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。     

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。     

基于主成分分析法的作战部队信息化水平评估研究

为了客观准确地评估各作战部队的信息化水平,针对目前作战部队信息化发展建设水平评估方法难、评估指标体系变量多的特点,依据建立的评估指标体系,运用主成分分析法的基本思想,建立数学模型,列出分析步骤,计算各作战部队信息化水平的主成分,通过对主成分进行选择,综合得出新的评估指标变量,实现了更加快捷、直观地对作战部队信息化水平进行评估,有利于正确引导军队信息化建设的方向。     

多机动目标跟踪的BFG-GMPHD算法

针对高斯混合概率假设密度(GMPHD)滤波算法中的机动目标跟踪问题,提出BFG-GMPHD算法,扩展了GMPHD滤波算法的适用范围。算法利用最佳拟合高斯(BFG)分布来近似目标动态模型中的状态转移矩阵和过程噪声的协方差矩阵,实现了滤波器与不同动态模型的匹配;在对BFG分布进行递推时,引入了模型概率更新过程,解决了BFG仅依赖于先验信息的问题;并利用UKF算法对GMPHD的高斯分量进行递推,使得算法能处理量测方程为非线性的情况。仿真实验表明,BFG-GMPHD算法能快速匹配目标模型的变化,实现对多机动目标的有效跟踪,准确估计出目标的数目和状态。     

GM（1，1）组合优化模型

从影响GM（1，1）模型产生误差的两个主要原因出发，重新选择灰导数，并基于Newton．Cote’s积分公式和相邻最近插值方法构造出GM（1，1）组合模型，提出了求该组合模型参数的计算方法，通过实例验证了组合模型的模拟精度，具有重要的应用价值。     

偏色条件下的皮肤检测

为了解决偏色情况下的肤色分割问题，提出了一种色彩平衡的解决方法。先用Gray World假说对偏色RGB图像进行色彩平衡，在YCbCr颜色空间采用简化高斯肤色模型，然后利用形态学对二值图像进行处理。实验结果证明了该方法的可行性。     

某型自行火炮传动系统延迟时间维修建模实例研究

对某型自行火炮底盘传动系统维修保障现状和维修数据进行分析,引入延迟时间概念及其维修建模方法,建立延迟时间维修优化模型,提出主客观数据相结合的贝叶斯参数估计方法。考虑到设备的客观数据不足的情况,首先利用主观数据进行参数估计,在此基础上,再通过逐步完善的客观数据进行参数修正。最后,在一些满足实际情况的假定条件下,运用建立的延迟时间费用模型对检测周期进行了优化分析。