基于变等效因子的PHEV等效燃油消耗最小策略

针对一种并联式混合动力汽车(Parallel Hybrid Electric Vehicle,PHEV),基于庞特里亚金极值原理(Pon-tryagin’s Minimum Principle,PMP),在行驶工况已知前提下,设计了一种基于恒等效因子的等效燃油消耗最小控制策略(Equivalent Consumption Minimization Strategy,ECMS)。为改善该策略对工况变化的适应性,在分析等效因子、实际工况和电池荷电状态(State of Charge,SOC)相互关系的基础上,采用SOC惩罚函数对等效因子进行在线调整,得到了一种基于变等效因子的ECMS。仿真结果表明:所设计的基于变等效因子的ECMS,能够使发动机运行点大部分集中在最优曲线上,电池SOC波动较小,与基于恒等效因子的ECMS相比,发动机效率提高3%,整车系统效率提高0.5%,百公里耗油量降低4.5%,提高了对行驶工况的适应性。     

附加先验概率条件下的最佳先验概率选取

基于贝叶斯准则对二元假设检验问题进行研究,在附加先验概率条件下,提出了最小二乘意义下的最佳先验概率。将该方法与极大极小准则对比分析,给出了任意先验概率条件下的最佳先验概率选取方法,并进行仿真验证。仿真结果表明,根据最佳先验概率进行判决,可以在先验概率未知时有效降低判决代价。     

改进的聚类算法在入侵检测系统中的应用

K-中心点聚类算法是几种经典的聚类算法之一。但传统的K-中心点聚类算法的效率以及稳定性较低,聚类的过程缓慢,容易陷入局部最优解,使得聚类最终结果的准确性不能得到保证。为此,提出了一种基于数据的"密度"信息有效地改进K-中心点聚类算法并应用于入侵检测模型。该算法很好地克服了传统的K-中心点聚类算法过分依赖初始中心点选择的弊端,并且用实验分别验证,以这种方法来进行数据的聚类相比于传统的K-中心点聚类算法,显著提高了数据集聚类的效果,在入侵检测系统的应用中也有效地提高了检测率和降低了误检率,具备一定的实用价值。     

基于TS-MMPF的机动弱目标TBD算法

针对基于多模粒子滤波(Multiple Model Particle Filter,MMPF)的机动弱检测前跟踪(Track-Before-Detect,TBD)方法存在不能直接给出目标航迹以及粒子退化导致的目标漏检问题,提出一种基于航迹平滑(Track Smoothing,TS)的MMPF(TS-MMPF)机动弱目标TBD算法。该方法利用MMPF的方法对机动弱目标量测数据进行处理,输出初步的检测和跟踪结果;将MMPF的输出结果重新定义为新的量测并进行目标的航迹起始、关联及滤波并给出目标的航迹;最后,利用航迹预测值对目标航迹进行平滑处理,有效解决粒子退化导致的漏检问题。仿真结果表明该算法可以有效提高目标航迹的稳健性。     

基于RS属性约简与LS-SVM的装备研制风险综合评价

为有效管控武器装备的研制风险,推进装备研制项目的顺利开展,提出一种基于粗糙集(RS)属性约简与最小二乘支持向量机(LS-SVM)的装备研制风险综合评价方法。该方法在装备研制风险评价指标体系基础上,通过集对分析法构造训练样本和测试样本。以属性重要性作为RS启发信息,对评价指标进行属性约简,消除冗余信息。最后,基于约简后的评价指标样本训练LS-SVM模型完成风险评价。案例分析表明,相对于单一LS-SVM方法,所提出的方法预测精度更高,平均绝对误差达到0.098,评价结果更为准确,过程也更为科学合理。因此,将提出方法用于武器装备研制项目的风险评价是有效和可行的。     

二次雷达双门限检测接收机的研究及FPGA实现

针对基于软件无线电平台的二次雷达接收机开发,提出了一种双门限检测结构和多级对数放大的接收机设计方案。该方案基于FPGA+AD9361的硬件开发平台,使用Verilog HDL语言在Altera FPGA上完成AD9361的控制以及相关信号处理模块的开发。通过矢量信号源产生不同功率的信号对接收机进行测试,测试结果验证了方案的可行性及正确性。与传统的接收机相比,该系统能够有效剔除干扰信号,具有较大的信号接收动态范围,可以满足二次雷达接收机的要求。     

指控装备车载交换机检测仪设计与实现

针对指控装备车载交换机难维修这一实际问题,综合运用计算机技术、网络技术和通信技术,设计了具有整机性能检测和故障诊断功能的检测仪。介绍了检测仪的软硬件组成,并分别以交换机控制口、以太口和模拟用户口为例,给出了交换机整机性能检测原理,以诊断模拟用户通道板为例给出了故障诊断原理。应用结果表明,该检测仪具有连接使用方便、检测速度快、故障诊断效率高等优点,可为其他指控设备的检测与维修提供借鉴和参考。     

利用预报误差分布拟合实现卫星历史轨道机动检测的方法

轨道机动会引起在轨卫星的轨道异常,是空间态势感知的重点关注对象之一。为此,提出一种从卫星的两行轨道要素编目数据中检测历史机动的方法。通过分析预报误差检测轨道参数的异常编目值,进而获得相应的历史机动信息。对卫星的两行轨道要素编目数据两两预报求差得到预报误差的样本数据后,利用期望最大化算法可以拟合得到以高斯混合模型表达的预报误差的概率分布模型;以此为基础,可以确定利用预报误差检测轨道参数异常编目值的门限;利用轨道机动与异常编目值之间的对应关系,最终实现机动检测。对典型活动卫星的机动检测结果表明,所提方法能够在准确检出历史机动事件的同时保持较低的误检率。     

一种新的确定型有限自动机状态表示及压缩

针对传统DFA存在时间复杂度和空间复杂度高的问题,提出了一种新的DFA状态表示和字符-状态压缩方案。通过对传统DFA状态转换的观察发现,对于一个给定的输入来说,可以仅存储相邻状态之间的差异,从而得到一种新的DFA状态表示N-DFA;对每个大小不固定的状态设置一个状态指针来有效地减少每个指针所需要的比特数,从而得到一种基于输入字符的字符-状态压缩算法C-S;把N-DFA和C-S有效地集成在一起,进一步减少内存。实验结果表明,提出的N-DFA和C-S集成方案相比于传统的DFA和其他改进DFA方案,可以获得更好的内存压缩和加速性能。     

参照化流形空间融合学习的敏感特征提取与异常检测方法

针对遥测振动信号冲击强、响应周期短、共振频带宽和小样本等特点导致异类模式识别率低的问题,提出基于参照化流形空间融合学习的敏感特征提取与异常检测方法。采用多尺度分析方法将信号正交无遗漏地分解到各尺度带中,提取多尺度特征构造高维特征集;以相同的正常信号样本结合相同类型的异常样本建立专属参照化模型单元,采用线性流形学习获取各参照化模型单元多尺度流形特征差异,增强异常特征的敏感性。融合各参照化模型单元的投影矩阵对原始特征集进行升维再学习,获取低维多尺度敏感流形特征;输入到分类器实现对未知样本状态辨识。实测信号处理结果验证了算法的有效性。