Combined variance reduction techniques in fully sequential selection procedures

In the past several decades, many ranking‐and‐selection (R&S) procedures have been developed to select the best simulated system with the largest (or smallest) mean performance measure from a finite number of alternatives. A major issue to address in these R&S problems is to balance the trade‐off between the effectiveness (ie, making a correct selection with a high probability) and the efficiency (ie, using a small total number of observations). In this paper, we take a frequentist's point of view by setting a predetermined probability of correct selection while trying to reduce the total sample size, that is, to improve the efficiency but also maintain the effectiveness. In particular, in order to achieve this goal, we investigate combining various variance reduction techniques into the fully sequential framework, resulting in different R&S procedures with either finite‐time or asymptotic statistical validity. Extensive numerical experiments show great improvement in the efficiency of our proposed procedures as compared with several existing procedures.     

基于概率分布的硬件木马检测特征选择方法

针对基于旁路信号分析的硬件木马检测中存在的高维以及信号冗余度高等问题,寻求一种特征选择方法在降维、降低冗余度方面的可行性,通过考虑样本概率的分布情况,提出了一种以散度和Bhattacharyya距离作为可分性判据的特征选择方法。首先分析了旁路信号的特征选择问题,然后阐述了基于散度和Bhattacharyya距离的可分性判据,最后在FPGA中植入硬件木马,采用K-L方法进行实验,通过对样本特征选择前后的检测效果发现,这种特征选择方法不仅有助于分辨"金片"与含木马的待测芯片间旁路信号的统计差异,而且与分类错误率建立联系,更好地实现了硬件木马的检测。     

基于改进EMD的信号降噪方法

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法作为新型时频分析方法受到广泛关注,它基于信号的极值特性处理信号,具有自适应强、无需预先确定基函数的优点。但EMD算法本身仍存在模态混叠及EMD强制降噪法易导致信号失真等一系列问题。针对EMD算法的缺陷,提出基于自相关函数的集合经验模态分解方法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)与小波阈值降噪相结合的改进算法。首先利用自相关函数对高频固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)进行选择,然后利用小波阈值降噪法为EEMD设定阈值,最后将改进算法用于信号降噪,并与快速傅里叶变换(FFT)算法、小波阈值算法以及EMD强制降噪算法进行比较。该方法的优点是克服了EMD算法的不足,避免了模态混叠现象,有效地保留了高频信号中分量,降噪效果更好。     

反舰导弹自主式火力分配

针对反舰导弹火力分配问题,提出了应首先实现从"瞄准式火力分配"向"自主火力分配"的观念转变,研究了反舰导弹自主火力分配的概念和国外发展动态,探讨了火分代码法、目标尺寸法、目标成像法和火分规则法四种自主火力分配方式的思路及对海战场的影响。研究表明,反舰导弹采用自主火力分配方式,能有效提升其自主作战能力。     

模糊综合评判在装备操纵手遴选中的运用

装备操纵手的选拔是部队一项经常性的重要工作,它对于更好地发挥武器装备技术性能,提高部队战斗力有着极其重要的作用。但是,目前的操纵手选拔工作定性较多、主观随意性大,缺乏科学的理论指导。依据人机环境系统工程理论,采用模糊综合评判决策法对装备操纵手选拔工作需把握的诸因素和选拔评判过程进行建模与量化分析,得到了与实际结果相一致的结论。它的应用对于正确科学地选拔装备操纵手有重要意义。     

基于小波的信噪分离方法

本文在 Ｄｏｎｏｈｏ 提出的从噪声中恢复信号的非线性小波方法的基本原理的基础上, 并针对非线性小波方法的核心问题——浮动阈值的设定提出了新的算法。通过算例证明, 所设计的浮动阈值在实际应用中效果较好, 特别在低信噪比时信号恢复效果明显优于现常用的浮动阈值设计方法。     

动态服务质量的多信道媒体接入控制传输机制

针对航空自组网在高负载下的服务质量及时延问题,提出一种动态服务质量的多信道媒体接入控制传输机制。以多信道检测统计为平台,结合优先级机制,通过在高负载网络中适当遏制低优先级业务,并且进行网络流量优化,保证高优先级业务的低时延发送;同时利用流量预测模型估计网络流量,通过粒子群优化算法进行优化,寻找合适的优先级门限值,确保高优先级业务接入率。通过计算机仿真可知,所设计的动态服务质量的多信道媒体接入控制传输机制,可在大负载网络中动态控制信道的接入,保持良好的网络吞吐量,其高优先级业务接入率达到99%以上,能有效解决航空数据链网络高业务量导致的服务质量及时延问题。     

基于主成分分析的战场目标选择模型

针对战场目标数量众多、信息复杂的特点,运用主成分分析理论探讨了战场目标选择问题.分析了战场目标的组成.确立了目标重要性评价指标体系,建立了战场目标重要性评估模型.对某作战想定t时刻战场目标的重要性进行了综合评估,得到了战场目标排列顺序.该模型克服了指标权重选择上主观因素的影响,便于计算机编程迅速实现,较好地满足了指挥员快速准确把握打击重心,确立打击次序的需求.     

基于相位相关和自适应阈值的图像亚像素配准

针对图像的亚像素配准问题,提出了一种基于相位相关和自适应阈值技术来计算图像间平移参数的方法.先通过传统的相位相关技术得到图像间的整数平移参数,接着引入由整数平移参数自适应确定的阈值来消除相位相关矩阵的主导奇异向量中相应的高频部分,最后使用主导奇异向量剩下的部分来估计非整平移参数.实验结果证实了这一方法具有较高的配准精度和鲁棒性.     

多属性群决策理论的备件筛选方法

利用多属性群决策方法和多目标规划理论,建立了筛选武器装备维修备件的模型和方法.该方法首先按照多属性群决策方法对各种维修备件进行综合排序,然后再用多目标规划理论确定维修备件的选择方案.对该方法具体应用时的若干问题也进行了探讨.