基于FMECA的信息系统软件失效安全风险评估与预测

随着大量软件产品应用于信息系统,不可避免地增大了软件失效对系统安全的影响概率。本文以某信息系统文电收发的处理过程为例,引入FMECA法,对其文电收发处理过程中由软件造成的风险进行分析,同时分析了引起风险常见的失效模式,并引入Markov模型对软件失效造成系统严重危害的风险进行预测,通过Markov模型与FMECA法结合能够迅速定位软件失效的原因,减少因软件失效造成的系统损失。     

目标机动和观测野值的双假设滤波辨识算法

针对目标跟踪观测过程中野值和机动互存的辨识问题,根据标准Kalman滤波算法不具有容错性的特征,提出利用Kalman滤波收敛时间辨识野值抑或机动导致观测值异常的方法,以减少测量值准确有用信息的丢失。然后,采用改进3σ准则对近似服从正态分布的小测量域内观测数据进行粗略预处理,并对异常值建立了残差扰动因子的双滤波器辨识,同时以设置同步并行动态的时间计时为判决条件,有效减小了后续目标跟踪的误差。仿真实例表明:所提出的双假设辨识算法能够实现实时辨识,且有效跟踪目标。     

基于混沌双扰动的CDDP SO-BP目标威胁估计方法?

信息化条件下的战场环境对目标威胁估计技术提出了越来越高的要求。提出一种基于混沌双扰动的CD?DPSO?BP目标威胁估计方法，该方法针对粒子群算法在进化过程中易出现早熟和寻优结果不稳定的缺陷，基于Tent映射提出混沌双扰动的思想，并加入粒子群算法的进化过程，实现对粒子群算法的改进；之后，利用该新算法训练BP神经网络的初始权值和阈值，建立目标威胁估计模型和算法；最后，将该方法应用于实例中进行仿真，结果表明该目标威胁估计新算法具有较高的准确度。