新颖的冗余节点无线传感网能量感知分簇算法

针对一类具有冗余节点的无线传感网,提出了一种新颖的能量感知的动态分簇算法NEAC。它基于动态分簇路由机制,根据节点分布密集程度簇内分布一定数量的休眠节点,在数据传输阶段,这些休眠节点不感知和发送数据,当簇首节点的能量消耗达到一定阈值后需要重新轮换簇首,它们被唤醒并根据休眠节点和簇首轮换机制实现快速簇首和休眠节点选举以平衡节点间的能耗。仿真结果表明,与典型的分簇协议相比,NEAC能够更好地平衡节点的能耗,获得更长的网络生存期。     

关联数据及其在国际军事情报工作中的应用

关联数据是语义网的最佳实践,其国际最典型应用体现于军事情报工作中。在阐述关联数据的概念及其"数据"与"语义关联"的本质特征的此基础上,分析了关联数据在情报工作全流程中的具体应用,包括:情报收集的多源异构情报融合共享获取能力、情报分析的智能化关联综合能力、情报发布的开放与知识链接导航能力及情报组织利用的语义结构化与高效检索能力等,并进而提出了我国我军实现关联数据的策略。     

基于AOPN的维修保障系统建模与分析方法

提出了一种可用于维修保障系统建模与分析的面向方面的Petri网模型(APON),给出了该模型形式化描述,该模型引入了方面、方面库所、方面变迁、消息颜色以及对象与方面间的消息传递函数等新的概念,体现了面向方面的思想,具有很好的模块性、继承性和可维护性,能够反映维修保障系统的动态柔性特点,最后给出了一个应用实例.     

基于直觉模糊时间Petri网的不确定性时间推理方法

针对Petri网模型在对复杂不确定性时间信息描述和推理方面的局限性,在定义直觉模糊时间函数以及网络变迁约减规则的基础上,融合直觉模糊时序逻辑(IFTL)、直觉模糊Petri网(IFPN)以及线性逻辑推理的理论优势,构建了直觉模糊时间Petri网(IFTPN)推理模型,并提出了基于IFTPN的不确定性时间推理算法,较好地解决了态势评估中冲突事件间的不确定性时间推理问题。最后,通过典型的战场想定验证了该时间推理方法的有效性和优越性。     

基于统一理论框架的故障诊断模型及学习进化方法

本文以概率图理论为基础，系统研究了基于这一理论框架的故障诊断模型，对模型的构建方法以及在不同场景下的模型演化方案进行了探讨，使得在统一理论框架下可实现多模式系统故障诊断、耦合故障诊断、动态故障诊断、故障预测等复杂情形的诊断。为了弥补单独利用基于模型的方法和基于数据的方法的缺陷，研究了诊断模型的学习进化策略，实现了诊断效果的改进和优化。另外，对模型后续的能力扩展和可能的研究方向进行了展望，为后续理论研究提供了参考。     

基于有色Petri网的综电系统总线建模

针对运用解析法对战车电子系统总线进行建模和分析困难这一问题,运用CPN Tools工具构建了基于有色Petri网的综合电子系统总线模型,建立了总线性能仿真平台,对某型战车总线性能进行了分析。结果验证了基于CPN的战车综合电子系统总线建模的正确性与可行性。     

非完备参数信号集中式检测新方法

在复合假设检验中,广义似然比检验(GLRT)和贝叶斯(Bayesian)方法是2个广泛应用的方法.研究了这2种信号检测方法在分布式传感器网络中非完备参数(波形已知但幅度未知)估计中的应用.验证了GLRT的性能并进行了改进,提出逼近的Bayesian检测器,并与精确Bayesian方法比较,得出逼近的Bayesian检测器总有闭表达式的结论.仿真结果表明,提出的方法与精确Bayesian方法具有相近的性能.