面向信息化战争模拟的体系对抗交互模型研究

从研究信息化战争模拟体系对抗交互模型的有关问题入手,界定了体系对抗交互概念,分析了体系对抗交互的复杂性特征及体系对抗交互作用的主要途径.在探讨体系对抗交互仿真建模内容以及与之相适应的新型建模方法的基础上,对体系对抗总体交互建模、实体交互建模、交互效果建模等问题进行了研究,并给出了有关交互模型的实例.     

卫星军事应用系统作战效能评估的网络层次分析法研究

根据卫星军事应用系统的特点研究了基于网络层次分析法的效能评估方法.确立了效能评价的准则,给出了影响其作战效能的指标集,建立了网络层次分析法控制层和网络层模型,并且利用计算极限超矩阵的方法对单个准则下各方案的作战效能进行排序.最后,通过对单个准则下的排序向量进行加权求和获得卫星军事应用系统作战效能的排序向量.     

Aircraft routing under the risk of detection

The deterministic problem for finding an aircraft's optimal risk trajectory in a threat environment has been formulated. The threat is associated with the risk of aircraft detection by radars or similar sensors. The model considers an aircraft's trajectory in three‐dimensional (3‐D) space and represents the aircraft by a symmetrical ellipsoid with the axis of symmetry directing the trajectory. Analytical and discrete optimization approaches for routing an aircraft with variable radar cross‐section (RCS) subject to a constraint on the trajectory length have been developed. Through techniques of Calculus of Variations, the analytical approach reduces the original risk optimization problem to a vectorial nonlinear differential equation. In the case of a single detecting installation, a solution to this equation is expressed by a quadrature. A network optimization approach reduces the original problem to the Constrained Shortest Path Problem (CSPP) for a 3‐D network. The CSPP has been solved for various ellipsoid shapes and different length constraints in cases with several radars. The impact of ellipsoid shape on the geometry of an optimal trajectory as well as the impact of variable RCS on the performance of a network optimization algorithm have been analyzed and illustrated by several numerical examples. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2006     

基于行小波编码的纹理隐藏三维地形数据算法

讨论利用纹理图像隐藏高程信息来保护三维地形数据的信息隐藏技术。首先提出了改进的基于行小波变换及其编码,在保持地形形状和起伏特征的前提下实现高程数据的极低比特率低存储压缩。通过研究可嵌入隐藏信息的小波系数集合生成方法并结合基于视觉系统(HVS)小波域量化噪声的视觉权重(JND)分析技术,提出了自适应确定信息嵌入强度的方法。由于隐藏过程采用分组密码Rijndael生成单向Hash函数,信息隐藏算法高度安全、可以公开。     

遥测参数数据载荷状态判别集成学习方法

针对载荷单机设备遥测参数维度高、数据量大、存在类别不平衡、无法直观判别单机设备运行情况等问题,考虑到航天任务对可解释性的要求,提出一种基于信息增益参数特征选择和集成学习方法的载荷单机状态快速识别方法。采用统计量性质和信息增益子集搜索方法对遥测数据进行特征筛选降维,通过集成学习模型算法实现载荷单机设备状态的自适应识别分类。所提方法将信息增益的参数分类信息量评价准则和集成学习拟合能力强、类别不平衡下准确率高和抗噪能力强等优点相结合,兼顾模型特征和结果的可解释性,提供了重点参数发现功能。采用科学卫星任务真实载荷遥测参数数据对该方法进行了验证,整体识别准确率高于90%,少数样本亦可准确识别,整体效果可达到在轨任务要求,证明了所提方法的有效性和实用性。     

中文分词与命名实体识别的联合学习

将卷积结构引入循环神经网络,从而构建卷积循环神经网络。以此为基础,研究构建了面向中文分词与实体识别联合学习的序列标注模型。该模型依托卷积循环神经网络构建特征编码层,实现中文字序列局部空间特征和长距离时序依赖特征的联合提取;依托改进的循环神经网络构建标签解码层,实现标签序列长距离时序依赖的有效建模;依托统一的分词与实体识别序列标注模式实现分词信息与实体信息的联合学习,避免传统流水线法的误差传播问题。在人民日报语料和微软标注语料上的实验结果显示,该框架较传统统计模型和神经网络模型有显著的性能提升,尤其是在识别字数较多的命名实体时,其效果明显优于其他方法。     

网络信息检索结果的影响因素及应对策略

针对目前出现的“信息过载”问题,分析了网络信息检索结果处理的现状,从信息源、用户行为及检索机制3个方面分析了影响检索结果的因素,对提高检索结果的满意度提出了一些建议。     

基于ISA总线的CAN通讯卡的设计与实现

为实现PC机在控制局域网络 (CAN)中的应用 ,开发设计了一种PC机与CAN的接口———CAN通讯卡。该通讯卡采用微控制器完成底层的CAN通讯任务 ,并利用双口RAM与PC机进行数据交换 ;通过基于Win9x的PC机设备驱动程序实现上层应用程序对通讯卡的操作。该系统结构紧凑、可靠性高 ,已在磁悬浮列车控制系统中得到了成功应用。     

验前分布的稳健性

研究Bayes统计分析中运用验前信息的稳健性 ,给出了正态分布期望值验前分布和指数寿命型分布失效率验前分布的稳健性分析。所论方法对于飞行器系统试验的精度分析和可靠性评估 ,具有较普遍的意义     

基于模糊融合的目标检测算法研究

针对经典决策层融合检测过程中本地“硬”判决导致的信息损失问题 ,利用模糊子集理论 ,提出了一种基于模糊“软”判决的融合检测方法。理论分析与仿真实验表明 ,该方法优于传统的“K秩”方法 ,ROC雷达工作曲线接近理论最优曲线。