Research on construction of operation architecture based on complex network

Operation architecture plays a more important role in Network Centric Warfare (NCW), which involves dynamic operation networks with complex properties. Thus, it is essential to investigate the operation architecture under the informatization condition within NCW and find a proper network construction method to efficiently coordinate various functional modules on a particular situation, i.e., the aerial combat. A new method integrating the physical level and functional level of NCW is proposed to establish the operation architecture, where the concept of network operation constraints unit and net constructing mechanisms are employed to avoid conflicts among different platforms. Meanwhile, we conduct simulations to assess the effectiveness and feasibility of the constructed operation architecture and analyze the influence of the network parameters.     

对象边框标注数据的弱监督图像语义分割

针对图像语义分割应用中像素级标注数据费时昂贵的问题,主要研究以对象边框标注数据为代表的弱监督模型下的图像语义分割方法。使用基于金字塔的密集采样全卷积网络提取图像的像素级特征,并用GrabCut算法转化对弱监督数据进行数据标记,通过将图像特征和标记数据进行联合训练,构建了基于金字塔密集采样全卷积网络的对象边框标注弱监督图像语义分割模型,并在公开数据集上进行了验证。实验结果表明,所构建的弱监督模型与DET3-Proposed模型、全矩形转化模型以及Bbox-Seg模型相比,达到了更好的分割效果。     

面向癫痫脑电的简化深度学习模型

针对脑电信号随机性强、动态变化迅速等特点,提出了一种简化深度学习模型研究癫痫脑电识别问题。提出的模型以一维卷积神经网络为基础,在结构方面简化了卷积层、池化层等以提高模型效率,在整体框架方面应用了Keras框架,在训练优化算法方面采用RMSProp算法作为模型优化算法,通过预定义的目标函数来进行损失估计,模型设计上加入了批标准化层和全局均值池化层。基于所提模型,从三个方面研究了癫痫脑电识别问题,即:利用经验模态分解,分别选取前三阶、前五阶、前七阶、前八阶的本征模态函数分量,在简化模型上进行对比分析;利用提出模型所具备的深度学习特点,直接识别原始脑电信号而无须特征提取环节;增加了三种不同方法分别提取7类特征,对相同的脑电数据进行对比分析。性能分析结果表明:对于五类不同的脑电信号,前三阶的本征模态函数分量的识别率达到92.1%,比其他几种处理方式识别率高;前八阶的本征模态分量识别率不及原始信号,表明人工数据处理时会给数据带来噪声; 所提出的简化深度学习模型能高效处理癫痫脑电识别问题,具备较高效率和较好性能。     

携带诱骗信息的多层网络隐写方法

为了提升网络隐写方法中秘密信息隐蔽传输的安全性,研究了携带诱骗信息的多层网络隐写方法。方法分为两层,高层方法用于携带诱骗信息欺骗检测者,低层方法利用网络协议栈纵向多协议之间的关系编码秘密信息,实现隐蔽通信。实验结果表明,该方法能够在保证隐写带宽的同时,确保了秘密信息传输的安全性。     

网络谣言的心理分析与管控

近年来,随着智能移动终端和互联网技术的结合,上网变得十分便利。网民数量激增的同时,网络谣言层出不穷,给社会安全与稳定造成不良影响。文章从心理学角度深入分析助推网络谣言的原因,并基于心理规律提出网络谣言的管控措施。     

超低照度下微光图像增强神经网络损失函数设计分析

超低照度下(环境照度小于2×10~(-3)lux)微光图像具有低信噪比、低对比度等特点,使目标难以辨识,严重影响观察效果。为了提高超低照度下微光图像质量,设计了一种用于微光图像增强的卷积自编码深度神经网络,并针对传统的均方误差损失函数不符合人类视觉感知特性等问题,结合现有的全参考图像质量评价指标,研究了包括感知损失在内的几种损失函数,并提出了一种新的可微分损失函数。实验结果表明,在网络结构不发生改变的情况下,所提损失函数具有更好的性能,在提高微光图像信噪比和对比度的同时,能够有效地增强图像内部细节信息。     

分布式飞行视景仿真平台的设计与实现

基于多机空战战法训练设备的开发,对视景平台的组成、接口、网络结构、运行机制进行了总体设计,构建了一个具有基本仿真功能,并且相对通用的分布式可视化实时视景仿真平台.重点对飞行动力学仿真系统、视景显示系统和接口网络数据驱动进行了研究与实现.为提高平台的通用性和扩展性,采用了仿真控制主机和目标仿真机运行模式.仿真建模(Simulink)、三维建模(creator)和视景驱动(vega+vc)均采用商业软件,降低了平台的开发难度,缩短了开发周期,并且获得了高质量效果.     

某自行高炮虚拟训练系统设计及关键技术

结合自行式高炮装备的结构特点和训练需求,采用机理与外观相分离的设计思想,建立一种多节点、多任务的分布式仿真训练系统。以机理模型为设计核心,采用了客户/服务器模式的系统拓扑结构。介绍了复杂装备外观建模方法和交互技术以及基于MATLAB的机理模型构建和系统集成方法。     

基于位置信息的无线传感网络路由改进

基于位置信息的无线传感器网络如果完全采用无状态的方式路由,在某些拓扑结构中存在数据不可到达的缺陷,即死亡点的问题.针对这一问题,将无线传感器网络抽象为一数学模型,在此模型的基础上,给出了问题的数学描述.经分析,提出了一种基于逃离算法的详细解决方案.对算法的性能从理论上分析得出算法没有环路,是正确可行的,而仿真结果也验证了这一点,算法的时间复杂度为O(n).     

分布式标图系统关键技术研究

针对分布式标图系统的面临的主要问题,提出运用发布/订阅和消息中间件的技术,实现分布式标图系统的松散耦合,有效地降低了系统中的数据流量.介绍了基于消息中间件和发布/订阅机制实现的分布式标图系统的主要数据结构和功能模块的实现方法,指出这些技术对通用综合态势图的生成也具有重要意义.