基于GAN的通信干扰波形生成技术

现有通信干扰方法, 通常基于通信侦察中获取的目标信号特征进行干扰决策, 选取合适的干扰波形实施干扰, 难以应对目标信号特征未知或参数动态变化的情况。为此, 提出一种基于生成对抗网络(generative adversarial networks, GAN)的通信干扰波形生成技术, 运用GAN直接提取目标信号的潜在特征, 并生成与目标信号特征相似的干扰波形。在介绍GAN原理的基础上, 首先设计网络模型, 并对学习率进行优化, 使GAN更适用于时间序列通信干扰波形的生成。然后通过对不同类型和参数的通信信号进行干扰波形生成实验, 验证了该技术的泛化性。最后进行干扰效果对比试验, 结果表明, GAN生成的干扰波形干扰效果能够逼近最佳干扰效果。     

海上动态目标潜在区域博弈预测及搜索方法

针对遥感卫星对海上动态目标搜索定位的应用需求, 提出海上动态目标潜在区域博弈预测及搜索方法。通过非对称信息假设将动态博弈转化为静态博弈, 简化策略函数以提高算法效率。以收益为指标设计博弈策略, 使算法更贴近实际应用, 并将目标潜在区域预测算法和卫星搜索规划算法转化为纳什均衡下的最优策略求解问题。引入目的地信息, 将目标位置预测的时间跨度从数小时增加到数天。实验结果显示, 该搜索方法在保证了较高目标捕获率的同时, 降低了遥感卫星星座的资源消耗。该搜索方法在海上动态目标搜索领域具有潜在应用价值。     

基于稀疏栅格优化的蜂窝车联网定位算法

蜂窝车联网（cellular-V2X，C-V2X）中的定位方案是车路协同与车联网业务发展的重要技术途径之一。目前基于基站、卫星等诸多定位方案，在车联网业务以及车路协同场景中常会遇到定位精度、定位处理时延、部署成本等诸多方面的挑战。针对这些问题，文章对已有栅格定位算法进行优化，提出一种基于统计信息网格（statistical information grid，STING）的稀疏栅格优化算法和基于极端梯度提升（extreme gradient boosting decision tree，XGBoost）进行指纹定位的车联网指纹定位算法。从栅格优化的角度出发，相较于传统指纹定位方法在定位精度和计算速率方面进行了优化，使其更适应于车路协同场景。该算法为目前的车联网定位提供了一种有效的定位方法。     

基于差异信息量的多源数据融合方法

D-S证据理论可应用于多源数据融合领域，但在处理高度冲突的证据时，可能会出现反直觉的结果.为解决这一问题，本文提出了差异信息量的概念及融合方法.首先，通过信息熵表明证据的相对重要性，采用散度获取证据可信度.然后利用证据可信度优化证据差异度以得到差异信息量，经过计算获取数据的最终权重，并将其作为D-S证据理论中的基本概率分配进行决策.在处理冲突证据、一致证据及不同数量证据等方面的数据融合问题时与其他方法对比，所提方法收敛更快，准确度更高.故障诊断的应用实例表明，所提方法的不确定性更小，优于现存的其他方法.     

基于子图特征的科学家合作网络链路预测

提出了多种基于子图结构特征的新特征,构建了基于节点重要性、基于节点共同邻居、基于边共同邻居、基于邻居子图和基于边子图五类特征,并将这五类特征中的多种特征分别作为特征输入,运用机器学习的方法,实现科学家合作网未来合作关系的预测。研究中发现,基于边子图特征的链路预测准确率最好。此外,研究中运用基于模型的特征排序和最大信息系数特征选择方法分析类内特征的影响力以及相互关系,通过机器学习算法的分类模型进行链路预测。该方法能够有效地揭示网络类内特征在预测中的重要性和相关性,有利于发现影响力大的特征和冗余特征。     

基于LabVIEW与SQL server设计的浮标电源远程管理系统

针对现有海洋浮标缺乏对电源有效监控管理的问题，提出了一种基于LabVIEW与SQL server编程，结合C8051F021单片机硬件的方法，设计了岸站服务器的终端监控软件和安装于浮标上的硬件电路。通过网络或北斗通讯等实时通讯方式，实现对浮标上电源的实时监控和管理，提高了浮标电源的利用和管理的能力。     

基于串扰判决反馈信道均衡算法的语音通信系统设计

在强电磁干扰环境下,由于语音通信受到通信信道的快速时变衰落和码间干扰的影响,导致信道不均衡,降低了语音通信质量。提出一种基于串扰判决反馈信道均衡的语音通信系统的设计方法。该方法采用横向滤波器进行电磁干扰滤波器设计,利用语音通信信息传输信道频率特性的逆大于信息自身带宽的特征,通过调整均衡器参数进行,进行串扰判决反馈设计,结合信道自适应均衡处理技术,进行强干扰环境下语音通信信道均衡,以达到语音通信系统的优化。系统仿真结果表明,该语音通信优化系统具有抗电磁干扰能力及滤波性能较好、输出信噪比高、通信距离远、通信速度快、可靠性高等优点。     

基于跟踪信息的多帧联合检测方法

传统多帧联合检测方法针对搜索阶段进行设计, 由于无任何目标信息, 需要采用较高的检测门限以降低虚警数量。然而, 一旦成功建航, 目标存在性已确定, 可利用目标跟踪信息调整多帧联合检测策略, 以提升微弱目标检测能力。基于上述考虑, 本文提出了一种基于跟踪信息的多帧联合检测方法。首先利用当前时刻跟踪信息建立预测波门, 然后设定较低的单帧检测门限保障微弱目标信号的高概率检测, 最后在航迹恒虚警约束下调整多帧联合检测门限, 从而完成航迹维持和撤销。仿真实验表明所提方法可有效提高目标检测概率和跟踪维持概率。     

基于扩展FIPA-ACL的装备保障Agent通信语言

针对原生FIPA-ACL在装备保障Agent通信中存在的语义描述范围不够、通信效率较低和语义识别不准确的问题,提出了一种基于扩展FIPA-ACL的装备保障Agent通信语言设计与实现方法.首先对FIPA-ACL的通信原语进行了扩充,并给出原语的形式化语义描述方法;其次对装备保障专业领域的通信本体进行了定义,明确了通信内容使用的基本词汇;再次基于FIPA-SL进行了内容语法定义和通信内容描述;最后对装备保障Agent通信语言进行了实现,并在某部队装备保障智能仿真推演与效能评估系统中进行了应用,验证了本文所提出语言的可行性及有效性.     

暧昧环境下的不对称信息更新与资产定价研究

本文假定金融市场上存在两种风险资产,其中一种风险资产存在信息更新,而另外一种资产不存在信息更新,简单投资者对两类风险资产之间的相关系数存在暧昧性(ambiguity),本文研究了这种不对称的信息更新对两类风险资产的需求函数和市场一般均衡的影响,研究发现信息更新在长期内可以降低参数暧昧性,提高定价效率;在短期内可以驱动相应的风险资产产生额外的需求,消除对应资产的有限参与现象,但是这种由信息驱动的有限参与现象的消除并不能带来定价效率的提高.同时不对称的信息更新可能导致没有信息更新的资产从共同参与均衡过渡到有限参与均衡,因此政府试图通过信息披露提高市场透明度、改善定价效率的目的只能在长期内才会实现,在短期内信息披露可能会使得资产的定价效率产生恶化.