针对导数更新(derivative based updating,DBU)方法计算量大的缺点,提出了一种可以直接对前视阵雷达接收的回波数据协方差矩阵进行修正的降维DBU方法。该方法利用矩阵分块求逆定理求出修正矩阵,然后利用已有的3DT降维空时自适应处理(space-time adaptive processing,STAP)方法进行处理,不但减少了计算负担,而且降低了对独立同分布(independent identically distributed,IID)样本数目的要求,在性能上接近原来的DBU最优处理方法。实验结果表明,该方法在回波存在各种误差条件下仍然能达到与最优处理接近的性能。

针对许多应用场合中存在的谐波多参量联合估计,提出一种基于四元数理论的谐波多参量联合估计算法。该算法首先通过对原信号模型的变换构造一种新的四元数模型,同时构造该四元数模型自相关函数;然后构造该四元数模型自相关函数的Toeplitz矩阵,并对其进行分析,提出谐波信号多参量估计的核心是充分利用四元数建立信号各参量之间的相互约束,以提高参量估计效果;最后利用四元数右特征值分解方法,构造基于四元数的噪声子空间,用四元数MUSIC方法联合估计原信号的多参量。仿真实验说明该方法在信噪比较低时,较经典方法能更有效提取谐波的多个参量。

空间目标由于高速运动和微运动在电磁波上的调制效应,其动态实测的雷达散射截面(radar cross section,RCS)和高分辨一维距离像(high resolution range profile,HRRP)与暗室测量或电磁计算数据存在较大的差异。针对空间目标外场动态测量数据难以获取的难题,提出了用目标静态数据生成动态RCS和一维距离像数据的方法。该方法首先确定目标的轨道和雷达的布站坐标及工作模式,而后计算目标在雷达观测视线(line of sight,LOS)方向上的姿态和运动参数,最后根据空间目标高速运动、自旋、进动等在电磁波上调制的数学模型生成动态测量数据。给出了该方法的具体步骤,仿真实验证明了方法的有效性。

针对信号源方向时变情况,分析了样本协方差矩阵的更新,在此基础上提出了一种基于粒子群算法的跟踪方法。该方法直接利用性能优越的最大似然估计器,避免了子空间跟踪类方法需要不断重复的协方差矩阵分解;同时通过锁定目标、大幅度缩小搜索范围和运用群智能搜索,有效降低了算法的计算量。仿真结果表明,与子空间跟踪类算法相比,该方法具备解相干的能力和较好的跟踪精度,并且能够保证算法的实时性。

为在武汉电离层斜向返回探测系统(Wuhan ionospheric oblique backscattering sounding system,WIOBSS)中实现低的发射功率、远的探测距离、比较强的抗干扰等技术要求,根据WIOBSS的特点,提出了脉间二相编码等间隔收发探测模式。在这种新型探测模式中,WIOBSS采用发射长持续时间探测信号的方式来积累回波能量,并采用具有良好自相关性的二元伪随机序列m序列和近完美序列来对相位进行调制。另外,一套采用软件无线电和面向仪器系统的外围部件互连扩展(Pci eXtension for instru mentation,PXI)总线技术的软件化发射模块被设计用于实现这种新型探测模式。实际探测结果表明,采用该发射模块的WIOBSS在发射功率非常小的情况下成功地实现了2000 km范围内的电离层状态探测。

针对下一代卫星导航系统(如伽利略系统和GPS现代化系统等)软件接收机中信号捕获出现的数据跳变问题,提出了一种基于能量的新型高灵敏度捕获算法。该算法是在时域并行FFT捕获技术基础上,对二维搜索空间进行适当修改,在频率搜索维上采用基于能量的搜索策略。同时结合采用非相干积分技术,进行数据和导频双通道组合捕获,使噪声影响进一步减少。通过伽利略仿真信号进行实验,结果表明能量捕获算法既能克服数据跳变对捕获的影响,又能将噪声进行适度平均,从而减少误捕率,可实现适度低信噪比条件下的高灵敏度捕获。

针对VHF/UHF波段日益复杂的射频干扰环境为雷达应用带来的挑战,提出了基于多普勒频域门限检测的自适应干扰抑制方法。通过在多普勒频域设置干扰检测门限,可以自适应地检测并抑制多帧步进频信号距离-多普勒成像过程中的射频干扰信号。理论分析及仿真表明,该方法不仅能够在尽可能减小雷达回波损失的前提下得到良好的干扰抑制效果,而且门限设计简单、易于实现,具有良好的适应性,适用范围较广,有利于工程实现。

利用特征值分解构造信号子空间存在运算量大的问题,制约了子空间类参数估计方法的实时应用。提出一种新的正交投影阵列信号子空间估计方法,该方法不需要特征值分解,通过对阵列接收数据逐级进行正交投影分解构造阵列信号子空间的一组基向量,使得每个基向量方向上信号投影能量最大,从而保证所张成的信号子空间包含最大的信号能量。定义了衡量子空间估计精度的信号和噪声子空间估计误差函数。理论分析和仿真结果表明,所提方法计算复杂度低,且子空间估计精度优于特征值分解。

针对具有多个特征指标的多目标识别问题,提出了一种基于Vague集的多传感器信息融合方法。该方法定义熵权客观地得到了特征的权重,将目标的各特征值转化为Vague值表达,根据Vague值的距离,给出目标识别方法。工件识别实例验证了算法的有效性和实用性。

针对单帧图像中的弱小目标检测问题,提出了一种改进的基于分形的快速检测方法。该方法首先利用图像的局部熵信息对目标进行粗定位,以得到一个包含目标的感兴趣区域,然后利用分形理论构造该区域的分维像,最后对分维像采用自适应阈值分割即可将弱小目标精确检测出来。与传统分形算法相比,提出的改进算法包含粗定位和细定位两部分,它将分形算法要处理的区域缩减到局部熵所估计的小范围内,从而克服了传统分形方法计算量大、抗噪性差的缺点。仿真实验结果表明,该方法能够稳健、快速、有效地检测弱小目标。

阵列互耦和幅相误差会严重影响MUSIC算法的测向性能,为此重点研究了由互耦和幅相误差引起的阵列误差校正问题。针对均匀线阵,提出了一种改进的阵列误差校正算法,它通过矩阵特征分解得到一组校正源的方向向量来估计阵列误差,改进算法充分利用了均匀线阵互耦矩阵的特殊结构,并通过交替迭代的方法实现了阵列误差参数的优化校正。计算机仿真结果表明,改进算法提高了参数估计精度,并且可推广应用于校正源方位存在偏差的情况。

针对正交频分复用(orthogonal frequency-division multiplexing,OFDM)系统性能对同步偏差的敏感性,提出了一种新的基于训练序列的OFDM联合定时和频率同步算法。基于新设计的训练序列结构,提出了新的定时度量函数,同时推导了小数倍频偏估计算法。新定时同步算法有效地克服了传统算法中的定时缺陷,新频偏估计算法具有和Schmidl算法相同的估计方差。理论分析与仿真结果表明,新算法在多径信道下具有较好的鲁棒性。

运用几何学原理,推导了一种新的利用长基线干涉仪(long baseline interferometer,LBI)无模糊相位差测量量对目标辐射源的被动瞬时测距、测角的定位方法。针对其中关键的相位差解模糊问题,提出了相位差测量量的解模糊原理、正确解模糊条件以及解模糊算法,并通过MATLAB仿真验证了正确解模糊条件和解模糊算法正确性。该研究为基于球面波前模型的无源定位提供了一种解决相位差测量量模糊问题的方法,对该类无源定位方法的工程实现做出了探索。

研究了一种基于多发多收技术的多通道干涉合成孔径雷达工作模式(MIMO InSAR)。该模式将多通道干涉合成孔径雷达中常用的多频技术与多基线技术相结合,通过多发多收技术形成比物理接收相位中心数量更多的等效接收相位中心,从而增加了独立干涉相位的数量,提高了高程估计的可靠性和精度。从理论上对MIMO InSAR模式的性能进行了分析,并通过数值仿真验证了该工作模式的良好性能。

针对现有方法难以有效检测多分量雷达辐射源信号(multi-component emitter signal,MCES)的问题,提出一种SHE(S-metbod,Hough-transform and elimination-method)检测新方法。该方法引入S-method计算信号的时频分布,采用Hough变换检测调频斜率,通过提出的时频面消除法实现信号分量的逐次提取和参数检测。SHE方法计算复杂度低,容噪能力强,易实现在线检测。仿真实验结果表明:SHE方法能准确检测MCES中各信号分量起止时间和瞬时频率,不易受交叉项干扰,脉宽检测精度大于98.030%,带宽检测精度大于96.430%,信噪比降低到-5dB时仍然保持高检测精度。

针对无源目标运动分析的强非线性和低可观测性特点,提出一种改进的二阶扩展Kalman跟踪滤波算法。为了降低传统二阶扩展Kalman算法的计算量,首先研究了对状态矢量正交化处理,减少二阶展开项协方差矩阵计算量的方法;在此基础上,将平方根Kalman算法与二阶扩展Kalman滤波器相结合,提高了滤波器的数值稳定性能;最后,将该算法应用在一个目标运动分析实例中,通过计算机仿真和试验验证了该算法的有效性。

D-S证据理论是一种有用的不确定性推理方法,由于证据合成公式存在不足,影响了证据理论的应用。针对有效融合高度冲突的证据,提出了一种新的有效加权冲突证据组合方法。该方法通过引入一个证据体距离函数,利用证据之间的相对距离确定了证据的权重,对系统中的证据加权平均后再利用Dempster组合规则实现信息融合。与其他方法比较,该方法在系统存在伪证据(干扰)时仍然能够有效快速地识别出目标,实例表明了该方法的有效性。

为了能够迅速准确地对多部干扰机进行支援干扰时的效果做出评估,通过雷达干扰的空间能量方程,在对单部干扰机进行分析的基础上,推导出多部干扰机进行支援干扰时的压制区域模型。通过仿真绘制了压制区域图形并设计了支援干扰区域的GUI仿真界面,由此可以得到每个方位上的最小干扰距离。以最小干扰距离作为干扰效果评估准则,对不同态势下的干扰效果进行了仿真,并分析了影响支援干扰效果的各种因素,为如何对有源干扰资源进行合理布站和分配以及对定量研究支援干扰效果提供了新的方法。

针对UHF波段的RCS测试在室内精度较差的问题,给出了一种采用步进频率体制实现室内UHF波段高精度RCS测试的具体方法。基于高分辨能力的步进频率信号,依托高性能吸波材料和低散射泡沫支架优化测试背景环境,采用宽带对数周期天线作为收发天线进行准单站模式测量,运用多种数字信号处理技术校准测试误差,利用金属球在非光学区的频率特性进行定标,实现了室内UHF波段高精度RCS测试。通过实验验证,该方法可获取整个UHF波段的有效数据,对于直径为15cm的金属球,全角域测试误差小于±1dB。

应用稀疏矩阵平面迭代/规范网格法(sparse-matrix flat-surface iterative approach and canonical grid method,SMFSIA/CAG)快速计算了二维分形粗糙面的电磁散射特性。在SMFSIA/CAG中,基于迭代法的原理,通过加快迭代收敛速度和加速矩阵向量积两个方面对该算法进行了改进,推导了关于平面展开的高阶泰勒级数展开公式,并对近场相关距离和泰勒级数展开阶数对算法效率的影响进行了分析。SMFSIA/CAG的应用降低了计算量,实现了对二维分形粗糙面电磁散射特性快速、准确地仿真计算。

针对传统输入估计算法跟踪机动目标时检测概率和估计精度不高的缺点,提出一种改进的输入估计跟踪算法。算法利用对检测窗内新息序列进行修正以及对卡尔曼滤波状态变量进行补偿的方法,消除了已有机动检测估计对后继机动输入估计的影响,提高了对机动的检测概率和估计精度。理论分析和仿真结果表明,改进后的算法相比原有算法和IMM3算法,不仅跟踪性能有显著提高,而且对加速度缓变的机动也有较好的跟踪能力。

为提高到达时间差(time difference of arrival,TDOA)定位系统的定位精度,提出了利用遗传算法(genetic algorithm,GA)寻找规定平面区域内TDOA定位系统的最佳布站策略,其所遵循的最佳布站原则是使得定位的目标空间的定位误差的Cramer-Rao界的平均值最小。对GA的站点位置编码和适应度函数的选择进行了研究,在此基础上提出了GA的寻优布站算法。仿真结果表明,该算法的寻优布站结果接近于系统的最优布站。

针对判断矩阵的不一致性调整问题,考虑标度在因素重要性描述中的模糊性,提出了一种基于扰动矩阵的层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)中各要素排序权值计算新方法(BDA-CAHP)。该方法将判断矩阵分解为一致性矩阵与扰动矩阵,基于扰动矩阵调整的理论分析,得到了不一致性调整步骤。实例说明了该方法的有效性。

针对属性权重未知、属性值为有限区间上的连续随机变量的风险型多属性决策问题,提出了一种灰色关联度排序方法。首先,通过密度函数的变换,对风险决策矩阵进行规范化处理,并通过期望值定义了两个随机变量之间的偏差,利用离差最大化原则确定了属性指标权重。然后定义了正负理想解,计算每个方案与正负理想解的灰色关联度及相对贴近度,根据每个方案的相对贴近度确定方案排序。最后,给出了以属性值为区间数的多属性决策问题的决策步骤,证明了该方法的有效性。

在考虑专家重要性程度的基础上,提出一种新的基于重要性的诱导有序加权几何平均(I-IOWG)算子,并应用到专家给出的互反判断矩阵的群决策信息集结中。证明了基于I-IOWG算子集结的组合判断矩阵可以保持互反性的性质,研究了I-IOWG算子集结的组合判断矩阵的相容性、满意相容性以及相容性和一致性的关系。在每个专家给出的互反判断矩阵与其特征矩阵具有满意相容性的条件下,探讨了基于I-IOWG算子集结的组合判断矩阵与相应的特征矩阵能保持满意的相容性的性质。该研究表明在群组决策中使用I-IOWG信息集结算子是科学可行的。

利用博弈论的相关知识,研究两个竞争供应链的产品差异性与信息共享问题。信息共享要求销售商将所掌握的市场需求信息与生产商共享。根据是否实现供应链内部信息共享,在分析三种情况下竞争均衡问题的基础上,研究了产品差异性对信息共享效果的影响。研究结果表明:产品差异程度会影响不同信息共享模式下供应链整体利润的大小关系,从而影响信息共享的价值。随着产品差异程度的增加,信息共享所产生的效果趋于不显著。

针对经典区间数据包络分析(data envelopment analysis,DEA)求解算法过分依赖于评价者的"主观判别",或求得的效率区间长度可能过大,对被评价决策单元有效性的解释力弱的缺陷,提出一种改进的区间DEA模型求解算法——区间定位法,该方法对评价者的"主观判别"依赖程度低,且求解的效率区间长度较小。在区间定位法的基础上,进一步提出了基于灰色关联度的决策单元效率排序方法。

对基于非合作雷达辐射源的无源雷达技术进行了综述,介绍了该领域内的研究历史与现状。然后对非合作式双基地雷达系统基本原理进行了分析与研究,主要内容包括基本几何关系、信号能量关系、接收站的组成以及参数测量与目标定位方法。最后,对辐射源的信号分析与优化选择、系统同步、直达波参考信号的恢复、微弱目标信号的检测与参数估计以及跟踪、融合与目标识别等系统关键技术进行了分析与评述。

针对无威胁情况下无人机的路径规划问题,提出了一种较简单、有效的路径规划方法:基于几何原理的无人机路径规划法。在提出了无威胁情况下路径规划的一些基本约定的基础上,重点研究了基于几何原理路径规划法的基本思想,并给出了路径规划的主要步骤。最后,通过一个仿真算例验证了此方法的有效性,并对此方法的优缺点进行了总结。

针对超视距空战以中远距空空导弹为主要武器的特点,提出了一种新的威胁评估方法。该方法针对现有空战威胁评估的非参量法模型不足之处进行扩展和改进,根据参战双方飞机火控系统和武器系统性能参数,分别构造参战双方飞机方位角、进入角、距离、高度、速度等优势函数,从而得出几何态势优势,进而综合双方态势优势、飞机空战效能优势和战术事件优势,聚合为空战优势。通过算例验证了该方法的合理性和有效性。

针对复杂的C⁴ISR需求分析,提出一种系统的能力需求获取和分析方法。该方法从分析作战使命入手,采用统一建模语言(unified modeling language,UML)建模技术对作战目标和任务场景建模,通过活动模型分析自动建立C⁴ISR能力需求的概念模型。此外,采用本体描述语言(OWL DL)对能力概念形式化描述,由此可以通过符号推理系统检查模型的完整性和一致性。给出了应用该方法的具体示例,并通过实验工具验证其有效性。

针对网络环境的不确定性和网络参数的时变性,采用不确定时滞系统模型对网络拥塞控制问题进行了研究。给出了利用线性矩阵不等式方法判定主动队列管理(active queue management,AQM)系统稳定的充分条件,以及基于求解非线性矩阵不等式的AQM控制器参数设计方法,设计了基于线性矩阵不等式的含时滞静态输出反馈控制器。仿真结果表明,利用该方法所得到的控制器是有效的,在变化的网络环境下,其动态响应更快,稳态波动更小。

为稳定气压系统废气能量回收系统中输出的电压,需采用直流斩波器。传统的直流斩波控制电路采用微处理器使用PID等经典的控制策略,不适合具有大扰动的非线性直流斩波器的控制。分析了升降压直流斩波电路连续状态下的结构,采用滑动变结构控制方法对其进行控制。仿真结果表明,与传统的控制策略相比,滑动变结构控制方法可保证直流斩波器在趋近运动阶段有较短的上升时间,在滑动模态阶段有较小的超调量,从而具有良好的动态品质。

以大气层外拦截为背景,研究了带有开关输入的不确定非线性系统的预测控制方法。根据Fliess级数展开理论,得到了系统输出预测值与控制输入以及不确定性的关系式。通过选择二次型代价函数,得到了预测控制中优化问题的描述。由于代价函数中含有不确定性,结合开关控制输入的特点,给出了一种应用非线性规划求解优化问题的方法。最后,将该方法应用到大气层外拦截中,考虑弹-目相对距离及视线转率存在不确定性的情况,设计了开关导引律,并给出了代价函数中加权系数的选择方法。仿真结果表明,该方法在保证拦截精度的情况下,减少了发动机的开关次数。

针对常规多模型自适应控制中子模型数量过多问题,提出在线优化的多模型自适应控制算法。将整个控制系统分为基本工况级和控制模型级的两层递阶结构。在系统运行过程中,通过在线学习自动地建立多模型及相应的控制器,并对所建的动态模型库进行优化,以进一步减少子模型数量和计算时间。证明了该算法能够保证闭环系统的稳定性和跟踪误差的渐近收敛性。计算机仿真结果表明该算法的有效性。

针对无线网络控制系统(wireless networked control system,WINCS)中长网络诱导时延对系统稳定性的影响,通过将不确定时延等效为系统参数的不确定性,建立了长时延WINCS的参数不确定离散时间系统模型。在该模型基础上,利用Lyapunov函数方法,获得闭环WINCS渐近稳定的充分条件。通过线性矩阵不等式形式,给出了WINCS状态反馈控制器的参数化设计方法。最后通过数值仿真验证了建模与控制方法的有效性。

以码分多址(code division multiple access,CDMA)测控系统常见干扰为研究对象,针对现存干扰检测技术中存在干扰类型分析不全面、计算复杂度高的问题,提出新型低运算复杂度的变换选择模式识别(transform selective mode distinguish,TSMD)检测方案。首先利用压缩增益(compression gain,CG)特性对脉冲干扰、线性调频干扰和窄带干扰进行检测,如果检测干扰为窄带干扰,既而通过模式识别技术中的谱均值-方差特性对音频干扰(包括多音干扰和单音干扰)、数字窄带干扰和自回归随机过程进行检测。仿真实验证明了该算法的有效性。

研究了时变时滞满足h₁≤d(t)≤h₂的Itô型随机Markov切换系统的区间时滞相关指数稳定性。基于时滞分割的思想,建立了新颖的Lyapunov-Krasovskii泛函,并引入一些改进的积分等式,以线性矩阵不等式的形式给出了低保守性的区间时滞相关指数稳定条件。最后用几个数值算例说明该结论的有效性及其较低的保守性。

为了避免在图像缩小时图像中出现锯齿和模糊边缘的现象,分析了最近邻插值模型和曲面拟合模型,提出一种基于弹性模型的图像缩小算法,给出了插值运算的数学公式,模拟了不同算法作用于图像缩小的输出结果。实验结果表明,该算法能有效地应用于数字图像的缩小处理,得到的图像轮廓清晰、边界分明,且算法简单,易于实现。

针对粒子群算法容易出现"早熟"的缺点,提出了一种改进的混合遗传粒子群(hybrid genetic particle swarm optimization,HGPSO)算法。在粒子群算法的迭代中引入淘汰机制,将满足淘汰条件的粒子与当前适应度最优的粒子进行多后代择优交叉和一定概率的变异操作,以期得到适应度更优的新粒子,代替被淘汰粒子。通过对4个典型函数的测试表明,该算法能够有效地克服"早熟"现象,提高了全局寻优的能力。将改进的算法用于Lorenz混沌系统的参数估计。仿真结果表明,即使在加入测量噪声的情况下,该算法仍能够对系统的未知参数做出有效的估计。

在对模型数据转换研究的基础上,分析了应用于模型简化的一阶降阶方法,提出了一种应用于二阶系统模型简化的二阶降阶方法。通过实例分析,证明了该方法的可行性,进一步验证了该方法在高频段和低频段都保持了较高的精度。实验结果表明,在频率达到100 Hz时,相对误差仅为1.18%。同时,使用该方法还保留了二阶系统所固有的一些性质。

针对约束优化问题,提出了一种基于模式搜索的类电磁算法。引入了粒子的违反度函数,将约束优化问题转化为双目标无约束优化模型来求解;提出了双目标模型中粒子的电荷和受力的计算公式,引导不可行粒子转化为满足约束条件的粒子;为了提高算法的搜索能力,结合模式搜索算法改进种群中的粒子,为类电磁算法提供了有效的局部信息。与以往算法仿真结果相比,新算法具有性能好、较稳定的优点。

针对通信系统实时性处理要求,提出了一种快速收敛的支持向量机(support vector machine,SVM)均衡器。该方法以支持向量机为框架,利用判决反馈信号构造SVM的训练样本数据,采用小波核函数,并自适应调整核函数中的伸缩因子,得到具有跟踪能力的自适应SVM均衡器。通过仿真实验,并与采用高斯核函数的支持向量机均衡器进行比较,结果证明该方法提高了收敛速度。

入侵防御系统(intrusion prevention system,IPS)中常用的包过滤方案大量消耗时间和空间,丢包率高,不能实现多过滤器并行处理。针对此问题,设计了一种新的过滤器方案,该方案在网络设备驱动层采用节点共享计数型bloom filter技术,通过改进哈希函数的集合,减少了位数组元素的碰撞率,实现了过滤规则的动态添加和删除。由元组空间法把过滤规则划分多个集合,在每个集合中创建不同的节点共享计数型Bloom filter位数组,并且优化搜索算法,进一步降低了位数组元素的碰撞率。通过在多核处理器中建立多个并行处理线程,实现了过滤的并行处理。实验结果表明,新的方案能够减少28%~31%的碰撞率和12%~19%的hash表的访问次数。

根据复杂网络演化过程中的小世界现象及无标度特征,提出了基于复杂网络的背包问题优化算法。该算法基于无标度特征的背包问题形成优化空间,通过节点增长和加权节点度偏好连接,产生优化空间网络及其节点度分布;在该优化空间网络中,以小世界网络的聚类及小世界效应为基础,以节点度分布为先验知识,提出局部聚类、小世界效应、链集优化和节点寻优4个算子,实现网络节点连接优化。利用马尔科夫链的相关性质,证明了该算法的收敛性。针对具有相关性的0/1背包问题的实验结果表明,该算法解决组合优化问题是有效的。

研究了自适应最小均方误差(least mean squares,LMS)滤波算法的步长选取问题。在详细分析现有变步长LMS算法的基础上,给出一种以双曲正切函数的改进形式为变步长的LMS算法。讨论了步长参数的选取原则及其对算法收敛性、抗干扰性和稳态误差的影响。该算法不但具有较快的收敛速度和跟踪速度,而且能获得更小的稳态失调。理论分析和仿真结果表明,该算法具有更好的稳态性能。

针对彩色载体图像,提出了一种彩色图像超复数频域的水印算法。它通过对彩色载体图像进行快速超复数傅氏变换,在超复数频域选择合适频段嵌入水印,并且修改其对称系数的值,保证了嵌入水印图像仍然可以用彩色图像的红、绿、蓝三色进行传输。分析表明提出的方法通过超复数傅氏逆变换,可以把水印带来的误差扩散到整幅图像,并且是分散到红、绿、蓝三色的各个分量上,从而实现数字水印的不易感知性和安全性的良好结合。本算法还提出了对水印数据进行"交叉冗余嵌入"的规则,以进一步提高数字水印的鲁棒性。最后给出了实验结果,验证了本算法的优越性。

设计了网络中间节点(网关和路由器)的预留轮询策略队列调度方案。对不同服务质量(qualities of service,QoS)要求的延迟敏感型和非延迟敏感型混合业务,通过调度不同业务间链路传输速率,使不同业务得到不同等级的服务;建立了混合业务预留轮询策略的队列调度三维马尔可夫排队模型,使用拟生灭过程和矩阵几何解的方法对该模型进行分析,得到了系统的主要性能指标:第一类非延迟敏感型业务和第二类延迟敏感型业务的平均队长、等待时间和吞吐量。给出了第二类延迟敏感型业务的阻塞概率等结果。

动态路径剖析技术能够在程序运行时识别其中频繁执行的代码块,从而指导程序的性能优化,在指令集扩展和动态二进制翻译等研究中都有着重要的应用。在对路径优化技术研究的基础上,提出一种适用于不同体系结构的简单高效的剖析器硬件实现方案(configurable hardware dynamic path profiler,CHDPP)。CHDPP能够与目标处理器低耦合地工作,通过识别程序中的分支指令来完成路径剖析并存储热点路径信息。实验结果表明,该方案在占用少量硬件资源的情况下能够高效地完成路径剖析,获得准确度高达94.1%的热点路径数和97.7%的热点路径相关信息。

针对已有的无线传感器网络节点随机调度算法存在的问题,即由于节点是利用产生随机数的方法加入到不同的工作子集,从而导致初始子集中节点分布不均,在概率感知模型下提出了一种基于节点平均度的随机调度算法。该算法利用邻居节点之间的信息传输,使得每个节点的邻居节点尽量均匀分散在不同的子集中。通过随机概率理论分析了概率感知模型下网络覆盖度与节点数之间的关系,解决了新算法的节点配置问题。仿真实验证明了新算法的有效性及分析的正确性。

针对动态背景下,序列图像中的非刚性目标跟踪问题,提出了一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)和均值移动(Mean-Shift)的序列图像目标跟踪框架。在初始图像中选择跟踪目标所处的矩形框,将目标框周围一定范围的像素作为背景。以目标和背景数据训练SVM二值分类器。运用得到的分类器对下一帧图像相同区域内的像素分类,得到二值的置信图(confidence map),在置信图范围内运用Mean-Shift算法求得当前目标位置,移动目标框和背景框的中心到目标位置,以10%的比例缩放目标框并选择最优者以适应目标尺度变化。以此时的目标像素和背景像素训练新的SVM分类器,进行下一幅图像的跟踪,直至完成整个序列图像跟踪任务。实验证明,该方法适用于动态背景及非刚性目标的跟踪,且实时性较好。

序贯测试问题是目前的一个研究热点。由于时间复杂度太高,传统的序贯测试算法对于测点数大于12的系统无能为力。为此,将序贯测试问题拆分为测点选择与序测试设计两个问题。测点选择问题用A^*算法解决:运用M进制编码规则,首先给出了启发函数的计算方法,然后给出了能够得到所有最小测点集的改进的A^*算法。序测试设计问题用AO^*算法解决:对二值哈夫曼编码规则进行推广得到了多值编码规则,根据此规则给出了AO^*算法启发函数的计算方法。提出的方法更符合可测性设计的设计流程,试验和复杂度分析表明该方法能显著降低传统方法的时间复杂度。

机内测试(built-in test,BIT)可以提高机载电子设备的任务可靠性,提升装备系统的任务效能。按照基于可靠性的BIT优化设计思想,分析了BIT对系统可靠性的影响,重点讨论了基于可靠性的BIT优化设计方法。提出了BIT优化设计的非线性整数规划(non-linear integer programming,NLIP)模型,并通过LINGO软件求解该模型。实例分析结果表明,该方法有效地降低了系统的故障率,提高了BIT设计指标。

一般对退化数据的分析是基于建立退化轨道模型进行的,但这些方法对于退化轨道未知的产品的可靠性评估效果较差。提出了不假定退化轨道模型的评估方法,利用试验得到产品的退化信息,进而获得产品在各检测时刻的可靠度,并用具有保证参数的分布族对寿命变量分布进行假设,通过分布拟合获得参数的估计值进行可靠性评估。给出实例进行了不同方法的比较,验证了该方法的可行性和有效性。