粒子PHD滤波存活粒子采样新方法

针对多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法中存活粒子的重要性密度采样问题,给出一种结合最新量测信息的存活粒子重要性密度采样新方法.该方法根据最新量测集中的各个最测与目标粒子的单步预测状态的似然值,以概率选取量测值,利用无迹变换获得粒子的重要性密度函数,并对其进行采样实现粒子概率假设密度滤波中存活粒子的采样,有效地减轻了粒子的退化现象. 3目标跟踪仿真试验中,当目标模型与跟踪算法使用的目标模型不匹配时,采用所提出的存活粒子采样方法的粒子概率假设密度滤波算法最优子模式分配距离下降约70km.论文给出的存活粒子采样新方法显著地提高了多目标跟踪粒子概率假设密度滤波算法的鲁棒性.     

战争设计工程中专家思维收敛过程的建模与分析

专家意见能否达成共识是战争设计工程中的一个关键问题.首先从复杂理论视角对专家思维过程的适应性、聚集性、非线性进行分析,接着将专家群体划分为两类并且运用马尔科夫转移矩阵对研讨过程建模,提出并证明了两类专家群体思维收敛的充分必要条件,得到群体思维收敛不仅与研讨过程中专家之间的关系影响矩阵有关,而且与专家的初始意见有关.最后通过计算机仿真进一步探索了群体思维收敛过程的影响因素.     

代数免疫度最优的旋转对称布尔函数的构造

代数免疫度是布尔函数的一个重要密码学指标,为了抵挡代数攻击,密码算法中所使用的布尔函数应当具有较高的代数免疫度.本文利用“轨道交换”技术,给出了一类具有最优代数免疫度的旋转对称布尔函数的构造,该类函数对于代数攻击具有较强的抵抗能力,同时具有较高的非线性度和最优代数次数.     

策略不确定条件下基于高阶超博弈的军事对抗决策方法

军事对抗决策中面临的一个主要问题是难以确定敌方的策略集。基于超博弈分析策略不确定条件下的军事对抗决策问题。在分析超博弈中信念迭代原理的基础上,提出了基于高阶超博弈的对抗决策方法。将高阶信念中的结果反思到低阶信念,并最终反思到一阶信念中,将己方的决策建立在对敌方可能决策的分析的基础上。使得己方的决策具有针对性且更加合理。以二战中西线战役为例验证了方法的可行性和有效性。     

Zodiac算法新的不可能差分攻击

重新评估了Zodiac算法抵抗不可能差分攻击的能力。通过分析Zodiac算法的线性层,给出了Zodiac算法两条新的14轮不可能差分。利用新的不可能差分,结合Early-Abort技术对完整16轮的Zodiac算法进行了不可能差分攻击。攻击过程中一共恢复6个字节的密钥,其时间复杂度只有232.6次加密,数据复杂度约为285.6个明文,该攻击结果与已有最好的结果相比,时间复杂度降低了一个因子233。结果表明由于Zodiac算法线性层的扩散性差,使得该算法对不可能差分分析是不免疫的。     

幂函数型完全非线性函数原像分布的特征

完全非线性函数是特征为奇数的有限域上抗差分密码攻击最优的函数,目前已有的六类完全非线性函数都是2-1的。当Π(x)为Fqm上的Dembowski-Ostrom函数或者Coulter-Matthews函数时,从Fqm到Fq的完全非线性函数tr(aΠ(x))的原像分布恰有两种取值,其中一种取值对应Fqm所有平方剩余元,另一种取值对应Fqm所有非平方剩余元。该结论在文中得到了证明。     

军事通信网络效能评估中的多数据源融合方法

通过分析军事通信网络效能评估数据源的特征,提出了一种融合专家经验、仿真和实测数据评估军事通信网络效能的方法。包括用信念图统一表达数据形式;以实测数据为训练样本,使用支持向量机拟合网络参数与性能指标关系模型,通过比较预测值与仿真结果获取仿真数据可信度;采用扩展贝叶斯法融合多源数据,给出了基于多数据源的军事通信网络效能评估流程;最后以评估某舰艇编队军事通信网络效能为例,给出了具体融合过程,结果表明融合多数据源的评估结果的有效性和可信性更高。     

基于自适应补充Kalman滤波的平滑伪距算法

为了得到较为精确的伪距值,现提出一种采用自适应补充卡尔曼滤波进行相位平滑伪距的算法,该算法既利用了载波相位平滑伪距的思想,又对观测噪声和载波相位差值方差进行了估计,并给出了相应的数学解算过程。仿真结果表明,利用该算法得到的伪距双差值相对于其他算法最小,利用其平滑后的伪距用于定位,得到的结果相对于其他算法也最稳定。     

舰艇编队质心干扰中的无意毁伤判断

质心干扰是舰艇编队防空作战体系中一种非常关键的作战手段.针对舰艇编队协同防空作战过程中,怎样判断舰艇使用质心干扰抗击来袭的敌方反舰导弹目标时,是否会发生无意毁伤的问题,通过对舰艇质心干扰原理和无意毁伤根源的分析,建立了舰艇编队质心干扰中的无意毁伤判断模型,并进行了实例仿真.仿真结果表明,该模型能够辅助编队指挥员在制定编队协同防空作战方案时进行无意毁伤检测,从而消除方案中可能存在无意毁伤的风险,保证编队防空作战能力最大程度的发挥.     

基于K-矩阵残差的航天器姿态确定自适应算法

在航天器姿态确定时,针对由于模型误差而使滤波发散的情况,根据协方差匹配的方法,提出一种基于K-矩阵残差的自适应姿态确定算法.通过调整滤波器中的噪声协方差,得到一种在线最佳姿态四元数的最小二乘拟合递归算法.针对传统残差定义的不足,根据K-矩阵的几何性质,设计适应的残差和标准,来解决这一问题.针对高值的残差可由测量噪声或过程噪声的建模误差引起,或由两个共同引起,分别对测量噪声自适应滤波和过程噪声自适应滤波进行了研究.仿真表明,此种算法效果较好.