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面向动态毁伤概率和目标价值的武器目标分配方法

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火力与指挥控制 2024年第2期49卷 138-143页

作者：林雕朱燕杨剑陆军指挥学院南京210045 解放军61175部队南京210046 信息工程大学郑州450052

面向毁伤和目标价值动态变化条件下的大规模武器目标动态分配问题,提出了一种基于深度强化学习的武器目标分配求解方法。该方法采用双神经网络结构,基于武器目标分配目标函数设计了一套简单、直观的状态与奖励建模方法。通过仿真实验对... 详细信息

面向毁伤和目标价值动态变化条件下的大规模武器目标动态分配问题,提出了一种基于深度强化学习的武器目标分配求解方法。该方法采用双神经网络结构,基于武器目标分配目标函数设计了一套简单、直观的状态与奖励建模方法。通过仿真实验对所提方法进行了验证,结果表明,所提方法能够较快实现收敛,且整体毁伤和计算效率上优于基于粒子群的方法。所提方法能够有效应对毁伤概率和目标价值动态变化条件下的武器目标分配问题,说明了其良好的拓展性。该方法可应用于作战任务规划、仿真单元自动交火等场景下的武器目标分配快速求解。

关键词：武器目标分配深度强化学习动态毁伤动态目标价值

PRFL:一种隐私保护联邦学习鲁棒聚合方法

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计算机科学 2024年

作者：高琦孙奕盖新貌王友贺杨帆中国人民解放军61623部队信息工程大学密码工程学院中国人民解放军93216部队

联邦学习允许用户通过交换模型参数共同训练一个模型，能够降低数据泄露风险。但研究发现通过模型参数仍能推断出用户隐私信息，许多研究提出了模型隐私保护聚合方法。此外，恶意用户可通过提交精心构造的投毒模型破坏联邦学习聚合，且... 详细信息

联邦学习允许用户通过交换模型参数共同训练一个模型，能够降低数据泄露风险。但研究发现通过模型参数仍能推断出用户隐私信息，许多研究提出了模型隐私保护聚合方法。此外，恶意用户可通过提交精心构造的投毒模型破坏联邦学习聚合，且模型在隐私保护下聚合，恶意用户可以实施更加隐蔽的投毒攻击。因此，为了实现隐私保护的同时抵抗投毒攻击，提出了一种隐私保护联邦学习鲁棒聚合方法PRFL。PRFL不仅能够有效防御拜占庭用户发起的投毒攻击，同时还保证了本地模型隐私性、全局模型的准确性和高效性。具体来说，首先提出了一种双服务器结构下轻量级模型隐私保护聚合方法，实现模型隐私保护聚合，同时保证全局模型准确性并且不会引入开销问题，然后，提出了一种密态模型距离计算方法，在不暴露本地模型参数的同时允许双方服务器计算出模型距离，并基于该方法和本地离群因子算法(Local Outlier Factor，LOF)设计了一种投毒模型检测方法，最后，对PRFL的安全性进行了分析。在两种真实图像数据集上的实验结果表明：PRFL可以得到和无攻击下FedAvg相近的模型准确率，PRFL在数据独立同分布(IID)和非独立同分布(Non-IID)设置下有效防御三种先进的投毒攻击并优于现有的Krum、Median、Trimmed mean方法。

关键词：联邦学习隐私保护投毒攻击鲁棒聚合离群值

LS-SVM和抗差估计的GNSS/INS紧组合欺骗检测算法

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北京航空航天大学学报 2024年第1期50卷 299-307页

作者：柯晔吕志伟周玟龙邓旭商向永武文博战略支援部队信息工程大学地理空间信息学院郑州450001 解放军31618部队福州350000 光电对抗测试评估技术重点实验室洛阳471000

针对传统欺骗检测算法对斜率较小的斜坡式欺骗检测时间过长、虚警率和漏检率偏高等问题,提出一种最小二乘支持向量机(LS-SVM)和抗差估计的全球卫星导航系统(GNSS)和惯性导航系统(INS)紧组合欺骗检测算法。所提算法通过抗差自适应调整增... 详细信息

针对传统欺骗检测算法对斜率较小的斜坡式欺骗检测时间过长、虚警率和漏检率偏高等问题,提出一种最小二乘支持向量机(LS-SVM)和抗差估计的全球卫星导航系统(GNSS)和惯性导航系统(INS)紧组合欺骗检测算法。所提算法通过抗差自适应调整增益矩阵,有效削弱欺骗对新息的影响,将抗差优化的训练数据集经LS-SVM回归得到的预测新息来代替滤波器中的欺骗新息,从而进一步提高对斜率较小的斜坡式欺骗检测处理能力。仿真结果表明:在检测欺骗值为0.1 m/s的斜坡式欺骗时,所提算法与传统算法相比,检测时间缩短26.65%,虚警率降低40.63%,定位精度提高72.72%。所提算法具有检测快、虚警率低的优势,适用于GNSS/INS紧组合导航用户的斜坡式欺骗检测。

关键词：最小二乘支持向量机抗差估计 GNSS/INS紧组合欺骗检测斜坡式

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基于空间拓扑条件控制的等高线化简方法

地球信息科学学报 2024年第7期26卷 1659-1671页

作者：李元復孙群温伯威周炤朱蕊中国人民解放军战略支援部队信息工程大学地理空间信息学院

等高线是地形图上的重要要素之一，其化简过程需要兼顾主要地形结构特征的保持、数据精度的控制以及相交和视觉混淆的避免等问题，现有研究大多没有同时兼顾这3个方面。针对上述问题，本文在现有方法使用的误差带的基础上，进一步引入... 详细信息

等高线是地形图上的重要要素之一，其化简过程需要兼顾主要地形结构特征的保持、数据精度的控制以及相交和视觉混淆的避免等问题，现有研究大多没有同时兼顾这3个方面。针对上述问题，本文在现有方法使用的误差带的基础上，进一步引入隔离带的概念，并对它们在几何中的定义进行数学描述，提出将空间拓扑条件应用于等高线化简的策略。根据这一策略，对谷地弯曲选取（Valley Bend Selection, VBS）算法和Douglas-Peucker(DP)算法进行改进，从而得到空间拓扑条件控制下的VBS(Spatial-Topologic-Condition-Controlled VBS, STCC-VBS)算法和空间拓扑条件控制下的DP(Spatial-Topologic-Condition-Controlled DP, STCC-DP)算法。最后，将这2种方法应用于1:5万比例尺地形图等高线化简生成1:10万比例尺地形图等高线的任务中，并与现有的2种单纯以误差带控制的等高线化简方法进行对比。实验结果表明，STCC-VBS算法和STCC-DP算法都有效避免了相交问题，同时以改进前的方法为参考，在算法参数相同的情况下，分别在节点约减率降低8.33%和2.06%同时，使等高线偏移率降低了22.97%和12.65%，化简效果得到显著改善。其中，STCC-VBS算法在约减54.58%的节点的同时，仍能使地形特征线保持率达到94.73%，在有效约减数据量的前提下，较好地保持了主要地形特征。2种算法在效率方面均优于2种单纯以误差带控制的等高线化简方法。

关键词：地形等高线数字高程模型制图综合线化简误差带隔离带空间拓扑条件

联合时延-多普勒-角度的无源雷达目标定位凸优化算法

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电子学报 2024年

作者：杨静刘成城黄洁李霞中国人民解放军战略支援部队信息工程大学数据与目标工程学院中国人民解放军78090部队中国人民解放军32738部队

针对分布式多输入多输出雷达中联合时延-多普勒-角度测量的运动目标定位问题，提出了一种基于半正定松弛的凸优化定位算法，改善了测量误差较大时定位误差偏离克拉美罗界的阈值效应.首先，将定位问题表述为最大似然估计问题，通过引入... 详细信息

针对分布式多输入多输出雷达中联合时延-多普勒-角度测量的运动目标定位问题，提出了一种基于半正定松弛的凸优化定位算法，改善了测量误差较大时定位误差偏离克拉美罗界的阈值效应.首先，将定位问题表述为最大似然估计问题，通过引入辅助变量将定位问题转化为带约束的加权最小二乘优化问题，然后使用半正定松弛技术，转化为半正定规划凸问题，并采用内点法对该凸问题求解得到目标位置和速度估计.由于凸优化问题的局部最优解就是全局最优解，本文算法具有良好的全局收敛性.仿真结果表明，与现有算法相比，本文算法的定位误差逼近克拉美罗下界，在大测量误差水平下的定位精度和稳健性优于现有算法.

关键词：分布式MIMO雷达角度时延多普勒频率半正定松弛

基于Transformer_LSTM编解码器模型的船舶轨迹异常检测方法

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中国舰船研究 2024年第2期19卷 223-232页

作者：李可欣郭健李冉冲王宇君李宗明缪坤中国人民解放军战略支援部队信息工程大学河南郑州450001 中国人民解放军61221部队北京100000 中国人民解放军32022部队广东广州510000 中国人民解放军31682部队甘肃兰州730000 中国人民解放军陆军特种作战学院广西桂林541000

[目的]为提升船舶轨迹异常检测的精度和效率,解决传统异常检测方法存在的特征表征能力有限、补偿精度不足、容易出现梯度消失、过拟合等问题,提出一种基于Transformer_LSTM编解码器模型的无监督船舶轨迹异常检测方法。[方法]该方法基于... 详细信息

[目的]为提升船舶轨迹异常检测的精度和效率,解决传统异常检测方法存在的特征表征能力有限、补偿精度不足、容易出现梯度消失、过拟合等问题,提出一种基于Transformer_LSTM编解码器模型的无监督船舶轨迹异常检测方法。[方法]该方法基于编码器解码器架构,由Transformer_LSTM模块替代传统神经网络实现轨迹特征提取和轨迹重构;将Transformer嵌入LSTM的递归机制,结合循环单元和注意力机制,利用自注意力和交叉注意力实现对循环单元状态向量的计算,实现对长序列模型的有效构建;通过最小化重构输出和原始输入之间的差异,使模型学习一般轨迹的特征和运动模式,将重构误差大于异常阈值的轨迹判定为异常轨迹。[结果]采用2021年1月的船舶AIS数据进行实验,结果表明,模型在准确率、精确率以及召回率上相较于LOF,DBSCAN,VAE,LSTM等经典模型有着明显提升;F1分数相较于VAE_LSTM模型提升约8.11%。[结论]该方法的异常检测性能在各项指标上显著优于传统算法,可有效、可靠地运用于海上船舶轨迹异常检测。

关键词：异常检测深度学习编码器解码器 Transformer 长短期记忆轨迹重建

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基于多层次视图对比学习的知识感知推荐算法

计算机应用研究 2024年第1期41卷 45-50+58页

作者：王正东王靖杨晓君林浩申广东工业大学信息工程学院中国人民解放军96901部队

现有基于图神经网络(GNN)的推荐模型存在一个自然的缺陷，即稀疏监督信号问题且在关系建模中是粗粒度的，模型不能在更细粒度层面识别用户项目交互关系，这可能会使模型的实际性能在一定程度上下降。受对比学习在挖掘监督信号方面的成... 详细信息

现有基于图神经网络(GNN)的推荐模型存在一个自然的缺陷，即稀疏监督信号问题且在关系建模中是粗粒度的，模型不能在更细粒度层面识别用户项目交互关系，这可能会使模型的实际性能在一定程度上下降。受对比学习在挖掘监督信号方面的成功启发，提出了一个基于多层次视图对比学习的知识感知推荐算法框架(knowledge-aware recommendation algorithm based on multi-level view contrastive learning, KRMVC)。该框架构造了全局和局部共四个图形视图，即全局结构视图、局部的意图视图、协调视图和协同视图。同时在探索用户项目交互背后的意图中，设计了一种新的GNN信息聚合方案，用来提取关于用户意图的有用信息，并将其编码到用户和项目的表示中。KRMVC在全局和局部层次上跨四个视图进行对比学习，利用多任务策略对推荐自监督任务和对比学习任务进行联合优化，以此提升性能。实验表明，该模型在MovieLens和Yelp2018两个数据集上AUC值相较于最先进的基线提升了1.1%与0.7%,F1指标分别提升了1.4%和1.0%,recall@K指标均优于最先进的基线。

关键词：推荐系统知识图谱对比学习图神经网络

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面向异构信号处理平台的混合优化调度算法

电讯技术 2024年第7期 1132-1139页

作者：李宇东马金全岳春生冀亚玮张坤沈小龙中国人民解放军战略支援部队信息工程大学信息系统工程学院中国人民解放军65022部队

针对异构信号处理平台中通信密集型任务并行复杂度高、通信延迟大等问题，提出了一种基于二阶聚簇和任务复制的混合优化调度算法。该算法对经典调度算法中任务最早开始时间的计算方法进行改进；通过改进传统聚簇方法，有效避免了任务的... 详细信息

针对异构信号处理平台中通信密集型任务并行复杂度高、通信延迟大等问题，提出了一种基于二阶聚簇和任务复制的混合优化调度算法。该算法对经典调度算法中任务最早开始时间的计算方法进行改进；通过改进传统聚簇方法，有效避免了任务的重复聚簇；结合任务复制连锁效应，设计了基于关键前驱节点的多任务复制方法；利用二阶聚簇法进一步减小调度长度，同时解决了处理器资源浪费的问题。通过随机生成的有向无环图进行仿真实验，结果表明，该算法在通信量较大的情况下具有更小的调度长度和更大的加速比，对于通信密集型任务具有良好的调度结果。

关键词：异构平台通信密集型任务混合优化调度二阶聚簇关键前驱路径任务复制

基于结构张量降维和改进CACF的高光谱目标跟踪

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光学学报 2024年

作者：赵东胡斌庄宇辰滕翔王超李佳郭业才南京信息工程大学电子与信息工程学院西安电子科技大学物理学院中国人民解放军空军工程大学基础部无锡学院电子与信息工程学院

针对高光谱目标跟踪算法在目标受遮挡时跟踪漂移的问题，本文提出一种基于结构张量降维和改进上下文感知相关滤波器的高光谱目标跟踪算法。首先利用结构张量提取目标区域和搜索区域的边缘纹理信息，再对结构张量进行分解得到对应目标区... 详细信息

针对高光谱目标跟踪算法在目标受遮挡时跟踪漂移的问题，本文提出一种基于结构张量降维和改进上下文感知相关滤波器的高光谱目标跟踪算法。首先利用结构张量提取目标区域和搜索区域的边缘纹理信息，再对结构张量进行分解得到对应目标区域和搜索区域的特征向量，通过计算每个波段目标区域特征向量与搜索区域特征向量之间的马氏距离，获得当前帧高光谱图像的多维光谱权重，再利用多维光谱权重与高光谱图像进行加权融合实现降维，同时利用光谱信息与VGG19网络来提取降维后图像的深度特征；然后在训练分类器时，为抑制循环位移带来的边界效应，通过计算响应图的干扰因子来改进引入的上下文信息，当后续帧因干扰因素导致跟踪产生误差，并且随时间增加导致累积误差超过设定阈值的时候，本文所提跟踪算法将初始帧的响应图与当前帧的响应图融合，以便及时对跟踪结果进行校正；最后，在标准数据集上验证了算法的性能，实验结果表明，本文所提跟踪算法相比较对比算法在克服目标遮挡挑战方面具有更好的鲁棒性。

关键词：目标跟踪结构张量降维光谱信息干扰因子上下文信息