基于内容的月球影像检索并行框架设计

基于内容的月球影像检索面向月球探测计划获取的大量遥感数据,根据影像视觉内容,提供一种方便而高效的检索方式。为提高其检索效率,在对基于内容的月球影像检索过程进行分析的基础上,运用Petri网完成过程建模与并行化分析。提出一种基于内容的月球影像检索并行框架,并据此部署实验系统,将嫦娥月球影像等实际数据集投入其中进行检索实验。结果表明,基于内容的月球影像检索并行框架能够有效提升查询检索效率。     

基于微多普勒特征的欺骗干扰识别

为了提高雷达的抗干扰能力,提出了一种基于微多普勒特征的欺骗干扰识别方法,为雷达选择抗干扰措施提供了先验知识。首先建立了目标回波和干扰信号的数学模型,分析了二者微多普勒频率的差异。其次利用Viterbi算法和FFT谱分析对信号的特征参数进行了提取。最后,定义了识别目标和干扰的特征因子,并根据特征因子设定阈值对目标回波和欺骗干扰进行识别。仿真结果验证了算法的正确性和稳定性,与理论分析一致,表明该方法能够在较低的信噪比环境下对欺骗干扰进行检测识别。     

基于逆向分层的工作流时间-费用优化方法

针对效用网格下基于优先级因子的工作流时间-费用优化问题,基于工作流的同步完成特征对任务进行分层并提出三种实时调度算法:基于逆向分层的sufferage(BLSuff)、基于逆向分层的min-min(BLMin)及基于逆向分层的min-max(BLMax)。算法设计基于优先级因子的衡量标准对时间与费用同时进行优化,并为任务设置期望完成时间以达到充分利用费用优化空间进行费用优化的目标。实验结果表明这三种算法在各种优先级因子下都能对工作流的执行时间与执行费用进行较好的优化。     

多无人作战飞机编队空战智能决策方法

针对多无人机编队空战战术决策问题,提出了基于案例推理(CBR)和规则推理(RBR)的战术决策方法。在剖析战术决策案例特征的基础上,设计了一种基于框架结构的案例表示方法,并引入结构相似度和云模型理论以改进传统的最近邻检索算法。最后,借用基于案例推理和规则推理设计的战术决策GUI界面,能够快速地从库中检索出与当前空战态势最匹配的战术决策源案例,仿真结果证明该方法具有较好的有效性。     

多核数字信号处理器矩阵乘卷积算法性能评测

矩阵乘卷积算法能够为各种卷积配置提供高性能基础实现,是面向给定芯片进行卷积性能优化的首要选择。针对国防科技大学自主研制的飞腾异构多核数字信号处理器(digital signal processor, DSP)芯片的特征以及矩阵乘卷积算法自身的特点,提出了一种面向多核DSP架构的高性能并行矩阵乘卷积实现算法ftmEConv。该算法由输入特征图转换、卷积核转换、矩阵乘以及输出特征图转换这四个均运行在通用多核DSP上的并行化部分构成,通过有效挖掘通用DSP核中功能单元的潜力来提升各个部分的性能。实验结果表明,ftmEConv实现了高达42.90%的计算效率,与芯片上的其他矩阵乘卷积算法实现相比,获得了高达7.79倍的性能加速。     

Open64的MPI代码自动生成算法

针对开源编译器Open64存在MPI不能自动并行化的问题,对Open64中面向Cluster的MPI代码自动生成进行了研究。分析了MPI代码自动生成模块在Open64体系结构中的位置,提出了基于Open64的MPI代码自动生成算法,并对其进行了实验验证。实验结果表明：该算法不但能够有效降低MPI并行程序的通信开销,而且能够明显提高其加速比。     

稳定特征选择的多目标蚁群优化

为了提高进化算法特征选择稳定性,提出一种面向稳定特征选择的多目标蚁群优化方法。通过抽样策略集成三种特征排序法的输出作为多目标蚁群优化的稳定性指导信息,聚合特征的费舍尔分值和最大信息系数值作为多目标蚁群优化的启发式信息,以分类正确率和扩展昆彻瓦指标值作为两个优化目标,兼顾算法的分类性能与特征选择稳定性。在四个标准数据集上进行对比实验,结果表明,所提方法能够在分类性能与稳定性方面达到较好的平衡。     

面向飞行器电磁散射特征诊断的近场频域成像算法

无人机在结构样式和材料构成方面具有的灵活性使得其相比有人机具有更大的隐身性能优化空间,在室内或者室外开展近场成像变得迫切。结合飞行器转台成像几何模型建立了近场转台成像通用信号模型,提出了一种面向飞行器电磁散射特征诊断的近场频域成像算法,在子孔径成像设置约束下,近似将斜距平面频谱按照水平面频谱处理;分析了该算法适用的条件,并围绕典型近场成像几何和飞行器尺寸生成仿真数据,在0.6～35 GHz范围内选择典型波段完成近场成像,良好的成像结果证实了理论分析与所提算法的正确性。     

网络入侵检测系统中的数据缩减技术

在进行事件分析之前,网络入侵检测系统首先要面对数据缩减的问题。以ANIDS为背景,分析了两种重要的数据缩减技术:相关特征子集选择和特征再构造。提出了一种基于Wrapper方法的最优特征子集选取算法SRRW。在考虑学习算法偏置的情况下,通过识别强相关特征并引入约束,能够更快地搜索并获得最优的相关特征子集。从特征再构造角度出发实现数据缩减,并通过因子负荷量矩阵分析了原始特征之间的相关性。     

面向信号的ATS软件平台体系结构分析

完成了面向信号的ATS软件平台体系结构分析,给出了面向信号的ATS软件平台的定义,详细分析了该软件平台所具有的特征,并在此基础上,借鉴Kruchten的多视图方法,分析了面向信号的ATS软件平台涉及的行为主体,从组织视图、功能视图和信息视图多个视角研究平台的构成与运行方式,最后给出平台的总体模型,并详细介绍了模型中各层的具体定义与功能：     

一种新的舰船辐射噪声特征提取方法

提出了一种基于Dopplerlet变换的舰船辐射噪声特征提取方法,给出了Dopplerlet变换分解流程。使用此种方法及基于小波变换、波形结构、自然尺度等的特征提取方法对收集到的舰船辐射噪声进行了识别试验,试验结果证明基于Dopplerlet变换的舰船辐射噪声特征提取方法更加有效。     

基于时频原子分解的地雷目标特征提取及分类

利用车载超宽带地表穿透雷达进行大区域地雷探测在军事领域上有重要的应用价值,能否提取稳定一致的地雷特征是其实用化的关键.提出一种基于时频原子分解的地雷目标特征提取和分类方法,该方法以地雷目标的四维散射函数为基础获取二维时频图像,在对时频图像详细分析的基础上,通过时频原子对地雷目标一维距离向剖面进行分解,得到能够完整描述地雷时频域特征的多个原子,将这些原子作为特征向量送入分层分类器.通过实测数据验证,该方法适用于车载超宽带地表穿透雷达探测地雷.同传统基于时域或频域的特征提取算法相比,该方法提取的特征更加稳定,能有效改善地雷探测性能.     

A novel signal feature extraction technology based on empirical wavelet transform and reverse dispersion entropy

Feature extraction is an important part of signal processing, which is significant for signal detection, classification, and recognition. The nonlinear dynamic analysis method can extract the nonlinear characteristics of signals and is widely used in different fields. Reverse dispersion entropy (RDE) proposed by us recently, as a nonlinear dynamic analysis method, has the advantages of fast computing speed and strong anti-noise ability, which is more suitable for measuring the complexity of signal than traditional permutation entropy (PE) and dispersion entropy (DE). Empirical wavelet transform (EWT), based on the theory of wavelet analysis, can decompose a complex non-stationary signal into a number of empirical wavelet functions (EWFs) with compact support set spectrum, which has better decomposition performance than empirical mode decomposition (EMD) and its improved algorithms. Considering the advantages of RDE and EWT, on the one hand, we introduce EWT into the field of underwater acoustic signal processing and fault diagnosis to improve the signal decomposition accuracy; on the other hand, we use RDE as the features of EWFs to improve the signal separability and stability. Finally, we propose a novel signal feature extraction technology based on EWT and RDE in this paper. Experimental results show that the proposed feature extraction technology can effectively extract the complexity features of actual signals. Moreover, it also has higher distinguishing ability for different types of signals than five latest feature extraction technologies.     

基于CZT的频谱细化算法及应用

针对复杂信号频域特征提取问题,利用Delphi语言编写了Zoom-FFT和基于CZT的频谱细化方法应用软件,以某型坦克传动箱振动速度信号为例进行了对比分析,验证了算法的有效性和程序设计的正确性。结果表明：基于CZT的频谱细化方法具有运算效率高、细化效果好等优点,可以在复杂信号分析中推广应用。     

基于小波分析的子带特征提取与选择方法

在研究了目标图像多尺度小波分解特性的基础上,提出了基于小波多尺度分解子带主成分的特征提取的算法。该算法利用图像在不同尺度的小波变换域中能量局部集中性,选择各子带能量较集中的局部小波系数构成图像目标特征向量。这种特征包含图像目标的主要边缘、纹理、灰度、结构等多种信息。由于对图像目标的特征信息的分布没有任何限制,因而适用于多种类型的图像的特征提取,可以解决单一特征提取方法中必须面对的所提取特征不明显的难点。这种特征向量对噪声有较好的鲁棒性。     

基于LDA算法的一维距离像特征提取

在线性分辨分析(LDA)基础上,通过遗传算法寻找Fisher准则下最优的线性映射中心和相应的最优映射,使不同模式在特征空间内具有最大的可分离性,并将该算法用于雷达目标一维距离像特征提取与识别中。实验表明,和原算法相比,新算法在特征提取性能和目标正确识别率上有较大提高,说明了算法的有效性。     

A logistics scheduling model: Inventory cost reduction by batching

Logistics scheduling refers to the problems where the decisions of job scheduling and transportation are integrated in a single framework. In this paper, we discuss a logistics scheduling model where the raw material is delivered to the shop in batches. By making the batching and scheduling decisions simultaneously, the total inventory and batch setup cost can be reduced. We study different models on this issue, present complexity analysis and optimal algorithms, and conduct computational experiments. Some managerial insights are observed. © 2005 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2005.     

网络化多平台协同控制与决策系统总体设计框架

针对单一平台在探测能力和信息获取方面的局限性,提出构建基于空中、地面、水中平台的多平台人机协同控制与决策系统的体系结构,该系统的特点是有人参与决策,可实现有人平台和无人平台的协同。分析了地面指挥控制与决策中心及各平台应具有的功能,并对人机交互软件界面进行了总体设计。给出了一个典型的应用场景,分析了其工作原理及多平台协同跟踪与决策过程,验证了所提系统体系结构的灵活性和合理性。     

数字调制信号的神经网络识别方法

提出数字调制信号的人工神经网络识别方法，从信号幅度、相位、频率及功率谱等特性中提取五种特征参数，用于训练神经网络对数字调制信号的识别。采用神经网络，不仅可提高识别的智能化，而且能提高正确识别率。     

层次化新闻视频处理框架的设计与实现

提出了一个通用的层次化新闻视频处理框架,将新闻视频处理分为句法分段、语义标注以及视频摘要三个层次,并给出了三个层次中涉及的故事单元探测、字幕探测、视频摘要等关键技术的解决方案。框架突破了传统的新闻视频处理框架仅局限于句法分段以及单媒体特征进行处理的缺陷,通过对视音频特征进行多模态的综合分析来获取新闻视频高层的语义内容。实验通过一个新闻视频处理原型系统NVPS验证了框架的可行性,重点对故事单元探测、标题探测以及口播帧探测三个算法进行了实验,实验结果分别达到88%,86%和86%的探测准确率,从而进一步证实了层次框架在新闻视频处理方面的有效性。