一种基于目标的雷达对抗侦察策略

传统的电子战接收系统的搜索方式主要针对参数完全未知的敌方信号,通过在频域、空域等各维度进行大范围的逐段重复搜索可在较长时间内获得较好的侦察效果,但不适合短时间内对特定目标群的搜索和验证。针对电子战接收机存在的盲目侦察接收、与作战目标结合不紧密等问题,提出了一种基于作战目标的侦察策略,能够智能引导超外差接收机进行搜索截获,有效提升了超外差接收机对重点目标的实时截获与准确识别能力。     

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。     

改进蚁群算法在P2P网络资源搜索中的应用

针对P2P网络搜索算法中冗余查询消息过多,资源搜索效率低的问题,提出了基于改进蚁群算法的P2P资源搜索算法,算法中在选择邻节点查询时,综合考虑到本地资源情况、邻节点资源情况、邻节点资源相似度等因素,尽量避开了资源搜索中的恶意节点,并改进了基本蚁群算法的状态转移规则,从而避免了查询消息的盲目发送。仿真实验表明,与传统资源搜索算法K-radom-walks和Flooding相比,该算法在搜索命中率和带宽利用率方面有明显提高。     

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。     

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。     

多无人机协同任务分配方法

任务分配是多UCAV协同控制的核心和有效保证,是一类复杂的多目标优化问题。针对一种扩展的混合整数线性规划(MILP)任务分配模型,通过对模型特点的分析,提出一种基于相似度的遗传退火算法解决该问题并进行仿真实验,仿真结果表明该算法具有较强的收敛性和较好的多样性,验证了改进算法解决该问题模型的有效性。     

基于非负张量表示的扩展LDA标注模型

由于“语义鸿沟”的存在,自动图像标注是一项极具挑战性的工作。考虑到图像低层视觉特征与高层语义概念的差异,分别从图像表示与语义建模两个方面来实现自动图像标注。在图像表示方面,提出了一种正则化约束下的非负张量表示方法,用以提取符合人眼视觉直观理解的图像高阶结构特征。在语义建模方面,提出了一种三层贝叶斯模型——扩展隐Dirichlet分配。该模型利用隐变量来实现图像与标注词的关联,并通过一种基于变分推理的期望最大值方法来估计其参数。实验结果表明,ELDA模型在大规模数据库NUS-WIDE上的标注结果相较于现有方法有了显著的提高。