一种基于变换域的自适应滤波算法

针对传统时域自适应滤波在较低信噪比下检测估计信号波形的局限性,提出一种基于变换域的自适应滤波的算法。该方法利用分数阶傅里叶变换在分析线性调频信号时的优良特性,在分数阶变换域上进行自适应滤波处理,提高信号检测估计效果。仿真实验证明,该算法在较低信噪比条件下能较好地检测估计出回波信号,滤波效果胜过时域滤波。     

维修性试验验前信息融合方法

针对小子样维修性试验因数据异总体而导致验前信息融合精度低的问题,提出了基于信息可用度的验前信息折合模型,解决了因数据异总体无法融合的问题;利用随机加权法对验前分布参数进行了拟合,准确地表述了验前分布;提出了基于支持度的融合权值确定方法,提高了各验前分布融合权值分配的合理性;最后,通过某装备维修性试验验前信息融合实例,表明了该方法具有一定的工程应用价值。     

光流算法研究

光流的测量是视频序列处理和视频挖掘中的基本问题。首先简述了光流法的基本原理,即物体亮度不变特性;然后阐述了计算光流的4类算法:微分方法、区域匹配方法、基于能量的方法和基于相位的方法,并对当前主流的能量算法进行了详细探讨;最后对各种光流算法的评测方法与测试集进行了说明。     

不确定信息下反导拦截效果评估

针对不确定信息下反导拦截效果评估过程中指标信息和权重信息都不确定,传统评估方法很难加以解决的问题,使用区间数和随机多属性可接受性分析(SMAA)相结合的方法对反导拦截效果进行了评估。首先,根据来袭弹道导弹目标的毁伤程度划分了拦截效果等级;然后,针对观测信息的不确定性,采用区间数和隶属函数对特征指标进行了表示;在此基础上,通过引入SMAA方法,计算和比较拦截效果为各拦截等级的可接受性指标和信任因子,对不确定信息下反导拦截效果进行了评估。实例计算结果表明所介绍的不确定信息下反导拦截效果评估方法是可行的。     

基于扩展多模型自适应估计的运载火箭伺服机构故障检测与诊断

针对运载火箭伺服机构故障,提出了一种基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法。首先建立了考虑伺服机构故障的运载火箭姿态动力学模型,其次将故障角度作为状态变量得到增广状态空间模型,然后利用扩展卡尔曼滤波器进行状态向量和故障参数的非线性估计,并基于传感器测量数据采用假设检验算法在线计算故障发生的概率,最后给出了基于扩展多模型自适应估计的故障检测与诊断算法流程。该方法的优点是只用一个扩展卡尔曼滤波器就可完成一个伺服机构的故障检测与诊断,从而大幅减小用于伺服机构故障检测与诊断的滤波器数量。仿真结果表明,该方法在无故障时可对伺服机构进行健康监测,在单台伺服机构故障下,可以及时准确判断出哪一台芯级伺服机构发生故障,并可准确估计出伺服机构故障下的发动机摆角角度。     

弯曲致受抑全内反射式液位检测效应仿真实验分析

从传统的有损光纤结构的液位传感方法入手,深入研究塑料多模光纤传输过程中的包层模式下的弯曲损耗、受抑全内反射以及光能量耦合机理,在理论上揭示传感器效应的作用机制,从几何光学的理论出发,使用光线追迹方法,进一步模拟宏弯曲光纤内的光线传播路径,光纤受抑全内反射效应的能量变化机制,仿真结果与理论分析一致,搭建实验平台对前述理论分析和仿真模拟结果进行进一步的测试和验证。实验结果表明,该效应相对于传统有损光纤结构方法,可以进行高精度高灵敏度的稳定可靠液位传感测量。     

文本情报信息筛选与聚类的一种处理方法

目前大数据时代情况下的信息有文本、图像、语音和视频等多种形式,而且信息的容量非常大,怎样高效、正确地筛选、分类和处理、利用这些信息,为决策者提供指挥与控制的科学依据显得尤为重要。据此对文本情报信息提出了一种文本聚类的特征选择以及特征变换的方法,利用单词在文本中的出现次数的概率来选择参与聚类的单词,并且对单词出现概率模型定义了特征变换函数,提高了文本信息的筛选、分类和处理的精度,能快速、准确地提取所需要的情报信息提供给指挥与控制的决策者参考、使用。     

协同作战中信息分发算法研究

大规模协同作战中的高效通信问题为当前信息战的研究重点之一,但由于单独作战单元无法了解全局的信息内容及需求方,这给通信资源有限的参战兵力之间的态势共享带来了困难。为此提出了一个分布式协作信息分发算法,在理论上借鉴了复杂网络的小世界特性,即单元节点可以通过邻节点在较少跳数内完成信息的传输。在思路上利用了信息相关性概念,作战单元利用信息之间的关联性及信息与节点之间的收发关系建立控制信息发送的路由表。并通过仿真实验验证了不同网络拓扑下算法性能的变化情况,结果证明分发算法能较好地支持信息共享。     

基于圆形滤波器HOG特征的航拍图像车辆快速检测算法

航拍图像中车辆一般近似为矩形结构,因此通过统计检测窗口中的梯度方向直方图并根据梯度主方向估计车辆朝向,然后将检测窗口旋转到相应方向进行分类器判别。车辆检测采用级联boosting分类器和梯度方向直方图特征(HOG,Histograms of Orient Gradient),针对旋转窗口中HOG特征的计算,设计了一种基于圆形滤波器的HOG(Circle Filter based HOG,CFHOG)特征,与传统基于积分直方图的HOG特征提取方法相比,显著提高了旋转窗口中HOG特征的计算效率,此外在计算每个像素的梯度时采用查找表代替梯度向量的求模和角度计算也减小了计算量。使用真实图像进行的实验表明本文车辆检测算法快速高效。     

基于警报关联的威胁行为检测技术综述

基于警报关联的网络威胁行为检测技术因其与网络上大量部署的安全产品耦合,且能充分挖掘异常事件之间的关联关系以提供场景还原证据,正成为复杂威胁行为检测的研究热点。从威胁行为和网络安全环境的特点出发,引出威胁行为检测的应用需求和分类,介绍基于警报关联的威胁行为检测的基本概念和系统模型;重点论述作为模型核心的警报关联方法,并分类介绍了各类典型算法的基本原理和特点,包括基于因果逻辑的方法、基于场景的方法、基于相似性的方法和基于数据挖掘的方法;并结合实例介绍了威胁行为检测系统的三种典型结构,即集中式结构、层次式结构和分布式结构;基于当前研究现状,提出了对未来研究趋势的一些认识。