一种基于传声器阵列的多弹丸作用情况判定系统及方法

针对常规兵器试验及部队演习过程中地面多弹丸作用情况判定难题,提出了一种采用传声器阵列测量仪器采集声波,采用时域分段和空域滤波分解爆炸声波判定多弹丸作用情况的技术。首先,根据传感器阵孔径在时域上分割信号,将包含较多爆炸声信号的声波数据分割为多段只包含较少爆炸声波的数据；其次运用传感器阵波达角估计技术获取各段信号中爆炸声的来向；再次,将信号通过空域滤波技术分解到相应的爆炸声波来向上,这样,每段信号将被分解为多个信号；最后,检测每个被分解的信号中爆炸声波个数,将其相加即为所有弹丸爆炸数量,据此实现弹丸作用情况判定。应用仿真实验和实弹试验验证了该方法的可行性和有效性,最后分析和探讨了方法使用条件问题。     

基于小波双立方插值的Bessel拟合图像复原算法

对模糊图像复原的目的在于对图像进行去模糊、去噪及建立在特征值基础上的矢量化处理，最大限度恢复原图像。本文提出了一种基于小波双立方配比插值的贝塞尔拟合图像边缘特征复原的新算法，在初始图像降质处理基础上通过小波双立方配比插值（Wavelet Bi-cubic）、双三次插值法得到融合样本图像，并在Canny边缘检测基础上提出对拟合边缘特征点的贝塞尔曲线拟合，最后将图像特征轮廓分别进行Delaunay剖分算法的矢量化处理，保留原始灰度色彩复原图像。实验对这三种方法的轮廓复原图像与原始清晰图像进行对比，由具体参数（PSNR、SSIM、FSIM以及运算时间TOC等）说明验证。实验结果表明，经由小波双立方配比插值与贝塞尔拟合得到的轮廓图像复原比双三次插值与贝塞尔拟合得到的轮廓图像复原效果要好，且明显缩短运算时间。     

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。     

基于粒子群优化的圆阵列波束形成方法

围绕均匀圆阵列(uniform circular array, UCA)在波束形成中存在的波束主瓣宽、旁瓣电平高的问题,提出了一种基于粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法的圆阵列波束形成方法。通过对UCA的输出信号进行模式空间变换,将UCA数据转换为虚拟均匀线阵数据形式。利用PSO算法充分挖掘均匀线阵各阵元间数据信息,进行阵元拓展,从而实现阵列阵元数及孔径尺度的增加,实现降低阵列波束主瓣宽度及旁瓣电平的目的。实验结果表明,在适当增加计算复杂度的前提下,利用PSO算法对阵列进行阵元拓展可以显著地提高波束形成质量,且适用于自适应波束形成。     

递归搜索与遗传算法融合的终端优化配置方法

提出了基于递归搜索与遗传算法融合的终端配置优化方法,该方法以各负荷点为起点在含有配电终端的配电网进行主回路搜索和子回路搜索,搜索同时依次判断当前故障对负荷节点的供电可靠性的影响并累加停电时间.通过构建选择算子的选择条件,将递归搜索可靠性计算方法与遗传算法深度结合,能够快速求解配电终端优化问题,易于在计算机上编程实现,且能够在只修改网络基本参数的前提下,得出不同配电网的终端配置的最优方案.算例以不同的平均供电可用率指标作为约束,分析不同约束下的终端配置方案和经济效益,验证了所提算法的有效性.     

高准确度网络安全意识个体评估及群体指数构建方法

针对网络安全意识评估方法存在评估准确度不及、客观性不足、缺少对群体的网络安全意识评估方法等问题，提出了一种高准确度的网络安全意识个体量化评估和群体指数构建方法.该方法从多个维度采集个体的网络安全意识数据，利用混合回归模型将安全数据量化为安全得分；利用改进的标签传播算法进行聚类，通过设定监督信息而不依赖标签数据，得到个体的信息安全意识等级；利用多个个体的信息安全意识评估结果，使用基于Grubbs准则构建的指数计算公式，弱化群体中的异常点，量化群体内部共同意识，得到群体网络安全意识指数.实验结果表明，相对现有的评估方法，该方法的准确度和客观性显著提升，同时能够正确反映群体网络安全意识水平，为网络安全意识的全面提升和闭环促进提供了技术方法.      

空间多样化约束下的移动k近邻查询

考虑为移动中的查询对象连续返回k个距离近并且满足空间多样化约束的对象，提出了空间多样化约束下的移动k近邻(SDC-MkNN)查询.在此，满足空间多样化约束代表对象之间的相互距离大于距离阈值.为了高效处理SDC-MkNN查询问题，提出了两种基于安全区域技术的算法.算法均通过减少重新计算查询结果的次数来提高查询效率.其中一种为精确算法EA，可连续返回精确的查询结果；另一种为近似算法ρAA，可连续返回具有近似率保障的近似查询结果.采用真实数据集验证了所提出算法的有效性.     

针对不可微多阶段算法的环境升级式强化学习方法

多阶段算法的研究目前已取得很大进展，但仍存在2个重要问题。在推理阶段，信息不能从下游反馈到上游。在训练阶段，当整个模型涉及不可微函数时无法进行端到端的训练，因此不同阶段不能联合优化。提出一种新的环境升级式强化学习方法来解决反馈和联合优化问题，该方法的框架结构是通过一个强化学习智能体将下游阶段与上游阶段重新连接起来，利用优化上游阶段的输出来训练智能体，以提高最终性能，同时根据智能体的策略对下游阶段(环境)进行升级，实现智能体策略和环境的联合优化。针对智能体和环境的不同训练需求，还提出了一种基于该框架的训练算法，并在实例分割和人体姿态估计实验中证明了其有效性。     

量子乘法器的设计及其实现方法

乘法器在数字信号处理和数字通信领域应用广泛,如何实现快速高效的乘法器关系着整个系统的运算速度。提出了一种新颖的量子乘法器设计方法,利用量子门设计一位量子全加器,并将n个一位量子全加器叠加在一起设计n位量子全加器,实现2个n位二进制数的加和;再利用2个控制非门设计置零电路,并使用置零电路设计量子右移算子;对二进制数乘法步骤进行改进,利用量子全加器和量子右移算子设计量子乘法器,同时设计实现此乘法器的量子线路。时间复杂度分析结果表明,本方法与目前最高效的量子乘法器具有相同的时间复杂度,并具有更简洁的实现方法。     

无人机航迹规划常用算法综述

为促进航迹规划技术的发展,对航迹规划常用算法进行综述。首先对航迹规划的规划思想和构成进行分析; 其次将航迹规划算法分为传统经典算法和现代智能算法两大类,对其中几种常用算法进行分析总结; 最后阐述现代智能算法在航迹规划应用中的改进、多重算法的融合改进以及多无人机四维航迹规划算法研究3 个研究热点及未来发展趋势。