摘要：侦察星座优化是天基信息体系建设的关键问题。为弥补以往研究大多只采用少量性能指标进行侦察星座优化的不足,提出了一种综合考虑5项性能指标的侦察星座优化模型。在解算优化模型过程中,为解决传统基于Pareto支配的进化算法出现的选择压力与多样性不足的问题,提出了TOPSIS-MOPSO(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution-Multi-Objective Particle Swarm Optimization)算法,将多属性决策领域的TOPSIS引入进化算法中,并与SPD(Strengthened Pareto Dominate)相结合,得到一种能够同时增强种群收敛性与多样性的环境选择策略。提出了基于Harmonic距离的全局最优粒子选择策略,加快种群收敛速度,保护种群多样性;提出了自适应进化算子选择策略,帮助算法摆脱局部最优解。将TOPSIS-MOPSO算法应用在侦察星座优化问题上,并与MOPSO、DGEA、AR-MOEA 3种经典方法进行实验对比分析,实验结果显示,所提算法比其他3种算法在Δ*、IGD和HV上的最优指标值分别提升了19.76%、89.07%和28.2%。

摘要：为进一步解决侦察星座优化问题,加强天基侦察体系的建设,对当前侦察星座优化方法进行研究与综述。侦察星座的设计与优化具有多参数、多目标、非线性、不连续等特点,是一种典型的多目标优化问题。多目标进化算法是一类以种群为基础的、根据预定启发式规则在决策空间内进行概率搜索的生物智能算法,无需问题满足连续性、可微性等条件,能够在有限的搜索次数内得到一组靠近Pareto前沿的解集,能够有效解决多目标优化问题,可用于侦察星座的优化。论述了侦察星座优化模型的构建、多目标进化算法的分类及优缺点,并对多目标进化算法在侦察星座优化中的应用进行了分析,给出了基于多目标进化算法的侦察星座优化的发展方向。

摘要：针对双极化通信场景下正交极化信号串扰导致的解调性能恶化问题,提出了一种基于正交向量的极化相关衰减效应消除方法.该方法通过对发送信号进行设计,利用一组正交向量分别在发射端和接收端对极化信号进行处理,达到消除极化间串扰的目的,同时在发送端利用估计的信道参数处理发送信号,进一步消除非理想信道影响.在不改变噪声功率的基础上,实现正交极化信号的无串扰接收,有效提高接收端信号解调性能.理论分析和仿真结果表明,极化状态调制信号的解调误码率逼近高斯信道下的理论值,相比于预补偿方法和迫零矩阵法有更好的误码率性能,仿真结果与理论推导具有较好的一致性.本文方法能有效解决无线信道中正交极化信号间串扰,提高接收端信号解调性能.

摘要：针对传统降维算法处理后分类识别精度不高的问题,提出一种双重L2,1稀疏表示降维算法。将分组稀疏表示的思想引入高光谱降维算法中,利用基于L2,1范数约束的稀疏表示方法重构高光谱图像,获得特征强化的高光谱数据,对强化后的数据进行基于L2,1范数约束的稀疏表示,将稀疏系数矩阵作为高维数据的低维表示。在Indian Pines数据集上的分类结果表明,总体分类精度能够达到94.33%。该算法利用L2,1稀疏表示的结果组内稠密组间稀疏的特点,强化特征的同时提高了低维数据的分类识别效果。

摘要：为了更好地融合全色图像中的空间细节信息和多光谱图像中的光谱信息,提出一种基于混合多尺度分析和改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的多光谱与全色图像融合方法.首先对全色图像和多光谱图像进行非下采样剪切波变换(NSST),并结合不同多尺度分析方法的互补特性,利用平稳小波变换(SWT)对低频分量部分进行二次分解,在混合多尺度域进行系数融合及SWT逆变换;然后采用基于PCNN的融合规则对高频分量部分进行融合;最后对融合后的高低频系数进行NSST逆变换,得到融合图像.在2组卫星拍摄的多光谱和全色图像上的实验结果表明,在主观视觉与客观评价指标的总体效果上,该方法优于其他8种经典以及流行方法.

摘要：为展示多层网络层内社区结构和实现层间结构对比,基于传统力导引布局模型提出一种面向多层网络可视化的多力导引节点自动布局算法.首先在综合考虑节点所受层内引力、斥力和层间节点-副本间引力的基础上改进传统引力-斥力模型,构建多力导引模型;然后引入模拟退火思想为多力导引布局添加温度控制参数,控制节点移动速度;最后借鉴布局美学标准中的"总边长最短"原则,采用节点与副本的水平偏移与最优边长的平均相对长度和社区内部连边与最优边长的平均相对长度这2个指标评价文中算法的布局效果.通过对仿真数据和真实数据的实验结果表明,与基于层叠切片模型的独立布局算法相比,该算法能同时兼顾多层网络社区结构展示和跨层节点及其副本识别的效果,满足多层网络可视化对节点自动布局的要求.

摘要：为了进一步提高多光谱(MS)图像与全色(PAN)图像之间的融合质量,平衡空间细节的注入与光谱信息的保持,提出了一种基于局部自适应空间-光谱调制与图像协同分割的融合方法.该方法利用k-means算法、根据MS图像的光谱特性进行图像分割,得到不同的连通体组,进而基于局部连通体组构建了局部自适应光谱调制(LASpeM)系数和局部自适应空间调制(LASpaM)系数,分别对融合图像中的光谱与空间信息进行调制;其中,LASpeM系数的构建基于MS和PAN图像中的细节提取以及MS波段之间的光谱关系,LASpaM系数的构建则基于MS和低分辨率PAN图像之间光谱特性的局部差异及相关性.另外,引入融合与分割的协同思想,利用图像分割来优化融合结果,并根据融合结果的反馈信息对分割算法的参数进行调整.在Matlab环境下,采用2个卫星GeoEye-1和QuickBird数据集进行融合实验,结果表明,文中方法在主观视觉与客观评价指标方面总体上优于7种经典及流行的融合方法,能够平衡融合图像的空间信息注入和光谱信息保持,有效地减少光谱扭曲.

摘要：作为打赢未来高科技战争和夺取制天权的关键所在,空间信息网络具有重要的使命地位和军事价值。介绍了空间信息网络的基本概念、内涵和运行机理,论述了空间信息网络总体拓扑结构。系统阐述了当前空间信息网络体系结构研究现状和几种典型体系结构设计方法,从而引出所研究的科学问题和解决思路。结合数据即中心(DaaC,data as a center),探索一种空间信息网络体系结构模型。DaaC方法为空间信息网络体系结构设计提供了一种新的思路,体系结构建模方法旨在为空间信息网络基础理论和关键技术的研究提供体系结构方面的支撑。

摘要：针对空间信息网络实体和链接的异质性问题,提出一种基于多层网络的空间信息网络拓扑结构建模方法。在分析空间信息网络多层特征的基础上,首先,对空间信息网络节点建模,重点描述实体的空间位置和负载功能属性;然后,考虑空间信息网络实体间交互信息类型和交互节点的空间位置将链接分为两类,构建空间信息网络连边模型;最后,从空间分布、功能组网、任务组网和时变拓扑4个维度对空间信息网络多层模型的网络层进行描述,构建空间信息网络多层拓扑结构模型。在案例仿真与分析部分以通信网络、导航网络、传感网络和用户网为主要功能子网构建案例网络,采用所提建模方法对案例网络构建空间信息多层网络模型,并从空间分布和功能协同维度分析了案例网络在体系结构设计上的优缺点,验证了所提建模方法的有效性。相对于现有的空间信息网络建模方法,所提建模方法从多个维度比较完整、全面地描述了空间信息网络中多类型的实体和链接关系,能够从多角度、多尺度获得更全面的拓扑结构信息,具有更灵活的适应性。

摘要：针对雷达对抗串行仿真效率较低的问题,分析了并行离散事件的乐观策略在雷达对抗仿真中的特征,根据雷达对抗仿真的特征进行了乐观策略的适配及优化,并设计了乐观策略的运行流程及数据结构,最后以乐观策略对导弹突袭目标的例子进行仿真,其中四核和八核处理器中仿真效率比串行提高63.0%和73.6%,仿真结果证明了乐观策略在雷达对抗仿真中的有效性。