基于CE-QPSO算法的联合火力打击方案智能优化方法

针对联合火力打击方案优化“既快又精”需求难题,设计了CE-QPSO算法,提出了基于该算法的联合火力打击方案智能优化方法。该算法充分结合了交叉熵算法良好的全局寻优能力和量子粒子群算法高效运行的特点,通过构建离散概率矩阵,使粒子的不确定性运动更具方向性,提高了粒子的协同寻优能力。实验结果表明：基于该算法的联合火力打击方案智能优化方法能够有效提升联合火力打击方案的优化效果和优化效率,且相比于标准交叉熵算法和标准量子粒子群优化算法具有明显优势。     

基于智能反射面辅助的无人机主动监听优化方法

针对可疑用户可能利用无线通信危害公共安全的问题,通过智能反射面和无人机组合的方法来帮助合法监视器监听可疑链路。首先,考虑了无人机与地面用户以及地面用户之间复杂的信道交互,构建了一个合法监视器监听速率最大的优化问题。其次,为了解决这个复杂的非凸优化问题,采用深度强化学习技术,将无人机的轨迹规划和智能反射面的相移变化问题建模为马尔可夫决策过程,设计了相应的奖励函数,并基于最大熵的深度强化学习算法实现无人机和智能反射面相移设计的联合优化。最后,从仿真结果看,与无智能反射面的优化方案相比,有智能反射面的优化方案不仅提高了合法监视器的监听速率,还降低了无人机的能耗,另外智能反射面反射单元的不同数量也会对监听速率产生影响。同时,相较于近端策略优化,基于最大熵的深度强化学习算法的优化策略拥有更稳定的训练过程和更快的收敛速度。     

基于生成对抗网络的空中红外小目标仿真模型

空中红外小目标在目标检测、目标追踪等军事领域有较高的应用价值,但是其获取成本高昂。在WGAN模型中引入降噪算法改善生成图像质量,同时改进Wasserstein距离惩罚项,提出了一种基于生成对抗网络的空中红外小目标仿真模型（IST-WGAN）,在自建空中红外小目标数据集上训练模型,模型生成的红外图像通过主观判别、FID分值和小目标检测算法验证。结果表明,所提模型能够生成有效的红外小目标样本。     

指数寿命产品可靠性增长试验的Bayes分析

针对指数寿命产品的定时、定数截尾试验方案,推广了Mazzuchi-Soyer模型的应用范围。首先引入模型假设,以狄氏分布作为先验分布,综合利用产品研制的历史信息和专家信息,结合产品研制各阶段试验数据,给出了各阶段可靠性的联合后验分布。然后利用Gibbs抽样算法解决后验推断计算问题,得到各阶段产品可靠性的Bayes点估计和区间估计。最后给出产品可靠性增长分析实例,表明了模型的优越性。     

二部图的(g,f)匹配

本文证明了二部图存在(g,f)匹配和f 因子的充要条件以及有关的几个结果,并且给出了求二部图的最大(g,f)匹配、最小(g,f)匹配和最小权最大f 匹配、最小权(g,f)匹配、最大权(g,f)匹配的算法。     

系统仿真技术初探

为了对系统仿真技术有一个总体认识,采用归纳和分析的方法,对系统仿真技术的体系进行了初步探讨.     

小波分析电子签名系统

成功开发了小波分析电子签名系统。运用快速小波变换理论和生物识别技术提取人体指纹特征,转化为指纹特征码嵌入电子文本,解决了信息传输的安全问题,对因特网的身份认证、信息认证有重要指导作用。     

基于高斯数据增广的小样本数据无人机编队类型抗扰识别

近年来,随着无人机的应用越来越广泛,对无人机编队类型进行准确识别具有重要意义。基于此,对小样本数据下无人机编队类型识别问题进行了研究。首先,对目前常用的各种无人机编队类型识别方法进行了介绍,针对小样本数据无人机编队类型抗扰识别面临的主要问题进行了分析;其次,对所提方法涉及的理论背景进行了研究;然后,对所提无人机编队类型抗扰识别算法进行了详细阐述;最后以带有噪声的菱形无人机编队的位置坐标作为输入数据,使用所提方法进行仿真实验,仿真实验结果表明,以参数均方误差作为队形识别的准确度指标,所提方法可将均方误差由45.1降低至0.46,显著提高了无人机机群特征聚类的精度与鲁棒性,证明了所提方法在小样本数据无人机编队类型抗扰识别问题上的有效性。