基于子空间方位稳定性的弱目标检测方法

针对在水下未知目标检测和方位估计中,无法同时对强目标和弱目标实现检测和方位估计的问题,提出一种基于子空间方位稳定性的弱目标检测方法.该方法首先对阵元接收信号协方差矩阵进行特征分解;然后利用目标子空间波束形成所得方位估计值在真值附近、比较稳定,背景噪声子空间波束形成所得方位估计值随机分布在[0°,180°]、比较随机的特点;最后对各子空间归一化空间谱进行方位方差加权,可以进一步抑制背景噪声子空间空间谱对弱目标子空间空间谱的干扰,缩小强目标与弱目标所在方位处空间谱幅值差异.理论分析、数值模拟和实测数据处理结果均证明,在同一频带和同一波束图中,相比分子带波束形成检测法,该方法可有效增强弱目标子空间空间谱幅值,缩小强目标与弱目标所在方位处空间谱幅值差异,同时实现对强目标和弱目标的检测和方位估计.     

基于多元节点属性分类的光纤网络入侵中未感染节点检测

光纤网络采用开放性较强的分布式结构,易受到恶意数据和代码的入侵。提出基于多元节点属性分类的光纤网络入侵未感染节点检测算法研究。依据节点测距原理,提取光纤网络中全部节点的位置信息;选定与未感染节点类型相关的光纤节点特征属性;并针对节点属性和入侵类型建模。依据多元分类算法对提取的光纤节点样本空间采样特征数据进行学习和分类,检测光纤网络中的入侵未感染节点。仿真实验表明,提出的节点检测算法克服了传统算法的弊端和不足,能够有效降低通信成本和节点能耗、提高入侵检测率、延长光纤网络生命周期。     

基于贝叶斯测距和迭代最小二乘RSS的定位算法

针对基于接收信号强度(received signal strength,RSS)测距定位框架,提出基于贝叶斯测距和迭代最小二乘定位的RSS的定位算法.在测距阶段,先利用贝叶斯概率模型处理测距过程,并采用最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)估计距离;在定位阶段,利用迭代最小二乘(iterative least square,ILS)估计节点的位置,最后重点对其定位性能做了理论分析和对比实验.仿真结果表明,提出的MMSE+ILS定位的方案极大地提高了定位精度,并降低了计算复杂度,但运行时间略有提高.     

低层近空间飞艇热环境数值模拟

为建立低层近空间飞艇平台各种传热模型,利用FLUENT中的太阳加载模型,综合考虑太阳辐射、环境温度、风速等因素的影响,开发了平流层中飞艇环境温度和风速的UDF程序,建立了平流层太阳能飞艇传热模型.研究结果表明:飞艇表面及艇内平均温度会随风速的增加呈现下降趋势,但随着风速的进一步增加,温度下降趋势减缓.该结论说明采用数值模拟飞艇热环境是一种经济而且可行的方法,此规律可为真实飞艇的囊体材料热防护和飞行控制实验提供一定的理论参考依据,必将很大程度的降低平流层飞艇的研发费用和周期.     

一种新的获取Zigbee网络拓扑信息方法

以TI公司CC2530模块为例,根据Zigbee路由协议,在总结现有路由算法的基础上,给出了一种新的获取Zigbee网络拓扑信息的方法 .仿真结果表明,系统自动获取的网络拓扑信息与Zigbee无线网络中的理论地址分配机制是一致的,为Zigbee网络的有效、安全管理提供了一种可靠的手段.     

基于Multi-Agent技术的三层信息融合系统研究

针对传统传感器网络管理复杂,系统信息融合智能化不高、精度低和模式单一、结构不清晰等不足,首先分析了Multi-Agent技术、传感器网络技术以及信息融合技术的独特优势,然后采用计算机网络分层结构思想和基于人工智能本体的知识表达理念,在信息融合过程中采用改进的SVM分类方法,构建了一种基于Multi-Agent技术的多传感器三层信息融合系统并对其具体融合过程进行了分析。最后对分类过程用MATLAB进行了分析。实验结果表明:系统分类精度较高,一定程度上不仅明显弥补了传统传感器的诸多不足,而且为后期决策提供了较为精准的目标参数。     

基于并行计算的湍流燃烧流场数值模拟研究

首先研究了数值模拟系统的主要体系结构并分析了并行计算基本原理,然后使用计算流体力学平台OpenFOAM建立湍流燃烧流动数值模拟系统并使用该系统在特定的燃烧室网格环境下对煤气和空气湍流射流扩散燃烧进行数值模拟。模拟实验结果表明:系统能够较好地展示煤气和空气湍流燃烧流动的反应特性,验证了系统设计的合理性,而且通过使用并行计算技术后发现计算速度也明显加快。     

光纤网络入侵中的未感染节点检测

光纤网络采用开放性较强的分布式结构,易受到恶意数据和代码的入侵,提出基于多元节点属性分类的光纤网络入侵未感染节点检测算法研究。依据节点测距原理,提取光纤网络中全部节点的位置信息;选定与未感染节点类型相关的光纤节点特征属性,并针对节点属性和入侵类型建模;依据多元分类算法对提取的光纤节点样本空间采样特征数据进行学习和分类,识别出光纤网络中的未感染节点。仿真实验表明,提出的节点检测算法克服了传统算法的弊端和不足,能够有效降低通信成本和节点能耗、提高入侵检测率、延长光纤网络生命周期。     

利用改进曲波变换特征提取的 CBIR 算法

针对Gabor变换(Gabor transform,GT)和使用àtrous小波变换(wavelet transform,WT)分解图像的曲波变换不能准确地采集图像中边缘信息的问题,提出一种改进曲波变换(improved curvelet transform,ICT)特征提取的CBIR(content based image retreval)算法.ICT使用脊波变换作为一个组成步骤,使用Gabor小波过滤器的过滤器组实现曲波子带,使用词汇树索引每幅图像的描述符向量,即能量直方图向量.在Corel收集的1 000幅图像上的实验结果表明:提出的算法对数据库中恐龙图像的检索精度可高达97.20％,平均精度比Gabor变换的CBIR算法和使用atrous小波变换的CBIR算法分别提高至少18％,23％,算法ICT的平均召回率为37.40％,远优于GT算法(27.13％)和WT算法(30.70％).在加权平均精度、平均精度、平均检索率和平均秩方面的显著改进使提出算法拥有很好的实用性.     

一种基于MapReduce的频繁模式挖掘算法

为了解决Algorithm_Add算法在挖掘大数据中的频繁模式时存在的内存占有量大和运行速度慢等问题,该文在深入研究Algorithm_Add算法的基础上,提出了基于MapReduce计算模型的并行挖掘算法——MRAlgorithm_Add。算法利用MapReduce模型对新增加模式进行处理,在各个节点上求出局部频繁模式,通过合并各个节点的结果得到全局频繁模式。介绍了MRAlgorithm_Add的设计思想,分析了算法的运行性能。实验结果表明MRAlgorithm_Add算法在Hadoop集群上运行,具有较好的加速比性能和良好的可扩展性。