一种改进的基于MDLS与GA的作战资源分配算法

联合作战任务计划的核心是任务和行动,其目的就是如何有效地将作战资源分配到各个任务中去,考虑到分配过程中的各种约束,对这一问题的求解即是解决一个组合优化问题。提出了一种改进的基于MDLS与GA的任务计划算法,结合了两种算法的优点,回避了各自的不足。通过案例的实验,以更小的计算代价获得了较优的结果,证明了算法的效率和研究该问题的意义。

基于MDL准则和EM算法的多光谱遥感影像变化检测

针对由实际遥感地物类型难以确定导致的多光谱遥感影像变化检测精度较低的问题,提出一种结合最小描述长度(MDL)准则的EM变化检测方法。首先,采用主成分变换与相关系数融合法相结合的方式构造差异影像;其次,利用分支数为k的高斯分布混合模型对差异影像进行建模,并利用MDL-EM算法自适应估计模型各参数;最后,利用基于统计最小错误率的Bayes判别准则确定变化检测的阈值来实现多光谱遥感影像变化检测。实际遥感数据验证结果表明,所提检测方法应用于多光谱遥感影像变化检测中是可行、有效的。

一种高效的属性图聚类方法

图是描述现实世界各类复杂系统的一种普适模型,且许多实际应用中的图是大规模的.图的聚类是理解、分析和可视化大规模图的关键技术之一.现实世界的图往往包含丰富的属性信息,如何综合结构和属性信息进行属性图的聚类是一个新的挑战.大多数的现有方法或者将结构和属性转化为距离,基于传统方法进行聚类;或者只考虑某一方面聚类.文中结合信息论中最小长度原则,基于遗传算法,提出一种高效的属性图聚类方法GA-AGC.通过对属性图聚类问题建模,转化为最小描述长度原则问题;扩展标签传播方法作为遗传算法初始化方法,结合编码减小的局部变异方法,提出一种解决属性图聚类的遗传算法.文中方法无需设定聚类的数目,算法复杂度近似线性于结点和边的数目.真实数据集上的实验验证了算法的有效性和高效性.

完成时间限制下的任务—平台关系设计模型及算法

针对指挥控制组织结构设计中任务—平台关系的设计问题,提出了一种使命完成时间限制条件下的问题的设计模型及其求解算法。分析了使命完成时间限制条件下任务—平台关系设计(task-platform relation de-sign under mission completion time constraint,TPRDTC)问题的约束条件,建立了以使命执行质量的值最大为目标的问题数学模型。设计了用于求解该模型的循环多动态列表规划(multi-dimensional dynamic list scheduling,MDLS)算法,给出了该算法的详细步骤和流程。最后通过一个联合作战的战役案例,分析并验证了循环MDLS算法对求解TPRDTC问题的有效性和适用性。

基于最小残量优化算法的二次雷达信号分选

针对应答脉冲信号的混叠现象导致二次雷达询问机解码错误的问题,提出了一种基于最小残量优化算法的二次雷达信号分选方法。首先,建立多通道条件下的混扰模型和最小残量优化模型;然后,采用最小描述长度算法估计出应答机的个数,利用快速独立成分分析(Fast ICA)算法估计出二次雷达信号矩阵初值;最后,借鉴交替投影思想对混合矩阵进行寻优处理,从而完成二次雷达信号的分选。仿真结果表明,该算法能够准确地分离出多个应答信号,并且性能明显优于Fast ICA算法。

基于最小描述长度和K2的贝叶斯网络结构学习算法

为了找到既简约又客观的网络结构,在分析最小描述长度(MDL)测度和K2算法特点的基础上,提出了一种将MDL与K2算法相结合的贝叶斯网络结构学习算法(KMBN).实验结果表明,KMBN算法在时间复杂性和可靠性方面都优于传统的K2算法和基于K2与模拟退火的贝叶斯网络结构学习算法.

基于MUSIC算法的宽带频谱感知

利用MUSIC算法进行宽带频谱感知时,主用户信号个数估计是关键问题。为此,提出一种动态门限搜索匹配的信号个数估计算法。利用信号子空间和噪声子空间的正交性动态调整门限,搜索与预设维度最匹配的信号个数作为最终的估计值。仿真结果表明,在低信噪比的情况下,该算法能准确估计信号个数,提高宽带频谱感知性能。

单脉冲雷达多目标分辨技术研究

常规单脉冲雷达对落在同一距离单元、同一波束内的多个目标是难以区分的。本文提出一种基于单脉冲雷达进行多目标分辨的方法,即利用改进的遗传算法对多目标参数进行估计,利用最小描述长度(MDL)准则进行目标数确定。仿真实验证明了该算法的有效性。

基于改进LDA和K-means算法的主题句聚类

针对隐含狄利克雷分布(LDA)主题个数的随机选定和传统K-means算法初始聚类中心选择的随机性等缺陷,提出一种新颖启发式的主题句聚类方法。该方法利用文档集聚类簇数与拆分为句子集中隐藏的主题数目一致特点,先通过层次聚类分析出文档集聚类簇,采用最小描述长度(MDL)剪枝算法来确定最佳聚类数n个,然后将n作为隐含狄利克雷分布的主题数目的先验参数,计算n个主题所在维度上的重要句子作为初始聚类中心,最终完成隐含主题句聚类。实验结果表明改进后聚类算法克服了噪声数据的干扰,避免了主题数的经验误差,聚类结果更精确。

单脉冲雷达多目标分辨的遗传算法实现

常规单脉冲雷达一般对落在同一距离单元、同一波束内的多个目标难以分辨。提出一种基于单脉冲雷达进行多目标分辨的方法。该方法利用雷达回波的和差信号经过同相正交解调获得多维观测数据,建立关于目标位置和数目参数的似然比函数,采用改进的遗传算法对多目标参数进行估计,并基于最小描述长度准则进行目标数确定。在遗传算法中引入了精英准则、局部寻优、实数表示等多种策略,有效提高了多目标参数搜索性能。仿真实验证明了该算法的整体有效性。

基于OMP算法的宽带频谱感知

频谱感知是认知无线电的一项关键技术,其能够检测出未被主用户占用的频谱空穴供次用户接入使用,提高频谱利用率。宽带频谱感知要求对数GHz的带宽进行检测,过高的采样速率、大的数据量对现有的硬件设备提出了巨大的挑战。本文利用宽带频谱的稀疏性提出一种基于OMP算法的宽带频谱感知方法。该方法利用MWC采样实现对宽带模拟信号直接压缩采样;利用自相关矩阵对称分解特性和主用户信号独立性,得到有限维压缩采样信号模型,利用AIC/MDL准则估计稀疏度作为OMP算法迭代停止的条件,大大减少了算法复杂度;该方法不需要重构接收信号的PSD,直接在时域根据低速率采样信号,检测被占用信道。仿真结果表明,当带内信噪比大于9dB时,频谱检测概率高于90%。

作战资源规划方案生成时间分析

针对联合作战中作战资源的规划调度问题,分析了任务数量一定时,资源数量的变化对资源规划方案生成时间的影响。首先给出了作战任务的表达,任务与资源的匹配以及资源规划方案的生成。采用基于MDLS算法对资源进行分配,完成了任务选择和平台组选择。根据作战任务想定,对方案进行仿真分析。结果证明了本文中的平台优先权计算方法更有优势,为联合作战的资源规划提供了指导。

关于改进MicroStation中矩形围栅剪切TIN数据的讨论

为了实现地形数据的分幅调度,在3D地形生产中需要对TIN三角网地形数据进行裁剪,应用MicroStation平台对不规则三角网数据进行剪切不失为一种有效方法。但由于TIN模型的复杂性与多样性,直接在平台下进行剪切往往不能得到理想的剪切结果。本文以MicroStation平台提供的MDL二次开发语言为依托提出了一种改进MicroStation矩形围栅剪切的方法。

模型未知的非双曲型非线性序列去噪算法

针对模型未知的非双曲型非线性序列难以实现去噪和轨迹重影的问题,基于模型选取的最小描述长度准则,从过拟合和欠拟合的角度分析边缘误差算法对离散系统的非最优性和不适应性,利用改进的全局误差算法对系统进行建模,结合梯度下降方法的稳定性和Newton-Raphson算法的快速收敛性提出一种融合算法,用于在机器精度内实现非双曲型非线性离散系统时间序列的去噪和轨迹重影。通过辅以极少点数的无污染序列和仅从单变量受扰观测序列2项实验验证该算法的有效性。

一种基于混杂EA的子结构发现算法

将混杂进化算法引入图数据挖掘,定义了基于图的染色体表示与加边变异和减边变异算子。针对子图同构问题,采用了SUBDUE提出的带实例的子结构的概念并提出了个体的潜力和带历史的个体两个概念,前者用以衡量一个个体生成新子结构的能力,后者用来保存进化过程中有潜力的个体,从而使减边变异成为可能,在一定程度上克服了子图同构问题。实验结果表明,以上措施增强了算法的寻优能力,提高了算法的效率和解的质量。

压缩感知合成孔径雷达射频干扰抑制处理

对基于压缩感知技术的合成孔径雷达(SAR,Synthetic Aperture Radar)成像,射频干扰(RFI,Radio Frequency Interference)的存在会破坏场景稀疏的先验条件,造成成像质量恶化,使得后续的成像处理无法正确完成的问题,提出了一种压缩感知SAR的RFI抑制方法.首先基于RFI在频域的稀疏特征,采用贪婪算法结合最小描述长度(MDL,Minimum Description Length)估计出RFI分量稀疏度;然后对每个脉冲的回波信号,估计RFI信号分量并在时域直接滤除,再应用常规的压缩感知SAR重构算法实现成像处理.L波段SAR数据的仿真处理结果验证了文中方法的有效性.

基于轨迹聚类的航空器轨迹模式挖掘研究

轨迹模式是航空器在某段时间或某个区域内相对稳定的飞行模式,对理解和判断目标在一段时间或一定区域内的行为有着重要的意义。针对目标轨迹的特点,在基于点密度聚类算法的基础上,设计并实现了一种基于线段密度的轨迹聚类方法。该方法使用最小描述长度原则将目标的历史轨迹分割为若干轨迹段,通过计算轨迹段之间的相似度对飞行轨迹进行聚类,最后运用扫描线算法生成目标的轨迹模式。实验证明,该方法可以较为准确地从大量轨迹数据中发掘出航空器目标的轨迹模式。

基于LZW算法的未知恶意代码检测方法

为克服传统方法在特征提取上存在的缺陷,提出一种基于Lempel-Ziv-Welch(LZW)压缩算法的未知恶意代码检测方法.忽略未知恶意代码结构将其看成字符串流,依据事先确定的阈值限制抽取的字符串长度,以实现处理效率和性能间的折衷;将所抽取的字符串按照其类别建立符合统计特性的压缩字典,即正常代码和恶意代码字典;利用2个字典对待测文件进行压缩,得到不同的压缩率,依据最小描述长度原则将其归类为能取得最好压缩率的类别,达到检测未知恶意代码的目的.实验结果表明,基于LZW算法的检测方法对未知恶意代码具有较好的识别效果.

基于流相关性的网络流量分类

网络流量分类技术对网络安全管理起着非常重要的作用。随着网络和信息技术的发展,传统的基于端口号和深度包检测分类方法的局限性愈发明显,不能对现有的流量进行准确分类。提出一种基于流相关性的半监督网络流量分类算法,并使用MDL-CON高斯混合模型作为聚类模型,通过聚类过程中利用流之间的相关性提高模型的准确度。采用MDL准则解决了高斯混合模型需要人为预先设定类簇数目和高度依赖于初始值的问题。实验结果表明,利用该方法来处理流量分类问题可取得理想的分类效果。

立方功率谱相关高斯随机过程模拟

在雷达回波信号模拟中,杂波随机过程功率谱数学模型的建立是影响最终模拟效果的关键。立方功率谱是目前国际上普遍采用的地杂波功率谱模型。通过建立随机过程的AR模型,利用Levis on-Durbin算法和MDL定阶准则,提出了一种基于现代信号理论的立方功率谱特性相关高斯随机过程模拟方法,与现有谱估计方法做了比较,并给出了模拟结果。获得的随机序列能够满足立方谱杂波雷达模拟的要求。