利用压缩测量值的非重构宽带频谱感知

为了解决在认知无线电(CR)宽带系统中快速精确分析数据并实现频谱感知的技术难题,对非重构压缩频谱检测进行了研究。提出了一种利用压缩测量值的非重构宽带频谱感知算法,推导分析了虚警概率和检测概率的封闭表达式。该算法利用离散余弦变换(DCT)矩阵的能量压缩特性观测得到主用户能量压缩信息,并利用新型压缩检测器对压缩信息进行判决。仿真表明,所提算法降低了计算复杂度,提供了比传统的能量检测器和压缩检测器更好的工作特性。

杂波未知条件下基于箱粒子滤波的CBMeMBer算法

针对杂波未知条件下,传统的势均衡多目标多伯努利滤波器(CBMeMBer)的序贯蒙特卡洛实现跟踪精度不高,且所需粒子数目过大,导致跟踪效率低下的问题,引入区间分析理论,提出了杂波未知条件下基于箱粒子滤波技术的CBMeMBer算法。该算法构建目标和杂波的混合状态空间模型,基于箱粒子滤波技术,建立杂波模型,推导出目标预测、更新方程,用多目标箱粒子CBMeMBer递推表达式估计目标状态。仿真实验表明,在杂波模型先验已知或未知条件下,所提算法既保证了目标跟踪精度,又大幅度提高了算法的执行速率。

基于北斗的军事物联网密钥管理机制研究

现有物联网系统中几乎全部的加密技术都要依靠密钥来保障,密钥作为保障节点间通信最重要的手段,其安全管理不可忽视。针对物联网系统节点间通信易受到攻击的问题,根据军事物联网的高安全性需求,结合使用北斗导航系统的导航与测定功能,提出了基于北斗安全信道传输和授时定位功能的军事物联网密钥分发、更新和销毁等管理策略,通过分析表明该策略有效地确保了军事物联网密钥的传输安全性和实时安全性。

一种改进剪枝合并的GM-PHD方法

针对剪枝合并过程中,考虑参数不周而导致跟踪精度下降的问题,对GM-PHD滤波器的剪枝合并方法进行了优化。在传统剪枝合并的基础上,引入协方差阵P(j)k,并对合并距离d做出优化。在杂波环境下,改进算法有效地提高了目标跟踪精度。仿真实验表明,改进剪枝合并的GM-PHD方法跟踪精度更高,同时对目标数目的估计更加准确。

基于EK-GMPHD的分布式聚类融合算法

针对杂波环境下非线性系统中目标跟踪精度问题,提出了一种基于扩展卡尔曼—高斯混合概率假设密度(EK-GMPHD)的模糊C均值(FCM)分布式融合算法。算法在全局估计上采用FCM聚类融合算法,得出隶属度最大的目标状态估计,再根据相关公式,计算得出全局目标状态估计。在局部航迹缺乏的状态下,所提算法可提高目标的跟踪精度。仿真结果表明:提出的融合算法在杂波环境下对多目标进行跟踪时对多目标数目和状态的估计更优。

基于信息熵的师级装备保障机构编配能力评价

为优化部队装备保障组织结构,提出了2种装备保障机构编配模式,建立了其组织层次结构,引入信息熵理论,建立了2种装备保障机构编配模式能力评价模型,采用时效性和质量性评估了2种编配模式下装备保障机构的保障能力,并通过实例进行了验证。研究结果表明:采用信息熵进行装备保障机构编配模式能力评估可快速得出量化评估结果,可为数字化部队装备保障机构编配提供量化依据。

反积型信息熵及其在图像分割中的应用

为提高信息熵的计算速度及提升基于信息熵的信息处理效率,提出了一种反积型信息熵。首先,给出其定义,分析并证明其相关性质;然后,从数学理论上证明了其与香农熵的一致性;最后,将反积型信息熵在基于二维阈值最大熵值图像分割算法中进行了应用。结果表明:与基于香农熵的二维阈值分割效果相比,基于反积型信息熵的二维阈值分割效果更佳,可有效节约计算时间,且具有很强的实用性。