面向连通性的空中分层网络中继航线规划方法

针对飞机编队执行任务的通信保障问题,依据空中网络分层环境特点,采用增加中继节点的方式实现网络的连通性。提出一种空中分层网络中继航线规划方法,以飞机任务航线为输入,通过比较最小生成树(minimum spanning tree,MST)中边顶点的连通分量是否与前一时刻相同,进行生成树优选;将中继段向量顶点的度和中继节点在2个中继段向量间的运动时间作为联合权重,进行中继段向量连接。仿真结果表明,该方法能够实现中继节点在时间和空间上的复用,相比传统算法,有效减少了中继节点个数,实现了中继节点航线优化。     

强化学习框架下移动自组织网络分步路由算法

移动自组织网络是一种无基础设施、由移动通信节点组成的无线网络,具有高动态特性。传统的路由协议并不能适应节点移动性带来的频繁拓扑变化,简单的洪泛路由也会因开销过大降低网络的性能。针对如何在移动自组织网络中自适应地进行路由选择,提出强化学习框架下的分步路由选择算法。该算法以最小链路总往返时延为目标,基于强化学习进行路由搜寻,在筛选出符合目标需求节点集合的基础上,结合置信度选择路由。在链路变得不可靠时,数据包被广播给筛选出的邻居节点集以提升路由可靠性并降低开销。对提出的算法在分组到达率和路由开销等主要性能指标进行数值仿真分析。仿真结果表明,提出的分步路由算法相比于基于强化学习的智能鲁棒路由,在降低开销的同时,保持着相当的吞吐率。     

基于强化学习的移动自组织网络分步路由算法*

移动自组织网络是一种无基础设施、由移动通信节点组成的无线网络,具有高度的动态特性。传统的路由协议并不能适应节点移动性带来的频繁拓扑变化,简单的洪泛路由也会因开销过大降低网络的性能。针对如何在移动自组织网络中自适应地进行路由选择,提出了一种基于强化学习的分步路由选择算法。该算法以最小链路总往返时延为目标,基于强化学习进行路由搜寻,在筛选出符合目标需求节点集合的基础上,结合置信度选择路由。在链路变得不可靠时,数据包被广播给筛选出的邻居节点集来提升路由可靠性并降低开销。对提出的算法在分组到达率和路由开销等主要性能指标进行数值仿真分析,仿真结果表明,提出的分步路由算法相比于基于强化学习的智能鲁棒路由,在降低开销的同时,保持着相当的吞吐率。     

战术移动Ad Hoc网络下的分布式位置辅助功率控制算法

针对战术移动自组(AdHoc)网络提出一种分布式位置辅助的功率控制算法(LAPCA),它通过位置预测来推算节点的邻节点数目,进而调整信号发射功率,以保持最佳的网络连通性,由此提高整个网络的有效流量。该算法作为一个独立模块可以方便地与已有的移动自组网络路由协议相结合。采用较为适合战术环境的参考点群组移动(RPGM)模型来产生网络仿真场景,从仿真实验结果来看,几乎在所有的RPGM场景下采用该算法后的网络有效流量相对于纯粹的AODV路由协议都得到了提高。     

基于链路质量评估的飞行自组网抗干扰多路径路由协议

随着通信网络不断向各领域延伸,飞行自组网作为一种新型移动自组织网络,以飞行器作为空中无线通信节点建立网络,实现网络层高效通信.首先,通过考虑链路质量、流量负载和空间距离构建多路径路由模型,并设计抗干扰的多路径路由算法;其次,构建基于源节点路由回复包接收速率的解析模型;然后,对模型进行分析与评价;最后,通过仿真实验验证所...     

移动通信网络位置群体节点的挖掘方法

对移动通信网络的位置群体节点进行了优化定位和挖掘,优化移动通信网络的覆盖度和可靠度,传统的位置群体节点挖掘算法采用信息度增益控制挖掘算法,算法不能自主感知节点信息数据的变化,无法实现数据信息的实时传递和决策。提出基于位置群体节点信息融合和滤波控制的移动通信网络位置群体节点的挖掘方法。构建移动通信网络节点的分布模型和信道模型,采用多径信道均衡设计实现位置群体节点信息融合,采用自适应滤波控制方法实现对通信节点挖掘的干扰抑制。仿真结果表明,采用该方法进行通信节点挖掘,信标定位准确,信号的覆盖度较合理,实现了信道空间的合理高效利用,实现了信道均衡和干扰抑制,有效降低了通信的误比特率。     

SpaceWire网络热点通信模式的缓存资源分配算法

基于SpaceWire网络在热点通信模式下的工作特点,研究缓存资源的分配算法。给出均匀通信模式和热点通信模式的释义;推导网络路由节点的满负荷概率和平均延时的解析方法,计算网络中的关键通信节点;再给出SpaceWire网络缓存资源分配算法。利用Opnet网络仿真平台建立SpaceWire通信模型,仿真了不同通信模式中采用缓存优化策略前后的关键性能指标。研究结果表明:在热点通信模式状态下,该缓存资源分配算法在保证总资源一定的前提下,网络系统的平均延时降低,优化了SpaceWire网络性能。     

固定节点3D网格部署的水下传感器网络分簇路由算法

水下传感器网络是应用于水下通信的重要传感器网络技术。提出了基于固定节点3D网格部署的水下无线传感器网络分簇算法,设计了3D网格的编址和分簇方法,实现了基于地址分配的节点定位,构建了算法的能耗分析模型。采用MATLAB完成了算法的性能仿真,对比了DS-VBF、IAR和GEDAR 3个算法的平均数据传输延迟和网络生存时间(TTL)。实验结果表明,此算法的平均数据传输延迟较短,可明显提高UWSNS的生存时间。     

航空自组网中面向容错的中继节点速度控制

由于飞机节点的通信距离有限,航空自组网的网络拓扑高动态的变化会导致频繁的网络分割并严重影响网络上层应用的正常运行。为了保证飞机节点之间端到端的连通性不受影响,航空自组网必须具备容错性,即任意一个节点或链路失效后网络仍然连通。通常情况下飞机节点的运动不可控,因此可在网络中加入一定数量的中继节点,通过控制中继节点的运动速度来实现并维持航空自组网的容错性。提出了一种在线中继节点速度控制方法,该方法根据网络当前状态计算出中继节点的最佳运动方式,在保证网络容错的前提下使得中继节点在网络运行时间内所运动的总路程最短。仿真结果表明该中继节点速度控制方法在航空自组网的容错控制方面具有潜在的应用前景。     

基于节点综合效能的DTN路由算法

针对容忍延迟网络(DTN)高延迟、数据传输成功率低等问题,提出了一种基于节点综合效能的DTN路由算法SERA。该算法综合考虑移动节点的活跃度和剩余能量,使消息副本向综合效能高的节点扩散。SERA节点活跃度描述了节点的社会和动态特性,SERA尽量将消息副本传递给活跃度高的节点,以提高消息传输的成功率;在选择中继节点时,充分考虑节点的能量状态,以避免能量不足的节点承担更多的信息传输任务,从而提高网络节点的存活率。仿真结果表明,与典型的DTN路由算法相比,SERA能够更好地平衡节点的能耗,获得更高的消息递交成功率和更长的网络生存期。     

基于活跃度和任务的目标导向VANETs路由算法

针对车载自组织网络(VANETs)中节点移动速度快、节点任务分布不均、网络拓扑结构不稳定等特点,提出了一种基于节点活跃度和任务的目标导向VANETs路由算法GATRA(goal-oriented routing algorithm based on activity and task)。该算法根据当前运动节点的运动方向与目标节点的关系,以及任务饱和程度,综合考虑采用消息携带还是转发策略,以节约传输平均时延。在选择中继节点时,综合考虑邻接节点的位置、运动速度和方向等影响因素,设计节点活跃度的计算方法,作为选择中继节点的策略,从而提高了消息传输的成功率。仿真结果表明,与当前典型的VANETs路由算法相比,GATRA算法在传输成功率和平均延迟时间上具有较大提升。     

基于能量分级和位置预测的高效路由算法

针对车载传感器网络节点移动速度快、网络拓扑结构不稳定、终端传感器节点能量不确定性等特点,提出了一种能量分级和位置预测的高效路由算法ERLP(Energy Rank and Location Prediction based routing)。该算法根据具有不同能量等级的节点将消息传递距离的不同选择那些能量高的节点作为中转节点,并结合节点的分布区域和当前速度,尽量将多个消息副本传递给覆盖不同方向的节点,避免消息传递的局部性。仿真结果表明,与当前典型延迟容忍网络的路由算法相比,ERLP算法在传输成功率、平均延迟时间上具有较大提升。     

基于系统构型替换的固冲发动机故障模式半实物仿真

为全面快速验证冲压发动机的故障检测算法，基于构型替换建立了能模拟多种固冲发动机故障的仿真验证平台。基于此平台，搭建了发动机点火故障模型、压强传感器故障模型、设备接口模型，以及与真实控制器中检测算法具有相同外部接口和系统构型的故障检测算法模型等。通过系统构型的切换，将同一个故障模式注入故障检测算法模型和真实发动机系统，并通过对比同一组故障模式下故障检测模型检测结果与发动机控制系统检测结果，来对发动机控制器中的故障检测算法进行快速验证。以无喷管助推器点火的检测为例，讲述了该方法的建模、实验验证及分析过程，此外，该方法还能应用到无喷管助推器关机、进气道前后堵盖打开、燃气发生器点火、燃气流量容错控制等多个故障模式的仿真模拟与验证，具有很强的通用性，能大大地降低控制系统开发与验证的时间成本，具有很强的应用价值。     

基于改进遗传算法的油料调拨优化

为实现油料快速调拨运输，利用改进的遗传算法求解油料调拨优化问题，采用了一种受贪婪算法启发的新的交叉算子和变异算子，对比模拟退火算法等其他算法而言，具有较好的鲁棒性，能很好地解决油料调拨运输过程中多任务多地点的油料调拨运输问题。     

伺服机构故障下基于线性规划的运载火箭姿控系统重构控制

发动机伺服机构故障给新一代运载火箭姿控系统的可靠性和安全性带来挑战,亟须开展重构控制策略研究。针对这一问题,提出一种基于线性规划的摆角重构控制分配方法。将伺服机构故障下的摆角分配问题转化为1范数单目标有约束优化问题,进而转化为标准的线性规划模型,采用单纯形法进行求解。仿真结果表明,所提出的线性规划法能够实现伺服机构故障下姿控系统的完全重构,各摆角均未达到饱和值,表明了方法的有效性。     

无人机系统控制站操作容错控制技术

通过对国内外无人机系统控制站操作容错技术发展现状及大量实际飞行操作经验的总结和分析研究，明确了现阶段无人机控制站操作容错控制技术主要涵盖了操作软件容错、控制站面板容错和操作界面布局容错等三个维度的核心问题。并从设计依据和原则入手，提出了无人机系统控制站操作容错设计的要求，分别针对软件容错设计、面板容错设计、操作界面容错布局要求进行了分析，可为无人机控制站操作容错设计提供有益参考。     

受互联网思路启发的电力系统重要节点评估算法

对电力系统中重要节点进行有效区分,有助于在资源有限的条件下对重要节点施加额外保护或改变拓扑结构,从而提高系统鲁棒性、降低事故发生的概率。受网页排序算法启发,提出电气链接结构分析的随机方法(electrical stochastic approach for link structure analysis, E-SALSA)用于电力系统重要节点评估。该算法综合考虑了电力系统拓扑结构、潮流等因素对节点的影响,能够有效反映电力系统的真实情况,并且其特点更符合电力系统背景。在IEEE300节点电力系统中,使用失负荷规模和最大子群规模两个指标对E-SALSA算法与电气介数算法、基于共同引用的超链接引导的主题搜索(model based on co-citation hypertext induced topic search, MBCC-HITS)算法进行了对比分析。结果证明E-SALSA算法相比电气介数算法在两个指标上都具有优势,相比MBCC-HITS算法能够更综合考虑各方面因素对节点的影响,进而证明了E-SALSA算法的合理性、有效性。     

结合振动特征优选和GWOA-XGBoost的电机轴承故障诊断

为解决电机轴承故障状态难以识别,从而造成诊断精度不高的情况,提出了一种基于信号特征提取与极限梯度提升算法(extreme gradient boosting, XGBoost)结合的电机轴承故障诊断模型。使用优化的变分模态分解获得振动信号的固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量,再基于多尺度熵理论计算各IMF分量的多尺度熵值进行特征重构。在鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)中引入遗传算法的选择、交叉、变异操作对WOA进行改进。用改进的WOA算法对XGBoost的超参数进行寻优,获得了帮助XGBoost取得最优分类效果的超参数组合,将7种不同故障类型的振动信号进行重构后输入优化的XGBoost模型进行故障诊断。实验结果表明,所提GWOA-XGBoost模型的电机轴承故障诊断精度能够达到97.14%,相较于传统诊断方法,性能提升效果显著。