基于混沌双扰动的CDDP SO-BP目标威胁估计方法?

信息化条件下的战场环境对目标威胁估计技术提出了越来越高的要求。提出一种基于混沌双扰动的CD?DPSO?BP目标威胁估计方法，该方法针对粒子群算法在进化过程中易出现早熟和寻优结果不稳定的缺陷，基于Tent映射提出混沌双扰动的思想，并加入粒子群算法的进化过程，实现对粒子群算法的改进；之后，利用该新算法训练BP神经网络的初始权值和阈值，建立目标威胁估计模型和算法；最后，将该方法应用于实例中进行仿真，结果表明该目标威胁估计新算法具有较高的准确度。     

基于区间数GRA的空袭目标威胁评估技术

针对现有空袭目标威胁评估方法存在的不足,提出了一种基于区间数灰色关联分析法的威胁评估技术,讨论了目标机动对威胁度的影响,克服了无量纲化处理对指标作用大小的影响,给出了决策矩阵的建立方法和目标威胁度排序方法。最后给出了一个应用实例,排序结果与专家评估结果完全一致,证明了该技术的有效性与可行性。     

多矢量水听器低频近场目标协同定位算法

针对水下小平台难以实现低频近场目标定位的问题,研究了基于多个矢量水听器的协同定位算法。算法将多个矢量水听器视为不同的观测点,利用矢量水听器阵列流型特点估计出目标相对于不同观测点的方位角,根据这些方位角信息利用正交矢量算法对近场目标进行定位,避免了多维搜索过程,减少了计算量。仿真结果表明,算法能够准确地定位低频近场目标,有效地提高定位精度。     

面向大规模集群的并行I/O用户层配置优化策略

影响应用I/O性能的关键因素主要有三个层次:包括应用的I/O接口实现、体系结构和文件系统组件的性能以及应用的I/O参数配置。从应用I/O配置优化的视角,分析了大规模集群并行I/O的配置调优空间,在此基础上,给出了一套大规模集群并行I/O性能特征测试分析方法。基于该方法,在某国产超级计算集群上开展了一系列I/O测试分析来刻画系统的I/O性能特征,进而指导并行应用程序的I/O配置优化。基于优化后的配置参数,在两类典型的并行I/O场景中,针对某类生产应用程序,8192进程下的重启动数据写操作时间下降了15%,4096核的程序作业加载时间从10 min缩短到了5 s。     

高动态载体的捷联航姿算法仿真研究

在总结旋转四元数方法和旋转矢量三子样优化算法的基础上,以高动态栽体为对象,将2种航姿算法在Matlab环境下进行了仿真对比.仿真结果表明,在典型圆锥运动下,旋转四元数方法没有补偿不可交换误差,解算精度较低.旋转矢量优化算法在高动态栽体的航姿解算中的姿态描述是有效和适用的.     

一种强干扰下均匀圆阵弱信号测向新方法

为了解决强干扰背景下常规空间谱估计算法对弱信号不能正确测向的问题,基于均匀圆形阵列(UCA),提出了一种扩展噪声子空间弱信号波达方向(DOA)估计算法。首先将强干扰方向向量并入噪声子空间形成扩展噪声子空间,然后构造波束函数和新的方向向量进行谱峰搜索。本算法能有效抑制强干扰的影响,对弱信号方向进行正确估计。最后计算机仿真实验验证了本算法的有效性和正确性。     

一种基于正交迭代的无人直升机着舰相对位姿估计方法

针对基于视觉的舰载无人直升机自主着舰过程中的相对位姿估计问题,选取着舰标志图像的角点特征进行求解,提出了一种基于正交迭代的位姿估计算法。该算法为满足位姿估计结果精确、鲁棒和高效的要求,采用目标空间误差作为误差函数,并基于透视投影模型给出迭代初值,相对于随机给定初始值而言,使得迭代次数减少,收敛速度提升;在迭代过程中,通过绝对定向方式来求解空间共线性误差最优值问题。仿真结果表明:该方法实时性好、精度较高,具有全局收敛性。     

面向大规模集群并行I/O的用户层配置优化策略研究

近年来，大规模并行场景下的I/O性能越来越受到应用科学家的关注。影响应用I/O性能的关键因素主要有三个层次：包括应用的I/O接口实现、体系结构和文件系统组件的性能以及应用的I/O参数配置。本文从应用I/O配置优化的视角，分析了大规模集群并行I/O的配置调优空间，在此基础上，给出了一套大规模集群并行I/O性能特征测试分析方法，基于该方法，在某国产超级计算集群上开展了一系列I/O测试分析来刻画系统的I/O性能特征，进而指导并行应用程序的I/O配置优化。基于优化后的配置参数，在两类典型的并行I/O场景中，针对某类生产应用程序，8192进程下的重启动数据写操作时间下降了15%，4096核的程序作业加载时间从10分钟缩短到了5s。本文提出的I/O配置调优空间及优化方法，可以推广应用到其它同类系统平台，对于大规模集群上的用户层并行I/O配置调优具有借鉴意义。     

基于四元数法的火炮随动系统解耦控制

用四元数法分析火炮随动控制中系统两个控制通道耦合的问题,提出了用解耦控制的方法消除火炮随动系统的静差。该方法可推广应用于同类随动系统的解耦控制中。