基于信息增益比和SGAN的信息系统评估模型

信息系统的安全对于个人、企业甚至国家都至关重要,因此,对信息系统安全的评估也极为严格.以军工单位的信息系统为例,标准过于冗余,且样本数量较少,使得神经网络难以达到预期的评估效果.针对这些问题,建立了"信息增益比+SGAN"的分类评估模型,通过计算信息增益比得到各项指标对信息系统安全划分的重要度,减少无关紧要的冗余指标;用重要指标量化后的样本训练SGAN,得到一个强有力的分类判别网络,来对信息系统的安全进行评估分类,同时输出样本"真伪概率"和"下类似比系数"作为专家是否要人为对该系统进行评估的参考标准.     

基于双谱切片小波包的雷达体制识别技术

根据机械扫描雷达、一维相控阵雷达和二维相控阵雷达扫描方式的差异,通过对3种体制雷达进行双谱分析、切片化处理以及小波包分解,提出了双谱切片小波包的概念,并根据此特征用支持向量机对不同体制的雷达进行识别.仿真结果表明:该方法在噪声占比为0～20％时,可分性好,并且在噪声占比增大时,通过该特征仍能对不同体制的雷达进行有效识别.     

基于改进TOPSIS的航材物流商服务评价研究

针对传统物流商服务评价过程中评价体系构建不完善的问题,在充分考虑平时军用航材保障特点的基础上,构建了新的评价指标体系.提出一种改进的TOPSIS评价方法,运用层次分析法和熵权法分别求得主观和客观权重,引入差异系数对主客观权重进行组合,并通过计算相对趋近度与传统的评价方法进行对比分析,验证了所提方法的可靠性和科学性.     

线性时频分析及其在弱信号检测中的应用

介绍了时频分析理论及常用的线性时频分析方法;将短时Fourier和小波变换用于弱信号的检测并分析了其性能,最后给出了计算机仿真结果。     

基于小波包变换和BP网络的齿轮箱故障诊断

利用小波包分析提取出齿轮箱在各种工况下振动信号的有效成分,根据时频域特点提取比较典型的特征参量,利用改进的BP网络进行训练,根据训练结果判别齿轮箱的故障状态。     

数字高程模型数据小波压缩算法

针对海量DEM数据的存储和传输的问题,设计出一种高效的DEM数据的小波压缩算法。基于提升理论提出了一种包含自由变量t的紧支撑小波构造方法;通过选取合适的小波滤波器系数,基于提升的整数小波变换只需要整数加法、整数乘法和移位实现,运算速度快,便于硬件实现;选取参数t=1的整数9-7小波变换,其运算量接近整数5-3小波,但DEM数据压缩质量接近浮点的CDF9-7小波。实验证明该压缩算法对DEM数据有极佳的压缩效果,在保持地形形状和起伏特征的前提下,DEM数据可以压缩4096倍,PSNR>34DB。     

基于二进小波变换的噪声图像自适应增强新算法

针对图像增强算法通常会放大原图像中噪声分量的问题,提出了一种基于二进小波变换的图像增强新算法。该算法充分利用了二进小波变换的平移不变性和各尺度上小波系数间的相关性,有效改善了增强过程中噪声放大和边缘失真问题。此外,算法具有高度的自适应能力,适用性更强。实验结果表明,与目前已有的各类多尺度图像增强算法相比,该算法在抑制噪声和凸显图像特征两方面均有明显改进。     

电晕放电辐射信号分析的小波基函数选取

研究电晕放电辐射信号既有利于消除其危害又有助于加强对其利用。针对小波变换提出在不同情况下对不同类型的电晕放电进行分析时,选取小波基函数的方法,理论上可以通过信号与小波波形的匹配或者通过计算信号与小波相关系数的方法来确定,而在不确定放电类型时可进行实际分析。     

一种认知无线电中模仿授权用户诱骗攻击的检测方法

认知无线电中模仿授权用户（PrimaryuserEmulation,PUE）诱骗攻击是近年来研究的热点问题。攻击者通过模仿授权用户的信号特征来干扰认知用户使用频谱,造成认知用户可用频谱资源的大量减少。本文提出了一种单点PUE攻击的检测方案。通过小波变换提取发射机发送信道特征来判断用户身份,仿真实验表明该方法可以有效检测PuE攻击。     

基于改进的相干法的InSAS三维地形生成方法

提出了一种利用时延测距进行干涉合成孔径声纳(InSAS)数字高程模型(DEM)重建的方法。重点研究了采用相干系数估计两幅合成孔径图像的时延,并利用插值和相位修正提高时延估计精度的方法。分析了时延估计过程中可能出现的时延跳变情况,并给出了解决办法。采用仿真数据和干涉合成孔径声纳样机实测数据对所提方法进行了验证,结果表明:该方法是有效的,能够获得可靠的高程结果。相比传统的干涉处理方法,该方法避免了图像配准、相位滤波、解卷等步骤,实现起来更加简便。