基于信任中继的QKD网络研究

基于信任中继的量子密钥分发(QKD)网络由于其组网效果好、扩展性强、技术容易实现成为未来保密通信组网的首选方案。文章首先介绍QKD网络的分类和现状;然后提出信任中继网络的基本网络拓扑模型,在此基础上分析了网络的信道和密钥中继方式;最后提出了影响信任中继网络组网效果和性能的决定性参量,分析比较了信任中继网络采用不同选路方式的优缺点。     

非定常Euler方程数值计算中高精度格式应用

采用五阶精度加权紧致非线性格式(WCNS)和非定常“双时间步”方法求解非定常Euler方程,模拟NACA0012翼型强迫俯仰振动流场,研究了高精度格式应用到非定常计算时“双时间步”方法物理时间步长、子迭代收敛判据、子迭代步数以及物理时间导数离散方法对计算精度和计算效率的影响.     

粒子滤波的序列图像运动目标跟踪(英文)

序列图像的运动目标识别与跟踪是计算机视觉主要研究方向之一。研究的重点是要建立一个准确可靠的跟踪系统。针对此问题,传统的帧间差分法进行了改进,并研究了粒子滤波算法。在改进的帧间差分法和粒子滤波的基础上,提出了序列图像运动目标跟踪方法。实验实验表明,这种方法能够在目标被背景云彩遮挡的情况下,实现目标的可靠跟踪。     

屏蔽数据在新型截尾样本下系统的可靠性分析

当系统含有屏蔽数据时,在具有随机移走逐步增加型截尾模型下,讨论了部件寿命服从双参数指数分布的串联系统可靠性估计问题。设随机移走系统数服从二项分布,利用极大似然方法,Bayes理论及方法,推导出双参数指数部件参数、系统可靠性函数、失效率函数及移走概率的极大似然估计和Bayes估计。并利用Monte Carlo方法对两种估计结果进行了比较,表明Bayes估计较极大似然估计效果更优。     

潜射导弹无动力运载器规避弹道仿真

基于无动力运载器规避弹道方案的可行性,建立了潜射导弹无动力运载器水弹道数学模型和海流模型,运用模拟退火法优化得出满足出水约束条件的预设偏航角可行域,并分别对艇速和海流影响下的规避弹道进行了仿真研究。仿真结果表明,发射艇速对规避弹道影响较为微弱;在预设偏航角可行域内偏航角越大,偏移距离则越大,且与规避方向相同的海流增大了预设偏航角可行域,使规避任务更容易实现,而方向相反的海流很可能对规避弹道产生颠覆性影响。仿真结论具有重要的工程参考价值。     

基于Logistic映射的混沌二相编码性能分析

针对目前常用的伪随机二相编码的缺点,利用Logistic混沌映射产生混沌序列并进行数字量化和截取,生成混沌二相编码信号,重点分析了混沌二相编码信号的相关性、混合信号隔离度、抗干扰性能和多普勒敏感性能。仿真分析表明,混沌二相编码信号不仅具有大的时宽带宽积和良好的自相关性,而且具有较强的抗干扰性能和更宽的多普勒容限,是一种较为理想的雷达脉冲压缩信号。     

舰载跳频通信系统抗引导式跟踪干扰分析

复杂电磁环境下,跳频通信已成为舰艇战术通信的重要手段之一。研究舰载跳频通信系统抗干扰的理论,寻求可行的抗干扰方法,对保障通信联络顺畅具有现实意义。通过分析引导式跟踪干扰的原理,结合短波、超短波和微波的传播特点,明确了对跳频通信实施引导式跟踪干扰的条件,阐述了在实际应用中易产生混淆的情况,给出了提高跳频通信抗引导式跟踪干扰效能的几种对策。为正确应用跳频电台,增强海上编队通信对抗作战效能提供了参考。     

基于GA-BP算法的飞机维修人员安全预测模型

为实现对飞机维修人员安全性的有效预测,构建了维修人员安全性评价指标.通过专家打分法获得了维修人员安全性评价指标的原始训练数据和测试数据,分别采用BP-GDM模型、BP-LM模型和GA-BP-LM模型对数据进行了训练和预测,仿真结果表明:BP-GDM模型预测精度最差,且训练耗时较长,而GA-BP-LM模型不仅可以获得较高的预测精度,且耗时最短,BP-LM模型居中.此外GA-BP-LM模型相对误差值波动幅度最小,平均相对误差仅为3.33％,达到了预测的精度要求,为飞机维修人员安全性预测提供了有效手段.     

E级超级计算机故障预测的数据采集方法

面向未来E级超级计算机,提出用于故障预测的数据采集框架,能够全面采集与计算结点故障相关的状态数据。采用自适应多层分组数据汇集方法,有效解决随着系统规模增长数据汇集过程开销过大的问题。在TH-1A超级计算机上的实现和测试表明,该数据采集框架具有开销小、扩展性好的优点,能够满足未来大规模系统故障预测数据采集的需求。     

基于数据压缩的LSP参数高效量化算法

文中为解决超长帧编码系统中联合帧数过多导致LSP参数量化性能下降这个问题,将多项式拟合引入超长帧编码系统中,利用多项式拟合压缩LSP参数矩阵,以降低量化时实际联合的帧数。再用分裂矩阵量化器进行量化。仿真结果表明,在120 bps的参数量化速率下,此算法的量化性能优于矩阵量化算法(MQ),平均谱失真比MQ算法降低了0.0719 dB,平均分段信噪比提高了0.1971 dB。