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1. 改进鸽群算法的复杂信号盲源分离

梁康博, 杨瑞娟, 李晓柏, 骆伟林, 袁凯

现代防御技术 2023, 51 (2): 100-108. DOI: 10.3969/j.issn.1009-086x.2023.02.012

摘要（2749）

HTML （143）

PDF （2953KB）（261）

由各类侦察、干扰、探测、通信信号构成的复杂信号盲源分离是侦干探通一体化系统接收信号处理的第一步，对盲源分离准确度要求更高。传统独立成分分析的盲源分离方法，存在容易求得局部最优解、分离性能较差等缺陷。针对这些问题，提出了一种改进鸽群算法的复杂信号盲源分离方法，通过在鸽群算法的地图和指南针算子中添加位置因子，以及在地标算子中添加压缩因子2种方式，平衡了算法前期全局探索能力以及后期局部搜索准确度，解决了易陷入局部最优以及早熟收敛的问题，提升了算法的寻优能力，同时该算法在收敛速度上也有所提升。仿真实验结果表明，该算法在低噪声和高噪声情况下均能较好地分离出复杂信号，对比传统独立成分分析的方法，具有更好的分离性能和收敛速度。

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2. ReliefF内容相似度的雷达情报按需分发

古秦弋, 杨瑞娟, 黄美荣, 杨云飞, 叶伟, 李玥

现代防御技术 2018, 46 (3): 184-190. DOI: 10.3969/j.issn.1009-086x.2018.03.028

摘要（217）

PDF （1910KB）（907）

基于内容相似度的情报按需分发通过相似度计算形成用户的信息推荐,但是传统的相似度算法假定所有特征具有相同的重要程度,与目前已知事实相悖。为此,提出一种特征加权的内容相似度计算方法,该方法考虑各维特征对结果的不同影响,利用ReliefF算法赋予特征权值,并根据特征的重要程度进行特征选择,最后通过计算情报之间的内容相似度,形成基于加权内容相似度的最近邻区,在此基础上预测新情报对用户的推荐度,并按兴趣程度实现雷达情报的按需分发。实验表明,该算法具有较好的推荐性能,预测效果优于传统的内容相似度推荐方法。

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