属性约简方法在威胁因素选择中的应用

分析了影响对空威胁判断的威胁因素,确定了各属性值离散化的处理标准,构建了基于粗糙集理论的对空威胁判断决策信息表;通过基于属性重要性的约简方法和基于正区域的约简方法对威胁因素进行了约简,确定了水面舰艇对空威胁判断的威胁因素,最后用Matlab仿真技术验证结论的正确性。     

基于熵最小化的LFM信号调频率估计算法

利用LFM信号频谱的熵随着调频率减小而降低的性质,提出了一种基于频谱熵最小化的LFM信号调频率的估计SEM方法。建立参数待估的相位补偿因子,通过搜索得到使得补偿后信号频谱熵全局最小的调频率估值。在搜索过程中,采用两级搜索策略,并引入牛顿迭代算法,有效降低了算法复杂度。理论推导和仿真结果证明,该算法为有偏算法,估计偏差量与初始频率相关,理论估计方差比较CR下界低12d B。对雷达实测回波信号进行验证,与离散多项式变换算法相比发现,提出算法估计的鲁棒性更好,并具有较高的测速精度,具有一定的应用价值。     

基于概率分布的硬件木马检测特征选择方法

针对基于旁路信号分析的硬件木马检测中存在的高维以及信号冗余度高等问题,寻求一种特征选择方法在降维、降低冗余度方面的可行性,通过考虑样本概率的分布情况,提出了一种以散度和Bhattacharyya距离作为可分性判据的特征选择方法。首先分析了旁路信号的特征选择问题,然后阐述了基于散度和Bhattacharyya距离的可分性判据,最后在FPGA中植入硬件木马,采用K-L方法进行实验,通过对样本特征选择前后的检测效果发现,这种特征选择方法不仅有助于分辨"金片"与含木马的待测芯片间旁路信号的统计差异,而且与分类错误率建立联系,更好地实现了硬件木马的检测。     

基于云模型的系统综合效能评估方法

针对系统效能评估中定性描述难以准确评估的问题,在分析已有基于云模型评估方法不足的基础上,提出了一种新的基于云模型的系统综合效能评估方法。首先将各指标值和评价集的各评语用云模型表示,然后利用各指标值云模型与评价集各云模型相似度的加权和来对系统综合效能进行评估。实例分析表明,该方法能够有效地对系统进行综合效能评估。     

雷达辐射源识别中数据库的构建及应用北大核心

为满足雷达辐射源识别技术发展和特征参数挖掘的需要,在分析辐射源基本信息和特征参数以及二者之间关联关系的基础上,通过数据库管理系统SQL Server,以E-R模型、数据类型设计为切入点,分别构建了雷达辐射源信息库和特征库。最后,分别从雷达辐射源数据可视化管理、信号调制类型识别、辐射源匹配识别等方面探究了数据库的应用实例。从应用实例的运行效果来看,验证了所构建数据库的科学性和可行性。     

MIMD上三层格式的窗口并行迭代方法

本文对一般的三层格式给出了在MIMD 机上实现的窗口并行迭代方法,给出了WBJ 格式,分析了三层格式的收敛性。文章的结论表明窗口并行迭代法的收敛性与窗口大小无关,窗口大小影响每台处理机的使用效率。     

恒定应力加速寿命试验的非参数统计方法

在恒定应力加速寿命试验 (简称恒加试验 )的统计分析中 ,非参数统计方法具有一定的实际价值 .在一定的假定下 ,文中给出了两种新估计 ,并证明了它们的优良性     

基于正交最小二乘估计的非线性时间序列的预测

在对非线性时间序列的短期预测中经常采用局部线性化的预测算法 ,原有的算法使用普通最小二乘法 (LS)估计近似线性模型的参数。对于存在噪声的数据 ,该算法的数值稳定性较差。本文在对非线性空间进行局部线性化的基础上 ,采用正交最小二乘方法 (OLS)对线性模型同时进行结构选择与参数辨识 ,改善了数值的病态特性 ,增强了算法的稳定性     

基于遗传算法的整周模糊度OTF解算

建立了一种基于简单遗传算法的改进模糊度搜索方法。首先采用一组约束方程求解模糊度浮点数解 ,然后UDUT 和LDLT 分解对整周模糊度进行整数高斯变换以降低各整周模糊度之间的相关性 ,最后利用遗传算法进行整周模糊度搜索。在种群个体较少的情况下 ,为了避免早熟使搜索陷入局部最优 ,提出两种变异算子 ,保持个体的多样性。仿真结果表明改进后的算法能够实时动态解算整周模糊度 ,且较使用简单遗传算法具有更快的搜索速度和鲁棒性。