一种基于小波变换的监视飞行新方法

如何充分利用有限的信道带宽和实时有效地压缩数据,将更多飞 机飞行参数实时传输给地面试验人员,是提高飞行安全和改进飞机设备的重要手段。基 于小波变换提出了一种监视飞行状态的新方法,借助小波分析在时域和频域同时具有 良好的局部化性质对飞行数据进行有损和无损压缩,并通过飞机现有的VHF信道传输 飞行数据。仿真结果验证了本方法的可行性。     

实时成像算法在某8mm高分辨机载SAR中的应用

在某8mm高分辨机载合成孔径雷达(SAR)中，根据实时信号处理的要求，对多种算法的优劣进行了比较，并用所选算法(RD和运动补偿算法)对实际回波数据进行处理，验证了算法的有效性。     

采用航迹特征的智能机型识别

针对空战目标识别中机型自动识别比较困难的问题，提出了采用航迹特征的智能目标识别方法。利用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）分层学习特征的能力，训练CNN算法模型自动地从航迹数据中学习有用的特征并分类。利用沿海实地采集的15个类别的飞机航迹数据，经一系列数据预处理后作为智能识别算法的训练和测试数据，在验证实验中描述了算法网络的相关配置,对比了CNN与其他分类器的识别结果。实验结果表明，CNN具有很好的识别性能。     

基于手机信令的城市道路交通状态实时预测

为准确、实时预测道路交通状态，通过分析影响交通的因素，利用决策树算法对速度和环境因素等数据进行建模，确定交通拥堵发生的规则，在此基础上结合实时的移动用户和环境因素数据对交通状态进行预测。以中国河北保定城区为例进行实验，验证了该方法的有效性。同时，研究发现，基于决策树算法进行道路交通状态预测的方法具有较好的扩展性。     

克服噪声不确定度的拟合优度检验频谱感知算法

针对已有的基于拟合优度(GoF)检验的频谱感知算法易受到噪声不确定度影响的问题,利用矩估计法或特征分解估计法对噪声方差进行实时估计,将采样数据处理为标准正态分布的信号,最后通过GoF检验来感知主用户的存在性。在减小GoF算法复杂度的同时,克服了噪声不确定度对算法性能的影响,仿真结果也表明了所提算法的有效性。     

OFDM系统的对数似然比最大化盲频偏估计算法

为了消除短波OFDM通信中的频率偏移问题,对差分OFDM信号进行了分析,并对最大 后验概率（MAP）译码的性质进行了研究,提出了一种似然比最大化的迭代盲频偏估计 算法。由于该算法充分利用了软译码得到的似然比信息,因此可以实现最优信号检测。计算 机仿真证明了该算法的有效性。进行了短波OFDM信号通信实验,得到了实测数据。实测数据 检测结果表明,该算法的误码率性能随着迭代次数的增加而提高,且一发两收系统性能要比 单发单收系统性能至少提高2 dB。     

潜艇通信模拟训练系统设计及实现

从短波信道对信号传输的影响分析入手,介绍了无线电波通过媒质产生失真的原因,并对等效离散时间数学模型的结构和算法以及信道仿真的关键技术进行了分析与研究。针对综合通信训练模拟系统结构复杂、数据运算量大、实时性要求高等难题,给出了一种分布式仿真的设计方案。该方案充分利用了综合通信训练模拟系统中的计算机资源,实现了对传输信号的实时处理,能够实时模拟短波通信信道环境。     

多视角穿墙雷达联合稀疏成像算法

多视角穿墙雷达成像系统利用多个视角的目标回波数据,可以有效提高目标成像重建结果的质量。在建立多视角穿墙雷达联合稀疏信号模型的基础上,提出了一种基于交叉验证技术的删失同时正交匹配追踪成像算法。该算法将每个观测视角雷达单元的测量数据分成重建数据和交叉验证数据两部分,通过进行多次删失同时正交匹配追踪迭代计算实现测量噪声水平估计和成像重建,既减小了各个视角雷达站间的数据通信开销,也摆脱了成像算法对测量噪声水平和场景稀疏度先验信息的依赖。仿真实验结果验证了所提成像算法的有效性和准确性。     

随机抽样一致性算法在Vondrak滤波中的应用

针对传统Vondrak滤波法易受粗差值影响的问题，提出了一种基于随机抽样一致性的Vondrak滤波算法来探测和剔除数据中的粗差。首先通过采用随机抽样一致性算法对需要滤波的观测数据进行预处理；然后对数据是否在阈值范围内进行判断，给相应的数据赋予不同的权值系数；最后利用Vondrak滤波估计预处理后的数据。为了验证所提滤波算法的有效性，通过计算机仿真的方法，采用两种不同的信号模型产生信号，并且在两种信号中都加入粗差，分别利用传统的Vondrak滤波、抗差Vondrak滤波和所提滤波算法对两种信号进行滤波。仿真结果表明，所提滤波算法具有良好的粗差探测能力。     

OFDM系统的多符号改进算法

针对OFDM训练符号同步算法中存在的大采样数据而导致捕获时间过长的问题。提出了一种多符号改进算法。该算法应用对多个符号等间隔取样并共轭相乘累加的方法，在采用小数目的采样数据时就可以取得较好的性能，同时缩短了定时捕获时间，克服了原来算法中存在的问题。最后，仿真表明该算法的有效性。     

一种自动校时的IEEE 1588v2精确时间同步算法

为解决IEEE 1588v2单步模式时间同步算法中存在的时间戳不精确和同步报文丢失时误差增大的问题,提出了一种更精确的时间同步算法——自动校时的IEEE1588v2时间同步算法（ACTS）。当同步报文丢失时,ACTS算法使用时间偏差的历史均值自动进行校时,并采用时间戳补偿的新机制提高同步精度,从而降低偏差和延时误差,减小了同步误差。仿真结果表明：与IEEE 1588v2单步模式时间同步算法相比,在同步报文未丢失和丢失的情况下,ACTS的同步误差均值分别至少降低了90.2%和89%。所提算法对于提高IEEE 1588v2单步模式的时间精度具有促进作用和现实意义。     

一种残余频偏算法在OFDM同步跟踪中的应用

在正交频分复用(OFDM)系统中,定时误差、多普勒效应以及本地振荡器不稳定等因素都会引起估计频率产生偏移,致使子载波星座相位发生旋转,并随着时间而不断累积,最终导致解调失效。为此,提出了用均方误差短时反馈算法来矫正旋转相位的新方法。该方法利用在反馈时间段内计算得出的残余相偏来直接矫正后续接收数据的相位。仿真结果表明,该算法很好地满足实时跟踪的要求,具有运算简单、速度快等特点,同时也提高了系统的性能。     

采用云计算技术的网络流量检测

为了实现对现网大数据网络流量的实时、有效检测,提出了一种基于云计算的网络流量检测方案。该方案充分利用Hadoop平台Map/Reduce编程模型在海量数据处理方面的优势,采用分层化的设计思想,克服了传统检测方案在海量数据应用环境中效率低下、可扩展性与安全性不足的缺点。重庆移动DPI平台应用表明,该方案较为有效,流量检测效果良好,在大数据处理时效率较普通分布式处理有明显提高。     

基于数据流聚类的动态信号分选框架

为了解决雷达信号分选中准确性与实时性相矛盾的问题,提出了一种基于数据流聚 类的动态信号分选框架。该框架分为在线和离线两部分,在线部分利用网格帧保存侦察数据 的概要信息;离线部分通过网格聚类算法对网格帧进行聚类分选,并得到分选结果。仿真实 验表明,该框架能够分选高密度复杂侦察数据流,对噪声不敏感,且无需先验知识支撑,能 够较好地满足信号分选准确性和实时性的需要。     

Marketing and business intelligence with help of ant colony algorithm

Recently, there is increasing need of banks for targeting and acquiring new customers, for fraud detection in real time and for segmentation products through analysis of the customers. Doing it, they can serve their customers better, and can increase the effectiveness of the company. For this purpose, various data mining methods are used which enable extraction of interesting, nontrivial, implicit, previously unknown, and potentially useful patterns or knowledge from huge amounts of data. Traditional data mining methods include classification rule tasks, for their solution there are a number of methods. Among them can be mentioned, for example, Random forest algorithm or C4.5 algorithm. However, accuracy of these methods significantly reduces in the event that some data in databases is missing. These methods are always not optimal for very large databases. The aim of our work is to verify a possible solution of these problems by using the algorithm based on artificial ant colonies. This algorithm was successful in other areas. Therefore, we tested its applicability and accuracy in marketing and business intelligence and compared it with so far used methods. The experimental results showed that the presented algorithm is very effective, robust, and suitable for processing of very large files. It was also found that this algorithm overcomes the previously used algorithms in accuracy. Algorithm is easily implementable on different platforms and can be recommended for using in banking and business intelligence.     

一种新的基于粒子群密度的聚类算法

提出了一种新的粒子群密度聚类算法和对粒子群的初始化方法。该算法具有传统粒子群算法寻找最优解的特点,同时从密度的角度考虑了数据总体的分布,增强了寻找局部最优解的能力,并通过对粒子群的初始化加快了粒子群的收敛速度,得到了更好的聚类效果。对仿真数据和IRIS真实数据的实验结果证明,该算法聚类效果优于传统粒子群聚类算法和K均值算法。     

基于谱聚类的用户关联关系挖掘

为了从用户地理空间分布数据中挖掘用户间关联关系,提出了一种基于谱聚类的关联关系挖掘算法。首先定义了关联度,用以衡量用户之间空间分布的相似性,基于关联度构造相似矩阵,再利用谱聚类方法对用户进行聚类分析,聚类结果表征了用户的关联关系。采用Silhouette指标和聚类准确率来衡量用户关系挖掘质量,同时与传统的K-Means方法进行了比较,通过真实数据集实验,结果表明该算法在实验数据集上能达到90%以上的聚类准确率,证明方法有效、可行。     

基于ADS-B意图信息的航迹预测改进算法

在飞行冲突探测和恶劣天气情况下,单纯利用跟踪滤波算法无法准确判断目标飞机未来的飞行动态。为了有效提高航迹预测精度,针对广播式自动相关监视（ADS-B）信息中意图信息对航迹的影响,提出了一种基于ADS-B意图信息的航迹预测改进算法。该改进算法先通过残差均值交互式多模型（RMIMM）算法,推算出目标飞机的飞行状态参数和飞机运动模式,再结合天气状况、飞行计划和空中交通管制规章进行意图估计,最后通过飞行状态参数、飞机运动模式以及意图信息共同预测目标飞机的航迹。运用蒙特卡洛方法进行仿真,结果表明,与现有算法相比,该改进算法不仅能提供更加精确的航迹预测,而且降低了意图推断的时间延迟。     

Capital Flight and Bitcoin Regulation

This paper studies the risk of Bitcoin being used for the purpose of capital flight. We propose a new indicator, the bitcoin‐implied exchange rate discount, to identify empirically capital flight via Bitcoin. Using data from the two largest bitcoin exchanges in the world during our sample period, BTC China and Bitstamp, we find strong evidence of capital flight from the Chinese Renminbi to the US Dollar via Bitcoin before the People's Bank of China, China's central bank, announced its regulatory policy on December 5, 2013, while the evidence displays no trace of capital flight after the announcement. The People's Bank of China's Bitcoin restriction policy successfully halts the illicit capital outflow via Bitcoin, thereby providing valuable policy implications for government regulation on Bitcoin, as well as on other virtual currencies.     

基于固定翼飞机前视近红外图像的实时跑道检测

为实时、精确地提取固定翼飞机前视图像中的跑道区域，提出了一种惯性辅助的近红外图像跑道检测算法。首先利用惯性导航信息和跑道角点的大地坐标，生成虚拟跑道轮廓，并估计跑道感兴趣区域(Region of Interest,ROI)；然后对ROI区域进行细节增强，从中提取直线段；在虚拟跑道轮廓的辅助下拟合跑道边缘线，提取跑道特征。经真实数据验证，所提法可以从机载前视红外图像中实时、精确地检测出跑道特征，在33 frame/s的帧率下检测准确率达97%。