基于HLA的多雷达组网信息融合仿真系统

首先基于高层体系结构建立了带反馈结构的信息融合仿真系统软件框架,然后针对多雷达组网探测隐身目标应用进行了仿真系统方案设计,描述了组成联邦的各联邦成员间的数据流向及订阅关系。详细介绍了各联邦成员的功能及输入输出接口,设计了联邦执行数据文件。基于MAK RTI完成了主要模块的编码实现,进行了目标跟踪算法移植,并测试了基于协方差的组网雷达宏管理算法的性能,验证了建立的多雷达组网信息融合仿真系统的有效性。     

基于微变焦法的超分辨率成像技术及实验研究

从空间域的角度分析了微变焦法的原理,微变焦过程可等效为改变每个光敏元所对应物辐射率分布区域的位置和大小,由此建立微变焦过程的空域模型为一个线性方程组,由该模型可描述观察图像和目标高分辨率图像之间的关系,并通过求解该方程组得到目标图像。最后做了面阵CCD的超分辨率成像实验,结果表明微变焦法可明显提高成像系统的分辨率。     

基于证据理论的战时军械维修器材供应链性能评价

在一般供应链性能评价指标体系的基础上,结合现代战争中军械维修器材供应链的特点,从资源、输出和柔性三个角度构建了战时军械维修器材供应链性能评价的指标体系.考虑到战争环境下信息的模糊性和不确定性,建立了战时军械维修器材供应链性能评价的证据理论模型.以某战时军械维修器材供应链为例,基于构建的战时军械维修器材供应链性能评价指标体系和模型进行案例研究.结果表明,基于证据理论构建的战时军械维修器材供应链性能评价模型是可行的,有效的.     

多核处理器验证中存储数据错误快速定位机制

提出并实现的一种数据错误快速定位机制(Fast Fault Location Mechanism,FFLM)面向多核处理器存储系统的功能验证,FFLM基于硬件仿真器构建多端口存储器黄金模型,通过在仿真过程中实时监控存储系统与处理器核之间的访存报文,在线比较被测系统访问真实存储器的数据与黄金模型中的对应数据是否一致,在错误数据从存储系统送入处理器核的时刻就能够发现数据错误。与传统方法相比,FFLM具有仿真速度快、硬件资源代价低以及定位错误时间短的优点。对自主设计的CMP-16多核处理器进行仿真时的统计数据表明:使用FFLM后定位数据错误的速度能够比未使用FFLM时平均提高6.5倍。     

基于小波能量矩的高分辨距离像特征提取

传统的小波能量特征提取方法没有考虑到每个分解频带上能量的时域分布.针对这一缺点,对传统方法进行了改进,提出了一种基于小波能量矩的局部能量提取方法,用于雷达高分辨距离像的特征提取.小波能量矩既反映了每个频带的能量大小,也反映了能量在时域轴的分布情况.目标识别仿真结果表明,基于小波能量矩的特征提取方法在识别率方面的性能优于传统方法.     

具有混合执行器故障和多未知控制方向的多智能体编队系统自适应协同容错控制

针对非线性多智能体具有混合执行器故障和多未知控制方向的问题,基于鲁棒自适应模糊技术,提出新颖的协同容错控制方法.采用分段Nussbaum函数解决了多未知控制方向;基于鲁棒自适应模糊技术解决了系统中的非线性不确定问题;引入一阶滑模微分器与自适应反步技术结合,用于获得虚拟控制律的一阶导数,并结合鲁棒有界方法,用于提高所设计...     

论法律体系下的建设工程消防监督管理

针对当前建设工程消防监督管理工作中普遍存在的模糊认识,从建设工程消防监督管理的依据入手,详细说明了消防设计审核、消防验收和备案、抽查的程序及要求,并明确了建设工程施工过程中各相关部门的责任,对提高建设工程消防监督管理工作的质量和效率具有一定的参考作用。     

基于声望模型的无线Mesh网络多信道MAC协议

文章针对现有多信道动态接入协议在数据信道接入中存在冲突概率较大,数据报文传输成功率较低的问题,提出了一种基于声望模型的信道分配算法。该算法通过引入遗忘因子来反映历史经验对当前信道选择的影响,并根据链路接收方节点中可用信道的声望值大小,选取出期望传输成功率最高的信道。仿真表明该算法在相同网络环境中,能有效提高数据报文传输的成功率,增加网络的整体吞吐量。     

改进cell密度聚类算法在空战目标分群中的应用

针对传统聚类算法对流形分布数据聚类效果差,且实时性不高的缺点,提出改进基于cell的密度聚类(Cell-Based density Spatial Clustering of Applications with Noise, CBSCAN)算法解决实时空战目标分群问题。通过分析空战态势参数,建立了空战目标分群通用模型,将目标分群转化为聚类问题。通过改进CBSCAN算法的簇类扩展方式,建立基于改进CBSCAN算法的目标分群模型。通过仿真实验,对比分析了K-means、最大期望算法、密度峰值算法、密度聚类算法、CBSCAN算法和改进CBSCAN算法在30种作战态势下的分群准确性和实时性,结果表明:改进CBSCAN算法可以在编队数目未知和目标流形分布的条件下,对多目标编队进行正确分群,且实时性较原始算法提高约30%,具有实际应用价值。     

改进预测协方差门限法的采样周期自适应选择算法

传感器采样周期是影响目标跟踪的一个重要参数。现有自适应采样周期策略中,一些算法运算量比较大,计算效率低,不具有一般性。为此提出了一种改进的预测协方差门限法。该算法改进传统采样周期的全遍历寻优策略。最后与几种自适应采样周期算法与固定采样周期算法通过交互式多模型(IMM)滤波算法进行仿真比较。仿真结果表明该算法在目标跟踪过程中能满足跟踪需求,具有较少的计算量,较高的运行效率,比固定采样周期算法更能节约资源。