基于HLA的TDMA同步问题研究

联合战术信息分发系统JTIDS(Joint Tactical Information Distribution System)系统是无中心的移动通信系统,采用时分多址(TDMA)的网络接入协议.TDMA网络是一种同步网络,必须有统一的时间基准,各终端的时隙必须与时间基准同步,因此时隙同步技术是确保该网络正常工作的关键技术.基于HLA/RTI仿真平台,对网络延迟进行了测试,针对RTI中联邦成员的时间延迟很不稳定的问题提出并实现了一种简单高精度的软件时钟同步方法.     

粗糙集理论的电子设备诊断规则提取

为了解决现有诊断规则提取方法中的不一致性问题,得到具有良好适应能力和最大匹配能力的诊断决策规则,结合电子设备故障征兆特点,提出一种基于粗糙集的电子设备故障诊断规则提取方法.该方法先对原始数据进行预处理,形成决策表,用粗糙集进行属性约简和值约简,最后提取诊断决策规则,并对诊断规则进行评价.通过实例分析表明,该方法能提取出具有一定泛化能力的诊断规则,在故障诊断中能够提高诊断决策规则的匹配效率.     

论化学灾害事故处置的指挥决策及其实施

化学灾害事故处置的指挥决策及其实施水平尤为重要,在分析当前指挥决策存在不足的基础上,从完善指挥决策组织、拓展依据、突出决策重点、加强人员装备,以及科学处理一些关系等方面进行了探讨。     

民航飞机火灾预防及扑救对策

详细介绍了民用航空飞机火灾的特点和事故类型,提出了飞机火灾的预防措施和抢险救援方法,针对飞机滑行中、飞行中和地面停放三个方面论述了火灾扑救对策。     

相变温控混凝土相变储热性能试验研究

混凝土中加入相变材料之后对水化反应产生的热量有一定的吸收,从而对混凝土内部温度有一定的控制作用,这将减少混凝土温度裂缝产生的几率.通过筛选带一定结晶水的硬脂酸、月桂酸和正十二醇的3种有机相变材料,模拟实际大体积混凝土工程来研究不同相变材料的掺量、控温效果.运用计算机软件绘制时间一温度曲线,从中搜寻出最佳的相变材料掺量.     

基于证据组合的直觉模糊群决策方法

对于属性权重已知,属性值以直觉模糊值形式给出的多属性群决策问题进行了研究,提出了基于证据理论的直觉模糊群决策方法。首先在计算直觉模糊值相似度的基础上,并考虑专家的信任度,给出了专家基本概率分配函数的计算方法。然后基于证据组合理论合成对单个属性以及综合属性的决策群体基本概率分配函数。通过计算方案效用值,来进行方案的排序。通过一个算例说明了该方法的有效性。     

基于非线性Kalman滤波的导航系统误差补偿技术

针对非线性非高斯导航系统信息处理问题,采用自组织算法、神经网络和遗传算法等改进传统非线性Kalman滤波算法,构建一种自适应的组合导航系统。应用具有冗余趋势项的自组织算法、Volterra神经网络和遗传算法,建立导航系统误差的非线性预测模型,进而计算得到其预测值;将该预测值与Kalman滤波算法求得的估计值进行比较得到差值,以此监测Kalman滤波算法的工作状态;采用自适应控制方法,在导航系统结构层面改进Kalman滤波算法,构建新型的导航系统误差补偿模型。开展基于导航系统KIND-34的半实物仿真研究,应用所提出的改进方法改善了导航系统误差的补偿效果,提高了组合导航系统的自适应能力和容错能力。     

OQAM/OFDM系统中基于压缩感知的离散导频信道估计方法

针对多径信道条件下,偏移正交幅度调制的正交频分复用(OQAM/OFDM)系统中采用导频序列方式进行信道估计时导频开销较大的问题,提出一种基于压缩感知的离散导频信道估计方法。该方法利用无线信道的稀疏特性,建立基于压缩感知的OQAM/OFDM系统信道估计模型,对离散导频结构进行了优化设计,使较少的导频符号随机分布在子载波上,在接收端利用信号恢复算法实现信道估计。该方法能够显著减少导频数量,并实现高精度信道估计性能,通过实验仿真对比验证了所提方法在慢时变和快时变的无线信道条件下的有效性。     

用于机动目标跟踪的自适应交互式多模型算法

针对当前统计模型对弱机动或非机动目标跟踪效果不理想等问题,提出了一种修正当前统计模型与匀速模型的自适应交互式多模型算法,可在线修正当前统计模型的加速度极限值,调整过程噪声方差,提高了当前统计模型的自适应性。同时,通过在常规匀速模型中引入机动检测机制,抑制了常规匀速模型对机动目标跟踪的滤波发散,通过引入强跟踪算法,增强了模型对目标突发机动的自适应跟踪能力。仿真结果表明,该算法充分发挥了当前统计模型和交互式多模型算法的优势,对强机动和弱机动目标都具有很好的效果。     

一种定标缺失情况下的高光谱目标识别方法

高光谱遥感图像识别在民用和军事领域有着广泛的应用。在缺乏定标信息、缺乏同步观测大气光学参数情况下,对高光谱图像进行地物识别尚没有系统有效的方法,制约了其在定量遥感方向的应用。对此提出了一种利用粒子群算法优化6S模型参数基础上的高光谱遥感数据校正方法,并将其应用于定标缺失情况下的目标识别中。实验表明:在对遥感图像利用少许先验信息选择参数进行校正后,分类准确率为76.25%。而利用粒子群算法优化参数的6S校正后,分类准确率提高到91.58%,目标识别准确率得到了有效提高。