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基于PSOGWO-SVM的网络入侵检测方法被引量：18: 2022年; 针对SVM算法的核函数及参数选择不科学会导致检测的准确率比较差的问题,提出了一种融合粒子群搜索的灰狼优化算法,利用PSOGWO算法优化SVM的参数,确定SVM分类器的最优检测模型,并基于NSL-KDD数据集进行对比实验。结果表明:基于PSOGWO-SVM的入侵检测方法实现了SVM的参数最优化,而且在检测率、收敛速度、模型平衡性等方面有明显提升,该方法在网络入侵检测方面具有更好的性能。; 陈晨刘曙刘曙王艺菲宋亚飞; 关键词：入侵检测粒子群优化算法

基于互质阵列的米波雷达低仰角估计方法被引量：1: 2022年; 目前基于互质阵CPA虚拟阵列的低仰角估计方法虽然近似可行,但受多径效应影响,其存在测角误差大的问题。对此提出一种基于互质阵物理阵列的实值低仰角估计方法,首先利用互质阵列建立信号模型,并根据物理阵元位置计算回波信号协方差矩阵,然后对其进行实值处理后利用最大似然估计或广义多重信号分类MUSIC算法获得精确的低仰角,最后利用几何关系获得目标高度。仿真实验对比了均匀线阵和互质阵虚拟阵列法的低仰角估计性能,在重点分析目标仰角、信噪比和快拍数等因素对低空目标仰角估计精度的影响的基础上得出一般性结论,证明了所提估计方法的准确性与优越性。; 王鸿帧郑桂妹陈晨邹帛王国铉宋玉伟; 关键词：米波雷达最大似然估计

基于改进EMD的信号降噪方法被引量：6: 2017年; 经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)算法作为新型时频分析方法受到广泛关注,它基于信号的极值特性处理信号,具有自适应强、无需预先确定基函数的优点。但EMD算法本身仍存在模态混叠及EMD强制降噪法易导致信号失真等一系列问题。针对EMD算法的缺陷,提出基于自相关函数的集合经验模态分解方法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)与小波阈值降噪相结合的改进算法。首先利用自相关函数对高频固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)进行选择,然后利用小波阈值降噪法为EEMD设定阈值,最后将改进算法用于信号降噪,并与快速傅里叶变换(FFT)算法、小波阈值算法以及EMD强制降噪算法进行比较。该方法的优点是克服了EMD算法的不足,避免了模态混叠现象,有效地保留了高频信号中分量,降噪效果更好。; 王强王莉陈晨李伟伟; 关键词：EMD IMF

基于矩阵束的嵌套MIMO雷达快速DOA估计方法: 2023年; 对于非相干信源,在低信噪比和少快拍数条件下,针对单基地嵌套多输入多输出(MIMO)雷达利用旋转不变子空间(ESPRIT)算法进行波达方向(DOA)估计时精度不高的问题,提出了基于矩阵束的快速DOA估计方法。首先,将单基地嵌套MIMO雷达接收数据协方差矩阵向量化,并对其中重复数据进行冗余平均处理得到“和差联合阵列”虚拟接收数据;然后,对该单快拍的等效均匀线阵接收信号矢量构造矩阵束;最后,利用前向或前后向矩阵束算法来估计目标角度。文中所提算法具有更高的DOA估计精度和更低的算法复杂度,且在低信噪比和少快拍数条件下仍能有效估计目标角度。仿真实验与总体最小二乘ESPRIT算法进行对比,验证了所提算法的有效性和优越性。; 杨清亮王鸿帧陈晨陈晨; 关键词：多输入多输出雷达波达方向

基于Stacking集成学习的网络安全态势预测方法被引量：6: 2022年; 针对现有的网络安全态势预测模型预测精确度低且泛化能力差等问题,提出一种基于Stacking模型融合的态势预测方法。该方法中,借助Stacking算法将TCN网络、Wave Net、GRU、LSTM进行集成挖掘态势数据之间的相关性;之后利用逻辑回归进行预测得到最终态势值;利用粒子群优化算法进行参数寻优,提升模型性能。基于2个数据集进行验证,实验表明,所提预测方法具有较小的均方误差和平均绝对误差,收敛速度较快,拟合度均可达0.999,可以很好解决预测精确度低的问题,提升了模型的泛化能力。; 曹波李成海宋亚飞陈晨; 关键词：粒子群算法卷积神经网络循环神经网络

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陈晨