战术MANET中基于多态转移策略的蚁群优化QoS路由算法

战术MANET的QoS路由计算是一个NP完全问题,可以采用蚁群优化算法来求解.为了提高蚁群优化QoS路由算法的效率,降低时延和网络开销,提出了基于多态转移策略的蚁群优化QoS路由算法(MTS-AQRA).MTS-AQRA将链路稳定性和路由拥塞度与常规的QoS路由约束条件结合起来,利用多态转移策略产生的多样化路由搜索蚁群和并行路由搜索处理,能够在MANET网络中快速地建立满足业务QoS要求的稳定路由.仿真实验结果表明,MTS-AQRA在分组到达率、端到端时延、网络吞吐量等指标上综合性能优于AODV、AntHocNet、QoS-Aware ACO等路由算法.     

炸药冲击波激励工作气体产生可见光的辐射机理研究

研究炸药冲击波激励工作气体的辐射问题。通过理论分析 ,给出气体冲击波波阵面的数学模型。提出了高温环境下工作气体产生可见光的辐射机理 ,最后提出在冲击波作用下提高气体辐射强度的方法。     

导弹对抗离散数学模型

针对现代非接触战争的特点,用数学方法研究导弹对抗模型问题,针对作战的不同目的和要求,建立两个导弹对抗的非线性规划数学模型,对模型求解设计了近似方法,该方法把上述非线性规划模型化为多个线性规划模型进行求解.对一类较简单的特殊情况进行了仔细分析,得到了分析解.最后指出该方法如何应用于动态实时优化决策.本文的方法可用来预测和评估导弹对抗的效果,为作战实时优化决策提供参考.     

基因短序列模式分析及其在5'剪接位点识别中的应用

短序列模式分析是基因序列分析的一个重要组成部分,在进行生物信号识别的时候,一般都会利用到短序列模式的信息。通常短序列模式的数目很多,如果每个都应用到生物信号识别中,会产生大量的参数,而且无法体现信号的主要特征。为了找出在识别信号位点中起关键作用的短序列模式,以信息增益作为评价依据,按照逐步选择的策略,将模式进行排队。根据排队结果,选取信息增益突出的短序列模式作为识别生物信号的关键依据,这样可以用较少的模式得到较好的结果。结合选取的短序列模式,用最大熵模型作为信号序列真实分布的估计,从而对给定序列进行识别。最后将这个方法用于5’剪接位点的识别,得到了满意的结果。     

基于网络和主机相结合的入侵检测技术

首先介绍了基于主机和基于网络的两种入侵检测系统的功能原理 ,在分析这两种系统功能原理的基础上 ,提出了基于网络和主机相结合入侵检测系统的工作流程和工作原理 ,进而阐明了当系统检测到有入侵情况下的应对措施 ,采用人工神经网络的入侵检测算法 ,提高了对入侵类型的判别能力 ,保证应对措施的正确 ,确保了系统的安全性。     

复合材料修复损伤钢板抗盐雾腐蚀疲劳实验

复合材料修补舰船钢结构的抗海洋环境能力是衡量修补效果的一个重要指标,选择舰艇应用最迫切的"盐雾腐蚀"作为海洋环境的初步试验,依据GJB150.11-1986《军用设备环境试验方法.盐雾试验》,对边裂纹直条试样进行修补后腐蚀试验;根据GB3075-1982《金属材料.室温疲劳试验方法》对复合材料修补舰船钢结构进行了腐蚀后疲劳试验研究。结果表明:复合材料微波修复舰船结构具有足够抗大气影响能力,完全可以在舰艇结构损伤抢修中推广应用。     

自蔓延反应喷涂表面涂层技术进展

围绕自蔓延反应喷涂技术与工艺研究和自蔓延反应喷涂相关理论研究两个方面,介绍了这一技术领域的发展状况。SHS反应喷涂技术将燃烧合成与传统热喷涂相融合,将各类高化学能的反应型粉材、线材引入喷涂技术中制备高性能陶瓷和金属间化合物涂层,发展了SHS反应药芯线材电弧喷涂、SHS等离子喷涂、爆炸反应喷涂以及SHS反应火焰喷涂等技术手段。一方面,对其中的配系设计、控制参数、涂层性能和相关设备等方面开展了深入的实验研究;另一方面,围绕涂层形成过程、喷涂条件下的反应机理与模式,以及反应喷涂过程中的能量状态和粒子的物理状态等方面开展了初步的理论研究,正在构筑较完整的理论体系。     

综合战场态势组件化表达模型研究?

战场态势是控制作战节奏、把握战斗进程的重要手段。借鉴组件化建模的思想，采用组件组合描述态势要素的方式，提出了一种崭新的战场态势表达模型。该模型构建了以态势图层为中心的管理机制、以“态”表达组件和“势”表达组件进行组合描述态势要素的建模机制和以图层服务为手段的功能扩展机制，可以显著增强战场态势显示的灵活性和提高系统功能的可扩展性。     

基于Wigner分布的干扰项抑制及算法

Wigner分布是一种真正意义上的时频分析方法,但存在其固有缺陷即虚假时频谱(干扰项)问题.将实信号转化成所对应的解析信号,并采用Choi-Williams方法对Wigner分布进行修正,实现了对干扰项的有效抑制,获得了满意的信号时频谱.给出了用解析信号计算信号Wigner分布及Choi-Williams分布算法.通过几个典型信号(多分量信号、调频信号等)对所研制的软件进行仿真实验,结果与理论相符,表明了软件算法的正确性.