针对多分量二维线性调频信号的瞬时频率变化率估计问题,提出了一种新方法.定义了二维线性调频信号的二维三次相位函数CPF.通过分析可知,应用二维CPF方法处理多分量二维线性调频信号时,会由于交叉干扰项的存在而产生伪峰,接着借助于二维CPF构造了二维三次相位函数乘积项PCPF.应用该方法可以在较低信噪比下,准确地估计出多分量二维线性调频信号的瞬时频率变化率.仿真实验验证了该方法的有效性.

针对传统正交空时分组码(OSTBC)均假设码字周期内为静态平坦信道,而实际环境由于接收端的运动引起信道时间选择性衰落,导致传统译码算法在高信噪比下性能严重下降的问题,并且以往算法只适用于两根发射天线的系统,提出一种适用于四根发射天线和多根接收天线的快时变衰落信道译码算法,该算法采用改进的迫零译码,对噪声扩展进行了有效抑制,克服了其他算法出现地板效应的缺陷,并且计算复杂度低.

现有准循环(QC)LDPC码的设计未考虑避免短环问题与校验矩阵的行相关问题.第一个问题使准循环LDPC码的误码率性能远低于随机LDPC码,第二个问题使得构造生成矩阵非常困难.为解决第一个问题,提出避免短环的准循环LDPC码的设计约束条件,根据四、六环检验结果调整校验矩阵中循环子矩阵的维数和移位因子.为解决第二个问题,提出一种不规则准循环LDPC码的设计方法,该方法将校验矩阵中的特定位置的子矩阵用零矩阵和循环矩阵置换,获得一非奇异方阵,用于构造生成矩阵.虽然在校验矩阵中采用双对角线子矩阵可解决校验矩阵的行相关问题,但是会产生低码重的码字,导致误码率性能不能随码长增加而提高.计算机仿真结果表明,设计的准循环LDPC码具有良好的误码率性能.

利用非圆信号的协方差和伪协方差都为非零对角线矩阵的特点,构造代价函数,通过复值梯度推导得到一种针对复值混合信号的自适应实时算法.该算法能分离任何包含非圆信号源的复值混合信号;与强不相关变换算法相比,该算法结构简单,具有实时性,分离误差小,同时不需要特征值和奇异值分解,即使信源谱系数相同也能成功分离出复值混合信号.实验仿真证明了算法的有效性.

针对GPS接收系统的空时自适应抗干扰技术,讨论了基于FROST阵列处理的最小均方算法LMS——FROST-LMS(FLMS)算法.通过对时空自适应处理STAP和算法的建模,研究了该系统以及GPS接收机的性能.系统仿真表明,FLMS算法能够抑制大于阵元个数的多个宽、窄带干扰,抑制效果达到30 dB~50 dB,并使接收机整体抗干扰能力达到65 dB左右.

线性分散码空时协作分集系统与传统的正交分组空时码协作分集系统相比,前者的性能在高速率情况下要好于后者.提出了两种基于线性分散码的放大前传协作分集方案.两种方案的主要区别在于中继端的噪声是在线性分散码编码之前还是之后引入的.首先通过理论推导证明了两种方案的误码率性能相同,然后对两种方案的特点进行了分析,指出一种方案较另外一种方案相比,具有较低的中继端和协议复杂度,但是在协作的信息传输第一阶段的速率较低.最后通过蒙特·卡罗仿真验证了理论上的推导.

研究了最佳三进阵列偶的性质,分析了它的频谱特性及存在的必要条件,并提出了一种构造方法.根据这些性质和条件对小体积的最佳三进阵列偶进行搜索.搜索结果表明,最佳三进阵列偶的体积可以是奇数也可以是偶数,这克服了最佳二进阵列偶体积为偶数的限制,从而拓展了阵列偶的空间范围.

针对改进的多带并发UWB通信系统的干扰检测算法和干扰抑制性能进行了分析.鉴于传统多带UWB调制方案的不足,对改进的多带并发UWB通信系统进行了数学分析和描述.在此基础上,提出了一种新的低采样率的共存干扰检测算法——并发子带干扰检测算法,并对该算法进行了数学分析和系统仿真.分析和仿真结果表明,该算法可在信号帧速率的采样量级上,完成对共存窄带干扰的有效检测,并与多带并发UWB系统的干扰抑制处理相结合,可对共存干扰进行有效抑制,明显改善共存UWB系统的误码率性能.

采用码片速率采样建立了MC-CDMA系统的信号模型,研究了多径环境下基于子空间投影的MC-CDMA系统的盲多用户检测技术和迭代算法,并对多用户检测的输出采用最大比合并.仿真结果表明,检测器具有较强的抑制多址干扰和抗多径衰落的能力,并且能快速收敛.

通信信号的个体识别是近年来通信侦察领域的一个重要研究课题,也是一个比较复杂而困难的问题.目前针对相同型号、相同工作模式的通信信号的个体细微特征的提取、分析和识别方法多处于一个初步研究阶段.提出了一种细微特征提取方法,并利用特征参数集实现了多个电台的个体识别.实验结果表明该方案识别率较高,具有较强的实用性和可行性.

依据主曲线的思想,重点对主曲线算法在信号去噪上的应用进行了研究.首先介绍了K主曲线的理论和实际算法,论述了原始算法的局限性,提出了对原始主曲线的改进算法,并和原始算法在处理能力上进行了性能比较,最后将改进算法进行去噪实验.实验数据表明改进的K主曲线算法在一定信噪比限制下去噪性能优良,并且对噪声种类影响不敏感.

提出采用独立分量分析法去除同场景多幅图像中斑纹噪声的方法.包含在同场景多幅图像中的图像信号和噪声信号可以认为是相互独立的,独立分析方法则可以用来对这些图像进行分解,并将它们进行有效地分离,以达到滤除图像中的斑纹噪声.实验结果表明,利用同场景多幅图像来进行去噪的效果比对单幅图像去噪的效果要好;和平均法、平均同态维纳法和同态维纳平均法等方法进行比较,该方法能更好地滤除同场景多幅图像中的斑纹噪声.

在波数域对双基地逆合成孔径雷达(ISAR)模型进行分析.双基雷达ISAR的特殊性主要体现在双基地角和等效视线方位角这两个参数中.前者会影响径向波数的大小而后者会影响波数的方向.利用双基地角等值线将观测区域进行了分类.对各类区域内双基地角和等效视线方位角变化规律进行了讨论,从而可以确定各区域内的双基ISAR成像算法.仿真结果验证了分析的正确性.

针对高频地波雷达海洋动力学参数多频探测的技术特点,提出了一种基于波形库的软件化多频地波雷达频率合成器实现方案,可以同时和分时产生多路脉内线性调频信号,各路信号形式、频率、初相、幅度等都独立可控,解决了雷达波形种类、幅相控制、捷变时间受限等问题,较大提高雷达系统性能;给出系统的硬软件实现方案.测试结果表明,该数字频率源的相位噪声在偏离载波1 kHz处达-112 dBc/Hz,满足高频地波雷达进行长时间相干积累对频率源稳定性的要求.

对机动目标跟踪中的机动检测技术进行了较为全面的综述.首先将机动检测表述为变化检测问题;然后给出了现有机动检测技术的三种分类方法;随后以检测器输入为主线对现有机动检测算法做了详细的介绍,指出了各种算法的基本原理、优缺点及相互关系;最后展望了机动检测技术的发展方向.

研究了混沌调频信号新的数学模型,并把该模型应用于成像雷达,对点目标像进行了仿真.与常规模型相比,该模型可以描述出合成孔径雷达的距离徙动现象,更适用于真实场景.信号的调制序列由r-Way Ber-noulli映射产生,对序列均匀抽取的方法可以使信号具有理想的相关性.还针对合成孔径雷达中的干扰问题,阐述了欺骗干扰的原理,并对线性调频和混沌调频信号的反干扰能力进行了分析与仿真.结果表明,混沌调频信号可以获得比较理想的点目标像,同时具有反欺骗干扰的能力.

为了对具有复杂边缘的目标进行更准确的检测识别,提出了一种基于边界片段模板(boundary frag-ment model)训练模式的目标识别方法.方法首先提取目标的边界片段组成弱分类器,然后使用AdaBoost算法将它们提升训练成为强分类器,并用其进行检测和识别目标.仿真实验表明,该方法对有形目标,特别是对具有复杂边缘的空间有形目标有较好的识别效果.

针对运动误差对机载SAR分辨率提高的严重制约和低载频雷达的应用场合,提出了一种宽波束机载SAR运动误差的时域补偿算法.该算法在对两步运动补偿后的方位向剩余运动误差随方位位置的变化特性进行研究的基础上,通过对原始SAR数据在频域分块,然后对分块数据在时域实现运动误差的补偿,从而克服了误差形式的限制,可获得高分辨率的SAR图像.给出了应用该方法的具体步骤,并通过仿真实验和真实SAR数据的成像结果证明了该算法的有效性.

针对多被动传感器条件下的目标跟踪问题,给出了推广卡尔曼滤波在多被动传感器条件下的具体算法;考虑到多被动传感器目标跟踪需要解决观测非线性的问题,故而将用于非线性系统的基于UT变换的UKF算法应用于所讨论的跟踪问题中,采用检测融合方案,将多个被动传感器的角度观测组合成量测向量,推导了多被动传感器的UKF滤波算法,实现了对目标在三维空间中的全被动跟踪.将两种算法进行了仿真比较,结果表明,采用多被动传感器的UKF算法可以获得比传统的推广卡尔曼滤波算法更为精确的跟踪效果.

基于直角坐标系三维相对位置表示系统空间基线,提出了编队干涉SAR系统的构形倾角选择原则.以编队系统相对运动特性为出发点,从InSAR成像几何角度建立了编队干涉SAR系统高程测量模型并推导了系统高程测量误差影响模型.进而,给定空间基线各分量测量误差,在有效基线和投影基线固定情况下分别推导了系统构形倾角与高程测量误差的关系并进行了理论分析.数学仿真结果表明:当系统有效基线长度固定时,可以近似认为系统构形倾角不影响高程测量精度;当系统垂直于飞行轨迹向投影基线固定时,取系统构形倾角近似等于雷达波束中心视线角可以使基线测量误差对高程测量精度影响最小.

针对强电磁环境下机载雷达测量精度较低的问题,研究提出了一种基于机载光电观测信息的被动跟踪方法,讨论了其目标运动分析问题.利用光电探测设备测量的目标方位角、高低角,结合平台的导航信息,建立了基于最小二乘准则的目标函数,对目标实施了精确定位,并对观测数据中野值的剔除问题进行了分析.通过蒙特.卡洛模拟仿真,试验结果表明:该方法能够较为准确、快速地收敛至真值附近.

基于信息论的MDL准则和AIC准则在均匀高斯白噪声背景下估计信源个数具有良好的性能,而当系统中存在阵元间互耦和通道幅度不一致性时,系统噪声变成非均匀色噪声,此时再使用MDL准则和AIC准则估计信源个数会完全失效.对此,分析了信息论方法与盖氏圆方法的内在联系,选择盖氏圆半径作为概率模型的参数,提出改进的GMDL准则和GAIC准则.仿真和实测数据实验结果表明,GMDL和GAIC准则在系统存在阵元间互耦和通道幅度不一致性条件下具有良好的估计性能.

研究经Keystone变换后在SAR图像方位向信号中,根据广义似然比检验法(最优检测)检测动目标.将广义似然比检测与遗传算法结合,利用遗传算法的全局优化特性以及解决多参数问题的良好特性,提高了运算速度.由于考虑了天线方向图的影响,充分利用目标的距离向和方位向运动信息,此方法对匀速直线运动点目标的检测效果良好.

为测量低空飞行目标,研制了伪随机码调相(PN-BPSK)8 mm连续波雷达.其信号模糊函数在二维(τ,ωd)平面内逼近冲击函数,有利于减小海杂波干扰和提高对目标的分辨率.目标回波信号接收,采用最大似然估值技术的雷达接收机,在正交开环的近似最大似然估值器中同时完成时延、多普勒频率估值,这种方法保证接收机能够跟踪高动态目标.通过对雷达进行模拟检测和现场试验表明,可以在信号电平有20 dB波动的条件下,实现对海面背景下高动态低信噪比,低空飞行目标的稳定跟踪测量.

针对一致性约束条件造成协同优化方法计算困难的问题,研究提出了一种自适应协同优化方法.首先将设计变量空间划分为三类区域,分析了每个区域内一致性约束松弛量与系统可行域和学科一致性的关系,并在此基础上提出了三种一致性约束松弛量的确定方法.然后基于上述方法,给出了自适应协同优化的算法流程,对比分析了相对于标准协同优化算法流程的改进之处.最后采用自适应协同优化方法对两个典型MDO算例进行优化,证明了该方法具有较好的鲁棒性和收敛速度.

利用决策论模型对任务分配问题进行建模是当前研究MAS任务分配问题的重要方向之一.利用决策论模型提出了一种多属性MAS任务分配模型及最优任务分配原理,并采用了基于效用理论的多属性决策方法PROMETHEE-Ⅱ对MAS任务分配算法进行有效地实证分析.通过实证分析说明,这种方法非常有效且能够作出比较合理的任务分配决策.

基于系统动力学,考察一供应链应急库存补充来自于另外其他相邻供应链,也即集群式供应链.对两供应链中两零售商跨链间的库存应急互补进行建模和仿真.在此基础上,通过改变库存满足销售周期,以及将单级跨链互补扩展到两级和三级跨链互补,来优化和改善库存管理.研究发现,当同时存在三级(供应商商、生产商和零售商)跨链库存互补时,集群式供应链的两单链库存平均值和波动幅度大为减少,并且两链的顾客需求满足率均得到较大提高.最后,设计出了一种混合式契约,来实现这种集群式供应链跨链间库存应急互补的协调和合作.

利用Lyapunov稳定性理论,结合线性矩阵不等式方法,给出了具有耦合延时的复杂动力网络全局指数同步的时滞无关和时滞相关的若干条件.同时以Duffing混沌系统为例,应用时滞相关条件,得到了保证同步状态全局指数稳定的时滞上界,并与已有结论作比较,验证了结论的保守性有所减弱.数值仿真结果也说明理论分析的正确性.

复杂生产系统的DEA效率评价具有重要意义,但有关研究还比较缺乏.树形生产系统是一类代表性的复杂生产系统.传统CCR方法忽视树形系统的内部结构,将高估系统的技术效率.在考虑树形系统的内部结构的基础上,本文提出了针对树形生产系统的DEA TPS效率评价模型.该模型能更合理地评价树形系统的技术效率,更大程度挖掘企业性能改善的潜力.关于商品营销系统的实证分析在一定程度上表明了此模型的合理性.

为解决故障诊断中单一方法难于处理大规模、多变量数据信息的问题,提出了一种利用主元分析方法和粗糙集理论相结合的多变量决策树构造方法.该方法利用主元分析对历史数据进行降维、去噪处理,得到由主元变量组成的决策信息.通过粗糙集理论中核属性和相对泛化的概念对此决策信息进行属性选择和样本集划分,构造出多变量决策树,并建立诊断规则知识库.基于汽轮机发电机组的轴系振动故障分析的实例验证了此方法的正确性,与其他方法相比较具有规模小、诊断规则易于提取的特点.

研究采用姿控式直接侧向力/气动力复合控制方式的大气层内拦截弹的过载跟踪控制器设计问题.舵系统和导弹运动都可以视作连续量,由脉冲发动机提供的直接侧向力可以视作离散控制量,因此基于混合控制的概念,当舵系统的控制器设计完毕后,整个系统就可以视作采样控制系统,从而可以采用采样系统的方法进行系统分析和设计.采用采样系统的H_∞混合灵敏度方法设计直接侧向力的离散控制器,以快速建立攻角来跟踪过载指令.数值仿真验证了设计方法的有效性.

信息交互设计与实现是舰艇作战系统仿真中的重要环节.首先分析比较了当前分布交互式仿真中信息交互方式的特点,针对舰艇作战系统仿真平台集成过程中的信息交互需求,设计了基于HLA的舰艇作战系统仿真中的信息交互功能.接着,对信息交互实现进行了分析,重点研究了关键部件WINSOCK-HLA网关实现原理和结构,并给出实现过程关键模块类架构.最后,通过仿真应用和试验,该信息交互方案满足了仿真需求,同时也验证了方案的可行性和健壮性.

图像制导中,导弹根据预存的地形图自动捕捉攻击目标.通过图像匹配识别目标,尺度不变特征变换(the scale invariant feature transform,SIFT)算法具有优异的性能,但计算量较大.根据地形图像的特点提出了一种SIFT改进算法Zoser SIFT,Zoser SIFT直接对图像进行逐级递减采样,形成阶梯(Zoser)金字塔图层,由24邻域极值点形成特征点.新算法不进行高斯变换,具有图层少、特征点数量适中等优点,大幅度减少了计算量.同时新算法占用内存空间少,浮点运算少,适合在实时DSP系统中应用.新算法虽然抗噪声能力有所下降,但对光照改变、尺度变化、变形和遮挡等仍有很好的鲁棒性,在航拍地形图上进行识别时性能稳定.

针对危险模式下无人机编队问题,提出基于层次分解策略的编队避障方法.通过构建Voronoi图,利用K路径算法为各无人机找到多条备选航路;然后建立协同函数,为各无人机规划出既能满足时间协同要求,又能满足整体代价最优(次优)的障碍物规避航迹.并设计了无人机编队的通行规则,解决了无人机在避障飞行过程中有可能产生的碰撞冲突问题.仿真结果验证了算法的有效性.

D-S证据组合规则在处理高冲突度信息时,会得出与直觉相反的结论,出现冲突的证据组合,这一直是D-S理论研究的热点.现有改进的组合规则大部分不满足结合律原则,导致不同的组合顺序会得到不同的组合结果.针对这一问题,给出了一种新的满足结合律原则的证据组合推理规则.首先建立了基于Ign(·)函数极小化的证据折扣优化模型,然后利用最优折扣对证据进行修正,得到证据修正模型,最后利用新的证据合成规则对修正后的证据进行组合.算例验证结果表明,新的组合推理规则在处理冲突方面的性能得到明显改进.

力矩平衡姿态的稳定性是空间站姿态TEA定向控制研究的重要问题.采用Lyapunov理论中求解导算子特征值的方法判断TEA的稳定性,基于线性化的姿态动力学方程采用基于稳定度设计的LQR方法设计空间站的姿态控制器,通过仿真验证了:(1)TEA作为平衡姿态的优点;(2)用导算子的特征值判断TEA姿态稳定性的方法的有效性.

利用混杂状态反馈策略研究一类不确定时滞非线性系统的鲁棒H_∞镇定问题.首先,当控制器增益矩阵均已知时,利用单Lyapunov函数法和凸组合技术,给出了闭环非线性切换系统具有鲁棒H_∞性能的充分条件并设计出相应切换律.然后,当控制器增益矩阵均未知时,利用多Lyapunov函数法,设计了控制器及相应的切换策略,使闭环非线性切换系统是鲁棒H_∞渐近稳定的.

模糊推理是不确定性推理领域的一种很重要的方法.直觉模糊推理基于Atanassov直觉模糊逻辑,具有灵活性、合理性和可信性的优点,但并没有克服推理结果依赖于蕴涵关系的选取及有时不能满足推理一致性要求的缺点.通过理论推导,提出基于神经网络的直觉模糊推理方法,证明了该方法在正规直觉模糊集上满足推理的一致性.通过算例分析,验证了该方法的合理性.

针对一类有附加有界扰动的约束离散时间分段仿射系统,提出了一种具有鲁棒稳定性保证的模型预测控制方法.通过多参数规划采用一步预测时域法离线计算具有收缩性质的鲁棒可稳定集系列,把它们作为优化问题的稳定约束,并选择一个鲁棒正不变集作为终端约束,使得优化问题的可行性即保证了系统的鲁棒稳定性.仿真实例表明提出的控制方法可使系统渐近稳定到鲁棒正不变集.

针对具有非匹配时变不确定性和时滞的线性系统,提出了快速terminal滑模控制策略.采用非线性滑动平面的设计方法,使得系统状态可在有限时间内收敛至平衡点.滑动平面系数满足扩展匹配条件时,设计的terminal控制器确保了在滑动平面上系统对于非匹配时变不确定性和时滞具有不变性,并保证了滑动平面的到达和闭环系统的稳定.仿真结果验证了控制策略的有效性.

针对较难控制的大滞后过程对象,提出了一种基于幅值裕度和相位裕度的自适应鲁棒PI控制器.该控制器利用闭环控制回路正常运行中产生的过程对象输入和输出信号,通过信号分解和傅立叶分析运算在线辨识过程对象在重要频率点上的频率响应特性,从而获得一个可以很好的描述大滞后对象的一阶加纯滞后模型.然后基于该模型计算出同时满足幅值裕度和相位裕度的鲁棒PI控制器参数,实现了大滞后过程对象的自适应鲁棒PI控制.提出的PI控制器的自适应过程不需要过程对象的任何先验知识,也不需要中断控制回路的正常运行.仿真实验表明了自适应鲁棒PI控制器的有效性和可行性.

针对广义Takagi-Sugeno(T-S)模糊模型训练中存在的高维、非线性、混合参数估计问题,提出了一种基于混合协同粒子群优化的广义T-S模糊模型训练方法.该方法用离散二进制微粒位置表示模型的结构参数,用普通微粒位置表示模型规则中模糊集隶属函数的参数;这两种微粒位置联合体构成一个模型完整的模型前件参数集.两种群通过协同进化优化所有前件参数;模型后件参数用卡尔曼滤波算法估计.该方法不要任何先验知识,能产生紧凑的、泛化性能较好的模糊模型.函数逼近的数字仿真说明了该方法的有效性.

针对一类含有参数跳变的非线性时变系统,提出了一种基于LQ与变结构控制的多模型组合控制方法.该方法在多模型及其切换的框架下,将全局鲁棒控制与多模型局部控制相结合,从而达到和保持整个系统的良好性能.首先,采用变结构控制理论设计全局鲁棒控制器,将被控系统的状态带到多模型局部控制器的作用区域以内.其次,在不同的特征点设计LQ固定控制器,按照一定的切换指标在局部固定模型中选择最佳固定模型以及相应的控制器将输出误差减小为零.仿真实验的结果表明了该方法的有效性.

有限Ridgelet变换(FRIT)能够有效利用有限Radon变换(FRAT)和小波变换处理二维信号的一维奇异性.但是在有限Radon变换中,直线是以一种有别于几何方式而特殊定义的周期性"缠绕"直线.这种定义降低了FRIT的检测效果而且不能够检测直线的端点.提出一种无缠绕FRIT,从根本上解决FRIT的"缠绕"问题,并利用àtrous小波代替Mallat小波算法对改进的Radon变换进行检测提高了奇异点的检测精度.基于该方法的边缘检测能够对线段进行筛选与连接,并能有效检测目标的方向、端点、长度及宽度.实验结果表明,在具有一定噪声干扰的情况下该算法能够较精确地实现机场跑道及港口边缘的检测,克服了传统有限Ridgelet变换无法定位线段端点的不足.

分析了一种用于图像篡改检测和恢复的脆弱数字水印算法的安全性.该算法将图像划分为互不重叠的分块,通过均值比较及校验,产生各分块的认证水印,并嵌入到各自分块中.同时,在各分块中嵌入另一个分块的恢复信息,使得算法既能抵抗矢量量化攻击,又可以在某些分块被篡改时,予以一定程度的恢复.指出由于该算法生成和嵌入水印的方式过于简单,且其嵌入水印的密钥空间过小,能够通过穷举搜索轻易地发现所使用的密钥.因而能够伪造水印,导致错误认证.通过对于嵌入的水印进行混沌调制和置乱,并扩展密钥空间,有效地改进了算法的安全性.

使用先入先出(FIFO)循环缓冲区方案解决实时系统中数字信号处理(DSP)外围设备调度问题.解析证明了循环缓冲区可调度的充要条件是外围设备总响应时间占总时间的比率小于1,并对数据帧周期输入到外围设备的情况,提出一种求解开辟缓冲区最小空间的离线数值计算方法.该方法应用于某高端导航接收机DSP外围设备调度设计,可以快速求出缓冲区所需开辟的最小空间.

为提取杂波环境下直线航迹,提出了使用模糊累积函数进行Hough变换的方法.考虑到雷达误差对累积函数的影响,该方法以模糊函数的隶属度为累积对象,在参数空间中进行峰值的累积,使累积函数的峰值更加明显.详细描述了航迹起始的算法,并采用衰减因子保证累积函数的时效性.为验证算法,设定了杂波环境下的直线航迹,对各种雷达误差取值下的参数空间累积效果进行了仿真.仿真表明,以累积峰值和峰值显著比为衡量指标,模糊累积法能提高直线航迹检测的准确性,从而减少候选航迹的数量,减轻后续航迹验证的计算量.

针对车载组合导航系统噪声统计特性无法事先实时获取的问题,提出了一种神经网络辅助的自适应SSUKF信息融合算法.该算法利用神经网络在线估计系统噪声,采用SSUKF同时估计系统状态和在线训练神经网络的权值,从而能在系统噪声统计特性未知的情况下获得组合导航系统的实时最优估计,给出了算法的详细实现过程.最后,针对车载INS/GPS组合导航系统的信息融合问题进行了仿真研究.仿真结果表明,该算法在系统噪声统计特性未知的情况下仍能获得高精度的估计效果,同时与自适应UKF算法相比,有效降低了算法的计算量,提高了算法运行的实时性,证明了该算法是一种有效而实用的方法.

工程应用中求解多目标优化问题时,所求的解既要具有较高的质量,又要满足指定的鲁棒性要求.对已有的多目标优化解的鲁棒性度量方法进行了分析,基于用户提出的严格鲁棒性要求,给出了一种严格鲁棒性度量方法并建立了求多目标鲁棒Pareto最优解的数学模型.模型归结为一个嵌套的双重优化过程,外层优化过程用于搜索高质量的解,内层优化过程用于测量候选解的鲁棒性度量指标.以进化计算作为搜索引擎,给出了实施模型的算法,仿真结果表明了方法是有效的.

提出了一种离群聚类算法,并分析了算法抗例外点干扰的能力.离群数据是远离其它数据的数据,网络中异常入侵数据的实质就是离群数据,因为异常入侵记录往往呈现小样本和多变性的特点,并且偏离正常网络连接记录.通过定义新的异构样本的相异性度量方法,提出了一种基于离群聚类无监督学习的异常入侵检测方法.仿真实验表明了方法的有效性和实用性,在总检测率方面优于文献中已有的其它方法.

由于人的认知水平的限制、信息的不完全性等诸多不确定性因素的影响,可能遇到以三角模糊数形式给出损益值的博弈问题.针对此问题,对三角模糊矩阵博弈问题进行了研究.依据三角模糊数的运算规则和比较规则,提出了三角模糊矩阵博弈问题的基于可能度的纯策略解的判定规则,以及2×2三角模糊矩阵博弈问题混合最优策略解的求解方法.最后通过两个算例进行了说明.

在线挖掘滑动窗口中的频繁闭项集是一类重要的数据流挖掘问题.提出了一种新的频繁闭项集挖掘算法FPCFI-DS.该算法能够在有限的存储空间中高速挖掘数据流滑动窗口中的频繁闭项集,并且能够在任意时刻维护当前窗口中精确的频繁闭项集.对于第一个窗口中的数据,FPCFI-DS算法采用单遍过程FPCFI进行挖掘,挖掘结果被保存于一棵全局闭项集树GCT中.当窗口向前滑动时,FPCFI-DS算法采用更新挖掘方式快速挖掘出当前窗口中的频繁闭项集.实验结果表明,FPCFI-DS算法的空间效率和时间效率都显著优于同类经典算法Moment.

针对动态分配类时分多址接入协议的服务质量(QoS)问题,提出了集总式冲突消除算法,该算法通过递进结构可以将一帧内所有节点的冲突在控制时隙内完全予以消除,然后通过队列预留机制进行信道的分配,使节点在接入过程中满足先入先出的特性,提高了协议运行的公平性和稳定性,减小了节点的退避时延.另外,协议能够按照业务的级别重新调整节点的接入次序,实现了对实时业务的QoS保证.分析和仿真表明,采用新算法后,协议在接入效率、吞吐量和接入时延方面均呈现出良好的性能.

为解决性能退化轨迹建模中的小样本训练问题,研究了基于统计学习理论的支持向量机回归原理,提出了基于支持向量机回归模型的产品性能退化轨迹建模、寿命预测及可靠性评估方法.给出两种性能退化轨迹的支持向量机回归模型——单一模型和加权模型.实例分析表明,所提方法有较好的预测精度.加权支持向量机回归模型可在早期实现较高精度的寿命预测,提高性能退化的可靠性评估精度,从而可缩短试验时间,节约经费开支.

为了提高系统的可靠度,并联技术在重要系统上被广泛地采用.针对并联系统中的两冗余部件在物理性能、工作环境等方面的相似性以及检测时存在不完备的特点,提出了不完备交叉检测策略.为此研究了并联系统在此策略下的不同更新情况和相应的更新概率,以检测间隔和检测次数为优化变量、可靠度为约束、期望维修费用率为目标函数,建立了并联系统的优化维修模型.最后,通过实例验证了模型的有效性和经济性.

研究了具有修理延误情况的产品维修决策问题,运用概率和随机过程原理建立了产品故障模型和寿命周期费用模型.提出了以经济性为目标的检查与修理优化策略,分析了功能检查间隔期最优解的性质.该模型适用于分析在非周期性检测条件下的维修策略,可同时优化检查间隔期和修理延误时间.提出了一种基于迭代的优化算法,给出了应用该方法的具体步骤,并通过示例说明了该模型的求解过程和算法的有效性.

在导弹武器等复杂系统的D-S故障诊断中,因为影响基本置信分配值的因素增多,诊断领域专家有时只能给出基本置信分配值的某一范围或者某一模糊值.针对这种情况,提出了一种复杂系统的D-S故障诊断方法.首先根据诊断领域专家的诊断知识和经验,结合D-S证据理论的决策方法,给出一种基于不定基本置信分配的故障决策方法.然后根据D-S故障诊断的目的,在D-S证据理论的基础上,利用优化理论,提出一种不定基本置信分配下的D-S诊断方法,阐述了原理,构建了目标函数,给出了约束函数.最后,通过几组示例验证了所给出的故障决策方法和D-S诊断方法的合理性.

从装备使用任务要求入手,围绕装备使用任务活动和装备保障活动进行分析,提出了装备使用任务活动频率及装备保障活动频率的计算方法,分析了保障资源在这些活动中的使用特点,将装备保障资源分为消耗型保障资源和占用型保障资源,通过描述装备保障资源在活动中被占用或被消耗的定量关系,对保障资源数量进行计算,进而根据这些资源的重量及体积参数,建立了装备群保障规模预测模型,可以根据装备群的使用任务要求对装备群保障规模进行预测.并以实际应用案例加以佐证,为装备系统部署性分析提供了方法和范例,为保障系统设计要求的制定与评估提供了重要参考依据.

介绍了故障产品维修过程并在次基础上分析故障产品批送修数量影响因素及确定方法;基于排队理论建立了在故障产品不同送修策略下的保障设备数量确定通用模型,解决了非单件送修策略下的保障设备数量确定问题;利用模型分析了保障设备数量和故障产品每批次送修量对平均等待维修时间的影响及变化趋势;最后将研究结论应用于实例分析.