面向终端区航空器飞行状态识别的HMM方法

为了准确掌握和预测终端区航空器飞行状态及其时序,为管制指挥提供参考,提出了一种基于隐马尔可夫模型的终端区飞行状态识别模型。通过对终端区雷达数据的一致化处理,形成符合隐马尔可夫模型的雷达航迹特征表示;采用雷达特征航迹训练隐马尔可夫模型,建立航空器飞行状态及其时序识别模型。实验表明:对于常规进场的航空器,方法快速有效,平均识别率高达91.53%;模型充分体现了管制意图信息与飞行意图信息;可以帮助管制员及时准确判断航空器的飞行状态。     

基于MAP估计和广义高斯MRF的SAR图像边缘比率检测方法

SAR图像极低的信噪比以及乘性噪声给SAR图像的边缘检测带来了较大的困难。提出了一种针对SAR图像边缘的自适应贝叶斯检测方法。该方法利用广义高斯马尔可夫随机场作为局部均值的先验概率分布模型,利用贝叶斯准则推导了局部均值的最大后验概率估计。广义高斯马尔可夫随机场模型参数估计和局部均值估计采用联合迭代技术进行求解。边缘检测器的参数采用接收机操作性能曲线和卡方检验进行选择。基于实测SAR数据的仿真实验结果表明,本文的边缘检测算子是有效的,并优于已有的SAR图像边缘检测算子。     

一种优先级区分的机载无线网络MAC层自适应退避算法

针对现有无线网络媒介接入控制(MAC)协议退避机制存在的竞争窗口(CW)易产生振荡、不能为紧急业务提供低时延QoS保障、难以区分服务类别等不足,提出了一种区分业务优先级的自适应退避(PAB)算法。该算法在二进制指数退避(BEB)算法的基础上,根据信道忙闲标识和业务优先级自适应选择相应退避阶段,通过参数设置可对不同优先级业务相邻退避阶段的前、后转移概率进行调整。利用二维马尔可夫链理论对PAB进行了建模分析,理论分析获得了饱和吞吐量和平均MAC时延的数学表达式,仿真实验结果表明:在机载无线网络(AN)环境下,PAB的性能相对BEB有了显著提升,可有效保障机载无线网络多业务类型的传输需求。     

基于HMDP的无人机三维路径规划

路径规划是UAV(Unmanned Aerial Vehicle)自主飞行的重要保障.初步建立了基于MDP(Markov Decision Processes)的全局路径规划模型,把UAV的路径规划看作是给定环境模型和奖惩原则的情况下,寻求最优策略的问题;为解决算法时空开销大、UAV航向改变频繁的缺点,提出一种基于状态聚类方法的HMDP(Hierarchical Markov Decision Processes)模型,并将其拓展到三维规划中.仿真实验证明:这种简单的规划模型可以有效解决UAV的三维全局路径规划问题,为其在实际飞行中的局部规划奠定了基础.     

基于极化G0分布和MRF的多视PolSAR图像迭代分类方法

提出了一种多视极化合成孔径雷达（PolSAR）图像的迭代分类方法。首先利用极化G0分布描述多视极化协方差矩阵的统计特性,并进行初始的最大似然分类,然后利用马尔可夫随机场（MRF）估计像素类标号的先验概率,最后根据MAP（最大后验概率）准则对PolSAR图像进行分类。整个分类流程迭代进行。分类结果表明该方法精度高,收敛速度快。利用NASA／JPL获取的4视AIRSAR实测数据验证了本文方法的有效性。
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变量相关情况下基于马尔可夫链样本模拟的线抽样可靠性灵敏度分析方法

针对变量具有相关性的可靠性灵敏度分析问题,提出了一种变量相关情况下基于马尔可夫链样本模拟的线抽样可靠性灵敏度分析方法。在所提方法中,首先将相关变量等价转换为独立正态变量,然后采用基于马尔可夫链样本模拟的线抽样方法,求解失效概率对等价独立正态变量分布参数的偏导数,最后利用等价变换前后变量分布参数之间的解析关系和复合函数求导法则,求得失效概率对相关变量分布参数的可靠性灵敏度。为了解所提方法的效率和精度,对所提方法的可靠性灵敏度估计值进行了方差分析。由于所提方法采用马尔可夫链快速产生失效域中的条件样本,这些失效域中的样本可用来准确获取重要方向,并可作为线抽样的随机样本,因而该方法具有很高的抽样效率。算例结果表明,所提方法是一种计算相关变量可靠性灵敏度的高效率、高精度方法。     

基于HMM的网络安全态势评估与预测方法

网络安全态势估计和预测是态势感知的重要过程。在告警信息聚合基础上,以典型攻击模式作为关联依据,结合网络资产的脆弱性识别网络实体所处受攻击阶段并将其转化威胁等级。以威胁等级作为观测值,基于隐Markov模型通过状态估计实现态势评估,并利用神经网络和支持向量机的组合模型实现态势预测。DARPA2000测试数据集上的相关实验表明,本文方法能更加准确地评估和预测网络态势。     

基于蒙特卡罗仿真的FADEC系统多故障TLD分析方法

航空发动机电子控制系统的时间限制派遣(TLD)分析是飞机系统安全性分析的重要内容,是商用飞机及航空发动机型号合格审定的一项必要工作,传统方法无法解决多故障情形下的TLD问题。对多故障TLD方法进行了研究,提出了多故障派遣时的派遣间隔决策方法与维修策略决策原则,基于蒙特卡罗仿真提出了多故障TLD分析方法,结合具体案例验证了方法的有效性,并针对典型全权限数字式电子控制系统(FADEC)进行了多故障TLD分析。结论表明,与单状态马尔可夫模型方法相比,本文方法具有较高的精度,误差在0.25%左右,同时能够避免马尔可夫过程繁琐的建模工作,并且具备工程实用性。     

参数不确定离散马尔可夫跳跃广义系统的鲁棒输出反馈镇定

讨论了含参数不确定的离散马尔可夫跳跃广义系统的鲁棒输出反馈镇定问题。基于受限系统等价(r.s.e.)变换和通过引入新的状态变量,将所讨论的广义系统等价转换为离散马尔可夫跳跃标准线性系统。通过对转换后的系统进行讨论,得到了使闭环系统正则、因果且随机稳定的鲁棒输出反馈控制器存在的线性矩阵不等式充分条件,该控制器可以是降阶的。最后用一个数值算例说明了文中方法的有效性。