基于局部航迹关联的多基地雷达多目标跟踪快速算法

针对仅能观测目标一维信息的多基地雷达系统,提出了一种基于局部航迹关联的多目标跟踪快速算法.该算法通过各接收机的局部跟踪处理,在获得目标一维航迹的基础上,利用目标的速度信息、局部航迹的冗余性及其与目标的一一对应关系,分级剔除了由于组合定位产生的大量虚假目标,进而通过局部航迹的关联提高了多目标跟踪的稳定性.与传统的集中式跟踪算法相比,该算法避免在融合中心进行复杂的"量测-量测"与"量测-航迹"关联运算,显著提高了计算效率,具有较好的实时性,易于工程实现.     

广告与不正当竞争

广告作为促销产品的主要手段,近年来在企业中得到广泛应用。但是虚假广告不仅影响公平竞争的市场环境,而且最终危害消费者利益。论文在对广告宣传方面存在的问题进行分析的基础上,提出了遏制虚假广告的办法和企业如何运用广告进行竞争的策略。     

一种计算Vague集之间相似程度的新方法

从Vague集的直觉理解出发,提出了一种新的度量Vague集(值)之间相似度量的计算方法．与文献现有的Vague集(值)之间相似度量的方法进行比较,新方法更加合理,更接近于人的直觉理解,是一种比较理想的度量Vague集(值)之间相似程度的计算方法。     

New CFAR target detector for SAR images based on kernel density estimation and mean square error distance

A new constant false alarm rate (CFAR) target detector for synthetic aperture radar (SAR) images is developed. For each pixel under test, both the local probability density function (PDF) of the pixel and the clutter PDF in the reference window are estimated by the non-parametric density estimation. The target detector is defined as the mean square error (MSE) distance between the two PDFs. The CFAR detection in SAR images having multiplicative noise is achieved by adaptive kernel bandwidth proportional to the clutter level. In addition, for obtaining a threshold with respect to a given probability of false alarm (PFA), an unsupervised null distribution fitting method with outlier rejection is proposed. The effectiveness of the proposed target detector is demonstrated by the experiment result using the RADATSAT-2 SAR image.     

基于脑电信号分析的正确记忆与错误记忆的差异性

人们在生活中经常会产生漏报等错误记忆,区分出产生正确记忆与错误记忆的大脑运行认知机制,对提高人类正确记忆发生率、抑制错误记忆产生以及改善患者记忆障碍问题等具有重要的意义。基于脑电信号探索正确记忆与错误记忆的差异性,能更全面地理清人脑活动过程中正确记忆与错误记忆加工机制的异同。设计了基于Deese-Roediger-MC-Dermote(DRM)范式的改进的脑电实验,采集被试的脑电数据,探究正确记忆与错误记忆的差异性。采用时频域分析的方法分别对δ、θ、α、β、γ波进行了差异分析,对具有显著差异的频段采用皮尔逊相关方法分别构建脑功能网络,并对脑网络特征属性进行了对比分析。结果表明：大脑前顶区错误记忆θ、α₂波能量谱密度显著大于正确记忆(P<0.05)。对脑网络的分析结果显示,大脑前后额区、后顶区θ、α₂波脑功能网络连接正确记忆显著多于错误记忆;正确记忆θ、α₂波节点度均显著高于错误记忆,α₂波聚类系数正确记忆显著高于错误记忆;正确记忆与错误记忆θ、α₂波介数中心度均无显著差别...     

基于数据挖掘的入侵检测设计与实现

在现有的Intrusion Detection System（IDS）中,如果出现新的攻击方法或者网络环境的改变,经常需要更新已安装的IDS系统,但更新IDS特征库和适应网络环境是一个费时而缓慢的过程。利用数据挖掘技术,通过学习已有的攻击和正常活动数据。提取攻击规则,然后把这些规则应用到误用检测和异常检测中,这样系统可以有很高的自适应性。规则的更新和系统的更新很快费用也很低廉,而且检测率较高,通过实验证明将数据挖掘运用到入侵检测系统中是可行的、有效的。     

基于捷变频联合数学形态学的干扰抑制算法

数字射频存储器(digital radio frequency memory, DRFM)通过截获雷达发射信号并对其进行调制和转发,在距离维上形成欺骗式干扰,严重影响了雷达对目标的检测与跟踪。针对这一问题,提出一种捷变频联合数学形态学的密集假目标干扰抑制算法。首先,采用最大类间方差法(Otsu)对脉冲压缩后的数据进行二值化处理。然后,通过数学形态学中的开运算抑制干扰和噪声。最后,通过二维稀疏重构获得距离-速度二维高分辨,实现对目标的检测。仿真实验与实际雷达和干扰机对抗实验表明,该方法可以获得良好的抗干扰性能和目标检测性能。     

The detection of earnings manipulation: the three‐phase cutting plane algorithm using mathematical programming

The primary goal of this study was to propose an algorithm using mathematical programming to detect earnings management practices. In order to evaluate the ability of this proposed algorithm, the traditional statistical models are used as a benchmark vis‐à‐vis their time series counterparts. As emerging techniques in the area of mathematical programming yield better results, application of suitable models is expected to result in highly performed forecasts. The motivation behind this paper is to develop an algorithm which will succeed in detecting companies that appeal to financial manipulation. The methodology is based on cutting plane formulation using mathematical programming. A sample of 126 Turkish manufacturing firms described over 10 financial ratios and indexes are used for detecting factors associated with false financial statements. The results indicate that the proposed three‐phase cutting plane algorithm outperforms the traditional statistical techniques which are widely used for false financial statement detections. Furthermore, the results indicate that the investigation of financial information can be helpful towards the identification of false financial statements and highlight the importance of financial ratios/indexes such as Days' Sales in Receivables Index (DSRI), Gross Margin Index (GMI), Working Capital Accruals to Total Assets (TATA) and Days to Inventory Index (DINV). Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.     

多源异构安全信息融合关联技术研究

设计了一种异构安全信息处理系统,融合多源异构的安全信息实现告警的预处理、融合和关联。在告警融合模块中,利用扩展D-S证据理论对异构安全系统提供的动态安全信息合成,有效降低了漏报和误报,在入侵检测信任度赋值中引入更新机制,确保在动态变化的网络中判断的准确度。仿真实验表明,融合方法能够在显著减少告警数量的基础上,有效解决单个安全设备无法解决的误报、漏报问题。     

非平稳噪声环境下LFMCW信号恒虚警检测算法研究

为了提高电子侦查系统中对非平稳噪声环境下线性调频连续波信号的实时检测能力,提出了一种对信号进行分段检测的低复杂度算法.根据假定最大调频斜率设定窗函数宽度,将截获信号均匀分割为多个序列,在每个时间序列内建立短时谐波模型,并采用多个正交窗函数对信号进行加权离散傅里叶变换.在此基础上,推导出符合F分布的检测模型.该模型与噪声功率无关,因此检测前无需统计噪声功率,可对非平稳噪声环境下的信号进行恒虚警率检测.仿真分析了影响该算法性能的参数,通过与单窗口检测算法对比,验证了该算法在非平稳噪声环境下优良的检测性能.