基于资源平衡的分布式星群网络连接接入策略

针对现有卫星网络接入策略未能充分考虑卫星资源以及合理确定卫星资源权重问题,提出了一种基于资源平衡的星群网络连接接入策略。该策略充分考虑卫星的多种资源建立卫星资源评价模型,利用移动代理技术,采用层次分析法和熵值法计算各卫星资源的主观和客观权重,并通过Kullback散度权重优化方法对主客观权重进行平衡处理,判决过程兼顾了卫星的综合性能水平和用户偏好,提高了接入的准确性和合理性。仿真结果表明,采用该接入策略,有效改善了新呼叫阻塞率和强制中断率。     

认知无线Mesh网络中资源节约的最小信道冲突值组播路由算法

认知无线Mesh网络中满足服务质量约束的多目标优化组播路由问题比单目标优化组播问题更加复杂,为了快速求解认知无线Mesh网络中满足服务质量约束的、以最小化资源消耗与最小化信道冲突值为目标的多目标优化组播路由问题,提出一种基于粒子群优化算法的问题求解框架,包括问题描述、粒子编码与粒子初始化、适应度函数、粒子飞行、粒子变异、粒子消环。粒子由表示节点之间连接关系的带权邻接矩阵表示,重新定义了用于粒子飞行的3种运算规则以及粒子飞行运算和粒子变异运算。仿真结果表明提出的算法能达到预定目标,资源消耗较低且能获得较低的信道冲突值。     

分布式多站雷达协同定位功率分配改进凸松弛算法

针对分布式多站雷达协同定位下的功率分配问题,提出一种改进凸松弛的启发式算法。给出了分布式多站雷达定位误差的克劳美罗下界(CRLB),建立功率约束下最小化CRLB迹的功率分配模型。设计了一种改进凸松弛算法,通过迭代修正松弛参数和快速功率调整策略解决非凸优化问题消除松弛带来的误差。仿真实验表明,相对于均匀功率分配算法和基于凸松弛的功率分配算法,改进凸松弛启发式功率分配算法下目标的定位性能更优。     

基于相遇时间感知的延时容忍网络路由

延时容忍网络(Delay-tolerant Networks,DTNs)是稀疏的移动自组织网络,其无法建立源节点至目的节点整条路径。目前多数工作是在分析转发算法,而基于短相遇接触时间(Contact Duration Time,CDT)事实下的转发算法的研究工作甚少。为此,提出基于相遇接触时间的时延容忍网络路由(Contact Duration-Aware Routing,CDAR)。利用CDT、相遇间隔时间以及消息的时效计算一跳和两跳传递概率,再依据当前接触的和过去接触的节点中选择转发节点,从而构建低成本路由。实验数据表明,与同类的PROPHET路由相比,提出的CDAR路由的消息传递率提高了10%、平均时延缩短了12%和路由成本下降了23%。     

基于混合优化算法的单分量磁性定位方法

为解决现有磁定位方法的定位精度较大程度上依赖于定位参数初始值估计精度的问题,提出了基于混合优化算法的单分量磁定位方法.首先利用舰船垂向磁场的衰减特性构造了相关系数函数,该函数与测量面上磁场的拟合误差函数共同组成了一种新的多目标规划函数,然后将微分进化算法与方向加速法相结合形成了混合优化算法,再利用该算法通过多目标规划函数确定最优的定位参数解.实验证明,对于未安装定位系统的半合作舰船,该定位方法利用磁传感器所测目标的垂向磁场,能较准确地确定舰船相对于磁传感器的位置,定位结果稳定可靠,定位精度较高.     

时延分布式控制系统的Truetime仿真分析

针对航空发动机分布式控制系统的时延问题,应用Matlab的Truetime工具箱,设计了控制系统仿真分析平台,分析了时延对系统稳定性的影响。首先针对一类应用状态反馈的控制系统,分析了存在传感器到控制器单侧时延的情况下,系统保持稳定的充分条件。在此基础上,以某型航空发动机为例,基于Truetime工具箱设计了分布式控制仿真系统,分析了不同的时延条件对系统稳定性的影响。仿真结果与理论分析结果一致,证明了系统的有效性。     

跟踪机动目标的一种新的多模型算法

在机动目标跟踪的多模型(MM)方法的研究中,提出了一种新的多模型方法,即最小子模型集切换(MSMSS)算法.这种MSMSS算法从总模型集中自适应确定最小模型集,用来完成多模型(MM)估计.仿真结果表明,和标准的交互式MM(IMM)相比,所提到的算法,在保持同等的跟踪性能的前提下需要很小的计算量,在计算量相等的情况下具有更好的跟踪性能.     

一种改进的基于MDLS与GA的作战资源分配算法

联合作战任务计划的核心是任务和行动,其目的就是如何有效地将作战资源分配到各个任务中去,考虑到分配过程中的各种约束,对这一问题的求解即是解决一个组合优化问题.提出了一种改进的基于 MDLS 与 GA 的任务计划算法,结合了两种算法的优点,回避了各自的不足;通过案例的实验,以更小的计算代价获得了较优的结果,证明了算法的效率和研究该问题的意义.     

一种组网探测资源管控拓扑模型优选算法

针对组网探测资源管控预案设计中管控拓扑模型优选难题,结合社会网络分析和信息论理论,选用图论为主要研究方法,提出了一种基于改进模糊物元的拓扑模型优选量化模型和新算法。根据组网探测资源管控的特点建立了基于团队合弄集成设计环境和图论的拓扑模型,依据指标属性特征,给出指标量化方法和优选算法流程,将信息论和模糊物元相结合,设计了一种改进模糊物元的拓扑模型优选算法,并以某雷达组网系统的体系抗干扰探测资源管控拓扑模型优选为例,验证算法的可操作性和可行性。实例表明,优选算法所得结果与实际相符,也能对拓扑模型动态变化规律进行科学分析,为求解拓扑模型优选问题提供了一种可行和客观的方法。     

加权模糊Petri网的推理算法研究

将加权模糊Petri网与矩阵运算相结合，提出了一种推理算法，实现知识的推理运用。该算法利用了加权模糊Petri网的并行处理能力，将复杂的推理过程采用矩阵运算实现，充分考虑了多种约束条件，具有简单、高效、易于实现等优点，适合大型复杂加权模糊Petri网的推理计算。最后以实例对算法进行了验证。