国防科技重点实验室基金(9140XXXXXX110)
- 作品数：3 被引量：21H指数：3
- 相关作者：李为民董雯黄仁全王春阳苏伟更多>>
- 相关机构：空军工程大学中国石油宝鸡石油机械有限责任公司中国人民解放军93942部队更多>>
- 发文基金：国防科技重点实验室基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于复杂网络抗毁性与ADMPDE算法的网络拓扑结构优化被引量：6
- 2012年
- 复杂网络抗毁性研究的重要内容之一,就是优化网络拓扑结构。在分析常用复杂网络抗毁性测度不足基础上,提出了以自然连通度为复杂网络抗毁性测度,建立了其拓扑结构优化模型;综合运用ADMPDE算法收敛好、寻优速度快等优点,通过适当改进用于求解复杂网络拓扑结构优化模型。通过仿真分析,验证了复杂网络拓扑优化模型及其求解算法的科学性与可行性,得出了拓扑优化过程网络结构变化一般性规律,并分析了网络拓扑结构优化前后,在不同攻击策略下复杂网络抗毁攻击能力。
- 黄仁全李为民董雯王胜勇
- 关键词：复杂网络抗毁性微分进化算法
- 无源雷达系统探测与定位能力分析被引量：8
- 2013年
- 针对无源雷达系统探测空域,研究了无源雷达系统单站探测远界与低界模型,并建立了组网探测空间模型。针对无源雷达系统定位能力,分析了三维空间时差定位方法,及三维空间时差定位精度。以机载电子干扰系统为探测目标,通过定量方法分别对无源雷达系统探测及定位能力进行了仿真分析。仿真分析表明:研究的相关方法与结论,对明确未来无源雷达系统需求、指导无源雷达系统的部署与使用等方面具有意义。
- 黄仁全李为民王春阳董雯
- 关键词：无源雷达系统
- BP和D-S结合的多传感器协同目标识别推理机制被引量：7
- 2014年
- 针对多传感器协同目标识别的基本概率赋值在实际应用中存在容易导致决策可信度低等难以解决的问题,提出一种基于BP神经网络和D-S证据理论的多传感器协同目标识别的推理机制。简述了BP神经网络理论和D-S证据理论,构建了目标识别推理框架,推理了算法可行性,进行了实例仿真,通过信息融合,不确定性的基本概率赋值下降到0.000 8,表明该推理机制的有效性。
- 苏伟李为民赵永
- 关键词：BP神经网络D-S证据理论目标识别
