连续信息空间中的信息泄漏问题研究

在联邦式作战仿真平台中,互相通信的主体在进行通信的同时还需要保护其私有的信息。讨论了基于线性方程组“无穷解”条件下的连续信息空间的信息泄漏和保护问题,包括该模型的基本特性和防止泄漏的方法,指出了存在信息的部分泄漏问题,并给出了检测部分泄漏的方法,为提高计算性能,可指定检测子空间,最后,讨论了信息动态改变对信息泄漏的影响。     

基于改进支持向量回归机的火炮身管寿命预测

为准确预测火炮身管寿命终止时火炮射弹数,根据射击过程中火炮身管磨损量与身管寿命特性,分析了身管膛线起始部磨损量与身管射弹数之间的关系,提出了支持向量回归机算法,并采用遗传算法进行模型优化改进,得到火炮身管寿命预测最优模型。结合两种类型火炮的身管数据,利用该模型对身管寿命进行预测,并与原始支持向量回归机进行对比,通过分析可知改进的支持向量回归机预测效果好、精度高,为火炮在实际应用中身管的寿命预测提供了新的思路。     

基于广义回归神经网络的单位运营状况分类

单位的运营状况会直接影响股东和广大人民的利益,针对运营状况可以使用广义回归神经网络进行分类。由于广义回归神经网络中径向基函数的扩展参数Spread的选取会导致分类的准确率,提出了一种果蝇优化算法优化参数Spread的分类模型。充分利用了果蝇优化算法的寻优能力,将优化后的参数代入到广义回归神经网络中对单位的财务数据进行运营状况的分类。结果表明,与广义回归神经网络做比较,优化后的网络模型对数据的分类可以达到很高的准确率,在相关领域的分类上有非常大的实用性。     

对高校美术教育审美本质的思考

美术教育是一种极具个性化、创造性和欣赏性的活动,是审美教育的核心所在,已成为高校文化素质教育的重要内容之一.高校美术教育不仅是要传授美术理论与实践技能,更重要的是完成对大学生审美能力的培养,进而达到促进大学生审美感受力的发展和审美能力的提升目的.这个过程必须要摒弃非艺术化、功利化的禁锢,突出美术教育的审美教育功能,激发大学生对客观世界想象、探索与创造的欲望,更好的提升他们对事物客观的直觉把握和本质领悟.     

对LFM雷达的间歇采样累加干扰研究

间歇采样转发干扰以及改进的重复转发间歇采样干扰是对线性调频雷达的有效干扰样式,但其形成的假目标幅度较小,能量损失较大。针对这些不足,提出了一种间歇采样累加干扰,该方法通过将数字储频后离散采样信号的幅值进行累加,在获得干扰幅度的同时实现信号的最大相干性。通过理论分析可知,信号脉内周期性变化会对干扰信号产生影响,因此又通过对累加信号幅度较低部分进行幅度倍乘和对间歇采样信号取绝对值后累加,得到2种改进方案:倍乘调整间歇采样累加干扰和绝对值间歇采样累加干扰。最后通过仿真实验,证明了间歇采样累加干扰是对线性调频雷达的一种有效干扰,能够产生较好的欺骗和覆盖干扰效果,并且假目标幅度较大,工程实现简单,节省功率。     

圆周SAR与线性SAR成像特性分析与对比

圆周合成孔径雷达因其独特优势已经成为雷达领域的研究热点。分析圆周合成孔径雷达与线性合成孔径雷达在成像区域大小、点散布函数特性、回波频谱特点、三维成像能力等方面的差异,凸显了圆周合成孔径雷达的成像特点。发现单航过圆周合成孔径雷达频域成像处理的难点在于其回波频谱的空变性。为提高频域成像处理的效率,分析了平面圆周合成孔径雷达与多航过圆周合成孔径雷达成像模式,并指出这两种模式易于在频域开展一致化处理。仿真试验证明了分析内容的正确性。     

基于实验数据的电子对抗效能分析建模方法

为定量分析电子对抗复杂系统各指标的响应关系,综合解析法和作战模拟法的优缺点,提出了实验数据回归分析法的概念,并设计了实现算法。应用该方法建立了防空预警系统探测效能和电子对抗兵力规模之间的关系模型,最后分析关系模型得出一些有意义的结论。回归分析方法结合作战仿真实验数据,为电子对抗作战效能分析提供了一种新的建模方法。     

航天器转动惯量参数在轨辨识的最优激励

根据矩阵分析理论研究了转动惯量参数的可辨识性问题,从姿态动力学方程导出关于未知参数的线性回归模型,将回归矩阵的条件数作为参数可辨识度的定量指标,以可辨识度最大为目标函数建立最优控制模型;应用解最优控制问题的伪谱法,计算控制力矩陀螺的指令轨线,使得惯量参数的辨识精度和收敛速度显著提高;在仿真中采用双无迹卡尔曼滤波算法进行参数辨识,结果验证了所提出的最优激励设计方法可以改善参数辨识性能,同时该方法对先验信息误差具有鲁棒性。     

两向二维NFA及其在SAR目标识别中的应用

通过对传统线性鉴别分析局限性的分析,提出一种基于两向二维非参数特征分析((2D)2NFA)的SAR图像目标识别方法,该方法有效克服了线性鉴别分析的固有缺陷并且运算量也大大降低。首先,定义一种图像矩阵的近邻样本选取方法,继而利用k近邻样本构造(2D)2NFA的类间散度矩阵和类内散度矩阵,然后使用(2D)2NFA提取样本的特征,最后在特征空间中使用简单的最近邻分类器进行待识别测试目标的分类识别。用美国运动和静止目标获取与识别(MSTAR)计划录取的SAR图像数据进行了仿真实验,实验结果表明(2D)2NFA增强了提取特征的可鉴别性,能够获得更高的识别率,而且减小了特征维数。     

连续时间参数滤波问题的非标准方法

本文应用非标准分析中的Ｎｅｌｓｏｎ近初等过程方法,得到了与标准的连续时间参数滤波问题等价的近初等过程的滤波公式,并由此得到了标准的连续时间参数情形地滤波公式．