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。     

基于多尺度特征聚类算法的不确定目标检测

提出一种基于无样本的SAR图像目标检测分类方法。针对空战过程中难以获得大量SAR图像目标样本问题,采用基于全局CFAR的多尺度SIFT特征进行目标纹理描述,并针对特征维度较高及特征描述之间存在的冗余问题,通过PCA算法对其进行降维处理后,采用DBSCAN算法对潜在目标区域的多尺度SIFT特征进行分类实现目标检测。通过单一目标和多类目标图像进行实验验证,实验结果表明该方法具有一定的有效性和可行性。     

导弹部队作战路网稳健性建模与分析

作战路网的稳健性是指作战路网在遭受敌方打击的情况下依然能够保持连通的能力。通过建立路网稳健性评价指标,综合考虑路网节点度数、节点介数、重要节点,对路网最大连通子图、平均路径长度、网络效率、聚类系数、动态时间等指标进行分析,就其中的路网最大连通子图、平均路径长度、动态时间指标在对高连接度节点、高介数节点、重要节点进行精确打击时进行仿真实验。最后通过某一具体算例对作战路网的稳健性进行了分析。     

基于DBSCAN聚类的异构多智能体分层任务分配方法

针对多约束条件下大规模探测/通信智能体集群协同探测任务分配问题,从全局与局部相结合的角度,提出了一种分层任务分配求解方法。首先,根据通信距离约束对所有任务节点进行聚类预分组,将集群任务分配问题划分为上层全局任务分配和底层局部任务分配。然后,根据聚类结果采用启发式算法求解探测/通信智能体组间全局任务分配结果。随后,根据探测智能体的全局任务分配结果,采用遗传算法对探测智能体组内任务进行分配。最后,通信智能体根据探测智能体的组内任务分配结果,采用基于虚拟节点的方法进行组内任务分配。实验结果表明,相较于直接求解方法,分层任务分配方法不仅解决了大规模集群协同任务分配问题,还可以在保证优化目标值相近的情况下,缩短70%以上的求解时间,较快得到相对最优的任务分配结果。     

等离子体与高功率微波相互作用中电子分布特性

电子数密度是表征等离子体物理特性的一项重要因素,在等离子体与高功率微波的相互作用中,等离子体对入射电磁波的吸收、衰减和屏蔽等电磁特性可通过电子数密度的变化进行表征。基于等离子体流体近似研究方法,利用COMSOL软件求解等离子体中的波动方程、电子传递方程和重粒子传递方程,计算分析了等离子体与高功率微波相互作用中的电子分布特性,重点分析了相互作用中平均电子数密度和平均电子能的数值和空间分布变化过程。研究表明,在高功率微波作用下,等离子体区域电子数密度在数值上会产生剧烈的阶跃变化,形成雪崩效应,在空间分布上电子数密度峰值产生趋于入射方向移动的变化;电子能的变化与入射波激励和电子数密度相关,随入射激励增加呈增长趋势,随电子数密度的增加而减小。     

立方星陀螺/双星敏感器组合定姿方法

针对单星敏感器绕视轴方向旋转角测量精度相对较差的问题,提出了一种利用微机电系统陀螺和同时工作的双星敏感器的测量来获得精确的立方星姿态信息的方法。该方法基于平均双四元数的思想,基于乘性扩展卡尔曼滤波算法制定了集中式和分散式两种姿态确定方案。仿真分析结果表明,所提出的陀螺/双星敏感器姿态确定方法,在采用低成本、低精度的姿态敏感器以及传统滤波算法的情况下,仍能有效提高立方星的定姿性能,具有较高的精度和较快的收敛性。为立方星低成本、高精度姿态确定提供了一种可行的参考,并且具备一定的工程应用价值。     

异速跳频互扰下跳频信号的参数估计

针对在跳频互扰情况下对多跳频信号参数盲估计困难的问题,提出了一种异速跳频互扰下跳频信号的参数估计方法。该方法利用异速跳频信号周期的差异,通过二值连通域标记处理、连通域时长聚类,将互扰跳频信号从时频谱上分离后分别进行估计参数。仿真结果表明,该方法能够实现在异速跳频信号互扰下对分量跳频参数的估计,且在高信噪比下能保证高的跳周期估计成功率与低的跳周期估计相对误差和起跳时刻估计相对均方误差。但互扰存在时的整体估计性能比仅单一跳频信号存在时会有所降低,同时该方法在SNR过低时会失效。