基于改进SOA-VMD的磁声发射信号去噪算法

磁声发射（MAE）是铁磁性材料磁化过程中产生的声发射信号，在构件应力检测和微观损伤检测中有着广泛的应用。针对MAE信号非稳态、复杂性、衰减性等特点，提出海鸥算法结合变分模态分解（SOA-VMD）的去噪方法，为克服海鸥算法求解过程中易陷入局部最优解问题，利用柯西变异算子产生随机迭代过程，使改进算法即柯西变异海欧算法（CVSOA）跳出早熟收敛。采用以幅值谱熵为适应度函数，优化VMD算法中分解模态个数K和二次惩戒因子α两个参数，将含噪声的MAE信号进行VMD分解重构。经仿真信号和实际检测信号分析表明，改进后的CVSOA-VMD算法全局寻优能力和去噪性能优于传统的SOA-VMD算法，降噪后的MAE信号特征值对于不同应力下均方根、偏斜度特征值的重复性更好，可靠性更高。     

基于误差估值累加开环校正的诱导式欺骗检测方法

诱导式卫星欺骗干扰可诱导航空器逐渐偏离预定航迹，难以被发现，因此及时有效地检测干扰是飞行安全的保障。在现有紧组合导航体制基础上，设计了一种基于误差估值累加开环校正的紧组合导航结构，并证明了其性能与传统闭环校正紧组合导航性能等效。在此结构中，将紧组合导航系统与自适应序贯概率比检测方法结合，提出了一种基于误差估值累加开环校正的诱导式欺骗检测方法，融合紧组合导航信息与其他不受欺骗影响的导航信息，构建欺骗检测统计量进行诱导式欺骗检测。仿真结果表明，开环校正结构可避免随时间累加的惯性导航系统误差所导致的组合导航滤波器发散问题，同时欺骗检测方法可进一步提高算法对“最坏”情形下微小诱导式欺骗的检测效果。     

广义正交码索引调制系统的性能分析

摘 要：为了提高码索引调制（code index modulation，CIM）系统的传输效率，提出了一种具有更低复杂度的单输入单输出（single input single output，SISO）的广义正交码索引调制（generalized orthogonal code index modulation，GQCIM）系统。CIM 系统使用扩频码和星座符号传输信息，但只能激活两个扩频码索引和一个调制符号。而 GQCIM 系统以一种新颖的方式克服了只激活一个调制符号的限制，同时充分利用了调制符号的正交性，增加扩频码索引以传输更多的额外信息位，提高了系统的传输效率。此外，分析了GQCIM系统的理论性能，推导了误码率性能的上界。通过蒙特卡罗仿真验证了GQCIM系统的性能，对比发现GQCIM系统的理论和仿真性能一致。而且在相同的传输效率下，结果显示GQCIM系统的性能优于同样具有正交性的调制系统，如广义码索引调制（generalized code index modulation，GCIM）系统、CIM系统、码索引调制-正交空间调制（code index modulation aided quadrature spatial modulation，CIM-QSM）系统、码索引调制-正交空间调制（code index modulation aided spatial modulation，CIM-SM）系统、脉冲索引调制（pulse index modulation，PIM）系统。     

地面驱动螺杆泵井故障诊断方法

为提高地面驱动螺杆泵井的故障诊断效率,提出了一种将小波包与概率神经网络相结合的故障诊断方法.运用小波包技术提取有功功率信号的能量特征,与动液面、瞬时流量、井口回压共同作为特征参数,输入到概率神经网络进行故障诊断.为证明所提诊断方法的优越性,与BP神经网络、径向基神经网络进行对比,结果表明所提方法诊断效率更高、速度更快,更加满足故障诊断实时性的要求;故障诊断实例结果也进一步证明了该方法在地面驱动螺杆泵井故障诊断的可行性.     

煤矿采空区地表变形评价中的数值模拟分析

采空区的地表变形评价是煤矿灾害评价中的关键问题之一.目前主要是利用《建筑物、水体、铁路及主要井巷煤柱留设与压煤开采规程》中的概率积分法计算地表变形,但其预测结果往往与实际不符.该文以秀房沟煤矿为例,利用概率积分法和三维数值模拟法分别对其采空区地表变形进行预测,结果表明数值模拟法的预测结果比概率积分法的预测结果更接近于实际.结论证明数值模拟法能更好地克服概率积分法中的一些局限,对采空区地表变形的预测效果更佳,可用于煤矿采空区的地表变形评价.     

基于概要数据结构的全网络持续流检测方法

持续流是隐蔽的网络攻击过程中显现的一种重要特征，它不产生大量流量且在较长周期内有规律地发生，给传统的检测方法带来极大挑战。针对网络攻击的隐蔽性、单监测点的重负荷和信息有限的问题，提出全网络持续流检测方法。首先，设计一种概要数据结构，并将其部署在每个监测点；其次，当网络流到达监测点时，提取流的概要信息并更新概要数据结构的一位；然后，在测量周期结束时，主监测点将来自其他监测点的概要信息进行综合；最后，提出流持续性的近似估计，通过一些简单计算为每个流构建一个位向量，利用概率统计方法估计流持续性，使用修正后的持续性估计检测持续流。通过真实的网络流量进行实验，结果表明，与长持续时间流检测算法（TLF）相比，所提方法的准确性提高了50%，误报率和漏报率分别降低了22%和20%，说明全网络持续流检测方法能够有效监测高速网络流量。     

基于种群划分与变异策略的粒子群优化算法

粒子群算法因其形式比较简洁，参数设置灵活，操作简便易行，并且能够快速收敛，从而引起广泛关注。但是传统的粒子群算法也有缺陷：收敛速度慢以及容易陷入局部最优等。针对这些问题，本文借鉴小生境的方法，在进化初始阶段，对种群进行划分，将初始种群分为子种群，对不同的子种群进行不同的变异策略；在进化过程中，针对不同的子种群，设置不同的惯性权重因子ω，用来增强全局搜索能力与局部搜索能力。实验结果表明，本文提出的算法较传统的粒子群算法具有较快的收敛性以及找寻的全局最优解更接近真实解集，收敛精度比较高。