基于SAMME+ResNet的多相码信号识别方法

针对传统多相码信号识别方法在低信噪比情况下分类精度不高、类识别率不均衡和识别方法不具有通用性的特点,提出了一种利用集成学习中的多类指数损失函数逐步添加模型(stagewise additive modeling using a multi-class exponential loss function, SAMME)算法和残差神经网络(residual neural network, ResNet)的多相码信号识别方法。通过仿真实验对5类多相码信号进行了分类识别,验证了模型的有效性,分析了不同数量基学习器对模型的影响,最后与传统分类方法进行了对比。仿真结果表明,在信噪比低于6 dB的情况下,所提方法相对于单个残差网络提高了约10%的分类精度,同时缩小了类之间识别率的差距,相对于常用的分类方法也有很大的优势。     

多层弹道导弹防御体系火力分配模型求解算法研究

研究了多层弹道导弹防御体系火力分配问题。首先对多层弹道导弹防御体系火力分配问题进行了描述;其次建立了基于最大化资源剩余价值目标函数的多层弹道导弹防御体系火力分配模型;多层弹道导弹防御体系火力分配模型是非线性NP难问题,针对目标函数的特点,应用线性逼近的方法,建立了易于求解的多层弹道导弹防御体系火力分配模型的近似线性规划模型;最后针对具体实例,应用多层弹道导弹防御体系火力分配线性规划模型,采用分之定界算法进行求解,仿真结果验证了模型的有效性及实时性。     

防空雷达预警监视装备体系作战能力优化的新模式

在将防空雷达预警监视装备体系作战能力辨析为固有作战能力和实际作战效能的基础上,提出了由“基于能力”的体系固有能力层面静态优化和“面向任务,基于效果”作战效能层面动态优化组成的一种新型体系作战能力优化模式--“双层铰链模式”。并给出了该模式的逻辑框图,同时对逻辑框图中的优化过程进行了阐述。最后,通过对某类复杂对抗背景下的防空雷达预警监视装备体系作战能力优化的实例分析,验证了该优化模式的可行性和可信性。     

基于多维信息熵值的DDoS攻击检测方法

针对互联网中日益严重的分布式拒绝服务攻击行为,提出了一种基于多维信息熵值的DDoS攻击检测方法.首先根据DDoS攻击的特点,采用条件熵及相异熵构建具有良好区分度的多维攻击检测向量,在此基础上采用滑动窗口的多维无参数CUSUM算法放大正常流量与攻击流量的差异来实现DDoS攻击的检测.通过实际网络攻击流量及合成攻击流量测试表明:文中提出的算法能够检测到LLS_ DDoS数据集及合成数据集中的全部攻击,算法对于DDoS攻击的响应速度快,能够应用于高速骨干网络中.     

航空中期天气预报业务系统

简要介绍了《航空中期天气预报业务系统》的总体结构、业务运行流程及主要的技术原理和方法,系统采用ＭＯＳ预报、ＰＰ预报,ＯＣＳ预报等天气预报产品释用技术,制作 单站或多站航空气象要素预报,并可提供了可飞气象条件的预测。经过实验检验,系统各模块运行稳定,自动化程度高,对提高航空中期气象保障能力起到了积极的作用。     

基于SAMME+ResNet的多相码信号识别方法

针对传统多相码信号识别方法在低信噪比情况下分类精度不高、类识别率不均衡和识别方法不具有通用性的特点,提出了一种利用集成学习中的多类指数损失函数逐步添加模型(stagewise additive modeling using a multi-class exponential loss function, SAMME)算法和残差神经网络(residual neural network, ResNet)的多相码信号识别方法。通过仿真实验对5类多相码信号进行了分类识别,验证了模型的有效性,分析了不同数量基学习器对模型的影响,最后与传统分类方法进行了对比。仿真结果表明,在信噪比低于6 dB的情况下,所提方法相对于单个残差网络提高了约10%的分类精度,同时缩小了类之间识别率的差距,相对于常用的分类方法也有很大的优势。     

半导体器件模拟中求解载流子方程的混合算法

针对半导体器件模拟中载流子方程两种基本算法在高注入条件下的不足，提出了一种混合算法。经过理论分析和实际计算表明：这种算法对求解高注入条件下的载流子方程是有效的。     

基于知识约束的决策实体配置问题建模与求解

针对指挥控制组织设计中决策实体的配置问题,提出了在知识约束条件下该问题的数学模型及其求解方法。分析了该问题的约束条件,包括该问题的知识约束、隶属约束、能力属性约束等,建立了以最小化决策实体工作负载均方根为目标的优化模型,提出了基于遗传算法的模型求解算法,设计了针对问题模型的染色体编码方式、适应度函数以及遗传算子。最后结合联合作战仿真算例中一个任务与平台关系的设计方案,验证了所提方法的可行性和稳定性。     

防空雷达预警监视系统建模与仿真框架及实现

针对防空雷达预警监视系统作战呈现的体系对抗特点,基于CAS理论和实体M&S方法,提出了一种由"一个核心"、"二个系统"和"四个模型"组成的防空雷达预警监视系统建模与仿真一体化框架,其中,"一个核心"为SEBI-TE(System Entity Behavior Interaction-Task Efficiency)方法,"二个系统"为真实系统和仿真系统,"四个模型"包括概念模型、数学模型、仿真概念模型和仿真模型;并简述了框架的各个组成部分;最后,通过雷达群站系统在有源压制背景下探测空中突防目标的建模与仿真实例分析,验证了该框架的有效性和优越性。     

STMAS中雷达反射率数据三维变分同化方案

介绍了在时空多尺度分析系统(STMAS)中以雨水含量作为控制变量,利用Z-qr关系,实现对区域中多部雷达回波强度资料三维变分同化方案,和水汽惩罚项模块方案。方案避免了利用Z-qr关系直接以回波强度或雨水混合比为控制变量会造成一阶导数不连续的问题。实例分析同化后初始场表明,从同化后的雨水混合比反算出来的回波强度与观测结果保持了较好的一致性。以2009年8月的MORAKOT台风个例为例,设计实验来分析本文提出的雷达回波强度资料同化和水汽惩罚项方案效果。结果表明:雷达回波强度资料的同化方案(STMAS方案),提高了降水位置和强度预报的准确性; 加入惩罚项和对雷达回波强度资料的同化模块后(HYDRO方案),削弱了水汽影响并加强了其他物理量的变化,相对STMAS方案,台风总降水增强了,但在强降水区域的降水强度减弱; 相对控制试验,2种方案均改善了降水位置和强度的预报。