基于最优几何拓扑无线多传感器信息融合定位

利用Fisher信息矩阵方法,研究了针对距离、到达时间和方位角三种测量方式下的最优传感器—目标几何定位与拓扑图形特征。仿真结果表明,通过对最优传感器—目标几何图形特征的分析,可以获得具有最优定位性能的传感器—目标几何拓扑;同时表明,最优几何拓扑一般不是唯一的。     

基于流量线性相关的IP网物理拓扑发现算法

IP网络物理拓扑发现通常依据设备的地址转发表(AFT, Address Forward Table)实现,相关数据通过简单网管协议(SNMP, Simple Network Management Protocal)获取.但在实际网络中,由于各种因素这种方法发现的结果往往不精确甚至有错误.提出基于网络流量特征的拓扑发现算法.首先将网络设备接口流量随时间的变化看作随机过程,给出接口速率的相关函数定义;然后证明了物理直连的设备接口间的网络流量具有最高的线性相关性;进而提出了基于接口流量线性相关性的IP网络物理拓扑直连关系的发现算法,实现对物理拓扑的最似然估计.最后,在实际网络中对该算法进行了验证.      

基于小波分析的目标轨道机动自主检测方法

空间目标的轨道机动是与相对距离变化率的突变联系在一起的.测量值是通过星载激光雷达得到的目标的相对距离,特征量是采用微分平滑处理获得的相对距离变化率.由于测量噪声的影响,机动引起的特征量突变被淹没在噪声中.利用小波分析的多尺度分解,就能够把淹没在噪声中的特征量变化揭示出来.为了满足星上自主运算的要求,提出的机动检测方法就是基于对小波分解后信号的处理,通过对相关系数阈值的比较来检测特征量的突变.仿真结果验证了该检测方法的可行性和有效性.      

基于ASIFT的离线签名认证方法

通过分析现有局部不变特征方法及含伪装签名数据集的特点,提出了一种基于具有仿射不变性的尺度不变特征变换(ASIFT)的离线签名认证方法.该方法对签名图像进行预处理(包括灰度化和放缩),对处理后的图像进行ASIFT关键点检测和特征描述符提取,对从查询签名图像和参考签名图像中提取到的描述符进行匹配,对匹配的结果采用随机采样一致性(RANSAC)方法去掉错误匹配,并计算正确匹配点的描述符之间的平均距离;通过比较平均距离及正确匹配点的个数与给定阈值的大小来判断认证是否成功.使用了含伪装签名的数据库对提出的方法进行测试,实验结果表明该方法与现有方法相比等误率降低了5%.      

多电飞机电气系统可靠性网络拓扑分析法

多电飞机电气系统的拓扑结构是决定其可靠性的关键因素.针对如何定量分析评估多电飞机电气系统拓扑结构可靠性的问题,提出了一种定量分析多电飞机电气系统的拓扑方法及一种适用于多电飞机电气系统可靠性评估的算法.该分析方法从系统承受故障能力的角度出发,对系统结构进行拓扑分析并能得出定量的计算结果;该可靠性评估算法利用欧式距离和熵权对分析结果进行多属性评估研究,能够对不同网络结构系统的可靠性进行排序评定.通过算例计算表明:此分析方法和可靠性评估算法是有效的,余度结构的电气网络结构可靠性较高,是未来多电飞机电气网络结构的发展方向.      

一种电子政务数据交换覆盖网络

数据交换是电子政务应用的核心问题.构建一种应用层数据交换覆盖网络成为解决这类问题的关键.分析了电子政务数据交换的特点,提出了电子政务数据交换覆盖网络eGON(e-Government data exchange Overlay Network)的概念模型,在树型结构组织网络的基础上,引入结点间组织距离和结点适应度概念,提出了一种eGON拓扑结构模型——双尺度异质组织网络模型DSHON(Dual Scale Heterogeneous Organization Network),该模型按照与组织距离和能力适应度2种尺度相关的概率添加快捷边,实现网络性能改善.设计了eGON的总体结构、构建与维护机制、路由维护协议和基于组织距离优先的消息路由算法,并进行了路由算法实验验证.      

基于社团结构节点重要性的网络可视化压缩布局

为有效展示网络的中观尺度结构,将力导引布局算法与网络社团结构特征相结合,提出了一种基于社团结构节点重要性的网络可视化压缩布局方法。首先,采用Louvain算法对网络进行多粒度社团结构划分;然后,通过计算社团结构中节点的拓扑势评估节点的重要性,保留社团结构中的重要节点,合并边缘节点,实现社团结构压缩;最后,采用力导引布局算法布局压缩网络节点,实现网络可视化的压缩布局。实验结果表明:所提方法在压缩节点和连边规模的基础上,能够完整保留原始网络的社团构成,并且通过保留社团结构代表点可以清晰展示社团内部结构,突出社团和重要节点在网络结构中的位置和作用。      

基于改进SSD的无人机航拍目标检测

针对无人机航拍图像尺度变化大、识别难度大和目标普遍较小的问题,提出一种基于改进单阶段多框检测器(single shot multibox detector, SSD)的无人机航拍目标检测算法——RCBnet.该算法为了提升网络的特征提取能力,将SSD算法的特征提取网络修改为Resnet-50并采用特征融合的方式,将特征图进行融合,用融合后的特征图构建特征金字塔;为了增强算法对物体的检测能力,设计一种联合注意力机制的多尺度卷积结构来有效调节感受野,实现不同尺寸卷积核对特征图的并行运算;针对训练过程中正负样本极具不平衡的问题,该算法采用Focal Loss损失函数训练网络模型,使其侧重于困难样本.通过与其他经典算法相比可知,所提算法在无人机航拍图像中具有更高的检测精度、更好的检测性能和鲁棒性,相比SSD,精度提高达3.46%.     

基于立体图像的多路径特征金字塔网络3D目标检测

3D目标检测是计算机视觉和自动驾驶中一项重要的场景理解任务。当前基于立体图像的3D目标检测方法大多没有充分考虑多个目标之间的尺度存在较大差异,从而尺度小的物体容易被忽略,导致检测精度低。针对这一问题,提出了一种基于立体图像的多路径特征金字塔网络(MpFPN)3D目标检测方法。MpFPN对特征金字塔网络进行了扩展,增加了自底向上的路径、由上至下的路径及输入特征图到输出特征图之间的连接,为联合区域提议网络提供了更高语义信息和更细粒度空间信息的多尺度特征信息。实验结果表明:在3D目标检测KITTI数据集上,无论在场景简单、中等、复杂情况下,所提方法获得的结果都优于比较方法的结果。      

基于链路预测的未来新增航线发现

针对新增航线发现研究中存在的航线选择主观化、网络信息挖掘不充分等问题,考虑航空运输网络的拓扑结构特征和节点(通航城市)层次属性,提出了一种基于链路预测的未来新增航线发现(NARP)模型。NARP模型提取局部封闭子图构建子图邻接矩阵,基于距离标记子图节点结构重要性,采用因子分析和层次聚类提取节点层次属性。在此基础上,融合子图结构和节点属性2类特征,采用深度图卷积神经网络(DGCNN)进行链路预测,实现新增航线发现。在中国航空运输网络实际运行数据上的实验结果表明:较之基准方法,NARP模型的预测准确率最高提升9.28%;在网络极度不完整时,预测准确率可以保持在80%左右;预测结果符合航空运输网络的实际演变情况。      

复杂环境中Ad hoc网络的数据完整性加速试验

为了快速测量Ad hoc网络在任务想定下的数据完整性,根据相关定义给出了数据完整度解算过程,并基于相似理论建立相似现象,推导了有效信噪比、流量与节点移动速度等关键参数的相似模型,综合得到了Ad hoc网络数据完整性相似模型.为验证上述模型的效果,应用OPNET仿真平台设计了一个救灾Ad hoc实验,仿真结果表明正常应力作用下的原始网络和短时高应力作用下的相似网络数据完整度误差小,且相似模型的效用不随故障阈值、应力增加倍数以及网络拓扑结果的变化而变化.      

基于脑电信号相位传递熵的谎言机制研究

说谎是复杂的认知过程,其执行控制功能需要不同脑区的共同参与,相关研究证实了这些脑区之间存在相互作用。针对当前脑电信号特征提取方法有限及谎言机制尚不明确的问题,利用相位传递熵构建了谎言实验过程中脑电信号的脑网络,并分析了诚实组和说谎组不同脑区间的效应连接差异。采用标准的三刺激实验模式对60名受试者进行说谎检测实验,同步采集所有受试者的脑电信号并进行预处理;利用相位传递熵构建效应连接矩阵,通过统计方法对矩阵中的每一条边进行2组间的熵值差异分析,选取具有显著性差异的导联对上的熵值作为全连接神经网络的分类特征,结果显示,分类准确率为96.75%,说明相位传递熵指标可以有效区分说谎者和诚实者2类人群的脑电信号;对2类人群大脑功能网络的分析结果显示,与诚实者相比,说谎类人群的额叶、顶叶和颞叶之间存在更强的信息流动,表明说谎行为需要协调和使用更多的大脑资源。研究结果有助于揭示说谎状态下大脑的神经活动机制。      

分离式方位角垂直传递装置校准方法研究CSCD

针对分离式方位角垂直传递装置的技术特点,提出了一种适合不同传递距离、高准确度校准方法。在水平状态下,利用五棱镜、硅油盘和自准直光电经纬仪,实现对不同传递距离无机械连接的方位角垂直传递装置的检测和校准,并对校准系统进行了误差分析和试验验证,为方位角垂直传递装置的推广应用提供理论依据。     

基于分层的网络拓扑结构可视化方法研究

网络的拓扑结构对于网络管理系统必不可少,将复杂的网络拓扑结构可视化是迅速掌握网络拓扑结构的高效方法.针对这个问题提出了一个适合中小规模网络拓扑显示的可视化方法,该方法的特点是以分层的方式来进行网络拓扑的显示,主要设备和次要设备分属于不同的显示层次;并且主要设备又按照自顶向下的层次化结构显示,使得整个拓扑清晰、明了;同时对于已显示的拓扑允许网络管理员灵活地改变显示位置.详细阐述了该方法的主要思想以及实现过程中用到的关键技术.      

基于Petri网的UML状态图的形式化模型

提出一种可以准确描述UML状态图动态特征的形式化模型SC_Net.首先给出了UML状态图的形式化语法定义,其中用状态集合、转移集合、事件集合、条件集合、活动集合、对象集合和变量集合,定义了一系列辅助函数描述UML状态图特征,用确定目标状态和受限源状态表示层次关系,用开放事件和封闭事件表示对象之间的消息.基于C_Net定义了描述UML状态图动态语义的Petri网模型SC_Net,既能描述状态图中的控制部分,又能描述状态图中的数据处理部分,并给出了从UML状态图到SC_Net的转换步骤,便于实现自动转换过程.最后以柔性制造系统的一个实例说明SC_Net能用于分析UML状态图的性质.      

基于互相关算法的环境振动检测方法研究

为检测环境振动,构建巴特沃斯带通滤波器对环境中采集到的原始数据进行滤波,提出了邻近节点判定法,使用邻近节点构建节点网络来减小算法的时间与空间复杂度,分别计算每组网络节点的平均互相关系数,通过设定互相关阈值和台站数量阈值来判定环境振动。使用1108个检波器的数据对邻近节点判定法进行验证,并讨论算法中两类阈值对判定环境振动结果的影响,理论分析和实验结果表明,该方法可用于多节点的传感器网络,可以快速、准确地检测出环境振动。     

神经网络专家系统在姿控系统诊断中的应用

为了解决传统专家系统在知识获取和推理方面的问题,提出了一种神经网络和专家系统相结合的诊断系统。采用主成分分析方法简化神经网络训练样本,进而优化网络的结构。采用神经网络集成技术,克服选取网络中间层节点数目及判断阈值的困难。给出了诊断推理过程和对诊断结果进行解释的方法。把此技术应用在了卫星姿控系统的故障诊断中,结果表明提高了诊断效率和诊断的正确率。     

网络安全投资外部性及博弈策略

在企业投资成本和投资利润不同的情况下,应用博弈论理论计算了网络安全投资过程中,由于病毒传染所带来的投资负外部性,提出了信息安全的投资博弈模型.确定了相互依赖前提下企业的投资成本临界点及其影响因素,以及多个企业进行信息安全投资的多个纳什均衡解.同时将问题扩展到风险内生的条件下,阐明该条件下企业投资成本临界点的变化不仅取决于相互传染的可能性大小,还取决于内生外部性的正负及其绝对值大小.该方法为信息安全的风险管理提供了新的思路,为企业确定自身的投资策略以及国家确定相应的政策指导提供依据.