一种航空武器数据链MAC协议设计与研究

MAC协议是航空武器数据链组网通信的重要技术,网络的性能依赖于所采用的多址接入协议,也是航空武器数据链研究的难点之一。固定分配、竞争和预约三大类MAC协议各有优缺点以及适应场景,需要根据应用需求设计对应的多址接入协议,以满足通信网络的战术和技术性能指标。在分析数字化战场通信网络——战术数据链组网通信应用的主要MAC协议的基础上,结合航空武器数据链的通信特点和体系结构,提出一种基于固定分配TDMA的航空武器数据链MAC协议——ODTCFMA协议,并对协议的时延性能进行了仿真和分析。分析结果表明,该协议能够同时满足编队战术协同和武器制导的低时延要求,对航空武器数据链的研究具有一定的借鉴意义。     

一种用于编队协同的Ad Hoc网络MAC协议

结合无人机编队和卫星编队自组织分布协同应用场景,基于IEEE 802.11无线MAC协议,给出了MAC协议优化算法:S-DCF算法和最小竞争窗口调整算法。每个站点通过S-DCF算法估算当前网络中竞争站点的数目,然后根据最小竞争窗口调整公式调整最小竞争窗口。仿真结果表明,系统吞吐量得到明显提高,时延明显减小。该优化算法对提高和完善编队协同网络的通信性能具有一定意义。     

基于OPNET仿真的随机接入技术研究

如何解决多个用户高效、合理地共享有限的无线信道资源这一问题,即媒体接入(MAC)控制协议的设计是移动自组网中的关键技术之一.ALOHA和CSMA作为自组网MAC协议的起源,研究它们具有重要的意义.主要介绍了ALOHA和CSMA两类接入协议的工作方式和性能特点,针对其中的纯ALOHA和1坚持CSMA应用网络仿真软件OPNET进行了建模和仿真,并比较了它们的优缺点,对于后续开发新的随机接入协议具有指导意义.     

蜂群无人机数据链自组网协议设计

针对蜂群无人机的国内外发展现状,设计了蜂群数据链组网技术方案,将遥测数据通过窄带和宽带数据链分别传输,通过数据链自组网完成遥控和遥测,增强了测控的可靠性;同时,设计集群数据链自组网协议栈,针对介质访问控制(MAC)协议和路由协议进行设计。基于QualNet和STK的通信网络仿真平台,针对无人机集群数据链的MAC协议和路由协议进行了仿真性能评估,验证了统计优先级多址接入(SPMA)协议的可行性,实现无人机之间不需要预约信道和时隙进行自组网通信,确保了高优先级业务的实时性。     

基于网络编码的无线网络可靠性研究

网络编码是通信网络中信息传输技术的一个重大突破,其核心思想就是利用路由器的智能化功能,允许网络中间节点对传输信息进行编码,从而提高网络传输效率。文章详细分析了确定性网络编码和随机网络编码对无线网络可靠性的影响,并以丢包率为参考指标,对确定性网络编码方式进行了仿真,仿真结果表明网络编码可以较大提高无线网络的可靠性。     

基于辐射能量分析的网络拓扑结构探测

在战场环境中,探测出敌方网络拓扑结构,为寻找网络最佳攻击点奠定了基础,具有重要意义。在研究数据链组网原理的基础上,研究了多址接入方式的探测方法,并提出了基于辐射能量分析的网络拓扑结构探测新方法。该方法通过对信号进行时频分析并结合互联关系矩阵来进行网络拓扑结构判断,仿真结果表明该方法可以有效地判断出敌方的网络拓扑结构和多址接入方式。     

认知Ad Hoc网络的MAC层研究综述

MAC层是认知Ad Hoc网络一个很重要的研究领域。它决定频谱的感知策略和接入策略,在保证主用户不受影响的前提下,实现与主用户及其它认知用户的共存。文中综述了认知Ad Hoc网络MAC协议的设计要求以及当前面临的问题和挑战。然后对认知Ad Hoc网络进行了分类。对几种典型的MAC协议进行了分析和对比。最后展望了未来的研究方向。     

基于MATLAB的TDMA/CSMA混合协议仿真分析

TDMA(时分多址)和CSMA(载波侦听)是两种常见的Ad Hoc网络多址接入方式,两种方法各有利弊。TDMA避免了节点之间的冲突,但是平均时延随着网络规模的扩大而急剧增长,当某节点在给定的时隙内没有发送请求时,会产生空时隙,造成资源浪费;CSMA采用竞争的方式,当网络规模扩大时,节点的碰撞概率很大,信道利用率降低。根据两者的特点,提出了TDMA/CSMA混合多址接入协议,采用固定分配和动态分配相结合的方式,进一步提高网络吞吐量、降低平均时延,并通过MATLAB软件对协议进行仿真建模,验证其性能。     

基于稀疏图的DS-CDMA系统设计

DS-CDMA是在扩频技术上发展起来的多址接入方式,但在用户接入数量过载时难以保证高质量的通信性能。基于此,提出了一种基于稀疏图的DS-CDMA系统。该系统以低密度二分图的形式来描述扩频码片和用户之间的关系,使得参与通信的每个用户只在少量码片上进行非零位扩频调制,最大程度地减少了用户间的相互干扰。借助图模型的相关理论,把适合于稀疏图的置信度传播算法应用于该系统,进行多用户检测,通过码片与用户之间的消息迭代来消除噪声和多址干扰带来的影响。结合计算机仿真,从不同的角度测试了系统的误码率等性能。理论分析与性能验证表明,稀疏图DS-CDMA在接入用户数量远远超过系统容量的情况下,依然具有优良的性能。     

稀疏图DS-CDMA系统设计

DS-CDMA是在扩频技术上发展起来的多址接入方式,但在用户接入数量过载时难以保证高质量的通信性能。基于此,提出了一种基于稀疏图的DS-CDMA系统。该系统以低密度二分图的形式来描述扩频码片和用户之间的关系,使得参与通信的每个用户只在少量码片上进行非零位扩频调制,最大限度地减少了用户间的相互干扰。借助图模型的相关理论,把适合于稀疏图的置信度传播算法应用于该系统,进行多用户检测,通过码片与用户之间的消息迭代来消除噪声和多址干扰带来的影响。结合计算机仿真,从不同的角度测试了系统的误码率等性能。理论分析与性能验证表明,稀疏图DS-CDMA在接入用户数量远远超过系统容量的情况下,依然具有优良的性能。     

基于复杂网络的装备保障网络结构脆弱性分析

通过网络化实现装备保障一体化是装备保障体系建设的重点问题。在分析复杂网络脆弱性基本理论的基础上,通过定义装备保障网络中节点、边,构建了典型的装备保障网络拓扑结构模型,提出了装备保障网络的随机失效和蓄意攻击失效两种失效模式,并对两种失效模式下不同装备保障网络的结构脆弱性进行了仿真分析,为装备保障网络的构建以及防护策略的制定提供了科学的参考依据。研究结果表明:从防御角度而言,适当增加不同保障实体之间的交叉连接有助于提高装备保障网络的抗毁性;而从攻击角度而言,二次攻击则可有效提高攻击效率,以达到迅速瘫痪装备保障体系的目的。     

一种新型粗糙集神经网络的故障诊断方法

结合粗糙集理论,建立了基于SOFM网络的新型粗糙集神经网络故障诊断模型,给出了该模型的流程图,描述了系统各组成部分的工作原理.应用该模型对某型雷达进行故障诊断,实例证明新模型能够减少输入端数量,简化神经网络的结构,提高系统的速度,诊断时间短,准确性高,结果易于实现可视化,最后得到了故障可视拓扑映射图.     

基于复杂网络的作战网络分析

分布式网络化作战是网络中心战的基础,而分布式作战网络的构建是网络化作战的重要前提。首先,运用复杂网络的相关参数分析了多种不同的网络,选择了BA非标度网络作为分布式作战网络的最优表现形式;其次,以BA非标度网络为基础提出了一个适合军事上动态鲁棒性分析的模型DCNCE;最后,仿真结果表明,在以网络效能值为测度的对比下,分布式作战网络在介数毁伤策略下更脆弱,为构建并改进现有的作战网络提供了理论依据。     

神经计算机容错能力分析

容错能力是计算机(传统计算机或神经计算机)能力的一个极重要的方面。本文从研究传统计算机容错技术和人脑容错特性出发,着重研究了神经计算机的容错能力,并得出了对神经计算机设计极有价值的结论。     

基于复杂网络的作战同步建模与优化

为了量化分析作战同步问题,提出多作战单元协同作战复杂网络模型,在此基础上,应用复杂网络同步理论,重点从作战单元动力学行为和网络拓扑结构两个方面对作战同步的内在机理进行分析。针对不同的作战情形,设计了静态同步和动态同步两种网络,并分别应用离散粒子群算法对网络结构进行优化。对网络抗毁性的仿真实验表明两型网络对随机攻击和恶意攻击均具有较好的鲁棒性。     

利用循环网络的降落伞开伞载荷补偿方法

为了对降落伞充气展开过程中的开伞载荷进行更加准确的预测,提出一种基于循环神经网络的开伞载荷补偿计算方法,包括模型架构和数据处理方式。该方法将充气时间法计算的预测值代入循环网络进行二次计算,使最终结果能够更加贴近试验真值。使用多层前馈网络、标准循环网络与长短时记忆网络三种网络进行比较,验证了所提模型预测结果的适用性和准确性,研究了学习率、输入层维度和隐层维度等超参数对模型性能的影响,并给出了基于长短时记忆网络的补偿模型最优训练条件。实验结果表明,利用循环网络进行开伞载荷预测具有较好的拟合结果,为机器学习与降落伞工业的学科交叉研究提供了一定的参考方向。     

基于小波网络的非线性系统辨识研究

小波网络为非线性系统辨识研究提供了一种有效的方法,但目前用于小波网络学习的进化算法易陷入局部极小等缺陷.结合生物免疫系统的概念和理论,在非线性系统辨识中引入基于免疫算法的小波网络.该算法中抗体通过浓度相互作用的机制来促进或抑制抗体的生成,借此保持抗体的多样性,并产生了高亲和力的抗体对种群进行不断的更新,提高了算法的全局搜索能力和收敛速度.最后,把基于免疫算法的小波网络用于一个非线性系统辨识的标准实例中,仿真结果验证了该算法的有效性.     

神经计算机及其研究进展

本文分析比较了神经计算机与传统计算机的联系与区别。在软件实现、虚拟实现和全硬件实现三个方面,综述了近年来国际神经计算机的研究进展。最后,在就神经网络的兴衰原因提出自己的不同看法后,对神经计算机的发展方向作了展望。     

基于复杂网络的装备保障力量体系构建研究

论文首先阐述了复杂网络的内涵及其特征参量,以此为基础,对装备保障力量体系进行规范化描述,提出了装备保障力量体系的构建算法,并进行了实例验证及灵敏度分析,对于信息化条件下装备保障力量体系转型建设具有一定的参考价值和指导意义．     

前馈控制的神经网络实现

不依赖对象模型,在前馈-反馈定值控制系统中,借助神经网络构成前馈控制器,以反馈输出引导网络权值及输出的调整,使网络逐步学成前馈补偿功能,并最终在控制中占据主导地位,实现对主要可测干扰的补偿.文章分析了神经网络前馈控制器的作用效果,并与根据精确模型设计的常规前馈控制器的作用特性进行了比较.文中采用两种不同方式对神经网络进行训练,仿真结果证实了在模型未知的条件下,利用神经网络实现前馈控制的有效性.