受互联网思路启发的电力系统重要节点评估算法

对电力系统中重要节点进行有效区分,有助于在资源有限的条件下对重要节点施加额外保护或改变拓扑结构,从而提高系统鲁棒性、降低事故发生的概率。受网页排序算法启发,提出电气链接结构分析的随机方法(electrical stochastic approach for link structure analysis, E-SALSA)用于电力系统重要节点评估。该算法综合考虑了电力系统拓扑结构、潮流等因素对节点的影响,能够有效反映电力系统的真实情况,并且其特点更符合电力系统背景。在IEEE300节点电力系统中,使用失负荷规模和最大子群规模两个指标对E-SALSA算法与电气介数算法、基于共同引用的超链接引导的主题搜索(model based on co-citation hypertext induced topic search, MBCC-HITS)算法进行了对比分析。结果证明E-SALSA算法相比电气介数算法在两个指标上都具有优势,相比MBCC-HITS算法能够更综合考虑各方面因素对节点的影响,进而证明了E-SALSA算法的合理性、有效性。     

滤波器阶数对导航接收机时域抗干扰的影响分析

滤波器阶数是影响卫星导航接收机时域自适应抗干扰性能和计算复杂度的核心参数。为了解决当前阶数选取严重依赖工程经验而影响分析不足的问题,分析了滤波器阶数对导航接收机时域自适应抗干扰性能的影响,可为导航接收机低复杂度时域抗干扰的研究提供理论支撑。该分析面向不同干扰环境,分别以滤波器幅频响应和信号载噪比为评估指标,并通过仿真实验和实测对传统最小均方算法和改进型最小均方算法进行验证,提出了一种基于数字滤波器设计的自适应最优滤波器阶数的设计方法。实验数据分析表明,通过适当提升滤波器长度,可以有效提升时域自适应滤波器的抗干扰性能;在实际应用中,可根据实际抗干扰需求,对滤波器阶数进行优化设计。     

改进鸽群算法的复杂信号盲源分离

由各类侦察、干扰、探测、通信信号构成的复杂信号盲源分离是侦干探通一体化系统接收信号处理的第一步,对盲源分离准确度要求更高。传统独立成分分析的盲源分离方法,存在容易求得局部最优解、分离性能较差等缺陷。针对这些问题,提出了一种改进鸽群算法的复杂信号盲源分离方法,通过在鸽群算法的地图和指南针算子中添加位置因子,以及在地标算子中添加压缩因子2种方式,平衡了算法前期全局探索能力以及后期局部搜索准确度,解决了易陷入局部最优以及早熟收敛的问题,提升了算法的寻优能力,同时该算法在收敛速度上也有所提升。仿真实验结果表明,该算法在低噪声和高噪声情况下均能较好地分离出复杂信号,对比传统独立成分分析的方法,具有更好的分离性能和收敛速度。     

联合作战中航空兵作战规划研究

提出一种联合作战中航空兵作战规划方法。分析联合作战中航空兵肩负的主要作战任务及各任务间的逻辑时序,以此构建了作战任务网络;在作战任务网络的基础上,建立关于目标函数、约束条件以及到达时间的作战规划模型;在编码方式、搜索策略等方面对粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）作出了改进,用以求解规划模型;最后使用具体算例进行了仿真分析,结果证明,所提方法能够对联合作战中的航空兵使用进行合理规划。     

基于可靠性的卫星服务功能链保护方法

在基于SDN架构的混合卫星网络上讨论了服务功能链(Service Function Chain, SFC)的可靠性部署问题,首先对SFC可靠性保护的问题进行描述,建立了底层网络与SFC请求模型,然后建立了网络服务功能的可靠性需求模型与低轨卫星链路的可靠性需求模型,明确了优化目标与约束条件。接着提出基于可靠性的卫星服务功能链保护方法,包括基于深度强化学习的可靠性保护算法和基于低轨卫星节点与链路可靠性备份算法。实验表明,提出的基于可靠性的卫星服务功能链保护方法能在SDN架构的混合卫星网络上提高SFC请求接受率,减少平均时延,在不同的SFC可靠性需求的条件下也保持较高的请求接受率。     

针对SCPS-NP的协议分析方法

描述了卫星通信协议中网络层协议SCPS-NP的基本结构,阐述了BM算法与ID3算法原理,提出了一种新的针对空间传输协议的有效分析方法———NP-BM-ID3算法,并通过仿真实验进行验证。实验结果表明：通过将原有的数据集分类,该算法不仅有效地解决了模式串长度不足问题,而且减少了规则总数,在条件属性数量不变的情况下降低了运算复杂度。     

基于方差分析的RSA计时攻击

结合差分统计分析方法,引入方差分析假设检验,提出一种可行的计时攻击算法,并针对RSA算法的软件应用进行攻击实验。实验结果表明,该攻击算法不仅比传统攻击方式具有更高的可行性,而且能够适用于不同密钥长度的攻击。     

基于多目标约束的基本保障单元人力资源优化研究

针对装备维修工作中基本保障单元的人员优化问题,在维修过程中为保证以最少的人员在最短的时间内完成预定的维修任务,分析了修理工期与人员数量的关系,应用多目标约束理论建立了工期人员优化的多目标数学模型,通过预处理将模型转化为路径组合优化问题,并用改进的蚁群算法对模型的求解进行了研究,最后通过实例验证了优化模型及求解方法的有效性和实用性。     

基于单亲遗传算法的战时维修力量抽调模型研究

分析了影响维修力量抽调决策的因素,对装备维修力量的抽调问题进行了数学描述,建立了一种基于灰色关联度的多目标优化模型。针对装备维修力量抽调的非线性多目标优化问题,提出了基于单亲遗传算法的求解方法,该算法用换位算子取代了传统的交叉、变异算子,但仍然保持了他们的进化功能。通过仿真算例分析表明,该方法可有效求解多目标的保障力量抽调问题。     

一种用于军事情报分析系统的数据分类算法

针对实时情报自动化分析的实际需求,提出了一种应用于军事情报分析系统的数据分类算法(IDC),突破了原有的单层分类算法框架,构造了双层数据分类框架,设计和实现了各层的算法,验证了相关算法的正确性和有效性,扩展了现有侦察情报系统的实时情报分析和指挥决策功能。