基于最优刚性编队分布式生成算法

为了描述一类特殊的刚性图,给出最优刚性图的概念。在保持队形时,最优刚性图可以减少拓扑图的复杂性。为了最大可能地减少队形通信的复杂性,研究了最优刚性编队的生成理论。首先,提出了4个命题,用以论证基于分布式的最优刚性生成方算法的可行性;其次,基于这些命题,提出了一种多智能体系统的编队算法;最后,通过仿真来验证所提算法的有效性。     

基于双侧等截尾正态分布的均值-极差控制图

给出基于双侧等截尾正态分布的均值-极差控制图控制限的表达式,计算出参数估计使用的控制图系数表及样本量和子组容量的取值,最后给出基于正态分布和双侧等截尾正态分布两种情况下平均链长的比较。     

基于合成特征参数和脉冲样本图的雷达信号分选

雷达脉冲信号的分选是电子战争中的研究热点,同时也是难点问题.针对雷达所截获的辐射源脉冲提出了一种基于合成特征参数值(CCP)的脉冲样本图分选算法.算法利用全脉冲数据的特征参数,根据每一个特征参数的差异性对特征参数值进行编号,通过编号值可以得到依据该特征参数值对脉冲的分类个数,进而计算出单一特征值的加权系数.通过加权系数对每一个特征参数的加权得到合成的特征参数,然后结合每一类信号的脉冲到达时间,提出了脉冲样本图匹配分选的新算法.与传统的PRI分选相比,脉冲样本图分选具有较小的运算量,计算机仿真试验表明该算法能够实现对信号的分选.     

气液两相管流流型识别理论研究进展

综述了气液两相流流型识别理论及方法的研究进展。首先探讨了流型划分问题，然后针对水平管路、垂直管路及摇摆管路介绍了两相流流型转换机理及转换的边界条件；对于流型的在线识别，介绍了基于波动理论、神经网络和图像处理的流型识别方法。最后提出了气液两相管流流型识别中亟待开展的理论研究方向。     

YHCAPP系统工艺信息提取和工序图生成技术研究

YHCAPP系统是面向中小企业的工具型CAPP系统,如何从CAD图形提取工艺信息和生成工序图是该类系统的一个难点。文中给出了一种基于表达式求值的方法,成功解决了该难题,实际应用表明该方法稳定可靠。该方法也为一般的工具型CAPP系统提供了新思路。     

基于BFS和FPGA-CPU的混合加速器设计

为了实现由软件和硬件执行小世界图搜索的加速器系统,提出了一种在单芯片FPGA-CPU异构硬件平台上基于广度优先搜索算法实现的混合加速器系统设计;提出了采用线性代数语言实现的BFS;提出了一种处理单元结构,它由一个负责与主存储器全部交互的后端、用于执行布尔塥运算的前端和一个距离生成器构成;在ZedBoard平台上设计了一种采用Xilinx Zynq Z7020 FPGA-CPU混合结构的实际加速器系统。实验结果表明,设计的混合加速器不仅能够实现小世界图的快速搜索,而且相比于目前其他先进的基于BFS算法的混合加速器结构有更好的加速性能。     

影响图建模算法的改进

影响图建模方法是一种规范化的复杂系统建模方法,其实质是将表征复杂系统的参量及参量间的耦合关系进行分类,并以此为基础建立系统的数学模型.影响图建模算法就是将系统的参量及参量间的耦合关系进行分类的算法.目前使用的算法是James R.Burns于1979年提出的.该算法仅考虑了最小的反馈回路,而没有考虑影响图中存在的一般反馈回路,且一些操作造成了不必要的循环.在分析该算法的基础上,考虑了一般的反馈回路,并对原算法的操作步骤进行了优化重组.     

机动目标一维距离像RAT法线性化补偿

研究了机动目标宽带线性调频脉冲回波全去斜率信号模型,根据速度和加速度的调频频谱展宽特点,提出了机动目标宽带一维距离像线性化调频回波模型,给出了Radon模糊图转换(RAT)法线性参数估计与运动补偿方法,并进一步分析了测速和测距误差.仿真实验验证了RAT法一维距离像线性化参数估计与补偿,表明该方法很好地解决了运动参数未知情况下机动目标的一维距离像频谱展宽问题.     

基于防空反导的战术级通用态势图分析研究

针对不同战场角色、作战任务、作战规模、战场级别、关键事件环境等情境因素中,指挥员无法准确而迅速地获取需要的信息等问题,在战术级指控系统与当前防空反导发展趋势的基础上,集中详细地阐述了通用态势图。在战场态势预测分析的基础上,进一步介绍了其关键技术,并通过仿真数据进行了验证。在帮助指挥员深入认知战场态势上提供了辅助,从而减少了冗余态势信息对指挥员的干扰,缩短了整个决策环的时间。     

航空集群网络虚拟骨干网分布式构建算法

航空集群网络对集群作战任务执行效能的影响愈发深远,通过构建虚拟骨干网,能够降低路由开销、互联子网和实时管理网络,使航空集群作战更加高效。结合连通支配集理论,提出一种面向航空集群网络的分布式骨干网构建算法——DCAASN算法,设计权值函数刻画节点可用带宽和连通度,并采用分布式思想构建连通支配集以完成骨干网的构建。理论分析和仿真结果表明,相较于Wu、Wan和DCDS算法,该算法构建的骨干网中节点平均权值更大,骨干网的生命周期更长,并且骨干网的规模更小;在时间开销、消息开销方面,相较于Wu、Wan算法有较大提高,与DCDS算法在同一量级。