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。     

组网雷达协同干扰资源分配模型及算法

针对多干扰机协同作战(Multi-Jammers Cooperative Combat,MCC)问题,研究如何在干扰资源有限的情况下对其进行充分的利用,从而获得最优的干扰收益。将雷达的威胁等级和几何精度因子(GDOP)结合作为目标函数,建立以干扰机时间利用率为约束条件的MCC问题优化模型。运用熵权法计算雷达脉宽、带宽、载频和重频的权重,并根据灰色关联相对贴近度确定雷达的威胁等级,采用离散的粒子群算法对模型进行求解。通过MATLAB仿真表明,该算法可以快速找到目标函数的最优解,得到最佳的分配方案,通过对结果的分析,进一步验证该算法的有效性和模型的可行性。     

Needleman-Wunsch算法的改进

为了实现双序列的全局快速比对,分析了Needleman-Wunsch算法的运算思路,并提出了一种改进的Needleman-Wunsch算法。改进算法通过在计算过程中不断截短比对序列的长度,减少无用数据的计算,提高了运算的效率。通过以相控阵雷达辐射源的搜索模式序列识别为例进行仿真试验,仿真实验证明改进算法与Needleman-Wunsch算法相比,具有效率高、运行时间短的优势。     

基于改进人工鱼群算法的反TBM目标分配策略

反TBM目标分配是防空反导作战指挥决策的关键问题,限制影响因素多,实时准确度要求高。为提升反TBM目标分配效能,构建了目标分配模型,通过引入交叉变异算子,并结合模拟退火算法,对人工鱼群算法进行改进,仿真分析表明,算法的搜索能力和收敛速度得到了提高。     

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。     

基于改进QGA的有/无人机编队多任务联盟生成

针对有/无人机编队作战中多约束复杂任务分配问题,提出一种改进QGA(Quantum Genetic Algorithm,QGA)的多任务联盟求解方法。首先确定任务需求、时间、平台能力等多种约束,综合考虑联盟总任务收益、耗费成本与任务时间因素,构造目标函数,建立了多任务联盟生成优化问题模型;从多分组并行演化、观测值修正、动态旋转角调整3方面对QGA算法进行改进用于问题求解;并结合实际案例进行了仿真分析,结果表明,提出的方法可以有效生成多任务联盟,解决有/无人机编队多约束复杂任务分配问题,解质量较高。     

二次雷达双门限检测接收机的研究及FPGA实现

针对基于软件无线电平台的二次雷达接收机开发,提出了一种双门限检测结构和多级对数放大的接收机设计方案。该方案基于FPGA+AD9361的硬件开发平台,使用Verilog HDL语言在Altera FPGA上完成AD9361的控制以及相关信号处理模块的开发。通过矢量信号源产生不同功率的信号对接收机进行测试,测试结果验证了方案的可行性及正确性。与传统的接收机相比,该系统能够有效剔除干扰信号,具有较大的信号接收动态范围,可以满足二次雷达接收机的要求。     

基于改进PH曲线的无人机路径规划方法

快速而有效的航路规划是无人机执行作战任务的基础。针对现有Pythagorean Hodograph(PH)曲线路径规划方法中仅对一条路径曲线进行优化问题存在的不足,提出一种基于改进PH曲线的多段路径的组合规划方法。该方法通过建立选择策略,改进多段PH路径合成方法,有效利用了PH曲线的曲率连续性和精确性,结合贪心算法的快速寻优特性,可以快速得到满足安全性、曲线连续和曲率连续的最优PH路径。仿真结果表明了该方法的合理性和有效性。     

基于AFSA-WNN的Sallen-Key滤波器电路软故障诊断

为提高对Sallen-Key滤波器的软故障诊断能力,提出一种基于多分辨率变换与小波神经网络(WNN)的软故障诊断方法。该方法先引入多分辨率变换提取Sallen-Key滤波器电路的软故障特征,在此基础上,采用人工鱼群算法优化的WNN构建电路软故障诊断模型。仿真结果表明,与单纯的WNN相比,所提出方法对电路软故障的诊断性能更好,总正确率达到94.1%。从而证明该方法用于Sallen-Key滤波器软故障诊断是可行的,也是有效的。     

基于PSO-Markov联合模型的无人机路径规划

利用PSO算法对无人机在侦查任务中的路径进行实时规划,将算法与地形、飞行角度、油量等约束条件结合起来,有效地缩减了搜索空间;同时为了在任务中能够更好地掌握无人机完成任务与生存的概率以及整个路径的代价,引入了一种可用于计算风险和评估任务威胁的生存性联合模型,该模型使用了八状态马尔科夫链来描述无人机的状态。仿真实验结果表明,该方法可以有效地检测航路中飞机的各种状态的概率,并以此对整个航路进行评估。