一种面向完成时间与负载均衡的任务调度算法

公共计算环境作为新一代舰艇信息系统集成环境,具有统一架构、资源共用、可扩展等优点,是未来舰艇信息化发展的关键。公共计算环境本质是云环境,任务调度中的完成时间和负载均衡对公共计算环境的整体性能有重要影响。面向优化完成时间和负载均衡两个主要问题,采用了基于改进蚁群优化算法的任务调度算法和负载修正系数,融合非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)中快速非支配排序的方法进行多目标优化,生成最优解的Pareto前沿。使用CloudSim平台进行仿真模拟,实验结果表明,在负载均衡和完成时间目标上,提出的面向完成时间与负载均衡的蚁群算法(TL-ACO)与NSGA-Ⅱ相比性能更优异。     

基于网络连接的通信服务Ad Hoc网络可生存性分析

Ad Hoc网络是一种有着广泛应用场合的移动多跳无线网络，其生存性备受关注。文章首先介绍了Ad Hoc网络可生存性面临的特殊问题和挑战。然后主要从两个方面探讨了Ad Hoc络的可生存性问题即可生存的网络连接和可生存的通信服务。最后指出了今后的工作方向。     

试论国防预算的最优规模

为实现国防预算最优规模的目标,可考虑以公共经济学为基本工具,辅以博弈论的方法,科学合理地分析、研究国防预算最优规模的局部及一般均衡,为决策提供一些可靠的依据。     

一种基于MMMA的双模式变步长盲均衡算法

针对传统修正恒模算法(MCMA)收敛速度慢、剩余码间干扰大的缺点,在双模式修正恒模算法(MCMA+DD-LMS)的基础上引入局部信息量和变步长的思想,提出了一种基于修正多模算法(MMMA)的双模式变步长修正多模算法(VS-MMMA+DD-LMS)。经过理论分析和实验仿真,证明改进后的算法较传统算法具有更好的均衡效果。     

军用无线多信道负载均衡模块的设计与实现

伴随武器装备信息化建设的不断深入,以无线战术电台构建的"初级战术互联网"上传输的业务信息流越来越大,从而对信道带宽的需求也越来越高,无线信道吞吐量成为制约整个网络性能的瓶颈。针对这一问题,提出一种军用无线多信道负载均衡模块的方法,在组网控制设备上建立业务信息流库,统一信道调度机制,以及采用基于ETT算法计算信道质量,最终来实现在多信道环境下的业务负载均衡,详细给出了模块处理流程和实现过程。实践表明该模块对提高"初级战术互联网"吞吐量有一定作用。     

任意分散布阵通信干扰机空间功率合成方法

针对小型化通信干扰机功率不足的问题,提出了一种任意分散布阵通信干扰机空间功率合成方法,采用无线的方式控制各单元的发射时间和发射相位,在不破坏单个干扰机结构完整性和独立性的前提下进行空间功率合成。分析了相位同步误差、定位误差和导向误差对功率合成效率的影响,给出了合成效率为0.8时系统对相位同步精度、定位精度和导向精度的要求。结果表明,随着各项误差的增加,合成效率不断减小并趋于下限;干扰机群分布半径越大,合成效率对导向误差越敏感。     

自适应调制的MIMO OFDM系统的性能分析

分析了MIMO OFDM的系统模型,研究了MIMO OFDM系统的自适应调制技术,给出了完整的自适应算法,探讨了自适应MIMO OFDM系统的频谱效率。仿真结果表明,自适应调制提高了MIMO OFDM的误比特率性能。     

基于量测噪声方差估计的GM-CBMeMBer算法

针对目标跟踪系统下量测噪声统计特性不准确甚至难以获取的问题,提出一种量测噪声统计特性自适应的高斯混合势均衡多目标多伯努利(Cardinality Balanced Multi-Target Multi-Bernoulli,GM-CBMe MBer)滤波算法。该算法引入Sage-Husa自适应滤波器的思想,利用遗忘因子对量测噪声协方差误差进行修正;建立检验统计量,判断算法敛散性;若滤波发散,则采用有偏估计方法来保证算法收敛性。仿真结果表明在非时变、时变量测噪声方差未知情况下,改进算法的跟踪性能优于传统的GM-CBMe MBer滤波算法,对量测噪声的变化具有较强的适应能力。     

基于二人零和矩阵博弈的兵力分配优化模型

随着兵力的增多,应用优化理论解决兵力分配问题面临实际操作困难。为此,可以考虑运用运筹学中的博弈论和线性规划方法,根据兵力部署的一般原则,建立兵力分配优化模型,在符合某种战斗效果评分体系的前提下,借助数学软件加以解决。     

邻频干扰对跳频系统通信容量的影响分析

在已知台站布置的跳频系统中,针对邻频干扰对系统通信容量的影响,从信号信息熵角度,分析了接收点干扰信号和噪声的熵功率,利用信号熵和熵功率不等式,推导得出了以信道参数、干扰台站数和可用频点数为变量的系统通信容量公式。仿真结果表明,在干扰台站数较小时,接收点干扰信号的分布取决于信道参数,而不能简单地假设为高斯分布;并验证了所提理论在nakagami信道下的正确性。