移动Ad Hoc网络中“虫洞”攻击分析及算法设计

阐述了＂虫洞＂攻击原理,建立了攻击模型和流程图,针对典型路由协议进行了＂虫洞＂攻击分析及算法设计,并用OPNET软件对＂虫洞＂攻击进行仿真。仿真结果初步验证了＂虫洞＂攻击对Ad Hoc网络的危害性。     

自适应遗传算法捷联惯导系统初始对准

在基本遗传算法的基础上给出了一种适合于捷联惯导系统初始对准问题研究的自适应遗传算法,该算法适时调整遗传空间大小,以保证对准的速度.在选择操作中采用最优解保存策略.交叉概率和变异概率的适时变化使姿态信息具备更强的环境适应性.根据初始对准的特点,用地球重力加速度和自转角速度信息构造适应度函数.仿真结果证实了该算法在捷联惯导系统初始对准问题研究中的有效性.     

卫星通信网作战效能评估研究

通过对卫星通信网完成信息传输作战任务的能力分析,建立了卫星通信网作战效能评估指标体系;将模糊层次分析法和熵权法相结合,建立了确定指标权重向量的综合集成赋权模型,采用专家打分和隶属度函数法计算单因素模糊评估向量,采用相对状态特征值对评估结果进行处理,建立了模糊综合评估模型,实现了卫星通信网作战效能的评估,并对评估结果进行了分析。     

3D SRAM中TSV开路测试算法研究与实现

基于三维集成电路技术实现的三维静态随机存储器,其电路中使用了大量的过硅通孔。目前过硅通孔制造工艺尚未成熟,使得过硅通孔容易出现开路或短路故障,从而给三维静态随机存储器的测试带来新的挑战。现有的过硅通孔专用测试方式虽然能够探测出过硅通孔的故障,但需要特定的测试电路来实现,这就增加了额外的面积开销,同时加大了电路设计的复杂度。因此,提出一种使用测试算法来探测过硅通孔开路故障的方法。在不增加额外面积开销的情况下,通过内建自测试电路解决三维静态随机存储器中过硅通孔的开路故障检测问题。结果显示,该过硅通孔测试算法功能正确,能够准确探测到过硅通孔的开路故障,并快速定位过硅通孔的开路位置。     

复杂网络影响力极大化快速评估算法

分析复杂网络中影响力极大化问题，设计一种新的启发式算法框架。针对信息传递中节点的交互方式进行分析，给出节点在任意时刻处于信息接收态的概率。通过期望计算得到种子节点集传播影响力的近似估计，实现集群影响力快速计算，进而得到基于序列采样的影响力极大化快速评估算法。特别地，对于六个来自不同领域的真实网络上的影响力极大化问题进行了研究，仿真结果表明：该方法能够高效识别网络中具有重要传播影响力的节点集，在三种常见度量准则下的表现均明显优于三种影响力极大化问题基准算法。     

基于遗传算法的电子对抗作战实验寻优方法

作战仿真实验是评估电子对抗作战效能的理想方法,但在方案寻优时却面临实验方案"组合爆炸"的困难。对此,提出了将遗传算法引入作战实验寻优过程的求解思路。简要介绍了电子对抗作战仿真系统;分析了电子对抗作战方案拟制一般流程,建立了电子对抗作战方案优化模型,并给出了结合遗传算法和作战实验对其进行求解的原理和步骤;通过空袭作战电子对抗方案寻优的实例验证了方法的有效性。结果显示,本方法能够极大地提高寻优效率。     

利用预报误差分布拟合实现卫星历史轨道机动检测的方法

轨道机动会引起在轨卫星的轨道异常,是空间态势感知的重点关注对象之一。为此,提出一种从卫星的两行轨道要素编目数据中检测历史机动的方法。通过分析预报误差检测轨道参数的异常编目值,进而获得相应的历史机动信息。对卫星的两行轨道要素编目数据两两预报求差得到预报误差的样本数据后,利用期望最大化算法可以拟合得到以高斯混合模型表达的预报误差的概率分布模型;以此为基础,可以确定利用预报误差检测轨道参数异常编目值的门限;利用轨道机动与异常编目值之间的对应关系,最终实现机动检测。对典型活动卫星的机动检测结果表明,所提方法能够在准确检出历史机动事件的同时保持较低的误检率。     

基于磁流变阻尼器的车辆悬挂二自由度模型控制算法

将磁流变(MRF)新型阻尼减振器用于车辆悬挂减振系统中,用以实现变阻尼式履带车辆悬挂系统半主动控制。在基于线性二次型最优控制理论(LQR法)的基础上,对车辆悬挂系统的半主动控制算法进行了深入研究,建立了二自由度1/4车体的动力学模型,并对其控制效果进行了仿真,结果表明这种半主动控制算法对车辆悬挂系统的半主动有着很好的效果。     

Initial alignment of compass based on genetic algorithm-particle swarm optimization

The rapidity and accuracy of the initial alignment influence the performance of the strapdown inertial navigation system (SINS), compass alignment is one of the most important methods for initial alignment. The selection of the parameters of the compass alignment loop directly affects the result of alignment. Nevertheless, the optimal parameters of the compass loop of different SINS are also different. Traditionally, the alignment parameters are determined by experience and trial-and-error, thus it cannot ensure that the parameters are optimal. In this paper, the Genetic Algorithm-Particle Swarm Optimization (GA-PSO) algorithm is proposed to optimize the compass alignment parameters so as to improve the performance of the initial alignment of strapdown gyrocompass. The experiment results showed that the GA-PSO algorithm can find out the optimal parameters of the compass alignment circuit quickly and accurately and proved the effectiveness of the proposed method.     

卫星通信干扰信号的检测方法

卫星通信系统较易受到各种干扰，尤其是人为干扰，为了抑制干扰，需对信号进行正确的干扰检测。就几种常见的卫星干扰信号，对其进行 Matlab仿真实验，研究不同干扰类型信号的特点，提出一种改进的CME算法用于检测干扰信号是否存在。与能量检测法和传统的CME方法相比，它具有较好的检测性能。仿真结果表明，提出的CME方法可以有效用于干扰检测。