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961.
为降低异常证据对合成结果的影响,提出了基于投影分解与k最近邻距离的异常证据检测算法。该算法在对证据集中所有证据进行焦元单一元素投影分解的基础上,重新构造证据的基本概率赋值,然后利用证据之间形成的欧式距离,采用k最近邻距离算法对异常证据进行检测。无线传感器网络应用实验分析表明:该算法可有效地对异常证据进行检测。对检测前后的证据利用证据合成规则进行融合对比结果发现,剔除了异常证据的合成结果并具有良好的峰值性和可分辨性,合成结果有利于融合决策。  相似文献   
962.
通过作战模拟技术预测战争损耗,预测精度在很大程度上依赖于模型输入参数的精度,如何解决可靠的作战模拟输入参数来源问题,成为决定战损率预估,乃至效能分析及作战模拟效果的关键。提出了基于径向基函数的装备仿真数据分析技术,研究了将装备仿真产生的大量数据进行分析的方法,并结合实例验证了方法的精度和有效性。该方法同样适用于历史战例、演习和训练等数据的处理。  相似文献   
963.
协同通信利用其他用户终端进行中继传输,虽然可极大提高系统的抗衰落能力,但其在信息传输的过程中势必会将信息泄漏给中继用户,为用户信息传输的私密性和安全性带来了极大挑战。研究表明,最小频移键控(MSK)信号有多种产生方法,且相同信息经不同产生方法得到的已调信号波形各不相同,这意味着MSK调制器结构对输入信息具有特定的加密功能。借鉴跳频通信的思想,针对中继节点不可信的三节点协同通信系统,文中提出一种随机跳变MSK调制器结构的协同安全传输方案。仿真结果表明,该方案在充分利用协同通信技术优势的同时还可有效解决中继节点不可信问题,实现信息传输在可靠性与安全性方面的综合性能提升。  相似文献   
964.
为预报泵喷推进器转子与湍流互作用宽频非定常激振力,在Sears函数的基础上,考虑随机湍流波的影响,推导了螺旋桨宽频非定常激振力预报公式,并与实验值对比验证了该公式。进一步考虑泵喷推进器转子工作在前导叶尾流场的情况,通过Gauss尾流模型建立叶片尾流湍流波数谱,通过经验公式计算叶片尾流场参数。推导得到泵喷推进器转子宽频非定常激振力预报公式,通过公式计算得到的宽频非定常激振力与数值计算结果相近。分析了流场参数的变化对推进器转子宽频辐射噪声预报结果的影响。研究得到,湍流强度只影响宽频非定常激振力预报结果的幅值,湍流积分尺度对幅值和频谱形状都有较大的影响。  相似文献   
965.
滤波器阶数是影响卫星导航接收机时域自适应抗干扰性能和计算复杂度的核心参数。为了解决当前阶数选取严重依赖工程经验而影响分析不足的问题,分析了滤波器阶数对导航接收机时域自适应抗干扰性能的影响,可为导航接收机低复杂度时域抗干扰的研究提供理论支撑。该分析面向不同干扰环境,分别以滤波器幅频响应和信号载噪比为评估指标,并通过仿真实验和实测对传统最小均方算法和改进型最小均方算法进行验证,提出了一种基于数字滤波器设计的自适应最优滤波器阶数的设计方法。实验数据分析表明,通过适当提升滤波器长度,可以有效提升时域自适应滤波器的抗干扰性能;在实际应用中,可根据实际抗干扰需求,对滤波器阶数进行优化设计。  相似文献   
966.
针对海战场上多类型反舰导弹攻击舰艇编队的弹目分配问题展开研究,建立多阶段多目标优化数学模型,采用多目标进化算法NSGA-II求解模型,提出一种基于改进专家法赋权的组合距离评估——灰色关联分析法CODAS_GRA,可从求解得到的Pareto最优解集中选出唯一的最优分配方案。该方法将CODAS和GRA两种不同决策方法的优点进行结合,采用改进熵权法确定不同决策方法的偏好系数。实验表明,与其他5种未考虑领域特点的通用多准则决策方法相比,该方法所选出的弹目分配方案能够同时兼顾最大化毁伤效能和最小化弹药消耗两个目标,合理性强,方案更优。  相似文献   
967.
针对超声速无尾飞行器操纵面冗余度高、舵效非线性强、超声速巡航阻力大的问题,提出了一种最小阻力增量控制分配方法。在增量非线性控制分配框架下对超声速无尾飞行器的控制分配问题进行重构,然后在操纵面幅值与速率约束下,构建增量形式“分配精度-阻力”混合优化目标,并使用有效集二次规划求解,形成了一套完整的最小阻力控制分配方法。在超声速巡航条件下进行仿真,结果表明该方法可有效分配虚拟控制指令,减小飞行阻力。  相似文献   
968.
为改善防空作战中对空中目标威胁的判断决策能力,提出了一种基于蜂群(ABC)算法和相关向量机(RVM)的空中目标威胁评估方法。从防空作战的实际出发,依据数理统计分析构建空中目标威胁指标体系;采用ABC算法优化多核RVM的相关参数,构建空中目标威胁评估模型。仿真分析表明,该方法是一种精度较高的空中目标威胁评估方法,在各项精度指标上均优于单一Gauss核或单一Sigmoid核的RVM方法,从而证实它的有效性和可行性。  相似文献   
969.
970.
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