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。     

控制分配在平流层飞艇姿态控制中的应用

针对平流层飞艇一般采用多控制机构的特点,将广义逆控制分配方法应用到飞艇姿态控制系统中,并根据飞艇控制机构特性采用了加权伪逆控制分配算法。飞艇姿态控制仿真结果表明:设计的控制分配方法可以有效实现多控制机构的协调操纵,对姿态角控制效果良好,避免了单一操纵舵面过早进入饱和状态的情况;合理调整控制分配权值可减少能量损耗,增强实时性,便于工程实现。     

云平台上基于关键路径截取的有向无环图应用调度算法

针对云平台上有向无环图科学应用执行容易产生虚拟机资源过剩、资源使用率低及费用虚高的问题,给出一种基于关键路径截取的有向无环图应用调度算法。该算法采取关键路径截取技术,循环找出最晚完成的未分配任务,从该任务出发,在所有未分配任务构成的图中找出最大连通子图,并计算该子图的关键路径,然后将关键路径上的任务集调度到性能匹配的虚拟机上执行;同时通过任务回填技术充分利用虚拟机的空闲时间槽,提高资源使用率。实验结果表明,在云计算平台上,该算法不仅能够在截止时间内完成有向无环图科学应用,而且可以提高资源使用率,有效减少完成该应用所需整体费用。     

基于稀疏贝叶斯学习的扩展目标雷达关联成像*

雷达关联成像不依赖于雷达与目标的相对运动,是一种高分辨凝视成像方式。传统的关联成像方法未考虑复杂扩展目标的结构信息,在高分辨成像时的应用受到限制,为此提出一种自适应结构配对稀疏贝叶斯学习方法。该算法在稀疏贝叶斯学习的框架内针对扩展目标建立一种结构配对层次化高斯先验模型,然后采用变分贝叶斯期望-最大化算法交替进行目标重构和参数优化。该算法将某一信号分量的重构与周围信号分量联系起来,并能在迭代过程中自适应地调整表征各信号分量相关性的参数。实验结果表明,该方法针对扩展目标可以有效地进行高分辨成像。     

Missile defense and strategic stability: Terminal High Altitude Area Defense (THAAD) in South Korea

South Korea is threatened by its troubled relationship with North Korea. North Korea possesses a large cache of missiles as well as chemical and biological weapons, and the future potential to mount nuclear weapons on its missiles. The United States is also challenged because of its defense commitments to Seoul. As a countermeasure, the United States and South Korea decided to deploy Terminal High Altitude Area Defense (THAAD) missile defenses in South Korea. However, China has objected. Chinese scholars believe the THAAD radar would be able to track Chinese inter-continental ballistic missiles, thereby weakening their deterrent. A technical analysis does not support this assertion. However, it is vital for South Korea, given its proximity and economic interdependence, to reassure China. South Korea should highlight that THAAD will be deployed by the United States Forces Korea and is not a commitment by Seoul to become part of U.S.-led missile defenses in the Asia-Pacific.     

非椭圆扩展目标联合跟踪与分类算法

充分利用目标尺寸和形状信息,提出了一种基于星凸随机超曲面模型(random hypersurface model, RHM)的非椭圆扩展目标联合跟踪与分类(joint tracking and classification, JTC)算法。将目标空间扩展状态建模为星凸形状,通过目标类别相关先验信息的矢量化建模,建立起其与目标瞬时扩展状态的关系,并在统一的贝叶斯滤波框架下,实现跟踪与分类的一体化处理;进一步对目标运动学状态和扩展状态单独进行建模,并通过构建扩展状态的似然函数,利用粒子滤波实现目标类别概率算式的递推处理。仿真结果表明:与基于椭圆形状的扩展目标JTC算法相比,所提算法能对尺寸相近、形状不同的目标进行准确分类,同时可改善目标状态的估计效果;与基于星凸RHM的扩展目标跟踪算法相比,所提算法能大幅提高目标状态的估计性能。     

某型舰近程反潜防御区反潜直升机配置＊

针对某型舰近程反潜防御区反潜直升机的配置问题,依据近程反潜防御区反潜作战的任务、性质和兵力配置要求,提出了反潜直升机配置的基本原则,建立了反潜直升机前出距离计算模型,给出了反潜直升机配置的具体方法,并给出了具体的量化计算结果,可为编队指挥员优化某型舰近程反潜防御区反潜直升机配置提供决策支持和参考。     

某型舰近程反潜防御区反潜直升机配置

针对某型舰近程反潜防御区反潜直升机的配置问题,依据近程反潜防御区反潜作战的任务、性质和兵力配置要求,提出了反潜直升机配置的基本原则,建立了反潜直升机前出距离计算模型,给出了反潜直升机配置的具体方法,可为编队指挥员优化某型舰近程反潜防御区反潜直升机配置提供决策支持和参考。     

云模型在雷达干扰资源多目标优化配置中的应用

鉴于干扰效果/效益评估在雷达干扰资源优化分配中的重要地位,提出了一种基于云模型和匈牙利算法的雷达干扰资源优化分配模型。利用一维云模型单条件单规则发生器和逆向云发生器构建了评估指标干扰效果推理器,利用基于风险态度因子的云模型映射函数定义了云模型之间距离的度量方法。提出了一种基于云模型与逼近理想解法的雷达干扰效益矩阵求解方法,最后运用匈牙利算法实现了干扰资源优化分配。将所建模型应用到干扰资源分配中,结果表明该模型能够较好的处理评估中的不确定性知识,是合理、可行的。     

缩小国民收入分配差距和深化分配公平探析

国民收入分配公平是发展社会主义市场经济,建设和谐社会、小康社会的内在要求,而不合理的户籍制度、市场竞争体制以及监管制度缺陷,导致了贫富差距日益扩大。要实现共同富裕的基本目标,就必须加大改革力度,促进社会公平竞争,不断缩小收入分配差距,让全体人民共享发展成果。