计算机网络级联失效建模与分析

针对以往级联失效模型负载局部重分配规则与现实计算机网络全局路由特点不吻合的缺陷,模拟网络中信息流传输过程。定义路由器的失效条件,建立基于负载全局重分配的级联失效模型,并在此基础上提出基于连通和性能两方面的级联失效影响评价参数,进而分析用户流量和攻击方式对计算机网络级联失效的影响。结果表明,随着流量的增大,级联失效存在相变行为,相变点刻画了网络在不会发生级联失效前提下的最大传输能力。此外,针对网络中高度节点的攻击,更为容易引发大规模的级联失效,应予以重点保护。     

舰艇编队通信网络中心化研究

如何构建健壮的网络是舰艇编队通信组网的一个难点问题,本文通过引入社会网络分析法中的度数中心度、紧密中心度和介数中心度的概念,采取实例验证的方式,从网络拓扑结构的角度研究了水面舰艇编队通信网络的组织结构中心化问题,为海上舰艇编队通信网络的组织结构优化提供了一种新思路。该方法对舰艇编队通信组网具有一定借鉴意义。     

基于物联网的武器装备管理系统

提出一种基于物联网技术的武器装备管理系统的建设方案。将各种信息传感设备如射频识别(RFID)、视频监控、温湿度传感器等种种装置与单位内部局域网结合起来形成一个综合性的装备信息管理网络,系统软件采用Oracle作为数据库管理工具,结构上采用浏览器/服务器(Browser/Server)模式,系统对提高武器装备管理的效率和水平具有重要的意义。     

神经网络和DEA方法的炮兵火力毁伤先验评估模型

提出运用BP神经网络理论和数据包络分析(DEA)方法,对炮兵火力毁伤先验评估问题进行研究。利用以往经验数据建立样本集,通过BP神经网络预测模型,对待评估的炮兵火力毁伤计划进行分析,预测其毁伤效益,再建立带有偏好锥结构的DEA评估模型,分析火力计划的可行性和合理性;最后以某部17组炮兵火力毁伤数据进行实例分析。结果表明,该模型能给出科学、明确、可靠的先验评估结果。     

SpaceFibre网络服务质量时隙资源分配算法

为保证SpaceFibre星载数据网络大量实时数据流的超高速确定性传输,提出一种包含两个子算法的SpaceFibre网络服务质量时隙资源分配算法。形式化描述网络服务质量机制,给出调度矩阵相关定义;创建网络服务质量排队模型,定量分析时隙资源分配对网络时延性能的影响;考虑网络兼容性和算法鲁棒性,给出改进二进制序列调度子算法;采用提高初始种群进化程度和增加遗传算子等方法,给出改进混合单亲遗传调度子算法;利用Opnet网络仿真平台建立网络服务质量仿真模型,对比不同算法下网络时延性能。仿真结果表明,该时隙资源分配算法与其他算法相比,网络平均延时降低,网络性能得到显著改善,对构建低延时SpaceFibre网络具有参考意义。     

融合神经网络与超像素的候选区域优化算法

为解决目标检测中候选区域召回率低的问题,提出融合神经网络与超像素的目标候选区域算法。该算法利用神经网络提取更能清楚表达目标边界的特征,并使用聚类、相似性等策略,计算每个滑动窗口所含有的边缘信息量;将待测图像使用简单线性迭代聚类算法分割成若干个超像素,并利用超像素的空间位置、完整性、相邻超像素间的对比度信息,计算各个超像素的显著性得分及每个滑动窗口的显著性得分;根据每个滑动窗口的边缘信息及显著性得分筛选滑动窗口。在PASCAL VOC 2007测试集上进行对比实验,其实验结果表明:所述算法能够快速产生定位质量高的候选区域。     

软件定义的航天器测试网络技术

航天器测试网络是航天器自动化测试运行、测试数据监测分析等测试业务运行的信息通道,它的性能将极大影响航天器试验测试效率与试验数据的应用效能。针对传统航天器测试网络存在的物理独立部署、人工迁移、存在数据孤岛以及无法高效交换共享的不足,本文参考借鉴软件定义网络技术,设计了基于虚拟局域网及软件定义网络技术的软件定义航天器测试网络。该测试网络技术具备良好的软件重构、区域隔离、测试信息汇聚共享性能,能够通过软件重构,自动化迁移部署航天器测试网络;通过网络区域逻辑隔离,确保各航天器测试指令运行区域受控、安全;通过全局测试数据汇聚实现多航天器测试数据的交换共享,从而有效解决了航天器测试网络快速部署、测试指令安全运行与测试数据交换共享的问题,有力推动了装备试验数据工程的建设工作。     

基于复杂网络的作战网络分析

分布式网络化作战是网络中心战的基础,而分布式作战网络的构建是网络化作战的重要前提。首先,运用复杂网络的相关参数分析了多种不同的网络,选择了BA非标度网络作为分布式作战网络的最优表现形式;其次,以BA非标度网络为基础提出了一个适合军事上动态鲁棒性分析的模型DCNCE;最后,仿真结果表明,在以网络效能值为测度的对比下,分布式作战网络在介数毁伤策略下更脆弱,为构建并改进现有的作战网络提供了理论依据。     

网络中心战作战效能研究与应用

随着网络信息技术的发展,计算机网络在军事斗争中应用越来越多,网络中心战已成为一种新的作战概念和作战样式,实现了从消耗型作战向更快更有效的战争方式转变。在网络中心战特征分析基础上,建立网络中心战模型,主要研究了网络中心战的作战效能。计算实例表明,所建数学模型科学合理,效能分析方法可靠。     

Bivariate models from univariate life distributions: A characterization cum modeling approach

Bivariate life distribution models are of importance for studying interdependent components. We present a generic approach by introducing a new concept of characterized model in stead of a characterized distribution. It strikes a balance between characterization and modeling approaches to eliminate their individual limitations and incorporate their respective strengths. The proposed model, being a characterized one, admits many important properties irrespective of the choice of marginal distributions. The retention of univariate IFR, DFR, IFRA, DFRA, NBU, and NWU class properties in the bivariate setup has been ensured along with some results on series combinations and convolution. No other models, available in the literature, can ensure simultaneous retention of these fundamental and extremely important class properties. © 2004 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2004