基于HAZOP法的飞行冲突故障树的建立

针对故障树的建立中所存在的主观性、覆盖性、以及模糊性等问题,提出了一种基于HAZOP法来建立进近和离场期间飞行冲突故障树的方法。通过引导词与航管参数的排列组合确定偏差,然后以偏差事件为节点,分析产生偏差的原因和造成的结果并构建故障树,最后对故障树进行定性定量分析。并以美国两架民航客机在机场上空发生的飞行冲突示例了完整的建模过程。结果表明所建立的故障树在能准确分析飞行冲突成因的基础上,较好地解决传统FTA所存在的局限性。     

邻频干扰对跳频GMSK接收机的性能影响分析

在考虑跳频系统中系统用户数、可用频点数、信道参数和环境噪声因素的条件下,重点研究邻频干扰(ACI)对跳频系统典型GMSK接收机误码率(BER)性能的影响。研究了GMSK非相干平方律接收结构和包络检波接收结构,通过分析接收信号经过各接收单元的变化,得出判决信号的解析表达式;通过分析判决信号的概率密度函数和特征函数,推导得出跳频系统在ACI影响下的系统BER公式。仿真结果表明,该理论能够评估ACI对跳频系统典型GMSK接收机的BER性能影响。     

基于数据挖掘的仿真模型验证

针对复杂系统输出具有数据量大、高度复杂性、非线性和非平稳等特点,将数据挖掘思想和有关方法引入到导弹系统仿真模型模型验证,通过对仿真数据和试验数据进行模式表示和特征提取,将2时序数据的模式距离作为评价指标来衡量模型的有效性。仿真分析表明,该方法相比传统方法计算量小,但意义明确,具有一定的实用性和参考价值。     

静态初始条件下的歼击机中距攻防引导方法决策

在静态初始条件下,歼击机中距攻防引导方法的选择是一个定性与定量相结合的类别划分问题,因此,将粗糙集理论与概率神经网络相结合用于该问题的解决。首先,利用粗糙集理论实现专家知识约简、空战态势信息集压缩,得到最小决策信息集;其次,利用概率神经网络进行概率决策推理;最后,通过实例分析,结果表明决策推理正确,在不确定环境下仍然有效,提高了决策过程的自动化程度。     

用于减少远程Cache访问延迟的最后一次写访问预测方法

为减少远程Cache访问延迟,提高共享存储系统的性能,提出了一种新的基于程序内在写突发特性的最后一次写访问预测方法,并对一个具体的目录协议进行了改造,以支持该预测方法。通过预测Cache块的最后一次写访问并提前对其进行降级,处理器能直接从主存中读取数据,从而减少了远程Cache访问所需的一个网络跳步数。与当前基于指令的预测方法相比,该方法能极大减少存储开销。基准测试程序的评测结果表明,该方法能获得83.1%的预测准确率,并且能提高8.57%的程序执行性能,同时与基于指令的预测方法相比,该方法能分别减少历史踪迹表69%的存储开销和签名表36%的存储开销。     

三维疏散仿真平台研究与开发

介绍了构建三维疏散仿真平台的基本原则,从建筑模型的导入、网格的自动剖分、人员模型的构建、人员行走规则、模拟结果的显示等方面对疏散仿真平台进行了阐述,测试了疏散仿真平台的功能,得出模拟结果与疏散演习结果接近的结论,认为该疏散仿真平台具有广泛的应用前景。     

高技术装备维修知识共享

将知识管理的思想引入到装备维修中,认为装备维修组织与高技术装备生产厂家之间的知识共享是提升高技术装备维修能力的重要因素。通过建立知识共享模型,对装备维修组织与高技术装备生产厂家知识共享过程进行了分析,得出知识总量螺旋上升的结果。在此基础上进行博弈分析,运用数学方法,找出主导高技术装备维修知识共享活动的关键因素,并结合实际,研究应对方法,推动装备维修知识共享,促进装备维修组织知识创新,从而提高装备维修能力。     

小时宽带宽积下菲涅耳纹波抑制方法

针对小时宽带宽积线性调频信号时,海明内加权匹配滤波器难以有效抑制旁瓣的问题,研究了余弦幅度锐化和3次相位预失真两种减小菲涅尔纹波影响的方法,并对两种方法与传统海明内加权方法的脉压结果进行了比较,最后分析了两种方法的TB积适用性和多普勒敏感性。仿真结果表明,两种方法都能有效减小小时宽带宽积下菲涅尔纹波的影响。     

神经规则与案例融合的专家系统知识表示和推理

为了对专家系统中的知识进行表示,并使得推理变得更加准确高效,介绍了一种结合符号规则、神经网络和案例的方法。该方法是把一种混合规则,即神经规则和案例结合在一起。它与传统的基于符号规则推理不同的是,即使有一些未知的输入,也可以执行基于神经规则的推理。实验证明,与传统的专家系统比较,混合推理可以提高故障诊断的效率和精确度。     

直接耦合干扰的自适应两级补偿方法

针对水下电磁探测系统对直接耦合干扰的补偿精度受限于硬件采样分辨率的问题,研究了基于自适应技术的直接耦合干扰两级补偿方法。采用高速 DSP 芯片实现直接耦合干扰补偿电路,完成直接耦合干扰的粗调补偿;提出了基于可变遗忘因子的 QRD-LS 算法,并采用基于该算法的自适应陷波器实现了直接耦合干扰的微调补偿。实验研究验证了两级补偿方法对直接耦合干扰的补偿性能。结果表明：基于可变遗忘因子的QRD-LS 算法稳定性好,收敛速度快;基于该算法的自适应两级补偿方法对直接耦合干扰的补偿精度达到10－4倍。