改进推广卡尔曼滤波算法在目标跟踪中的运用

对推广卡尔曼滤波算法进行了改进,提出了运用自适应门限滤除不可信观测向量的方法。在复杂多变的电磁环境中,有效的剔除不可信观测向量和防止有用信息的丢失一直是一对矛盾。改进的算法通过新息序列方差的统计信息确定自适应门限,并且对观测向量的每一个元素分别进行判决。仿真结果证明,该算法能够在防止有用信息丢失的同时有效剔除不可信观测向量,进而减小导引头的滤波误差。     

基于规则优化与排序的恶意代码匹配检测

恶意代码已在网络和主机系统中造成了严重的危害,对恶意代码进行有效的检测与防御已成必然。在综合现有一些恶意代码检测技术的基础上,提出了一种基于规则优化与排序的恶意代码匹配检测方法,并对检测系统的整体结构和功能模块进行了详细的描述。运用将面向协议特征变换为面向内容特征进行搜索匹配的思想,减少特征库中规则的条数,改进了特征库中规则的形式化描述。采用规则匹配成功的频繁度对规则在特征库中的位置进行了排序,以减少匹配搜索的深度,提高检测速度,同时对规则的形式化描述进行了相应的扩展。另外,为了获取更好的检测性能,改进了BM算法,通过设计匹配转移二维数组实现了搜索跳转。研究结果证明,该方法可节省时间,算法的效率高。     

基于自适应遗传算法的LS—SVM漏磁缺陷重构

提出基于自适应遗传算法的最小二乘支持向量机算法（AGA-LS-SVM）的新方法,用于二维缺陷重构,建立由缺陷的漏磁信号到缺陷二维轮廓的映射关系。该方法实现人工裂纹缺陷的二维轮廓的重构,试验结果表明,该方法具有速度快、精度高和很好的泛化能力,为漏磁检测定量化提供了一种可行的方法。     

基于指标值状态的自适应权重确定法

评估问题中指标值可能是已知的也可能是未知的,提出一种基于属性值状态的指标权重确定方法,该方法融合了粗糙集和区间数有序相离度的理论,根据指标值状态,自适应求取指标权重;同时引入调节算子,调节对主客观因素考虑的重视程度。详细地给出了自适应算法的步骤,并对算法的保序条件进行了分析,举例说明了该方法的应用,结果表明:方法简单实用,易于实现。     

网格环境下基于任务的虚拟物流资源匹配策略

网格环境下的虚拟物流资源调度问题,实质就是资源与任务如何匹配的问题。以首先满足任务需求为前提,综合考虑任务以及资源两方面的匹配要求,建立了资源任务一对一匹配模型,通过量化任务（资源）各条件因素基准值及其所占权重比率,结合循环匹配算法,提出了一种基于任务的资源任务匹配策略,有效避免多任务对资源的争抢,实现了资源任务匹配的准确性和有效性。     

基于证据理论的自适应协同方法在打击目标排序中的应用

针对指挥员在选择及对打击目标排序时会产生不同结果,采用证据理论进行了协同。以各指挥员的判断作为证据理论的识别框架,采用证据加权法及对各证据的合成,确定了证据的基本可信度分配,降低了各证据间的冲突,筛选出肯定的证据,达成指挥员决策的自适应协同,实现对打击目标更为合理的排序。     

基于模型概率的自适应交互式多模型算法

传统的交互式多模型算法中过程噪声协方差矩阵固定,不能很好地适应实际目标不同程度的机动。采用匀速和转弯运动模型集合,提出了一种基于模型后验概率的自适应交互式多模型算法。通过后验概率来自适应调整各模型中的系统过程噪声协方差矩阵,进而提高模型同系统运动模式的匹配程度;结合防空作战机动目标跟踪要求,通过典型目标机动仿真,同标准交互式多模型算法进行比较,验证了该算法的合理性和有效性。     

舰载指挥控制系统与作战任务匹配分析模型及仿真

对舰载指挥控制系统与作战任务进行匹配分析,是舰载指控系统正确合理使用的前提和依据。本文利用有色Petri网（CPN）建模工具,得到舰载指控系统和作战任务模型,在此基础上,建立了舰载指控系统与作战任务匹配分析模型,最后利用CPN Tools进行仿真计算,得到舰载指控系统与作战任务匹配分析结果。     

ITSON：一种基于拓扑演化的P2P智能搜索机制

P2P系统中节点的动态特性对搜索性能的稳定提出了很大挑战。借鉴社会学和组织学相应原理,提出拓扑演化模型捕获节点的运动规律。节点模拟人类在社会网络中的行为,根据自身和他人的兴趣变化,随搜索过程的进行,利用自身局部信息,动态、自适应地调整网络拓扑,及时反映资源分布以及搜索内容的动态变化,维持资源合理组织。在此基础上提出的智能搜索机制ITSON(InTelligent Search based on tOpologyevolutioN),利用消息转发的智能性进行路由方向决策,从而迅速定位提供资源的节点。仿真结果说明,ITSON能自动优化网络,具有良好的搜索性能和自适应特性。     

基于单GPS观测的SINS姿态校正方法

针对车(船)载惯性和GPS组合导航系统(INS/GPS),研究单天线GPS对INS的姿态校正方法。提出一种基于单天线GPS进行捷联惯导(SINS)机动中对准和姿态校正方法,该方法以GPS两个不同时刻的不共线速度向量为参考向量,利用TRIAD算法进行姿态确定,并设计了Kalman滤波器估计姿态四元数。仿真试验表明该方案能较好地校正惯导系统的初始对准误差,并通过实时校正保持长期的姿态精度。