基于误差估值累加开环校正的诱导式欺骗检测方法

诱导式卫星欺骗干扰可诱导航空器逐渐偏离预定航迹，难以被发现，因此及时有效地检测干扰是飞行安全的保障。在现有紧组合导航体制基础上，设计了一种基于误差估值累加开环校正的紧组合导航结构，并证明了其性能与传统闭环校正紧组合导航性能等效。在此结构中，将紧组合导航系统与自适应序贯概率比检测方法结合，提出了一种基于误差估值累加开环校正的诱导式欺骗检测方法，融合紧组合导航信息与其他不受欺骗影响的导航信息，构建欺骗检测统计量进行诱导式欺骗检测。仿真结果表明，开环校正结构可避免随时间累加的惯性导航系统误差所导致的组合导航滤波器发散问题，同时欺骗检测方法可进一步提高算法对“最坏”情形下微小诱导式欺骗的检测效果。     

基于DF中继协作的车联网安全传输性能研究

5G时代的到来加快了以车路协同为核心的车联网技术的发展脚步。高效，可靠，安全的通信质量将是实现智能交通管理系统，完善智慧出行的基本要求。因此，针对存在信息窃取者的车联网中继协作传输场景，利用机会式中继选择策略与最大比合并技术设计了直接传输链路与多跳中继转发链路共存的安全传输方案，旨在提高信息传输的可靠性及安全性。同时，在获得信道概率密度函数及累积分布函数的基础上，利用全概率公式等方法推导出基于DF(Decode-Forward)中继协作传输的车联网系统安全中断概率的闭合表达式，其中涉及的信息传输信道均服从Nakagami-m分布，提高了理论推导的难度。最终的仿真实验证实了理论推导的准确性及本方案的可行性。      

邻域谱概率协同表示的高光谱图像分类方法

为了提高高光谱遥感图像的分类精度, 通过结合像元邻域谱与概率协同表示方法, 提出了一种基于空间信息与光谱信息的分类方法。首先采用插值方法生成像元的邻域谱, 然后用概率协同表示方法将待测样本进行分类。用所提出的方法在AVIRIS Indian Pines和Salinas scene高光谱遥感数据库上进行分类实验, 并和主成分分析、支持向量机、稀疏表示分类器和协同表示分类器方法进行了比较。结果表明, 所提出的方法在AVIRIS Indian Pines数据库上识别精度比主成分分析法高约17%, 其识别精度和kappa系数都优于另外4种方法。该方法是一种较好的高光谱遥感图像分类方法。