一种面向宽带复杂信号侦察的可配置计算应用框架

可配置计算系统的优势与系统设计过程的复杂性是一对矛盾,可配置计算框架为此提供了有益的思路。但受限于适用范围与通用性考虑,已有的特别是商业框架仅支持系统的静态重构。本文针对宽带信号侦察这一特定应用领域,提出了一种功能级可配置计算应用框架BSRRCS-RCAF,该框架将领域应用中具有共性的计算与功能模块抽取和集中起来,形成二进制比特流配置文件库,并提供构建此类系统的公共服务体系。基于公共服务体系以及配置文件库,当需要修改或者重新构建宽带信号侦察系统时,只需在现有框架下动态调用配置组件库,或者遵循框架的统一设计接口完善补充组件库中的特定功能部分,整个系统设计框架将得到方便复用,便于实现基于快速重构的多种系统功能。     

内编队地球重力场测量性能数值分析

内编队系统通过实现内卫星纯引力轨道环境和内卫星精密定轨,完成高精度地球重力场测量,实现了不依赖于加速度计的重力卫星实施新途径。针对内编队重力场测量性能难以解析分析的情况,基于MATLAB并行程序设计进行了重力场测量数值模拟,获得了内编队重力场测量的有效阶数及其精度。在内编队轨道高度为300km、内卫星干扰力为1.0×10-10m/s2、外卫星定轨精度为3cm、内外卫星相对状态测量精度为1mm的条件下,计算得到内编队测量重力场的有效阶数为72,相应的大地水准面累积误差为44cm,重力异常累积误差为4.5mGal,由此可知内编队测量重力场的有效阶数主要分布在低阶部分。     

基于逆向强化学习的舰载机甲板调度优化方案生成方法

针对计算机辅助指挥调度舰载机甲板作业的决策过程无法脱离人参与这一特点,引入基于逆向学习的强化学习方法,将指挥员或专家的演示作为学习对象,通过分析舰载机的甲板活动,建立舰载机甲板调度的马尔可夫决策模型(MDP)框架;经线性近似,采用逆向学习方法计算得到回报函数,从而能够通过强化学习方法得到智能优化策略,生成舰载机甲板调度方案。经仿真实验验证,本文所提方法能够较好地学习专家演示,结果符合调度方案优化需求,为形成辅助决策提供了基础。     

燃烧加热型煤油加热器工作特性试验

针对冲压发动机地面试验应用需求,设计了基于燃气加热方式的煤油加热器,通过试验的方法研究了多个因素对其工作特性的影响规律。研究结果表明,该煤油加热器加热能力强,响应时间短,可在线制备超临界/裂解态煤油;其中,燃气温度、流量和煤油流量是影响煤油加热器工作特性的主要因素,通过控制燃气温度和流量可以大范围调节煤油温度,能满足冲压发动机不同试验工况的应用需求。     

基于组合赋权雷达图实现电网电能质量综合评估

将改进的组合赋权雷达图方法用于电网电能质量综合评估。对主观、客观赋权法组合,基于组合权重与原权重之间的偏差尽可能小的优化思想,求取雷达图中各项指标的组合权值。利用各指标对应的扇形区域的对角线作为指标轴绘制雷达图,不仅最大限度体现各指标的独立权重,也反映了各指标之间的相互影响。利用雷达图的面积和周长两个变量完成对电能质量的综合评估。最后通过应用实例,验证了论文方法的合理性和在电能质量综合评估中的有效性。     

基于联合相似测度的SAR图像边缘点特征配准方法

针对SAR图像配准过程中几何变换影响特征匹配稳健性和适应性的问题,提出了一种在特征匹配过程中直接解算几何变换模型的边缘点特征配准方法。利用SAR图像边缘点的梯度和方向特征,基于像素迁移思想,定义了图像匹配的联合相似度——联合特征均方和(SSJF),并建立了SAR图像边缘点集相似性匹配准则;基于方向模板提出了改进的ROEWA算子;利用改进的遗传算法(GA)来进行相似度的全局优化搜索,获取配准模型参数;利用多幅SAR图像的配准试验,对本文方法的性能进行了验证。     

基于结构加权的海面编队预定目标选择方法

海面目标运动和编队阵型的约束特性,使得通过对装订阵型和末制导探测阵型进行点集匹配来选择预定目标成为一种有效途径。但当编队目标释放干扰时,会引起阵型结构发生局部变化,导致目标选择性能恶化。本文基于反舰导弹目标选择需求,分析了传感器导航和探测误差、装订信息误差、编队目标运动和释放干扰等因素所引起的位置点集变形,通过利用阵型中未污染的结构信息,提出了基于几何散列法和结构加权平均Hausdorff距离的编队预定目标选择方法。理论分析和实验结果表明,该方法不受传感器导航误差和编队目标整体运动的影响,在编队存在冲淡干扰时能有效提高目标选择能力。     

机动飞行条件下基于SIFFBP算法的机载UWB SAR成像

机动飞行条件下,运动误差的幅度较大,频域运动补偿精度难以满足机载超宽带合成孔径雷达(UWB SAR)高精度成像的要求,需要采用精确的时域后向投影(Back Projection,BP)算法,然而原始BP算法的巨大计算量限制了其实际应用。提出了一种基于子图像快速因式分解BP(Sub-image Fast Factorized BackProjection,SIFFBP)算法的机动飞行条件下机载UWB SAR成像方案,并对其子孔径和子图像划分的约束关系进行了推导,给出了算法步骤,并分析了算法的计算量。仿真和实测数据处理结果表明,SIFFBP算法能够在保证处理精度的同时,大幅度提高处理效率,非常适合于机动飞行条件下的机载UWB SAR成像处理。     

基于标签树的生长干部招生计划聚类方法

生长干部招生计划是规定军队干部补充来源渠道及数量规模的重要依据,对干部队伍建设与发展具有重要的意义。随着招生计划每年拟制与积累,分析与评估计划将会起到辅助决策的作用,对招生工作的实施带来深远影响。本文从数据挖掘的角度,以聚类的方法研究分析招生计划,这为分析历年计划的波动性并理解评价计划与政策的贴合度提供了定量分析的手段。首先分析了招生计划的特点,进而提出以标签树量化招生计划的解决思路,通过抽取标签树中的特征子树作为聚类中的度量特征,并采用共现的方法实施"先形成核心,再依次分类"的步骤完成聚类。实验表明该方法在合成数据集和真实数据集上聚类效果较好、效率较高,对分析招生计划具有一定理论意义。     

基于非对称balls-into-bins的高效平衡负载分配模型

在大规模数据中心和P2P覆盖网络等复杂网络负载平衡分配中,前人提出了多种多样的负载分配方法,但许多方法为了达到更好的平衡负载指标,追求越来越复杂的算法,使得时间复杂度和算法复杂度很难控制在合理的范围之内。本文在研究了经典balls-into-bins、Azar balls-into-bins和balls into non-uniformbins等模型的基础上,提出了一种新颖高效的非对称balls-into-bins平衡负载分配模型,该模型具有异构的balls、异构的bins,以及不同的bin选择概率,能以很高的概率将最大负载均衡地控制在合理的范围内,通信负载很小,且具有很好的可扩展性,通过拓展,该模型在负载平衡的诸多领域都将有广阔的应用空间。