基于改进的局部保持投影的战时备件分类

为提升战时合成部队备件保障效能，需对其进行有效分类，以便开展备件的预储预置。针对备件种类多、时效性强、影响分类因素复杂的现实问题，提出了基于改进的局部保持投影的备件分类方法。首先，根据战时备件分类储备的影响因素，作为备件分类的特征指标，其次，利用改进的局部保持投影的降维方法对备件原始特征数据进行特征降维，得到低维特征向量。再利用支持向量机（support vector machine，SVM）的分类器对低维数据进行分类。并通过量子粒子群对SVM的核函数参数进行寻优，提升备件分类精度，得到满足备件分类准确率最优时的降维维数和分类器参数。最后，通过对演习装备备件分类的实例分析，验证了模型的可行性和合理性，并对比分析了其他分类方法，表明该方法能够较好地解决战时备件分类的问题。     

混合方法优化的自适应引力搜索算法

针对引力搜索算法存在的易早熟收敛、易陷入局部最优、搜索精度有待提高等缺陷，提出一种混合方法优化的自适应引力搜索算法（gravitational search algorithm，GSA）。首先利用Sobol序列初始化种群，增强算法全局搜索能力；其次引入Hamming贴进度计算种群成熟度，判断种群是否早熟；然后引入Logistic混沌对种群作混沌搜索，变异已陷入局部最优的粒子位置；最后基于早熟收敛判断因子改进引力系数，并为粒子位置公式添加收缩因子，促使种群加快脱离局部最优。对9个不同类型的基准测试函数做仿真实验，结果表明新算法能有效改善种群的早熟问题，具备更好的寻优性能。     

基于中继选择的星地协作传输系统性能分析

由于星地混合协作网络（hybrid satellite-terrestrial cooperative network，HSTCN）能显著提升卫星通信的服务质量，近年来受到了国内外学者的广泛关注，分析了基于中继选择的星地协作传输系统的性能。首先，在卫星和地面用户之间存在直达链路，并且所有中继节点在采用门限判断译码转发协议辅助卫星通信的情况下，得到用户端经过最大比合并后的输出信噪比（signal-to-noise ratio，SNR）表达式。其次，针对卫星信道服从阴影莱斯分布，而地面信道服从Nakagami-m分布，推导出随机选择和最佳选择两种中继选择策略下系统的中断概率闭合表达式。接着，进一步得到高信噪比条件下中断概率的近似表达式，为分析各种参数对系统性能的影响提供了更加便捷的方法。最后，计算机仿真不仅验证了理论推导的正确性，而且定量分析了协作传输带来的好处，从而为HSTCN技术的实际应用提供理论依据。     

基于高维特征选择的跳频电台细微特征识别

将高维特征用于跳频电台细微特征个体识别具有很大优势,为了增强对跳频电台的分类识别能力,需要增加特征类型和维数,提高特征集的表征能力,但同时会引入大量冗余特征,导致分类器计算时间过长,分类正确率降低。为了降低高维特征集维数,首先采用相关性快速过滤特征选择算法,删除高维特征集中的不相关冗余特征,得到最优特征集。然后利用经过参数优化的支持向量机(support vector machine, SVM)分类器进行训练分类。实验表明,所提算法能够对高维特征集进行合理的降维,提高了SVM的分类器的分类性能,在保证分类正确率的基础上,降低了运算量,提高了跳频电台细微特征识别的时效性。     

基于故障风险标尺的复杂装备健康状态分类模型

针对复杂装备故障呈现出多重性、相关性及模糊性的特点,本文分析了装备健康状态演化规律,利用自适应模糊神经网络、故障模式、影响及危害性分析构建故障风险标尺,实现了对复杂装备故障风险程度的定量化描述及装备健康状态的分类。通过实验分析,本文提出的模型相比于传统的故障预测以及故障风险程度定量方法具有显著优势,实现了对装备从设计生产、部署使用以及退役报废全寿命周期的动态反馈,对提高复杂装备综合保障能力具有重要意义。     

基于置信规则库的并发故障诊断方法

针对具有不确定性的并发故障诊断问题,提出基于属性权重和权衡分析的置信规则库(belief rule base, BRB)诊断方法。以属性权重大小来表示属性与特定故障模式之间的相关性,设计能够反映故障模型约束的基于差分进化的优化算法,通过相邻故障模式置信度与预设阈值的权衡分析完成对并发故障诊断。该方法仅需构造单个置信规则库来有效处理各种不确定性信息,与已有研究方法相比极大地降低了建模复杂度。诊断结果不仅能得到故障的并发情况,还可分辨故障的主次关系,并且建模和推理过程开放,可解释性强。最后以船用柴油机的并发故障诊断作为实例,验证了所提方法能够有效的诊断出并发故障并且模型具有较好的稳定性。     

一种稳健的多主瓣干扰抑制方法

当训练数据含有期望信号时,传统的基于特征投影预处理的主瓣干扰抑制算法会产生严重退化。这是因为在期望信号的扰动下主瓣干扰对应的特征波束易产生峰值偏移,导致主瓣干扰难以完全去除,当多个主瓣干扰存在时尤为突出。通过估计信号与噪声功率并将期望信号功率置零重构干扰加噪声协方差矩阵,排除了期望信号的影响,使得主瓣干扰能够充分去除。进一步将主瓣干扰功率置零重构旁瓣干扰加噪声协方差矩阵进行波束形成,方向图较协方差重构法在旁瓣干扰方向上能够形成更深的零陷。仿真实验表明,提出的方法能够有效抑制多个主瓣干扰并具有良好的稳健性。     

基于增强高阶非凸全变分模型的图像去噪算法

为了在缓解阶梯效应的同时更好地保留去噪后图像的细节信息,提出一种基于增强高阶非凸全变分(higher order non-convex total variation, HONTV)模型的图像去噪算法。该算法将每一次去噪后的图像和原始图像取平均作为增强HONTV模型下一次循环的输入并更新参数,然后采用增广拉格朗日乘子法和交替方向乘子法进行循环求解,经过多次迭代,最终得到的去噪图像包含较多的细节信息。在基于全变分的图像去噪方法中,对添加不同标准差大小的高斯白噪声的测试图像和视频进行实验。实验结果表明,所提算法在视觉性能和客观评价指标方面均优于对比算法。     

基于联合子带ANM的小快拍宽带DOA估计方法

针对被动探测系统中,经典宽带信号波达方位(direction-of-arrival, DOA)估计方法在小快拍条件下无法直接有效地进行方位估计的问题,提出了一种基于联合子带最小原子范数(atomic norm minimization, ANM)的小快拍宽带信号方位估计方法。该方法首先将宽带信号划分的各子带聚焦到参考频点,再联合聚焦后的子带进行数据矩阵重构,最后通过ANM半正定规划优化,构造并恢复出一个最优的Toeplitz矩阵。该Toeplitz矩阵经过特征分解,能获得准确的信号子空间,从而实现有效的DOA估计。仿真结果表明,本文所提的方位估计方法在小快拍条件下具有良好的DOA估计性能,且能够估计相干源目标。     

离散混沌测量矩阵构造及其性能研究

若测量矩阵满足约束等距性(restricted isometric property, RIP),则样本能够完美恢复出原始信号。而对于给定矩阵很难验证其是否满足RIP需求,因此,本文采用李雅普诺夫指数作为一种针对离散混沌测量矩阵的验证指标。首先分析了RIP与李雅普诺夫指数之间的联系,然后给出了一种分段式混沌映射构造方法用以提高混沌性能,并从理论和仿真上证明了该方法的有效性。实验结果表明,这种方法不仅提高了混沌序列的随机性和自相关性,而且所生成的测量矩阵也具有更好的性能。因此,引进李雅普诺夫指数是一种有效的验证离散混沌测量矩阵性能的方法,提高李雅普诺夫指数能够提高混沌测量矩阵的性能。