信号体制是卫星导航系统性能的决定性因素之一,是系统设计和升级必须解决的关键技术.分析了国外先进卫星导航信号体制的设计思想,汇总了GPS和Galileo信号体制设计的最新成果,解读了卫星导航信号体制的演进过程,并从频率结构设计、码速率选择、信号波形设计、扩频码设计、信息速率选择和信道编码设计六个方面挖掘了现代导航信号体制的设计思想.在总结信号体制设计理念的基础之上,提出了信号体制的发展方向.

为实现子阵级多波束和避免由于子阵相位中心均匀稀布带来的栅瓣问题,提出了基于对称指数分布的子阵相位中心优化方法和非均匀子阵级窗函数.在阵列孔径和阵元个数给定的情况下,提出了选取合适指数参数r的步骤并用于子阵等效相位中心设计,根据子阵中心推导了非均匀泰勒窗函数,最后用多指向的加窗空域匹配权实现子阵级数字多波束.仿真结果显示,基于优化子阵中心并采用推导的非均匀加权的线阵具有无栅瓣、近区低旁瓣、阵列效率损失小等优点;应用于对称阵子组成的线阵,获得的方向图与数值电磁代码软件计算的结果吻合;推广到对称指数分布面阵同样具有有效性.

考虑阵列信号波达方向(DOA)估计问题,提出了一种基于双模天线阵列的模式域旋转不变参数估计(ESPRIT)算法.与传统空域ESPRIT相比,模式ESPRIT的旋转因子仅与信号DOA有关而与阵列结构无关,因而无需阵元位置信息,也无需阵列存在空间匹配子阵.若阵元位置信息精确已知,还可利用空域稀疏采样获得无模糊多尺度DOA估计.计算机仿真结果验证了算法的有效性.

运用八木天线原理、微带天线理论和介质重叠技术,开发研究出了一种新型介质埋藏微带贴片八木天线.该天线变平面式微带贴片八木天线为立体式结构,由原来平面式横向排列变成立体式纵向重叠,解决了平面式微带贴片八木天线的主波瓣不能与微带天线平面垂直的问题.经测试,这种天线性能优于平面式微带贴片八木天线.

针对多用户多输入多输出-正交频分复用(multiple input multiple output-orthogonal frequency divi-sion multiplexing,MIMO-OFDM)系统的自适应资源分配问题,对子载波比特功率两步分配(Two-Steps)和联合分配方法进行了比较,分析了收发天线数目对系统性能的影响.提出了一种改进的子载波比特功率算法,该算法基于两个用户可以同时在一个子载波上发送数据的子载波复用方法,将子载波和比特功率联合分配,对比特重新调整的迭代过程进行了改进.仿真结果表明,该算法在不影响系统误码性能的前提下降低了复杂度.

基于定位定向系统(position and orientation system,POS)测量数据实现补偿不适用于基线非刚性的系统,因而研究了基于回波数据的干涉相位误差补偿方法——频谱分割方法,分析了干涉相位误差与载机姿态变化造成的斜距误差之间的关系,阐明了算法原理及适用条件.分析了算法的关键参数对补偿精度的影响,提出定量化的选取标准.基于相位误差随距离向变化的模型,改善了算法精度,给出了算法流程.最后利用该算法处理了实际机载双天线InSAR数据,结果表明该方法具有较高的精度,可以在缺乏测量数据的情况下完成干涉相位误差补偿.

针对非圆信号形式,对传统的波束域MUSIC方位估计方法进行重构,提出了波束域共轭MUSIC方法来进行相干信号的波达方向估计.该方法充分利用非圆信号的特性,从阵列接收数据构造共轭对称的Toeplitz矩阵,将其作为伪协方差矩阵,使用波束域MUSIC算法进行处理来得到目标的方位估计值.该方法可以避免常规波束域MUSIC方法使用空间平滑预处理后损失阵列孔径,而导致可测的信号源数减少的问题.仿真表明,该方法在较少快拍数下,无需空间平滑就可以检测多个相关信号,其性能优于使用空间平滑技术的常规波束域MUSIC方法.

为在精确控制陷波频率点的前提下尽可能降低陷波器的硬件成本,提出了将全相位滤波技术与频率响应屏蔽技术相结合的陷波器设计算法.该算法将相移措施引入到单窗全相位陷波器设计中,只需根据所推导出的原型滤波器阶数N、内插因子M、陷波整数频点位置m和相移参数λ的数值关系,即可构造出简单实用的新型陷波结构.理论和仿真实验表明,新型设计算法既保证了陷波器在精确频点具有足够大的衰减,又节省了成本,提高了陷波效率.

为解决直接数据域(direct data domain,DDD)算法波束形成旁瓣电平高的问题,在约束优化的基础上提出了加权DDD波束形成算法.加权算法首先根据波束指向或者预成波束方向给出合适的主瓣宽度,然后在旁瓣区域约束最高旁瓣电平的高度,达到旁瓣抑制的效果.仿真分析了固定旁瓣电平变化主瓣宽度和固定主瓣宽度变化旁瓣电平两种约束优化形式.结果表明,加权DDD波束形成具有良好性能,能在预设主瓣宽度略宽于原波束主瓣宽度时,旁瓣电平能够满足预设要求.

为分析雷达目标微动特征,提出了一种高精度调幅-调频(AM-FM)信号调幅指数估计方法.将微动目标的雷达回波表示为调制频率相等的正弦调幅-正弦调频信号模型,分析了传统调幅指数估计方法处理含有正弦调频特征信号存在的不足,仿真了调频指数对调幅指数估计产生的影响.利用Teager非线性能量算子,将幅度调制信息有效地从AM-FM信号中分离出来.利用FFT技术对回波信号的包络进行谱分析,提取调幅指数.通过与传统的调幅信号调制指数估计方法进行比较,说明该方法提高了调幅指数的估计精度.

为了改善多跳传感器网络的性能,提出了一种基于三种空间分集技术的异步协作传输模式.该模式是考虑非同步网络传输,多个传感器通过共享天线,形成虚拟多天线发送/多天线接收(MIMO)的协作通信,并利用空时编码、发射天线选择和信号空间分集三种空间分集技术,有效抵制传输信道的衰落,提高了系统的分集增益.通过蒙特卡罗仿真,结果表明,对比传统的单发单收传输模式和异步空时协作传输模式,该传输模式获得了更高的分集增益,提高了系统的性能,从而节省了网络的能量损耗.

针对采用排序的串行干扰消除检测的组分层空时系统,提出了基于重构信道QR分解的接收天线选择算法,该算法用子信道Frobenius范数排序代替Moore-Penrose伪逆行范数排序得到置换矩阵,降低了计算复杂度.并给出了基于重构信道的快速算法,该算法比常规信道快速算法具有显著的性能提升.仿真分析表明,该算法在中断容量上与最大容量算法接近,重构信道QR分解算法与基于伪逆排序方法性能相近,重构快速算法性能稍有下降,但复杂度更低.

针对采用自适应智能天线的分布式无线系统,从理论上分析了上行链路的负载因子,建立了基于该系统的干扰预测理论模型,并提出了两种基于干扰预测的上行链路接入控制算法.利用建立的干扰预测模型,可获得新用户给系统带来干扰的预测,从而可提高接入控制算法性能.仿真结果表明,基于干扰预测的接入控制算法在采用优化的接入控制门限时能够有效提高系统性能.当接入控制算法根据干扰的分布为用户灵活选择接入天线时,能够降低系统阻塞概率,但是却以牺牲系统中断性能为代价.

研究有源欺骗干扰难以补偿距离弯曲差形成的相位差对距离弯曲差对SAR成像质量的影响.建立了含干扰SAR成像的矩阵模型,分析了高精度成像算法下有源欺骗干扰成像中距离弯曲差的累积散焦效应,比较了R-D算法和CS算法等不同成像算法在不同距离弯曲差区域内含干扰的保护目标区的成像性能.仿真验证了在大场景高精度成像算法下有源欺骗干扰的散焦效应,为改进SAR干扰对抗方式提供借鉴.

提出了适用于平移不变模式斜视双基地SAR的扩展SIM(squint imaging mode)算法.首先利用方位多普勒频率去斜,解决了斜视双基地SAR的能量模糊问题,然后推导得到方位去斜后信号的二维频谱数学表达式,并在此基础上构造了新的匹配滤波函数.最后通过计算机仿真验证了扩展SIM方法的有效性,对成像质量的改进效果进行了分析.

研究毫米波雷达的地杂波特性对提高毫米波雷达的目标探测性能和大地遥感具有重要的作用.针对毫米波雷达地杂波测量问题,讨论了地杂波散射系数测量方法,对毫米波线性调频连续波(linear frequency modula-tion continuous wave,LFMCW)雷达散射计的系统校准、有效独立采样数、数据处理中软件门的应用以及减少测量误差等相关技术进行了研究;给出了Ka波段散射计测量灌木丛杂波特性的结果,结果表明在入射角小于15°范围内灌木丛的杂波幅度分布服从瑞利分布.

为了改善米波雷达的低空性能并减少波瓣分裂的影响,实际的米波雷达系统天线往往采用倾斜布阵方式,然而工程上通常将倾斜阵列近似成垂直阵列,在此近似条件下利用基于高度分集的测高方法.这样近似后,使得波程差只与目标的俯仰角有关,而实际的波程差是目标方位角和俯仰角的二维函数.提出了在倾斜阵列下的高度分集的测高方法,新的测高方法与目标方位角有关,与实际情况更加接近,通过对接收信号精确建模以提高测高精度,计算机仿真结果表明了该方法的优越性.

在对SAR图像进行处理时,可以将图像分解为代表不同图像特征的多个分量.针对不同分量分别选取最合适的处理方式能够得到性能上的较大提升的问题,使用非线性扩散方法,将图像分解为表征大尺度结构信息的结构分量和表征小尺度细节信息的纹理分量,并对扩散参数的选择进行了对比和评估.提出了一种基于局域方差系数与窗口幅度均值积的扩散参数,作为判断图像中加强或者削弱扩散活动的条件.经过实验证明,采用这种扩散系数能够使得扩散的进行更有针对性,所得到的图像分量能够更加有效地用于后续处理.

针对现有非相干分布源参数估计算法计算量大等问题,提出了一种新的DOA和角度扩展估计算法.该算法利用空间频率近似模型下的非相干分布源协方差矩阵的结构特点.协方差矩阵可分为相位信息矩阵和幅度信息矩阵.对相位信息矩阵进行重构,对重构后的协方差矩阵利用MUSIC等传统方法即可实现DOA的估计;对幅度信息矩阵的各主次对角线上的元素均进行平滑得到幅度信息平滑向量,估计得到的DOA代入幅度信息中即可得到角度扩展的估计,从而实现非相干分布源DOA和角度扩展分离估计.计算机仿真验证了算法的性能.

针对超低空拦截导弹武器系统的特点,提出了运用基于交互多模型的无迹卡尔曼滤波算法(UKF-IMM)对来袭目标进行状态估计的滤波方法.根据来袭目标的运动特点建立了特定的模型集,模型集由CV模型、比例导引模型和"当前"统计模型组成.每个模型分别采用UKF滤波器进行滤波,UKF-IMM滤波器的输出为各滤波器状态输出的概率加权融合.仿真结果表明,该模型集能够概括超低空拦截导弹拦截目标的运动样式,模型之间切换迅速,滤波算法收敛速度快.运用UKF-IMM滤波算法能够实现超低空拦截导弹火控系统对来袭目标及时准确地跟踪.

提出一种保持场景局部细节的极化合成孔径雷达数据非监督分割方法.该方法将传统的基于极化目标分解的极化SAR分类方法与基于马尔可夫随机场的分类方法相结合,利用迭代条件模型方法得到分割结果.为保持细节特征,同时又能对各向同性区域进行平滑,利用总功率(span)图像的场景均匀性对分类结果进行修正.实验结果表明,与已有方法相比,该方法在细节保持方面有一定改进.

基于稀疏非均匀COLD(concentered orthogonal loop and dipole)阵列,提出了一种极化信号的DOA(direction-of-arrival)无模糊估计算法.该算法利用了稀疏非均匀COLD阵列的阵元数少和孔径大等特点,因而在阵元数目一定的情况下,可获得较高的DOA估计精度.由于稀疏非均匀COLD阵列可分成电磁环和偶极子两个子阵列,通过分析每个子阵列DOA估计的模糊性,给出了整个稀疏非均匀COLD阵列不发生DOA估计模糊的条件.通过计算机仿真证明了该算法的有效性.

根据灰色系统信息覆盖的基本原理,给出了GM(1,1)幂模型中参数α的估计方法.讨论了α的不同取值对模型解的影响,对其白化微分方程解的定理进行了补充,并给出了白化微分方程解的优化方法.结果表明,所提出的建模方法更能适应于一类具有饱和状态或发展变化受众多因素影响的波动原始序列,在0<α<1且a>0和α>1且a<0两种情形下,GM(1,1)幂模型与灰色Verhulst模型具有相同的极限性质,但模拟预测精度高于灰色Verhulst模型.

针对最初的粗集理论因为基于等价关系而在某些应用中受限制的问题,研究了二元关系及其逆关系的性质,并利用相似关系定义了含糊对象.然后定义了基于相似关系及其逆关系的集合下近似和上近似运算以及复合相似关系及其集合近似.由此,含糊性就可以利用粗集进行精确地解释.在此基础上,给出了上述计算方法在决策表中的应用,并用例子进行了说明.

针对由单个供应商和多个零售商组成的两级供应链分配系统,研究了一体化的库存路径问题.为了节省整个供应链的费用,重新设计了对零售商的区域分割算法.在此基础上,确定了出零售商订货周期与供应商订货周期的大小关系,通过引入周期比例向量,设计了一个全新的整数倍时间策略,给出了详细的理论分析,证明该策略是最优的整数倍时间策略.数字实验结果表明,该策略比其他策略具有明显优越性.

针对经典GM(1,1)模型的不足,研究了离散GM(1,1)模型选取不同初始迭代点的模拟数据增长率特点.应用最优化技术求解初始迭代点,证明了改进的离散GM(1,1)模型能够完全模拟指数序列.提出了两类分段修正离散GM(1,1)模型,对建模机理进行了证明,并对改进模型进行了推广.结果表明,优化初始迭代点的分段修正离散GM(1,1)模型能够完全拟合分段等比序列.

针对属性值和属性权重都用三角模糊数表示的多属性决策问题,提出了一种基于联系数的三角模糊数多属性决策评价模型.通过运用集对分析的不确定性系统理论,利用三角模糊数的中值及上下确界所限定的取值区间,将三角模糊数转化为联系数,建立了联系数决策模型,并给出决策步骤,基于此可以对多属性决策评价问题进行排序.该模型的建立既考虑了三角模糊数的中值,又兼顾了三角模糊数的上下确界,即联系数的差异度,更具有客观性.通过对实例的运用和分析表明,该方法算理清晰,计算简便,结论合理.

建立了卫星数传任务调度模型,讨论了约束条件和调度目标.设计了一种自适应规模粒子群算法,该算法采用基于星地可视时间窗的十进制编码,各粒子编码表示不同可视时间窗内可分配数传作业的概率.在迭代过程中根据粒子群整体差异度动态调整种群规模,删除部分差异度小的粒子,同时增加新粒子以保证种群多样性.通过实例仿真表明,自适应规模粒子群算法在解决卫星数传任务调度问题中具有调度结果优、收敛速度快等优点,并对算法的控制参数取值进行了分析.

阐述了大型载机舰船航空保障系统易损性定量评估的体系构架,将模糊数学与损伤树相结合,以有限元计算结果作为系统设备冲击响应数据支持,建立了航保系统的模糊损伤树,使系统易损性评估结果具有较高可信度.最后给出了激光炸弹攻击下该系统的易损性评估结果,结果表明该评估体系对于大型载机舰船系统易损性评估和生命力设计有指导意义.

应用系统效能分析(system effectiveness analysis,SEA)方法,研究天基信息支持反导武器系统的反导作战效能分析问题.根据天基信息支持武器系统的反导作战流程和系统间的相互作用关系,设计了天基信息支持反导作战效能分析的性能度量、使命度量和效能度量算法.算法有效地把武器系统的性能和使命与环境有机结合,能够实现天基信息对武器系统反导作战支持作用效果的综合整体分析和关键指标参数的灵敏度分析.最后的数值仿真实例进一步说明了所取得的主要结果.

针对综合评价方法指标权重较难确定的问题,从定义对抗条件下C⁴ISR系统效能评估指标之间的关系入手,建立评估指标的影响关系矩阵模型,提出指标的依赖权和影响权两个概念.通过合理假设,建立了指标依赖权和影响权之间的关系函数,并证明了指标集的正依赖权和影响权是存在的.

针对雷达组网系统考核试验的难题,结合某雷达组网系统考核试验的实践过程,总结描述了实际检飞、半实物模拟测试、现场功能检查与专题试验相结合的系统综合检验的方法和步骤,提出了探测能力"区域相对提高量"数据处理算法,以及"已知与未知、定高与变高、直线与机动"相结合的检飞航线设置新方法,考核了该系统各类目标探测范围、情报质量、抗复杂电子干扰等关键作战性能.实践证明了这些综合考核试验方法的合理有效性.

针对无人机加载数据链使得传统的模拟信号导引律无法直接应用的问题,提出了一种基于模型参考的无抖振离散变结构导引律.该算法利用变结构控制的鲁棒性来保证导引精度,在后方预警机对目标坐标的测量存在误差,或者目标机动等情况下也具有极强的抗干扰能力.并提出了一种无抖振离散变结构控制算法,克服了传统的离散变结构控制算法在进入滑模后出现的抖振现象.通过仿真实验证明提出的无抖振离散变结构控制导引规律能够满足无人机的战术指标要求.

提出了一种基于数据深度加权的鲁棒性支撑向量机.针对支撑向量机对噪声或离群点的高敏感性,在其优化函数的正则项中增加深度因子,以针对性地弱化这些点对分类结果的影响,使得分类更具有鲁棒性.给出了1范数和2范数约束下的深度加权支撑向量机的具体形式,并推导了空间秩深度在特征空间中的求解方式.相对于文献中的中心距加权方式,该方法抗噪声能力更强.

针对存在随机时延现象的一类网络化非线性系统,基于T-S模糊模型和Bernoulli随机序列,提出一种模糊网络滤波器的设计方法.给出了以线性矩阵不等式描述的模糊网络滤波器存在的充分条件,该条件保证所设计的模糊滤波器满足滤波误差系统均方指数稳定,同时满足期望的耗散性能指标.仿真结果表明,提出的方法能有效解决存在测量数据随机时延非线性系统的滤波器设计问题.

提出了一种对一类离散模糊双线性系统(discrete-time fuzzy bilinear system,DFBS)稳定控制的新方法.首先,把DFBS转换成一个等价的切换DFBS.然后,基于分段Lyapunov函数,同时考虑同一个子空间内不同模糊子系统之间的相互作用,得到了闭环系统放松的渐近稳定的充分条件.采用锥补线性化(cone complemen-tarity linearization,CCL)算法将控制器的设计转化成一个受线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)约束的最小化问题.最后,由仿真数例说明了所提方法的有效性.

针对导弹在目标拦截过程中的特点,考虑到系统的状态噪声和观测噪声等随机因素的影响,以随机滑模变结构控制理论为基础,设计了一种随机滑模变结构制导律.此制导律考虑导弹在目标拦截过程中滤波器和控制器的相互联系,综合了最优制导律视线角速度收敛和滑模变结构制导律鲁棒性强的优点,通过理论分析证明闭环系统在随机意义下的滑模次可达性.最后通过仿真验证了设计方法的正确性.

为了检验扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)与无轨迹卡尔曼滤波(unscented Kalmanfilter,UKF)在紧耦合组合导航系统中的性能,给出了地心地球固连(earth-centered earth-fixed,ECEF)坐标系下惯性导航系统(inertial navigation system,INS)误差方程.将该方程作为系统方程,GPS伪距测量方程作为系统测量方程,推导得出了EKF和UKF的滤波方程.仿真验证了EKF和UKF可以良好地应用于紧耦合系统,其定位精度优于单独使用GPS信息得到的导航解,UKF与EKF二者性能相当,UKF略优.

针对一类不确定非线性系统,基于李亚普诺夫稳定性理论提出了模糊自适应算法.将系统分为标称模型和包含建模误差、参数变化、干扰及未建模动态等在内的混合干扰项,用模糊自适应控制实时逼近系统各个不确定参数,用鲁棒反馈控制消除系统的外部干扰.由于模糊自适应控制是对系统输入系数矩阵和系统函数向量的不确定部分的每一个分量进行实时逼近,所以系统控制的精确性得到了提高,有较好的鲁棒性.模糊逻辑系统的计算量相对较少,从而能够很好地完成系统输出信号的渐近跟踪.给出了控制算法的稳定性证明,并对微型飞行器的姿态控制系统进行了仿真研究,仿真结果验证了算法的有效性.

研究了一类非线性系统的局部稳定问题,应用中心流形定理,给出了这类非线性系统渐近镇定的充分条件和系统的吸引域估计.设计出镇定系统的反馈控制律,特别研究了一类平面非线性系统,给出了系统镇定的若干条件.通过实例说明选取控制律应注意的一些问题,给出了多个实例,表明结果的有效性.

研究了具有分布时滞的随机区间系统的鲁棒镇定问题.利用区间矩阵的分解技术、Lyapunov-Krasovskii泛函及It公式,得到了该系统鲁棒镇定的时滞依赖的非线性矩阵不等式判据,进而给出了该系统在不同情形下鲁棒镇定或鲁棒稳定的时滞依赖的线性矩阵不等式(linear matrix inequality,LMI)判据.通过数值仿真说明了所得的LMI判别在实际应用方面的方便性和有效性.

针对一类具有未知输入和模型不确定性的网络化控制系统,基于H_∞滤波器研究了系统的鲁棒故障检测问题.利用输入时滞方法,将含有网络传输时滞和数据丢包的不确定网络化控制系统建模成一类具有双加性状态时滞项的连续系统.采用Lyapunov-Krasovskii泛函方法分析了新系统的H_∞性能,并将所得结果应用于原系统鲁棒故障检测滤波器的设计,得到了滤波器存在的时滞依赖条件.最后,通过仿真验证了该方法的有效性.

针对多变量混沌时间序列,给出一种Volterra滤波器实现结构.该滤波器利用基于奇异值分解的最小二乘法确定初始核,通过归一化最小均方差(normalized least mean square,NLMS)算法实时确定滤波系数,并用这种多变量Volterra结构对Lorenz时间序列进行仿真.计算结果表明,在无噪声情况下,该方法的实时一步预测精度比目前单变量混沌时间序列Volterra自适应预测方法的一步预测精度提高了102倍,表明这种实现结构易实现且收敛性能更好;在有噪声的情况下,该方法的实时多步预测性能优于局部多项式预测法的多步预测性能,且抗噪性更强.

给出了一种面向增强现实(augmented reality,AR)的基于自然纹理特征的实时跟踪算法,算法分为目标检测与跟踪两个过程.以真实场景中的目标物体的表面纹理图像作为模板,用基于朴素贝叶斯分类的宽基线匹配方法进行目标检测与方位参数估计;将分层L-K光流算法与鲁棒的IC算法结合,提出一种基于角点与纹理的混合跟踪算法,并用于其跟踪过程.实验结果表明,所提算法具有较好的实时性、准确性与鲁棒性,并解决了宽基线匹配算法在AR应用中出现的抖动现象.

频繁闭序列模式惟一确定全体频繁序列模式,且规模小得多.传统的闭序列模式挖掘算法对每个频繁项目都进行扩展,往往会产生大量的非闭合序列.为解决这一问题,提出了一种新的基于包含索引的频繁闭序列模式挖掘算法,其主要思想是只对闭项集进行扩展,大大减少了非闭合序列的产生.首先,论证了闭序列模式只能由闭项集组成;其次,说明了如何利用包含索引来快速发现闭项集;最后,给出了一种深度优先的挖掘频繁闭序列模式的新算法.实验结果表明,该算法具有较高的效率.

在分析RBF神经网络基本结构的基础上,提出一种基于RBF神经网络求解非高斯概率密度近似为高斯概率密度和的方法.该方法通过选取高斯函数作为神经网络的径向基函数,提取训练好的网络参数,运用这些参数构建混合成分的函数模型.理论分析与仿真证明,与传统采用EM近似算法相比,该算法具有求解跟初值的选取无关、能避免发散、收敛快的特点.

针对广义模糊熵阈值分割法中参数m的选择问题,提出了一种结合优化算法的自适应参数选取算法.该算法依据一种图像分割质量评价指标建立目标函数,再基于量子粒子群优化搜索算法在参数的变化空间自适应地搜索最佳参数,同时依据模糊熵最大准则对S型隶属度函数中的三个参数(a,b,d)进行了全局组合寻优,从而建立了一个嵌套的优化搜索过程,实现了广义模糊熵图像阈值分割方法的自动阈值选取.实验表明,该方法对光照不均匀图像有更好的分割效果.

在分析和研究诸多经典关联规则挖掘算法或最大频繁项目集挖掘算法的基础上,提出了一种新的极大频繁项目集挖掘算法BOFPV_MMFIA算法.该算法引入频繁项目集向量FP-V,将极大频繁项目集的挖掘过程转化为频繁项目集向量FP-V的与运算过程.算法只需扫描数据库一次,克服了Apriori及其相关算法产生大量候选集和需多次扫描数据库的缺点.又不同于BOM算法,挖掘频繁k_项目集时,需要进行 次k个向量的与运算.因此,BOFPV_MMFIA算法的效率明显高于Apriori、DMFIA及BOM算法.

针对异构网络环境下网络选择算法采用单一方法确定判决指标权重存在的片面性问题,提出了基于组合权重的异构无线网络选择算法.首先根据用户需求建立判决矩阵,并进行层次分析,得到各判决指标的主观权重,同时对判决指标进行熵值处理,得到其客观权重;然后对主客观权重进行博弈均衡,确定指标的组合权重;最后对备选网络进行灰色关联分析,并运用组合权重对关联系数进行加权排序,得到最优接入网络.仿真实验证明:该方法能综合考虑多种接入判决指标,提高了异构网络中多模终端选择网络的准确性.

针对主动声纳中时延扩展和多普勒扩展同时存在的双扩展畸变信道,提出了一种基于短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)的时频副本相关器(time-frequency replica correlator,TFRC).分析表明,时延扩展信道及多普勒扩展信道的最佳似然比检测器副本相关积分器(replica correlator integration,RCI)和分段副本相关器(segmented replica correlator,SRC)都是TFRC的特殊情况.数值仿真验证了TFRC的有效性,这种时-频处理方法为畸变信道稳健检测器的设计提供了一种新的思路.

针对无人机路径实时重规划的安全性要求,将自学习实时A^*搜索算法与模型预测控制的思想相结合,提出了一种多步寻优搜索算法.解决了无人机在飞行过程中遇到突然出现的威胁时的航迹重规划难题,给出了应用该算法的具体步骤.通过仿真结果证明了该算法的可行性.

一个n-部竞赛图是n-部完全图的一个定向.令V₁,V₂,…,V_n是n-部有向图D的部集.如果D中存在两个不相交的圈C和C'使得对于每一个i∈{1,2,…,n}都有V_i∩(V(C)∪V(C'))≠ƒ,则称C和C'是D的一对分量共轭圈.针对多部竞赛图的共轭圈问题,提出了分量共轭圈的定义,同时证明了每一个至少有6个顶点的部集具有相等基数的局部几乎正则多部竞赛图的分量共轭圈的存在性问题.

机会发现是近年人工智能和决策领域提出的一个新的研究课题.通过研究机会发现的关键算法KeyGraph,提出一种新型的多遍扫描执行模型,并提出利用矩阵分解实现KeyGraph的具体计算,对KeyGraph的计算方法进行改进.有效地提高了算法的执行效率,减少了计算数据量,并降低了时间空间复杂度.

针对基于安全多方计算聚类算法的低效问题,提出了基于聚类特征树结构的隐私保护的层次k-means聚类算法.算法基于半诚信模型,在第三方内存中保留对各记录的索引信息及聚类特征树的当前层信息,减少了I/O次数和通信量,克服了难以适应多数据方和因过于信赖第三方导致隐私泄漏等缺陷.算法通过基于安全多方计算的标准化协议、距离计算协议和聚类中心计算协议,实现了数据的有效保护,综合层次和k-means聚类算法的优点,提高了计算精度和算法的可伸缩性.理论证明了算法的安全性和高效性,实验结果表明所提算法优于同类算法.

利用模拟技术研究人物混合系统的关键在于实现人-物互动的并行集成模拟.将日常管理活动中人物混合系统的人-物互动问题分解为管理者自我效能感演化和任务处理两部分,分别采用定性模拟和离散事件模拟方法建立了两个模拟模型.利用Visual Basic.net的多线程技术和Arena的实时执行模式,设计并开发了基于消息传递的并行集成模拟系统原型,从而实现了人-物互动的并行集成模拟.系统验证和确认表明,该系统可用于管理活动中人-物混合系统规律的研究.

传统OS重要的状态数据分散在OS的各层之中,增加了错误诊断和错误恢复的难度.此外,应用中的监控进程和普通进程均运行在同一权利级别下,造成监控进程不能便捷地实施监控,且监控进程的自身行为缺乏制约.为此,提出了章鱼体系架构,它通过状态集中存储和权力分级解决上述问题.该架构主要创新点在于:将系统中的重要状态集中统一存放;位于高权力级别的,并且相互之间存在制约的多监控进程对位于低权力级别的应用进程实施监控.最后,在Bochs模拟器上验证了该架构的有效性.

提出一个考虑可靠性置信区间性能与可靠性的多属性综合决策方法.建立了备选方案到正、负理想决策方案的随机距离函数及随机相对距离函数.依据随机相对距离函数确定备选方案相对优势的可能度矩阵,依据可能度矩阵对各备选方案给出具有定量决策风险的优先排序决策.通过某机载设备竞标方案决策案例,对模型进行了验证.

以重复使用运载器所使用的嵌入式大气数据传感器系统为研究对象,设计故障检测和诊断方法.采用奇偶校验的检测方法实现故障检测,通过粗糙集约简减少奇偶方程的数量,将约简后的决策表转化成规则,实现诊断规则的离线提取,使用位向量逻辑判断完成规则推理.仿真结果表明结论正确可靠,算法计算代价小、运算速度快,能够满足在线诊断的实时性要求.

研究了损伤定位快速性与底事件发生共因性这两个损伤树分析过程中的关键问题.针对损伤定位的快速性问题,研究了将贝叶斯网络应用于损伤树分析的可行性,通过建立事件与结点、逻辑门与联接强度之间的映射关系,实现了损伤树向贝叶斯网络的转化,依据网络信念更新原理进行快速损伤定位;针对底事件发生的共因性问题,通过设计装备战损仿真试验方案,根据战损试验数据计算装备各部件之间的损伤相关系数,据此合并相关性较大的底事件.最后通过实例介绍了这两项技术在损伤树分析中的应用情况.