基于团渗透和距离限制的蛋白质复合物识别算法

算法CPM (clique percolation method)作为一种有效的识别复杂网络中交叠模块结构的算法在社会网络和生物网络中得到了广泛应用. 但, CPM算法应用于蛋白质相互作用网络时蛋白质复合物识别准确率不高, 且不利于识别规模适中的蛋白质复合物. 为克服CPM算法的不足, 本文通过引入距离限制约束识别的蛋白质复合物的规模, 进而提出了一种基于团 渗透和距离限制的蛋白质复合物识别算法CPM-DR. 基于酵母蛋白质相互作用网络平台的实验结果表明, 算法CPM-DR比CPM能够更准确、更有效、更全面的识别出具有特定生物意义的蛋白质复合物.     

含权地理网格网络的构建及其逾渗行为

主要构建一种新型的地理网格网络,并探讨网络的拓扑性质及其逾渗动力学行为,为现实地理网络的鲁棒性研究及其构建提供参考.这个网络的特点是,在构建时引入度权重连接概率和地理距离权重连接概率.研究发现这种新型网络能够随着这两种概率及相关参数的改变,生成嵌入式无标度网络并渐进过渡到嵌入式指数网络.     

环境风险知觉的空间折扣模型

环境风险有着典型的空间特征, 但空间距离对于风险知觉的影响机制与模式还缺乏深入研究. 该研究从环境风险现实背景中提炼出科学化问题, 提出了一个面向空间风险的偏好公理体系, 推导出指数模式的概率-空间距离权衡关系, 并用一个空间折扣模型刻画了个体的环境风险评价方式. 模型表明, 个体在心理上将远处的风险事件映射到近端位置, 而空间距离导致一种风险感知的折扣效应, 表现为个体降低了对环境后果严重性及其可能性的主观估计. 该模型首次依托一般性的环境风险事件建立了空间距离与概率之间的显性联系, 为空间背景下的风险研究提供了一个有用的框架. 该研究也有助于理解社会个体的环境风险知觉方式, 对于环境风险管理有着重要启示.     

基于Bagging-SVM动态集成的多极化HRRP识别

针对多极化高分辨率一维距离像（high range resolution profile, HRRP）在目标识别过程中存在计算量和数据量大、识别算法复杂的问题,提出一种基于Bagging-SVM动态集成的目标识别方法。该方法首先提取多极化HRRP平移不变特征向量,然后运用Bagging方法结合基于动态互信息的特征选择方法生成基分类器,最后引入基分类器差异度进行选择性集成。实验验证该方法在缩减数据规模和计算量的同时,能有效利用多极化特征信息,得到较高的分类正确率,并且松弛了HRRP目标的姿态敏感性。     

基于Fisher信息距离的传感器管理方法

在进行面向跟踪的传感器管理方法研究时,传统的思路主要以跟踪精度为导向,但是在数据关联环节,改善或维持目标之间的区分度才是传感器资源分配的主要目的。需求的偏差导致不合理的传感器资源分配结果。依据信息几何理论,以流形中的Fisher信息距离来定义目标之间的区分度,然后直接依据目标之间的区分度制定传感器资源分配策略。关联仿真实验表明,该方法相较于传统的传感器管理方法,有效提高了目标之间的关联正确率。     

基于改进容积卡尔曼滤波的纯方位目标跟踪

为处理纯方位跟踪的非线性问题,提出了距离参数化均方根容积卡尔曼滤波,在消除距离信息不可测对跟踪影响的同时弱化了计算机有限字长截断效应所引入的误差。在假设目标的初始距离信息用多个参数化模型表示的基础上,对每个模型独立进行均方根容积卡尔曼滤波,并依据贝叶斯准则计算各滤波结果对应的概率,将概率和对应结果的加权融合作为最终滤波结果。实验仿真表明,该滤波虽略微提升了计算复杂度,但获得了更好的滤波精度和鲁棒性。     

Petri网的公平性及分析

公平性是反映了在资源竞争时Petri网模型系统中行为的无饥饿性。公平关系分为三个层次,即公平关系、弱公平关系和广义公平关系,并衍生出亚公平关系和准公平关系;对应的系统网模型包括公平网、弱公平网,亚公平网等。同时相对公平网严格要求,系统的Petri网模型存在分组公平和局部公平,反映了网系统局部行为的公平关系。在Petri网模型简化和子网合成时的公平性保性,反映简化和合成后资源共享的保持特性。综述了以上公平性及判定方法,介绍公平性在系统中的应用,并给出公平性的细化定义和同步距离的关系,展望了Petri网公平性在连续系统与离散事件系统中的未来研究方向和应用难点,对公平关系今后的研究具有一定的指导意义。     

Range walk and array rotation in space-time adaptive processing: effects and compensations

This paper proposes a unified clutter model incorporating the effects of range walk and array rotation for space-time adaptive processing (STAP) in airborne multi-channel early-warning radar. Based on this clutter model, STAP performance is then analyzed from the perspective of covariance matrix tapering (CMT). For STAP performance degradation due to array rotation, a determinate compensation method is proposed based on the CMT method. Numerical examples are provided to verify the analysis and the proposed compensation method.     

Waveform diversity based sonar system for target localization

A new monostatic army system taking advantage of diverse waveforms to improve the performance of underwater target localization is proposed.Unlike the coherent signals between different elements in common active array,the transmitted signals from different elements here are spatially orthogonal waveforms which allow for array processing in the transit mode and result in an extension of array aperture.The mathematical derivation of Capon estimator for this sonar system is described in detail.And the performance of this orthogonal-waveform based sonar is analyzed and compared with that of its phased-array counterpart by water tank experiments.Experimental results show that this sonar system could achieve 12 dB-15 dB additional array gain over its phased-array counterpart,which means a doubling of maximum detection range.Moreover,the angular resolution is significantly improved at lower SNR.     

基于Kraken简正波模型的吊放声纳最佳探测深度研究

分析了浅海中典型的声速剖面类型及发生概率,选取了三种发生概率较高的声速剖面,采用Kraken简正波模型,分别分析了它们对声纳作用距离的影响,并进行了仿真,得到了这三种声速剖面下声纳最佳探测深度,可实现航空吊放声纳下放深度的科学决策.