基于单地震波传感器的运动目标参数估计方法

远距离的强振源和近距离的弱振源在接收器中可能会引起相同的信号强度,从而使以检测能级阈值为主的目标区域判别方式造成误判,达不到良好的毁伤效果。利用单个三轴地震波传感器接收舰船航行时产生的水中和海底声信号对目标进行被动探测定位,与舰船产生的信号强度无关,与距离也无关,经理论分析表明:该方法能够检测出舰船的运动参数及从水雷上方通过的时间,从而确定水雷的最佳打击位置。     

逆边界无网格法声源识别的理论与实验

针对逆向求解声源识别中的声辐射传输建模问题,采用无网格法将Kirchhoff- Helmholtz边界积分方程离散为受边界条件约束的有限维线性方程组,通过分块矩阵法对该约束方程组进行求解,得到了离散后声辐射传输模型的数值表达式.在此基础上,进一步研究了逆向求解声源识别问题的基本原理及其不适定性.为克服其不适定性,采用Tikhonov正则化和L曲线正则化参数选取方法,从而确立了有效的逆向求解方法.此外,还进行了扬声器阵列声源识别实验,实验结果验证了逆边界无网格声源识别理论和方法的可行性及可靠性.     

基于PCA与FCM的入侵检测样本数据压缩方法

采用行列双向压缩的数据处理策略,提出了一种基于主成分分析与模糊C-均值聚类算法的入侵检测样本数据压缩方法。该方法首先采用主成分分析法对数据冗余特征进行压缩,然后采用模糊C-均值聚类算法对冗余样本进行压缩,由此可挖掘入侵检测样本数据中的关键特征和关键样本。通过KDD CUP99数据集测试证明:数据双向压缩可减少入侵检测分类器的计算量,进而可提高其实时检测性能和检测推断的准确性。     

履带车辆静动液辅助制动系统仿真与实验研究

针对履带车辆静动液辅助制动系统液力辅助制动和液力液压联合辅助制动工况,建立对应工况下的数学模型进行仿真研究,并根据相似原理进行静动液辅助制动系统实验．仿真和实验结果表明,所建立的数学模型能够准确反映系统的实际制动性能,且该辅助制动系统能够为车辆提供可靠的制动．     

静止条件下多种轨道-电枢形状的轨道炮电流分布仿真

针对等轨道截面、等炮口截面、等长度、等材料和等电流8种典型的轨道-电枢结构,在电枢速度为0 m／s的情况下,采用Ansoftl 2有限元分析软件,仿真分析电流分布特征,得到：矩形截面轨道一长方体结构电枢的轨道炮有最不均匀的电流分布特征,电流主要分布在轨道外表面和电枢后部凹表面,并且分别对应于趋肤效应和电流短路径聚集现象,跑道形截面的轨道一回转体结构电枢的轨道炮有最均匀的电流密度分布．     

具有随机扰动的SISV模型的解的渐近性态

研究一类具有两种随机扰动的SISV传染病模型．对于第一种随机SISV模型,证明对任给的非负初值,该随机模型一定存在唯一的全局正解,并讨论该随机模型的解围绕确定性模型的无病平衡点的渐近行为;对于第二种随机SISV模型,通过构造适当的Lyapunov泛函证明该随机模型的解是随机渐近稳定的．     

计算机网络级联失效建模与分析

针对以往级联失效模型负载局部重分配规则与现实计算机网络全局路由特点不吻合的缺陷,模拟网络中信息流传输过程。定义路由器的失效条件,建立基于负载全局重分配的级联失效模型,并在此基础上提出基于连通和性能两方面的级联失效影响评价参数,进而分析用户流量和攻击方式对计算机网络级联失效的影响。结果表明,随着流量的增大,级联失效存在相变行为,相变点刻画了网络在不会发生级联失效前提下的最大传输能力。此外,针对网络中高度节点的攻击,更为容易引发大规模的级联失效,应予以重点保护。     

基于最优刚性编队分布式生成算法

为了描述一类特殊的刚性图,给出最优刚性图的概念。在保持队形时,最优刚性图可以减少拓扑图的复杂性。为了最大可能地减少队形通信的复杂性,研究了最优刚性编队的生成理论。首先,提出了4个命题,用以论证基于分布式的最优刚性生成方算法的可行性;其次,基于这些命题,提出了一种多智能体系统的编队算法;最后,通过仿真来验证所提算法的有效性。     

双差分相移键控在短波通信系统中的应用

文章针对短波通信系统中的载波频率偏移严重影响调制方式的误码性能这一问题,提出将双差分相移键控应用于短波通信系统中,该调制方式可以降低载波频率偏移对信号解调判决的影响。理论分析与计算机仿真表明:在具有载波频率偏移的短波通信系统中,该方式与传统的差分相移键控相比不需要载波频率校正,降低了设备复杂度,缩短了通信建立时间,能更有效地降低系统误码率,改善系统性能。     

多特征的UAV快速目标识别算法仿真

针对UAV(Unmanned Aerial Vehicle)侦察图像快速目标识别问题,重点展开基于多特征的UAV快速目标识别算法的仿真研究。算法结合图像的不变矩特征和SIFT特征,首先用不变矩特征构造适应度函数并利用遗传算法的全局搜索能力,在侦察图像中进行搜索,快速提取出可能包含目标的感兴趣区域(ROI,Region of Interest);然后采用尺度不变特征变换算法(SIFT,Scale Invariant Feature Transform)在ROI区域中进行匹配识别,从而确定目标的精确位置。仿真结果表明:算法具有较强的鲁棒性,能有效地识别飞机目标并显著减少识别时间,为UAV系统提供了一种近实时的目标识别方法。