基于组网雷达的有翼弹道目标三维成像

组网雷达的多视角特性有利于获取目标的真实空间结构。该文在构建有翼进动目标回波模型的基础上,分析不同类型散射中心的微多普勒信息变化率的变化趋势,对微多普勒信息进行分离提取。利用非线性最小二乘拟合获取散射中心的幅度、相位信息。基于微动特征的不变性,利用多部雷达锥顶散射中心的幅度信息估计微动特征和坐标转换参数。然后根据各散射中心在不同视角上投影分量的差异,实现尾翼散射中心的匹配,之后求解散射中心的瞬时空间位置,实现目标重构。仿真验证了算法的有效性,并分析了微动参数和信噪比对重构结果的影响。     

自动驾驶车辆道路跟驰与状态一致性控制

针对含有未知输入和外部干扰的非线性自动驾驶车辆时变跟驰队列系统,研究系统部分状态可测情况下的车辆道路跟驰和状态一致性控制问题.基于车辆跟驰和二自由度动力学模型,得到含有外部干扰和未知输入的离散化状态方程,利用前导跟驰特性,得到自动驾驶车辆跟驰队列系统;利用比例积分状态观测器解决系统部分状态不可测问题,提出一种基于观测器实现含有未知输入和外部干扰的自动驾驶车辆状态一致性控制协议;将观测器估计效果和一致性控制问题转化为误差系统的稳定性问题,由此构造Lyapunov-Krasovkii函数,利用离散系统稳定性理论推导出一个充分条件;通过求解线性矩阵不等式(linear matrix inequality, LMI)得到跟驰系统的增益矩阵和参数矩阵,利用H_∞性能指标分析系统鲁棒性.仿真结果表明:所设计观测器能够估计未知输入、外部干扰和系统状态,并且基于观测器设计能够使自动驾驶车辆道路跟驰和状态达到一致.     

基于区块链共识激励机制的新型联邦学习系统

随着云存储、人工智能等技术的发展,数据的价值已获得显著增长。但由于昂贵的通信代价和难以承受的数据泄露风险迫使各机构间产生了“数据孤岛”问题,大量数据无法发挥它的经济价值。虽然将区块链作为承载联邦学习的平台能够在一定程度上解决该问题,但也带来了三个重要的缺陷:1)工作量证明(Proof of Work, POW)、权益证明(Proof of Stake, POS)等共识过程与联邦学习训练过程并无关联,共识将浪费大量算力和带宽;2)节点会因为利益的考量而拒绝或消极参与训练过程,甚至因竞争关系干扰训练过程; 3)在公开的环境下,模型训练过程的数据难以溯源,也降低了攻击者的投毒成本。研究发现,不依靠工作量证明、权益证明等传统共识机制而将联邦学习与模型水印技术予以结合来构造全新的共识激励机制,能够很好地避免联邦学习在区块链平台上运用时所产生的算力浪费及奖励不均衡等情况。基于这种共识所设计的区块链系统不仅仍然满足不可篡改、去中心化、49%拜占庭容错等属性,还天然地拥有49%投毒攻击防御、数据非独立同分布(Not Identically and Independently Distributed,N...     

基于Fisher Score与最大信息系数的齿轮箱故障特征选择方法

因果网络定向问题实质是一个“多对多”因果关系发现过程,传统的V-结构定向方法只能确定一组马尔可夫等价类而非最终的因果关系.为解决该问题,从柯氏复杂度的因果推断原理视角出发,利用贝叶斯链式法则推导出局部网络因果定向规则,并在此基础上提出高维全局网络因果定向方法.同时,将前者运用于改进基于局部条件独立信息搜索学习马尔可夫毯典型算法,后者运用于改进基于约束的因果网络结构学习典型算法.实验结果表明,改进后算法在保证较高准确率的同时可有效提升执行效率.     

弹道中段不同平动多目标的平动参数估计方法

弹道中段多目标具有不同的平动参数,以往针对单目标和同一平动参数的群目标的平动补偿方法不再适用.针对此问题,该文提出了基于高阶模糊函数、延迟共轭相乘及时频分布处理相结合的多目标平动参数和微动周期估计方法.首先,该方法利用高阶模糊函数估计出平动2阶加速度和微动周期;然后,通过对1次补偿后的回波进行延迟共轭相乘估计出平动1阶加速度;最后,利用2次补偿后目标回波时频图的差异,对时间轴进行加权累加估计出剩余平动速度.仿真结果验证了所提算法对于多目标不同平动参数估计的有效性.     

电能表贴标机异常贴标图像识别方法研究

针对电能表自动化生产线上贴标机工作过程中出现的贴标异常问题,开展了有关异常贴标图像的识别方法研究。通过综合采用图像增强技术、梯度直方图(HOG)算法、支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)模型以及残差网络(ResNet)模型等理论、技术和方法,提出了一种有效的异常贴标图像的识别方法。使用HOG+SVM、VGG-16和ResNet模型,在平衡后的数据集中进行了模型训练和样本识别的试验。试验结果表明,深度神经网络模型在训练与测试集中的识别效果具有明显提升。其中,ResNet模型的识别精度更高(训练集识别精度为100%,测试集识别精度为89%)。该研究为适用于电能表问题贴标的识别筛选提供了有效方法,为实际应用打下了基础。     

基于信息熵的集群目标威胁度评估模型

为了对弹炮结合防空武器系统集群防御的火力分配提供合理的决策建议,研究了集群防御目标威胁度评估的信息熵模型.在详细分析集群目标特性的基础上,选取了集群目标威胁度的评估指标体系,并对各指标定义进行了详细的说明,然后给定了评估指标威胁度的赋值规则,在此基础上基于信息熵理论建立了集群目标威胁评估的算法规则和模型.最后通过实例仿真表明了模型的有效性和合理性.该模型和算法可以为弹炮结合防空武器系统集群防御的火力分配提供有效的支撑作用.     

车用自组网节点主动通告跨层数据传输控制

为提升车用自组网中数据业务的服务质量,改进了车用无线接入技术数据传输控制机制,提出了车用自组网节点数据传输能力主动通告跨层数据传输控制方案(Activc Notify EDCA, AN-EDCA)。仿真实验表明,AN-EDCA跨层数据传输控制机制有效地提升了各种应用环境中车用自组网的数据业务吞吐量,保证了车用自组网中数据业务的服务质量。