面向多核网络分组处理系统的线程亲和缓冲区管理机制

基于通用多核架构的网络分组处理系统性能受到诸如分组IO开销高、多核共享内存及进程调度竞争大、页表缓冲表项失效率高等问题的困扰。为此提出一种基于通用多核网络分组处理系统、面向高速分组转发应用的线程亲和缓冲区硬件管理机制,并在网络专用协处理引擎上实现。该机制采用无中断的线程亲和调度策略,将包含控制信息与缓冲区地址信息的描述符和分组数据按照分组处理的线程号链式地对应加载在多个地址连续的共享缓冲区中。基于通用多核和现场可编程门阵列平台进行报文转发测试,实验结果表明,采用线程亲和缓冲区管理机制能使平均报文转发处理性能提升12.4%,有效地降低IO开销和TLB表项失效率。     

子空间投影后波束形成的导航接收机抗干扰性能分析

利用导航信号淹没于干扰信号和热噪声的特点,将天线阵列接收的空时信号矢量向干扰子空间的正交子空间投影以实现干扰抑制。当接收机对投影后的单阵元数据捕获成功后,利用捕获估计的本地扩频码相位作为参考信号,依据最小均方误差准则进行波束形成。仿真结果表明该抗干扰算法在零陷强干扰的同时使主波束指向导航信号来波方向,有效提高了阵列输出信干噪比,并降低了空时自适应处理对导航信号伪码相关峰形状和载波跟踪性能的影响。     

基于Lyapunov方法的轮式移动机器人全局轨迹跟踪控制

针对轮式移动机器人的运动学模型,通过设计复合跟踪误差,利用Lyapunov直接法,构造出了具有全局渐近稳定的全局渐近跟踪控制器,实现对参考轨迹的全局渐近跟踪,并根据Lyapunov稳定性定理证明了系统的全局渐近稳定性.最后,给出的仿真结果表明,初始跟踪误差很快收敛于零,轨迹跟踪效果良好,闭环系统具有良好的动态性能和全局稳定性,适用于轮式移动机器人的全局轨迹跟踪控制.     

火箭助飞鱼雷作战效能评估模型

根据火箭助飞鱼雷武器系统的特点,综合WSEIAC法和过程要素法分析武器系统作战效能的优点,利用"复合要素法"建立了火箭助飞鱼雷武器系统的作战效能评估模型,在此基础上分析了影响火箭助飞鱼雷武器系统作战效能的因素。     

高炮武器系统杀伤边界研究

在对高炮射击特点剖析的基础上,从全航路毁伤概率的角度,提出了高炮武器系统杀伤边界的定义。修正了弹炮结合论证中导弹与高炮火力范围如何衔接的一些模糊概念,提出了更为合理的弹炮结合武器系统火力衔接准则。该准则要求导弹系统杀伤区的杀伤概率与高炮系统杀伤边界内的全航路毁伤概率应该基本匹配,导弹系统的杀伤区近界与高炮系统杀伤边界应尽量重叠。研究结论在弹炮结合论证、火力分配建模等方面都具有广泛的应用价值。     

基于Matlab/Simulink的三轴随动跟踪平台仿真

在分析三轴随动跟踪平台控制原理和算法设计的基础上,运用Matlab/simulink仿真工具对其建立数字仿真模型。通过调节仿真模型系统参数,探索出具有精确指向的最优系统参数,以指导跟踪平台的设计与调试,优化和改善随动平台的跟踪性能。最后给出了仿真模型和随动平台在静态精度和动态精度方面的比较结果。仿真计算和实际应用结果表明,精度基本一致,验证了数字仿真模型建立的可行性和有效性。     

基于支持向量机的高空无人机侦察目标识别

针对高空无人侦察机遥感图像目标不明显、图像背景复杂等特点,提出了一种基于支持向量机的目标分类方法。将支持向量机应用于高空无人侦察机的遥感图像目标识别,并且对特征值的提取进行深入研究。实验结果表明,特征值输入的多分类器在识别性能上具有很高的识别率,对提高高空无人机的侦察能力具有重要意义。     

脱壳穿甲弹对巡航导弹的毁伤模型及仿真

精确评定目标毁伤概率有相当的困难,需要进行大量的试验。在对巡航导弹毁伤标准和结构进行研究的基础上,分析了巡航导弹不同部位的毁伤特性,给出了脱壳穿甲弹对巡航导弹的毁伤模型。以某型脱壳穿甲弹为例,仿真了对战斧巡航导弹的单发命中弹的毁伤概率。采用以各种相关毁伤试验数据为基础,用基于理论和推算的方法,得出毁伤模型。与现有的毁伤效果评定比较,模型更为精确,结果更为可靠,对类似的毁伤分析也有借鉴意义。     

基于HLA的维修保障仿真系统设计研究

针对作战单元维修保障能力评估的需求,提出建立基于HLA的维修保障仿真分析平台。在分析维修保障系统构成和运行过程的基础上,阐述了仿真联邦的设计思想和构建方法,并进行了系统设计。根据实际系统的运行逻辑开发了联邦剧情,基于HLA的开发和执行过程模型构建了联邦系统框架,设计了联邦对象模型,并指出了仿真实现的关键技术所在。     

面向数据库服务的网络流量模拟方法

针对离线网络安全实验环境缺少真实网络环境的背景流量,以及实验环境中数据库服务器缺少资源争用的现象,提出了面向数据库服务器的网络流量模拟方法,设计了用户访问数据库的操作模型,实现了面向数据库服务且独立于其客户端的网络流量模拟系统。