数据融合技术在公路隧道火灾探测中的应用

在分析公路隧道火灾特点的基础上,依据数据融合的基本原理,充分利用多个传感器资源,把多个传感器在空间和时间上的冗余或互补信息依据某种准则来进行组合,以获得被测对象的一致性解释或描述。提出了一种基于数据融合技术的隧道火灾探测算法,以感烟、感温和感光传感器的模拟量为输入,利用人工神经网络和模糊逻辑技术对多传感器信号进行融合,设计出一种快速、准确和有效的隧道火灾自动探测融合系统,可缩短报警时间,降低误报警率。克服了火灾探测算法单一使用固定阈值的弊端。     

有向线图存在Hamilton圈和Hamilton路的一个充要条件

有向图D的有向线图是以A（D）为顶点集，弧集为{（xy，yz），xy∈A（D），yz∈A（D）}的有向图，用L（D）表示D的有向线图。文章证明了连通有向线图存在Hamilton圈当且仅当它有圈因子；连通有向线图存在Hamilton路当且仅当它有1-路圈因子。     

扫描检测平台效用评估

利用网络中未使用IP地址构建扫描检测平台能够有效提高检测准确率,降低虚警率.在扫描检测平台实际构建之前,需要对可控部署地址资源的预计检测效用进行评估,以确定地址资源可达的检测目标以及明确平台构建的必要性.为此,提出一种基于网络分类的扫描检测模型,依据此模型可对扫描检测平台对于随机扫描源和本地优先扫描源的检测效用进行评估,为扫描检测平台部署构建提供理论指导.以法国电信Leurre’com Honeynet Project实际分布式检测平台作为效用评估样例.评估结果表明该检测平台能够有效检测类似Slammer蠕虫的高速随机扫描源和每秒至少发出2个扫描连接的本地优先扫描源,对低速扫描源检测效用低下.实际数据统计结果与仿真实验验证了评估结果的准确性.     

基于子空间方法的自适应半盲多用户检测

提出MC-CDMA系统下一种基于子空间方法的自适应半盲多用户检测算法。该算法通过利用小区内所有用户的扩频码设计了一种基于MOE准则的半盲检测器。针对Chebyshev逼近算法受到来自噪声子空间分量的影响导致性能下降的问题,提出一种子空间约束Chebyshev逼近算法,并使用该算法自适应得到权向量。为了减少计算复杂度,采用修正的PASTd算法自适应跟踪信号子空间。仿真实验验证了该算法的有效性和可行性。     

传感器网络中异常数据实时检测算法

如何实时检测传感器网络中异常数据是一项非常重要的工作。通过对线性自回归的分析法,给出传感器数据流的预测模型及其预测机制。当预测出现失败时,给出了一种预测模型自动调整策略,以降低预测误差。基于该预测模型,提出了一种异常数据检测方法,通过计算当前时刻的预测误差与平均预测误差的比值,比较该比值与预先设定的阈值的大小,以检测该时刻数据是否为异常数据。基于该方法,提出了异常事件检测和数据压缩处理的算法。仿真结果验证了预测模型的正确性和有效性,表明该模型能够实时检测异常事件和压缩数据处理。     

分布式仿真系统非阻塞式协同检查点协议

联邦存储是实现分布式仿真系统容错的基础,IEEE1516-2000中提供了一种阻塞式的系统状态存储协议,实际使用时会给系统带来很大开销。根据对系统状态存储过程中仿真组件状态变化影响因素的分析,提出了一种非阻塞式的系统状态存储协议,该协议完整地解决了由于在系统状态存储期间允许时间推进导致所保存的RTI状态和对应成员状态时间上的不一致、由于成员间消息传递导致不同成员状态的不一致及in-transit消息问题。先完成状态保存的成员不需阻塞,该协议在一定程度上降低了联邦存储的开销。证明了该协议的正确性。     

基于改进的VI-CFAR算法的分布式CFAR检测

VI-CFAR是一种结合CA-CFAR，GO-CFAR和SO-CFAR的检测算法，它在均匀环境和非均匀环境下都具有较强的自适应性。在前后沿滑窗均存在干扰目标情况下，采用有序统计平均（OSCA）CFAR替代SO-CFAR，有效的提高了Ⅵ-CFAR在这种多目标环境下的鲁棒性．研究了采用改进的Ⅵ-CFAR算法作为局部检测器的并行分布式CFAR系统，融合准则采用“与”融合和“或”融合准则。给出仿真结果，并进行了讨论。     

基于免疫克隆选择算法的多用户检测技术研究

为了解决最佳检测器计算复杂度较高的难题，提出一种精简有效的克隆选择算法。把人工免疫系统和神经网络系统的信息处理机制引入到CSA提出了免疫克隆选择算法。所提ICSA通过使用随机Hopfield神经网络制备疫苗构成新的免疫算子，把新的免疫算子结合到克隆选择算法中，不仅加快了克隆选择算法的收敛速度，并提高了克隆选择算法的全局收敛能力。然后在CDMA系统利用此算法设计了新的多用户检测器。仿真结果证明了ICSA检测器能够快速收敛到全局最优解，并且无论抗多址干扰和抗远近效应能力都优于传统方法和一些应用优化算法的多用户检测器。     

可重构装配线多agent系统中的本体研究

提供多agent制造平台agent之间通讯所需的机器可理解的通讯内容语言，是构建多agent制造平台的重要内容。分析与总结出可重构装配线多agent平台对其本体模型存在提供装配制造知识及支持重构过程两方面需求，并因此将本体模型划分为通用本体与重构本体两部分．以某汽车变速器可重构装配生产线为背景，研究该环境下的具体本体建模技术。在设计了描述装配线制造知识与制造机理的通用本体基础上，通过分析可重构装配线多agent平台的重构机理，定义了由具有装配行为特征的重构动作原语组成的重构本体．构建的本体模型已应用于重构装配线多agent平台的开发。     

一类非线性系统的多故障检测方法研究

针对一类非线性系统,提出了一种基于最优滤波的多故障检测观测器设计方法。引入神经网络逼近系统非线性部分,由Lyapunov稳定性理论设计神经网络权值调整规则.采用对等空间方法设计最优滤波矩阵滤除干扰故障噪声,从而对目标故障进行检测和跟踪。仿真结果验证了该方法的正确性和可行性。