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CMPAS融合降水产品对河北省“23·7”极端暴雨的表征能力分析
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作者 杨荣芳 幺伦韬 +1 位作者 刘文忠 孔祥如 《气候与环境研究》 CSCD 北大核心 2024年第4期405-418,共14页
选取河北省2023年7月28~31日极端暴雨事件(简称“23·7”极端暴雨),采用相关系数、多种误差指标以及客观评分指标,综合解析中国区域高时空分辨率多源融合降水近实时实况分析产品(Chinese Meteorological Administration Multi-sourc... 选取河北省2023年7月28~31日极端暴雨事件(简称“23·7”极端暴雨),采用相关系数、多种误差指标以及客观评分指标,综合解析中国区域高时空分辨率多源融合降水近实时实况分析产品(Chinese Meteorological Administration Multi-source Merged Precipitation Analysis System,CMPAS)对河北省“23·7”极端暴雨的表征能力,研究发现:CMPAS融合降水数据对地面观测降水的表征能力较好,能较为准确地刻画地面降水强度、范围以及暴雨中心落区,且降水量级越大、落区越集中,刻画效果越好,但仍存在高估降水低值和低估降水高值的情况;CMPAS融合降水产品在低海拔、地势平坦地区的表征能力更好,随海拔高度的增加,误差也随之增大。总体来说,CMPAS融合降水产品对于大雨及以下量级降水强度、落区以及暴雨中心落区的刻画较为精准。另外,在灾害性天气发生时,对于无法获取观测站点降水资料的地区,CMPAS融合降水产品可作为站点实况的有效补充。 展开更多
关键词 CMPAS融合降水产品 极端暴雨 误差指标 晴空准确率 TS评分
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Impact of ionospheric irregularity on SBAS integrity:spatial threat modeling and improvement 被引量:2
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作者 BAO Junjie LI Rui +1 位作者 LIU Pan HUANG Zhigang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2018年第5期908-917,共10页
The ionosphere, as the largest and least predictable error source, its behavior cannot be observed at all places simultaneously. The confidence bound, called the grid ionospheric vertical error(GIVE), can only be dete... The ionosphere, as the largest and least predictable error source, its behavior cannot be observed at all places simultaneously. The confidence bound, called the grid ionospheric vertical error(GIVE), can only be determined with the aid of a threat model which is used to restrict the expected ionospheric behavior. However, the spatial threat model at present widespread used, which is based on fit radius and relative centroid metric(RCM), is too conservative or the resulting GIVEs will be too large and will reduce the availability of satellite-based augmentation system(SBAS). In this paper, layered two-dimensional parameters, the vertical direction double RCMs, are introduced based on the spatial variability of the ionosphere. Comparing with the traditional threat model, the experimental results show that the user ionospheric vertical error(UIVE) average reduction rate reaches 16%. And the 95% protection level of conterminous United States(CONUS) is 28%, even under disturbed days, which reaches about 5% reduction rates.The results show that the system service performance has been improved better. 展开更多
关键词 ionospheric delay spatial threat model relative centroid metric(RCM) user ionospheric vertical error(UIVE)
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基于粗糙集-信息熵的辐射源威胁评估方法 被引量:20
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作者 范翔宇 王红卫 +2 位作者 索中英 陈游 杨远志 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期1755-1761,共7页
为满足复杂电磁环境下战机对辐射源威胁等级判定算法的需求,将粗糙集理论引入对雷达辐射源威胁评估中,并结合信息熵理论构建一套完备的计算威胁度量值的数据处理模型,实现对辐射源威胁程度的定量表示,直观地评估辐射源的威胁程度。经典... 为满足复杂电磁环境下战机对辐射源威胁等级判定算法的需求,将粗糙集理论引入对雷达辐射源威胁评估中,并结合信息熵理论构建一套完备的计算威胁度量值的数据处理模型,实现对辐射源威胁程度的定量表示,直观地评估辐射源的威胁程度。经典粗糙集理论难以应对在没有决策信息条件下的决策问题,采用信息熵的方法求取最大权重属性替代决策属性,拓展粗糙集的适用范围。模型直接基于数据驱动得到辐射源的威胁度量值,易于实现并具备良好的时效性,减少系统对先验信息的要求与主观赋值带来的影响。仿真结果表明,该方法可以快速、准确地实现对辐射源威胁的评估。 展开更多
关键词 粗糙集 信息熵 威胁度量 属性权重 数据驱动
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一种采用云模型的同驻虚拟机侧通道攻击威胁度量方法 被引量:1
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作者 边根庆 翟红 邵必林 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期21-27,共7页
针对云平台中同驻虚拟机间共享物理资源,一些恶意用户通过探测、分析共享资源的信息来隐蔽获取其他用户的私密信息,进而可能引发侧通道攻击潜在威胁的问题,提出了一种基于云模型的同驻虚拟机侧通道攻击威胁度量方法。该方法在分析同驻... 针对云平台中同驻虚拟机间共享物理资源,一些恶意用户通过探测、分析共享资源的信息来隐蔽获取其他用户的私密信息,进而可能引发侧通道攻击潜在威胁的问题,提出了一种基于云模型的同驻虚拟机侧通道攻击威胁度量方法。该方法在分析同驻虚拟机侧通道攻击特征的基础上,利用云模型在多属性决策不确定性转换及模糊性与随机性评估上的强大优势,对云用户的潜在侧通道攻击威胁进行了多指标综合度量评价。实验结果表明,利用该方法对云用户进行威胁度量得出的最大相似度为58.42%、36.47%、46.96%的评价结果符合假定的威胁等级,验证了该方法的可行性。该方法综合考虑了侧通道攻击威胁指标,充分发挥了云模型的度量优势,为云环境中同驻虚拟机间的侧通道攻击检测和防御研究与应用提供了重要依据。 展开更多
关键词 侧通道攻击 同驻虚拟机 云模型 威胁度量方法
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基于CRITIC-TOPSIS的动态辐射源威胁评估 被引量:11
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作者 徐宇恒 程嗣怡 庞梦洋 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第11期2168-2175,共8页
为解决传统辐射源威胁评估方法与空战动态态势联系不紧密的问题,提高评估准确度,提出泊松分布逆形式与逼近理想解排序(TOPSIS)方法相结合的算法,并引入指标相关性的权重确定(CRITIC)方法分配属性权重,构建基于CRITIC-TOPSIS的动态辐射... 为解决传统辐射源威胁评估方法与空战动态态势联系不紧密的问题,提高评估准确度,提出泊松分布逆形式与逼近理想解排序(TOPSIS)方法相结合的算法,并引入指标相关性的权重确定(CRITIC)方法分配属性权重,构建基于CRITIC-TOPSIS的动态辐射源威胁评估模型。针对传统方法仅依靠当前侦收数据,未体现空战态势动态变化的不足,采用泊松分布逆形式融合多个时刻的辐射源数据信息,实现动态评估;针对传统TOPSIS方法依赖主观赋值的问题,CRITIC方法综合考虑单个指标内部和多个指标之间的关联性,能完整描述属性信息并客观分配属性权重。仿真结果表明,相较于传统静态评估模型,所提模型对于威胁度不同的辐射源区分度更大,评估准确性和可靠性更高。 展开更多
关键词 指标相关性的权重确定(CRITIC) 逼近理想解排序(TOPSIS) 威胁度量 动态 属性权重
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