随机ｍ序列输入的激励和有色噪声干扰下辨识的精度问题,纠正了参考文献中的错误,得到了有色噪声干扰下ＦＩＲ参数估计精度的显式表达式。同时,给出了辨识精度的下界和上界,分析并得到了达到上下界的条件。文中有实例分析。     

多维 AR 模型梯格滤波的一般形式及其在不同数据窗下的实现

本文以基本的矩阵代数为工具,对于多维AR模型推导了梯格滤波的一般公式。在此基础上,可方便地得到在不同数据窗下(如预加窗、协方差窗和滑动窗)的实现算法。     

基于参数自适应辨识的被动定向算法

推导了匀速运动目标球坐标系下的定向跟踪模型;状态建模的不完备性引起了模型噪声方差阵带有未知径距参数,因而需要解决参数在线辨识问题.从滤波残差正交性原理出发,推导出参数自适应辨识滤波器(PIBF),计算机仿真验证了该算法的有效性并且对目标机动有一定的鲁棒性.     

基于灰色关联度和模糊贴近度的复杂设备瞬态虚警辨识

分析了电子设备和武器装备的ＢＩＴ系统虚警形式之一——瞬态虚警的产生原因和一般的预防措施；提出运用灰色关联度和模糊贴近度对瞬态虚警进行辨识并给出了这两种方法的基本原理；分别采用数值模拟和物理模拟的手段，获得了具有温度、湿度、振动（电源）三环境参数系统的状态变化样本群，以及因振动（电源）参数突变而产生的瞬态虚警样本；运用灰色关联度和模糊贴近度方法识别虚警及产生虚警的环境因素，结果表明两种方法可以胜任要求。