基于Vega的战术与火力协同作战视景仿真系统

为了评估战术与火力协同作战对抗效能,建立了分布式战术与火力协同作战对抗网络仿真系统,给出系统框架并介绍各节点功能,详细介绍了视景仿真系统的实现方法和关键技术。基于Vega仿真软件环境开发了战场中的各种复杂场景特效,解决了非视觉物理量的可视化问题;利用Visual C++开发了视景仿真程序,解决了视景驱动和自动视点切换等具体问题。仿真结果表明视景系统可以逼真演示战术与火力协同作战过程并给出作战效能的直观评估。     

靴形喷油速率耦合预喷射对超高压共轨柴油机性能的影响

在介绍超高压共轨系统工作原理的基础上,基于GT-Power软件建立单缸超高压共轨柴油机的仿真模型,并利用试验验证模型的准确性,而后通过模型分析不同喷油速率、靴形喷油速率耦合不同预喷油量和靴形喷油速率耦合不同预喷提前角对超高压共轨柴油机动力性、经济性以及燃烧排放特性的影响。结果表明:通过调整超高压共轨系统中电控增压器电磁阀和喷油器电磁阀的开启时间,能够实现喷油速率的柔性可调。随着喷油速率从矩形变化到靴形,柴油机缸内压力、温度以及NO_x排放量均逐渐降低,而soot排放量逐渐升高,且靴形喷油速率可使柴油机获得最大的功率(扭矩)和最低的油耗率。靴形喷油速率耦合较小的预喷油量可以使柴油机获得更好的动力性、经济性和燃烧特性,但同时也会导致NO_x排放量的升高。靴形喷油速率耦合较大的预喷提前角有助于改善柴油机排放特性,但受到预喷油量的限制,效果并不明显。     

无线认知网络中一种分布式最大频谱分配算法

无线认知网络被认为是下一代无线网络的核心架构之一。该网络能解决日益增长的频谱使用需求和低下的频谱使用率之间的矛盾。通过伺机接入临时可用频谱资源,其频谱利用率能得到大幅的提高。由于频谱资源分配是影响频谱资源利用率的关键,因此如何对频谱资源进行高效的分配一直是无线认知网络的重要研究领域之一。我们证明了在异构频谱使用概率条件下的最优频谱分配是NP难的问题。为了有效解决该问题,本文提出了一种基于分布式最大加权独立集的频谱分配算法——DMWIS。该算法的时间复杂度为O(V2/2)。通过大量的仿真实验,验证了在90%以上的不同随机网络环境下算法能在3轮内收敛,并且该算法一般能获得最优解90%的性能。     

月球轨道超长波天文观测微卫星在轨数据预处理方法

围绕“嫦娥4号”月球轨道超长波天文观测微卫星展开研究，针对微纳卫星对地数传资源的限制，提出一种在轨信号预处理方法：通过10通道数字下变频链路实现原始数据的变频接收，再利用多级滤波器抽取获得低采样率基带数据，下变频本振频率可调，在对地数传资源约束下保证了不同频带数据的灵活选取。以上方法实现了一种10频点超窄带梳状滤波，仿真验证表明，采样率80 MSPS基带带宽为1 kHz的情况下，此方法可在现场可编程门阵列平台上稳定运行，能保证带内平坦度和线性相位等关键技术指标, 数据量与直接下传原始数据相比，降低了3个数量级以上。     

战术互联网模拟训练系统军事总体问题研究

军事总体设计是技术总体设计的基础,是模拟训练系统设计的首要任务.对于战术互联网模拟训练系统军事总体设计中的有关问题,采用对比和比较法,对系统军事总体需求和框架进行了研究,明确了战术互联网模拟训练系统的训练方式、使用流程、功能体系等内容,为下一步系统的技术总体方案设计以及实现奠定了良好基础.     

基于本体的炮兵火力分配决策问题模型化方法

提出一种基于本体的炮兵火力分配决策问题的模型化方法,并详细描述了该方法求解框架中最重要组成部分:决策问题本体的构建过程.决策问题本体包括领域概念本体、任务本体和控制结构本体.通过本体的描述,能从语义上分析问题,分解问题,发掘决策问题的内在组成结构,将问题刻画成细粒度问题的组合,提高决策问题解决的灵活性和多样性.     

北斗系统新民用导航电文历书参数算法与性能分析

研究新公布的北斗民用导航电文中的两类历书与北斗二号导航电文历书的差异，对比分析各类历书对接收机首次定位时间的影响。利用实际的历书数据，比较不同历书类型的用户算法，分析不同龄期数据对接收机首次定位性能的影响。结果表明，高精度历书在1周的数据龄期内性能较为稳定，中等精度历书精度稍逊于高精度历书，但由于简化了电文空间，能接近高精度历书性能。简约历书进一步简化了参数数目和电文空间，尽管位置误差达到了数百千米，但却能在数月之后保持相应精度，有利于缩短接收机首次定位时间。     

超低照度下微光图像增强神经网络损失函数设计分析

超低照度下(环境照度小于2×10~(-3)lux)微光图像具有低信噪比、低对比度等特点,使目标难以辨识,严重影响观察效果。为了提高超低照度下微光图像质量,设计了一种用于微光图像增强的卷积自编码深度神经网络,并针对传统的均方误差损失函数不符合人类视觉感知特性等问题,结合现有的全参考图像质量评价指标,研究了包括感知损失在内的几种损失函数,并提出了一种新的可微分损失函数。实验结果表明,在网络结构不发生改变的情况下,所提损失函数具有更好的性能,在提高微光图像信噪比和对比度的同时,能够有效地增强图像内部细节信息。     

基于改进协同遗传算法的有效载荷系统功能序列规划方法

针对传统回溯算法在求解基于知识模型的有效载荷系统功能序列规划问题中搜索效率低的问题,提出一种基于"择劣变异"(Worst Individual Mutation,WIM)策略的协同遗传算法(Co-evolutionary Genetic Algorithm,CGA)的改进算法WIM-CGA。该算法在遗传过程中采用双路线进化方案,即"择优实施标准遗传过程,择劣实施变异操作",达到提高求解精确度及搜索效率的目的。仿真结果表明,同等测试条件下,当功能规模为50,约束密度为1.0时,WIM-CGA算法在限定时间内最优解的平均精确度比优化的回溯算法提高了54.15%,比CGA算法提高了6.18%,且当所得解的精确度大于90%时,WIM-CGA算法比CGA算法的迭代次数减少了65.79%,耗时降低了48.97%,显著提高了功能序列规划的效率。     

流域变换的串行与并行策略研究

流域变换是数字形态学中用于图像分割的一种经典方法,其并行化问题成为近年来研究的重点。首先给出了流域变换的数学模型,并归纳列举了几种离散情况下的形式化定义;其次分类总结了近年来流域变换串行算法研究的新进展,从而在此基础上重点讨论了相应的并行化策略。详细分析了设计并行流域算法需要考虑的几个问题;并比较评价了现有并行算法的性能特点,得出了一些结论;最后提出了有待进一步研究的问题。