基于作战环的不同节点攻击策略下的作战网络效能评估

基于作战环思想, 以作战网络抽象模型为基础, 围绕作战环的分类、定义、形式化描述、数学模型等基本问题开展了理论研究, 进一步丰富了作战环理论体系。同时, 以能否快速有效打击对方目标实体为根本依据, 建立了基于目标节点打击率和基于目标节点打击效率的作战网络效能评估指标。通过仿真实验, 将作战环相关理论运用于不同节点攻击策略下的作战网络效能评估, 为实际作战体系对抗中双方的攻击与防护提供应用指导, 也为进一步开展基于作战环的作战网络应用研究提供参考借鉴。     

双向认知网络物理层安全策略建模及仿真研究

为提高移动通信系统的性能,构建了一个存在主网络干扰和窃听者的双向认知中继网络的物理层安全传输模型,设计了一种中继选择和功率分配的联合优化策略,用于对抗窃听者,保护收发节点的信息传输。通过仿真分析得出,此非凸优化问题限制条件较多,难以保证粒子群优化算法随机生成的初始解的可行性,从而造成求解困难。提出了一种基于可变网格优化和粒子群优化算法的混合优化算法。仿真结果表明此算法提高了次级网络的保密速率,提升了次级网络的安全性能。     

Google Trends and the forecasting performance of exchange rate models

In this paper, we use Google Trends data for exchange rate forecasting in the context of a broad literature review that ties the exchange rate movements with macroeconomic fundamentals. The sample covers 11 OECD countries’ exchange rates for the period from January 2004 to June 2014. In out‐of‐sample forecasting of monthly returns on exchange rates, our findings indicate that the Google Trends search query data do a better job than the structural models in predicting the true direction of changes in nominal exchange rates. We also observed that Google Trends‐based forecasts are better at picking up the direction of the changes in the monthly nominal exchange rates after the Great Recession era (2008–2009). Based on the Clark and West inference procedure of equal predictive accuracy testing, we found that the relative performance of Google Trends‐based exchange rate predictions against the null of a random walk model is no worse than the purchasing power parity model. On the other hand, although the monetary model fundamentals could beat the random walk null only in one out of 11 currency pairs, with Google Trends predictors we found evidence of better performance for five currency pairs. We believe that these findings necessitate further research in this area to investigate the extravalue one can get from Google search query data.     

Robust model rankings of forecasting performance

This paper investigates robust model rankings in out‐of‐sample, short‐horizon forecasting. We provide strong evidence that rolling window averaging consistently produces robust model rankings while improving the forecasting performance of both individual models and model averaging. The rolling window averaging outperforms the (ex post) “optimal” window forecasts in more than 50% of the times across all rolling windows.     

大入射余角CFAR检测器

雷达在大入射余角高分辨率海杂波背景下检测时,等效后向散射面积增大,大部分海杂波能量投射到少数距离单元,能量分布不均,出现功率突然增大的杂波“异常单元”,导致检测器参考窗口所处的背景环境复杂多变,传统检测器检测概率降低,虚警率及误检率增加。为解决此问题,通过参考滑窗单元的协方差矩阵构造正定矩阵,求解其矩阵范数用以估计杂波功率水平,并采用支持向量机改进传统恒虚警率(constant false alarm rate,CFAR)检测器,得到基于正定矩阵杂波功率估计训练支持向量机的改进CFAR检测器。实验结果表明,新检测器在均匀杂波、多目标环境下检测性能稳定,在杂波边缘的虚警控制能力良好。     

可分离凸规划问题的交替邻近梯度法的次线性收敛率

给出了目标函数为3个凸函数的和且具有线性约束的可分离凸规划问题的交替邻近梯度法在遍历意义下的次线性收敛率为■的一个充分条件.     

Fe-11Mn-4Al-0.2C中锰钢动态变形行为及其本构模型

基于准静态和动态拉伸实验，建立Fe-11Mn-4Al-0.2C中锰钢在2×10^-3~200s^-1应变速率下变形行为的Johnson-Cook(J-C)本构模型.结果表明，应变速率对弹性变形阶段无影响.在塑性变形初期，实验钢强度随应变速率增加而增加，在塑性变形中后期，实验钢强度随应变速率增加而减少.实验钢应变速率敏感性(SRS)指数m随着应变的增加，由0.013逐渐转变为-0.018.基于实验数据建立J-C本构模型，拟合效果不佳，存在5.1%的相对误差;通过改变应变速率强化系数，提出修正J-C模型，模型具有更好的拟合效果，表现出更小的相对误差，约为1.6%.     

考虑产品特征属性的替代性需求预测方法

随着电商销售业务的高速发展, 对用户需求进行快速准确预测已成为重要的研究方向. 产品间的替代性对需求有一定影响作用, 且此方面的应用研究在不断深入. 为了提升需求预测精度, 基于畅销预测属性值排序, 利用邻近替代率估计方法, 并结合 Adaboost 预测模型, 构建出一种更优的考虑产品特征属性的替代性需求预测方法, 并通过实验证明该方法行之有效.     

基于MODIS-NDVI汶川震中区域十年后植被恢复的时空变化特征分析

为分析研究受汶川地震影响下茂县、汶川以及都江堰三县的植被动态恢复状况,通过对中分辨率成像光谱仪-植被指数(MODIS-NDVI)时间序列数据计算2007～2017年各年的植被覆盖度,进一步计算2009～2012年以及2013～2017年植被覆盖恢复率,并结合地形地貌、地质构造、地质灾害、植被类型和人类活动等影响因素探讨该地区植被恢复的时空差异变化。结果表明:研究区植被在2007～2017年这10年内随着时间逐渐恢复,且恢复较好,但震中区域差异明显;结合实地调查滑坡数据,得知研究区与滑坡区植被恢复都表现出明显的滞后性;海拔和道路距离与植被恢复面积比分别存在显著的相关性;不同坡向上的植被恢复面积比也存在差异;研究区内地质构造复杂的区域地质灾害频发,灾害密度越大,植被恢复显著点较少;由于各种植被类型的特性不同,导致植被恢复的快慢不同,其中草甸、针叶林、阔叶林及灌丛自然恢复速率较快。可见,研究区内植被恢复受到自然与人为等多种因素影响,震后绝大部分区域植被在10年内恢复到震前水平,但部分区域需要人类进行政策保护,研究结果可为地震灾后植被恢复的决策干预提供理论支撑。