基于在线学习的频谱感知次序策略*

认知无线电允许次级用户在频谱没有被主用户使用时动态地接入频谱进行数据传输。动态频谱接入是解决无线电频谱资源短缺和使用效率低下问题的有效方案,而频谱感知是实现动态频谱接入的关键挑战之一。次级用户的感知能力有限,为了快速找到频谱空闲概率最大的频段从而获得更多的频谱接入机会,研究了频谱感知次序问题。考虑到频谱空闲概率会随时间变化且对次级用户不可知,提出了一个在线学习框架,把频谱感知次序问题规约成经典多摇臂赌博机问题,并利用在线学习方法——满意折现汤普森抽样算法(satisficing discounted Thompson sampling)处理优化问题。仿真结果表明,和其他算法相比,所提算法可获得更多的频谱接入机会并且能够跟踪频谱空闲概率的变化。     

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。     

装备剩余寿命预测平行仿真中模型动态演化方法

装备平行仿真中的一个重要概念是实时数据驱动的模型动态演化,但是至今仍缺乏具体应用领域的实现方法。以带未知离散冲击的混合退化装备剩余寿命预测为背景,以多态Wiener状态空间模型为演化对象,提出一种装备平行仿真中模型动态演化方法,包括基于交互多模型强跟踪滤波的模型软切换和基于期望最大化算法的模型参数在线估计,并实现了基于平行仿真的装备剩余寿命实时预测。利用某轴承退化数据进行实例研究,结果表明该方法能有效提高仿真逼真度,剩余寿命预测的准确度较高、不确定性较小,具有较高工程应用价值。     

基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断策略研究

给出了一种基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断策略,并深入阐述了基于最大后验概率候选集更换法的形式化描述,分析了对单故障诊断和多故障诊断的计算模型,提出了基本的故障诊断算法——改进二进制粒子群算法,并对抽象实例进行验证,结果表明,采用改进BPSO算法能有效地求解基于最大后验概率候选集更换法的多故障诊断问题。     

数据库安全管理及访问控制中问件的设计与实现

为确保军事敏感数据安全,在全面分析和研究数据库安全漏洞、安全策略、安全目标的基础上,提出了利用中间件技术实现客户访问数据库控制机制。针对两类操作系统的客户端,设计实现了通信控制中间件,使具有授权的用户通过中间层认证辨识后才能正确地访问数据库,确保了数据库信息安全。     

多空域窗射击技术研究

未来空域窗射击体制相对集火射击体制,提高了对机动目标的拦截概率,能够对付有限机动目标,然而依然难以对付具有高度机动能力的目标,尤其是有人驾驶飞机,如果在射弹飞行时间内进行拐弯、爬升、俯冲等强机动.为了进一步提高对目标的拦截概率,提出了多空域窗射击体制,即在传统火控系统中增加目标实时态势估计模块,实时预测目标在射弹飞行时间内的可能机动模型,并根据预测结果进行多个未来空域窗射击.     

声纹鉴别及其应用

声纹是人说话声音的频谱图 ,由于人的个性 ,决定了不同人声纹的差异性 ,因此 ,声纹识别或声纹鉴定能够确定说话人的身份。声纹鉴别在很多领域有着广泛的应用价值和前景 ,这里 ,简单介绍声纹和声纹鉴定与识别的概念及其应用的历史与现状 ,探讨声纹鉴别的方法原理和步骤 ,讨论声纹鉴别在个人身份证明、刑事侦察、军事、通信、防伪等领域的应用 ,展望声纹鉴别的应用前景。     

传递矩阵法在连续系统中的作用

在分析离散系统振动时,传递矩阵法是一种重要的方法。将传递矩阵法应用到具有分布质量的连续系统中,给出了具有Rayleigh阻尼形式的梁在随机激励作用下响应分析。     

自蔓延高温合成基础理论研究进展

通过对自蔓延高温合成技术的发展及应用领域的介绍 ,重点阐述了自蔓延高温合成中燃烧理论及热力学与动力学核心内容 ,并介绍了该技术领域中不同的基础理论研究方法。     

基于反步法的高超声速飞行器终端滑模控制

为了使高超声速飞行器在再入过程中完成姿态控制,在反步法的基础上将模糊自适应和终端滑模控制相结合设计控制器。对于姿态角动态,使用反步法和模糊自适应设计虚拟控制律;而对于角速率动态,利用终端滑模方法设计控制器,能够有效提高系统鲁棒性。稳定性分析说明所提方法可以保证系统状态的一致渐进有界性。