ARMA谱估计在导弹仿真系统数学模型验证中的应用

针对反坦克导弹系统动态过程仿真的输出具有短时序、低信噪比的特点 ,研究了应用ARMA谱估计验证导弹系统仿真模型有效性的方法 ,并结合某型号滚转稳定的反坦克导弹系统复杂模型的仿真数据和简化模型的仿真数据给出ARMA谱估计的应用结果。     

基于边扫描边跟踪系统的多目标航迹起始相关

系统地研究了基于边扫描边跟踪雷达系统中对多机动目标的航迹起始及点迹-航迹相关。航迹起始采用滑窗法,对于点迹-航迹相关,可将K近邻域法和NN算法结合应用。对该方法的航迹相关准则进行了详细的描述,并与NN算法和K近邻域法进行了比较。     

基于灰度关联和神经网络的装备价格第三方服务机构评价模型

为了科学合理选择装备价格第三方服务机构,研究以灰度关联分析和神经网络方法构建评价模型。研究数据采用问卷调研形式获取,针对样本数据采用灰度关联法分析评价指标与综合评分之间的关联性,发现服务态度和制度建设情况两个评价指标与综合评分关联度达0.74以上,较为重要。采用有效二级指标和综合评分作为输入和输出数据,构建基于神经网络的装备价格第三方服务机构评价模型。通过实际数据验证分析,发现神经网络模型预测精准的概率为75%,预测满足要求的概率为25%,满足实际应用需求,能够为主管部门遴选机构建言献策。     

多输出模型确认中的混合矩指标

在不确定性条件下,同时考虑到多维输出之间的相关关系和单输出的均值,构建由多输出数学期望列阵和协方差矩阵组成的多输出模型确认局部混合矩指标和全局混合矩指标。其中局部混合矩指标包括绝对指标(LA-3M)和相对指标(LR-3M),它们适合单点位置的多输出局部模型确认;全局混合矩指标也包括绝对指标(GA-3M)和相对指标(GR-3M),它们适合多点位置的多输出全局模型确认。通过数字算例和工程算例,所提指标可行有效,能够方便地度量计算模型和物理实验之间的差异程度。     

一种改进的地磁平缓区的地磁匹配算法

地磁匹配在磁场特征不明显的区域往往难以得到理想的匹配结果,在分析误匹配原因的基础上提出了一种改进的匹配算法。该算法先基于两个地磁矢量进行粗匹配,进一步缩小搜索范围,然后以地磁信息熵为目标函数,利用粒子群优化算法进行精匹配以提高磁场平缓区的匹配结果。算法尽可能少地引入地磁矢量,又保证了一定的匹配精度,兼顾了地磁基准图制图的复杂性与匹配精度。     

基于警报关联的威胁行为检测技术综述

基于警报关联的网络威胁行为检测技术因其与网络上大量部署的安全产品耦合,且能充分挖掘异常事件之间的关联关系以提供场景还原证据,正成为复杂威胁行为检测的研究热点。从威胁行为和网络安全环境的特点出发,引出威胁行为检测的应用需求和分类,介绍基于警报关联的威胁行为检测的基本概念和系统模型;重点论述作为模型核心的警报关联方法,并分类介绍了各类典型算法的基本原理和特点,包括基于因果逻辑的方法、基于场景的方法、基于相似性的方法和基于数据挖掘的方法;并结合实例介绍了威胁行为检测系统的三种典型结构,即集中式结构、层次式结构和分布式结构;基于当前研究现状,提出了对未来研究趋势的一些认识。     

利用时间窗权重进行航迹关联

提出一种利用传感器测量数据的时间窗权重进行航迹关联的方法,将目标运动状态的多维向量(如距离、方位角、俯仰角等)分解为多个一维状态标量;根据每个状态标量与时间的关系,提取两条航迹的共同测量时间区间,将其划分为若干个时间窗,计算对应时间窗内的权重;根据时间窗权重差计算每一个状态标量的航迹相似度;应用DS理论或Bayes理论进行航迹关联决策。     

氦原子1S, 3S, 1P, 3P态的电子关联计算

本文从二次量子化公式出发,选取广义Laguerre多项式乘以γ~lcxp(-alγ)作为单电子径向函数完全集,这里a_l是依赖于轨道角动量l的变分参数,用组态相互作用方法计算了氨原子~1S,~3S,~1P,~3P态的能量和波函数。当组态限于主量子数n≤4,计算的能量相对精度约为99.9%;当组态限于%≤6,能量相对精度约为99.99%;而Hartree Fock方法的能量相对精度约为99%,利用原子波函数计算了一些原子参数,其结果与其他作者的结果符合很好。     

一种网络设备告警事件纵向关联方法的设计与实现

现有的网络事件关联系统主要存在以下不足:各被管设备感知的大量告警事件全部传送到管理端处理,会带来很多传输与事件管理问题;现有的网络事件关联方法很不成熟,一般只涉及底层协议告警事件的关联.在分析网络告警与故障关系的基础上,提出了一种在设备这一级驻留代理,采用贝叶斯网络推理技术完成包括应用层告警事件在内的本地告警事件纵向关联方法.并在描述协议栈各层协议实体模型的基础上,给出了利用AdventNet API和ebayes进行系统具体实现的方法.     

基于二进小波变换的噪声图像自适应增强新算法

针对图像增强算法通常会放大原图像中噪声分量的问题,提出了一种基于二进小波变换的图像增强新算法。该算法充分利用了二进小波变换的平移不变性和各尺度上小波系数间的相关性,有效改善了增强过程中噪声放大和边缘失真问题。此外,算法具有高度的自适应能力,适用性更强。实验结果表明,与目前已有的各类多尺度图像增强算法相比,该算法在抑制噪声和凸显图像特征两方面均有明显改进。