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网络空间中具有纷繁复杂的多种态势要素、要素属性以及要素之间的错综关系。对这些信息能否清晰准确地分析并描述,直接关系到所建立的网络空间态势模型的准确性、完备性 和有效性。本文采用知识表示方法,对网络空间中的关键态势信息要素进行描述。首先分析了网络空间态势信息知识的特点,提出了对网络空间态势信息进行知识表示的重要作用。其次研究了基于本体的知识表示理论,分析了采用本体表示网络空间态势的动机。最后提出了基于本体的网络空间态势信息要素知识表示方法,并详细介绍了该方法的实现手段。本文研究可以有效促进网络空间态势的感知、建模与可视化,为网络空间相关技术的研究提供有效的参考依据。 相似文献
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为降低现有的共心式矢量传感器阵列天线间存在的严重互耦影响,进一步提高参数估计精度,该文提出一种稀疏拉伸式L型极化敏感阵列(SSL-PSA),并针对该阵列提出一种2维波达方向(DOA)和极化参数联合估计算法。首先建立稀疏拉伸式极化敏感阵列的信号模型,然后将阵列划分为6个子阵,采用子空间旋转不变算法(ESPRIT)算法得到多个旋转不变因子(RIFs),再根据旋转不变因子间的关系,通过数学运算,得到一组方向余弦有模糊精估计值和4组无模糊粗估计值;然后重构出对应的4组导向矢量,根据导向矢量和噪声子空间的正交性,确定出正确的一组无模糊粗估计值;最后通过现有的解模糊方法得到高精度且无模糊的DOA和极化参数估计值。该文所提阵列不存在共心结构,相对于现有的含有共心式矢量传感器结构的阵列,大大降低了互耦影响,且可在不增加天线数目的前提下,有效扩展阵列的2维孔径,大大提高DOA估计精度。仿真结果证明该文所提方法的有效性。
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