高精度分数时延滤波器设计的边界拟合Remez算法

在卫星星间测距模拟信号仿真及实际测试中,为提高测距模拟信号精度和系统可用带宽,提出基于边界拟合Remez算法的高精度分数时延滤波器的设计算法。该算法利用Farrow结构的多项式近似思想,采用多项式拟合Remez算法设计滤波器的冲激响应边界系数,通过多相分解实现分数时延滤波器组。该算法改善了当设计的滤波器阶数较高时冲激响应边界的不连续现象,进而降低了群时延误差,提高了精度。仿真结果表明,该算法设计的滤波器的分数时延精度得到了提高,同时系统可用带宽提高近一倍,实现时需使用的乘法器数目也有明显降低。     

动圈式永磁直线直流电机的精英保留多种群遗传优化算法

为了实现陆基无人机电磁弹射器高机动性及其直线弹射电机的高功率密度,针对动圈式永磁直线直流电机,提出精英保留的多种群遗传算法(Multi-Population Genetic Algorithm with Elite Retention, MPGAER)的电机最大功率密度优化方法。以磁通密度和电流密度为约束条件,利用其搜索能力强、收敛速度快的特点优化电机的结构参数,并与磁路法初始设计结果和传统遗传算法优化结果进行比较。结果表明:与磁路法初始设计相比,MPGAER能使电机质量减少6.25%,功率密度提高10%,电机动态性能得到提高;MPGAER优化设计的电机功率密度高于遗传算法设计结果,所提方法有效地解决了在优化过程中出现易收敛于局部最优点和寻优效果差的问题。     

复杂约束下的导弹作战任务规划模型和算法研究*

导弹作战任务规划是一个涉及时间、资源、质量和其他关系约束的复杂问题.首先通过定叉约束满足效用对基本约束满足模型进行了扩展,建立了导弹任务规划的约束满足优化模型.在此基础上,研究了任务规划模型求解的时间和效用传播算法,提出了基于综合效用的优化求解框架.该模型和求解框架易于解决具有多种约束因素的复杂问题,具有较好的通用性.通过定义软、硬约束效用,使得实际任务规划问题求解具有更好的灵活性.     

武警部队快速机动中最优路径的实现

紧急条件下武警部队快速机动最优路径，是一个多目标多约束随机动态交通网络寻优问题。在分析交通网络拓扑化特点及最短路模型前提下，着重研究道路通行能力带给复杂公路网络道路寻优问题的影响，并结合GIS系统利用改进的Dijkstra算法求解。     

分块模幂算法

RSA是目前最成熟的一种公钥密码体系 ,RSA加解密算法的速度依赖于模幂算法 ,因而快速模幂算法一直是人们感兴趣的课题。该文提出了一种基于分块的模幂算法 ,对算法复杂性进行了讨论 ,并与其他模幂算法作了比较 ,从理论上论证了它具有更快的模幂速度     

代理型防火墙Cache策略的研究与实现

在代理型防火墙中设置Cache,可以有效地减少响应延迟和降低网络带宽。对Cache实现中的信息过滤规则、过期页面处理和替换算法几个关键技术进行了深入研究,并提出了一种基于防火墙日志系统开销极小的Cache管理策略。     

分布式麦克风阵列的声源定位

声定位探测技术的无源被动特性,使其在定位技术研究领域内独树一帜,时延估计和定位算法是支持这一技术的核心。DUET时延估计算法简单,通过对接收到的信息分段帧移加窗处理,能够有效识别有用语音信息,时延估计精度较高,在高噪声的环境中非常适用;球面定位算法是基于时延估计提出的,对麦克风的排列形式不固定,适用于任意排布的麦克风阵列,并且在时延估计精度较高的情况下,能够很准确地对声源目标进行定位。     

一种具有分层结构的Ad Hoc网络地址自动配置机制

提出了一种具有分层结构的Ad Hoc网络地址自动配置机制.在该机制中,群首节点负责维护全网节点的地址使用情况表,处理网络的分割与合并;新入网节点通过代理节点向群首节点申请地址;使用蚁群算法优化选择代理节点,利用地址表备份机制减少群首节点失效的影响.与MANET Conf协议和ODACP协议的仿真比较结果表明,该方法能够在更短的时间内、使用更少的通信开销为节点分配地址,并且在网络规模增大时,该方法的地址自动配置性能并没有急剧下降,具有更好的可扩展性.     

Two‐stage component test plans for testing the reliability of a series system

A system reliability is often evaluated by individual tests of components that constitute the system. These component test plans have advantages over complete system based tests in terms of time and cost. In this paper, we consider the series system with n components, where the lifetime of the i‐th component follows exponential distribution with parameter λ_i. Assuming test costs for the components are different, we develop an efficient algorithm to design a two‐stage component test plan that satisfies the usual probability requirements on the system reliability and in addition minimizes the maximum expected cost. For the case of prior information in the form of upper bounds on λ_i's, we use the genetic algorithm to solve the associated optimization problems which are otherwise difficult to solve using mathematical programming techniques. The two‐stage component test plans are cost effective compared to single‐stage plans developed by Rajgopal and Mazumdar. We demonstrate through several numerical examples that our approach has the potential to reduce the overall testing costs significantly. © 2002 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics, 49: 95–116, 2002; DOI 10.1002/nav.1051     

基于蜂群算法的战时毁伤装备维修任务调度研究

现代战争中,装备的战损率大大提高,装备维修任务十分繁重,如何在最短的时间内将损坏的装备修复好,是装备维修决策的重要内容之一[1]。鉴于蜂群算法在任务调度特别是动态随机任务调度中的优势,将蜂群算法引入装备维修任务调度研究,并进行了仿真实验,通过测试案例的仿真结果表明,蜂群算法对于动态随机任务调度具有很强的优势。最后对蜂群算法中的各参数对于仿真结果的影响进行了分析。