电磁频谱空间态势认知新范式：频谱语义和频谱行为

面对频谱资源日益紧缺、频谱安全日益严峻以及频谱对抗日益激烈的挑战,电磁频谱态势研究急需从感知向认知跃升。本文从多层频谱态势认知体系模型与机理、跨域多维电磁特征提取与融合、频谱语义态势高效补全与预测、频谱行为精准推理与意图识别4个方面出发,综述了频谱态势认知理论与方法的研究现状。面对复杂多域多维电磁频谱环境与多样化任务的挑战,需要构建从“数据到语义”“语义到行为”“单域到跨域”“单层到多层”的频谱态势认知理论技术体系,该体系可为提升天地一体信息网络频谱利用效率、维护空中电波安全有序以及夺取电磁频谱制电磁权/电磁频谱战优势奠定频谱态势理论技术基础。     

基于生成对抗网络的三维频谱态势补全

三维频谱态势是解决空天地信息网络中频谱资源利用不足的重要手段,可以表征功率谱密度在三维电磁空间的时空频分布情况,由此通信系统可“有的放矢”地实现频谱预测、频谱决策和频谱管控等多种应用。但受限于用户部署等因素,实际构建的三维频谱态势往往离散且缺损。因此,本文提出一种基于生成对抗网络的三维频谱态势补全算法。然后进一步提出一种改进的生成对抗网络结构和一系列的数据处理方法,以降低算法的补全误差和训练时间。仿真结果表明,所提出的算法能有效地对缺损三维频谱态势进行补全,并且其补全精度远优于传统插值方法。     

一种模型驱动基于代理的制造执行系统

利用代理(Agent)的自治性和相互间协作的松耦合性,可以构建灵活的基于代理的制造执行系统(Agent-based MES,AMES)。但完全基于代理自主／自发性的AMES在整体上缺乏可控性,提出了基于ARC模型(Agent模型、Role模型和Character模型)驱动的AMES体系结构,通过变更模型快速调整AMES的结构和行为,达到快速控制系统的目的,并用一个多代理协作排程系统实例对系统的可行性进行了验证,同时给出了进一步的研究方向。     

一种基于服务的态势信息订制分发方法*

针对战场态势信息分发信息量大、实时性要求高、不同用户间需求差异明显的特点,提出一种基于服务的态势信息订制分发方法。该方法将传统模式下态势信息需求者寻找直接的态势信息转变为寻找各种服务,并利用相关服务来获得合适的态势信息。给出了应用该方法的基本步骤,通过原型案例验证了可行性与有效性。     

一种融合多源数据的网络安全态势评估模型

网络安全态势评估是目前网络安全领域的研究热点之一。对国内外已有的网络安全态势评估方法进行了分析和比较,提出一种融合多源数据的网络安全态势定量评估模型。同时考虑主机和链路对网络安全态势的影响,将网络安全态势指标归纳为主机安全指标和链路安全指标。采用改进D-S证据理论融合日志记录、告警信息和其他探针数据,得到精简的主机安全事件集合和链路安全事件集合。依据相应的服务信息分别计算主机安全态势和链路安全态势,实现网络安全态势定量评估。通过网络仿真软件构建网络实例,对所提出的网络安全态势评估模型进行了验证,实验结果表明该模型可以准确地对网络安全态势进行定量评估,评估结果能够客观地反映网络安全态势的变化趋势。     

一种基于模型的测试充分性评估方法

测试充分性评估通常采用覆盖率的方法来评估测试对软件特征的覆盖充分程度。如今,传统的充分性评估方法难以满足复杂软件的测试评估需求。首先,代码覆盖准则难以准确验证软件需求;其次,软件测试还需考虑软件不同特征对系统测试充分性的不同影响。对此,提出一种基于接口的建模方法和基于该模型的综合覆盖充分性评估方法。该方法根据软件接口说明,对系统功能进行特征抽取、建模,并对接口模型的测试用例进行不同层级的充分性评估,对评佑结果进行归一化处理,得到系统的综合测试充分性。通过案例表明,这种评佑方法能够反映功能的测试充分性,对测试用例的设计和优化有一定指导意义。     

一种基于DSP的电磁传感器信号频谱检测方法

电磁传感器输出信号易受到各种噪声的干扰,需要检测调理电路输出信号的信噪比,以达到衡量调理电路好坏的目的,针对这一问题,设计了一种基于DSP的简易式频谱分析仪.实验测试结果表明,该分析仪操作方便,精度较高,且相对于频谱仪成本更低,完全达到了预期目的.     

一种基于DSP的电磁传感器信号频谱检测方法

电磁传感器输出信号易受到各种噪声的干扰,需要检测调理电路输出信号的信噪比,以达到衡量调理电路好坏的目的,针对这一问题,设计了一种基于D S P的简易式频谱分析仪。实验测试结果表明,该分析仪操作方便,精度较高,且相对于频谱仪成本更低,完全达到了预期目的。     

数据缺失下学习贝叶斯网的一种混合启发方法

建立了具有数据缺失训练集下学习贝叶斯网的一种混合启发方法:SGS-EM-PACOB算法.它基于打分-搜索方法,利用GS和EM数据补全策略分别得到学习所需要的统计因子,并将两者联合起来作为PACOB算法的启发因子.实验证明,SGS-EM-PACOB算法充分保留GS和EM两者的优点,促使算法能够平稳地收敛到理想结果.相对于只具有单一数据补全策略的算法,该算法不仅在度量数据拟合程度的Logloss值上保持稳定,而且在学习到的贝叶斯网络结构上也有改进.     

一种基于隐Markov模型的网络安全态势感知方法研究

为了准确评估网络系统的安全状态,文章提出一种基于隐Markov模型(HMM)的网络安全态势感知方法.首先通过对系统多种安全检测数据融合,得到系统的网络结构、资产、威胁和脆弱性数据的规范化数据;接着对系统中的每个资产,将该资产受到的威胁和存在的脆弱性结合起来,分析影响该资产的安全事件序列,分别建立该资产保密性、完整性和可用性三个安全性分量的HMM,采用滑动窗口机制将观测序列分段训练,并采用带遗忘因子的更新算法得到HMM的各个参数;然后根据HMM和观测序列分析该资产安全状态,评估该资产的安全态势分量;最后综合分析网络中所有资产的安全态势分量,评估网络的安全态势分量,并根据应用背景评估网络的整体安全态势.实验分析表明,基于HMM的网络安全态势感知方法符合实际应用,评估结果准确有效.     

自回归模型谱估计在流量测量中的应用

流量是工业控制与生产中的一个重要参数.目前,涡街流量计应用相当广泛.但是,由于其工作原理的关系,它对外界的各种干扰非常敏感,使其现场测量精度大大低于实验室标定的精度.本文的主要目的是以数字信号处理的理论为基础,采用自回归模型谱估计的方法对涡街流量计的输出信号进行分析和处理,得出要测量的流量值.论文中分别采用计数的方法和自回归模型谱估计的方法进行实验.通过实验验证,自回归模型谱估计可以作为一种较好的方法,应用于处理流量计的输出信号,并且此方法得出的结果比脉冲计数方法得出的结果精度高.     

基于谱估计的雷达信号模型验证方法

雷达信号模型是雷达系统仿真的重要组成部分,因此雷达信号模型验证在系统可信性分析中具有重要意义。采用经典谱估计和最大熵谱估计两种方法对仿真产生的两组雷达信号进行谱估计,提出了利用相关系数方法在频域对模型进行验证,对比分析了两种方法的优缺点,并对某雷达仿真系统与某次试验采集得到的数据进行了验证,表明此雷达仿真系统具有较高的可信度。     

电磁态势传输方法研究

Windows的区域数据结构和多边形链表是各种电磁态势中作战效能区域表示的可行方法，该文对此分别进行了介绍。对效能区域传输时的数据变换方法、数据传输方式的选择、态势数据压缩等关键问题进行了论述，对两种表示方法下的传输性能进行了比较，为实际应用中如何选择传输方法提供了依据。通过在多个系统中的成功应用，证明该文提出的方法简单、易行。     

成像光谱数据挖掘与矿物填图技术研究

评述了当前成像光谱测量技术的发展和应用现状。以地面高光谱测量、航空成像光谱测量、航天高光谱图像处理分析及室内数据模拟等多维立体研究方式,采用多源空间数据挖掘、弱信息提取、光谱建模及分类识别等关键技术,结合岩石矿物光谱吸收特征形成机理分析,开展成像光谱矿物填图技术的研究。根据实际的成像光谱数据特点与应用需求,提出成像光谱数据挖掘与矿物填图技术应用流程。     

数据融合中态势估计的知识基黑板模型实现

首先论述了态势估计的功能结构及其推理模式;然后提出了一种用于数据融合中态势评估部分的分级多层黑板模型;讨论了该模型的体系结构及实现方法;最后指出该模型能够满足普遍的高层数据融合的需要。     

模型驱动体系结构及其映射规则原理分析

该文介绍了一种基于模型驱动的软件体系结构。该体系结构通过平台无关模型与平台相关模型之间的变换,来提高系统的可重用性、可移植性和互操作性,从总体上提高了工程的质量。这种体系结掏中的建模语言起到了编程语言的作用,通过对模型的重用来实现软件的重用性。另外,该文就该体系结构的核心部分——模型转换进一步系统地介绍其映射方式,探讨了映射规则形成的基本原理,清晰地阐述了如何通过扩展机制实现模型之间的间接映射。并提出了这种体系结构今后需解决的问题。     

数据链路多径传输模型的物理映射方法研究

根据无人机数据链路的多径传输要求,针对在传输中电磁波衰落,为保证精度,在微波暗室中建立与之相关的分析模型,采用仿真手段有助于提高无人机数据链的有效性。通过对数据链路的实际传输场景(散射点属性等)以及信道传输模型的多径参数(时延、衰落、多普勒频移)分析,解算出该场景下接收点处的合成功率,并在微波暗室中,依据仪表的衰落仿真机理和暗室环境中求得的合成功率。用两种方法对场景进行仿真,可从中选取一种精度更好的方法进行仿真验证有效性,实现了多径传输链路在微波暗室的准确物理映射。     

数据与模型驱动的电熔镁群炉需量预报方法

电熔镁群炉需量指当前时刻k和（k-1）,…,（k-n+1）时刻群炉功率的平均值,用于度量高耗能电熔镁群炉用电量.（k+1）时刻群炉需量取决于功率变化率.本文建立了功率变化率与电流控制系统输出电流之间由线性项与未知非线性项组成的动态模型,其中线性项通过电流被控对象的参数和控制器的参数计算,未知非线性项采用基于偏自相关函数（Partial autocorrelation function,PACF）输入变量决策的径向基函数神经网络（Radial basis function neural network,RBFNN）来估计.本文提出了由当前k时刻的需量和功率,（k-n+1）时刻功率及k时刻功率变化率的估计组成的（k+1）时刻需量的计算模型.通过某电熔镁砂厂实际数据的仿真实验和工业实验表明所提方法可准确预报需量变化趋势,可以防止因原料变化引起需量尖峰导致错误切断电熔镁炉供电造成电熔镁砂质量降低.