多层卫星通信网络结构设计与分析

针对单层卫星网络时延高、网络阻塞概率大等问题,研究了多层卫星网络的系统结构及其特点。结合不同轨道卫星特点,引入分层卫星网络结构,采用Walker和极轨星座覆盖带设计法,设计了多层卫星网络星座。采用"弱连接"模型作为星际链路建立的基本原则,并对星座的覆盖性能和星际链路特性进行了仿真分析,结果表明,多层卫星网络在覆盖特性和星际链路性能上更具优势。     

LEO/MEO双层卫星网络设计及仿真

针对单层卫星网络功能单一、可靠性较低以及三重卫星网络链路冗余度过高、实现复杂的问题,提出了利用LEO/MEO卫星构建双层网络的构想.基于"最坏观察点"与"覆盖带"理论设计了"弱连接"的LEO/MEO双层卫星网络星座,给出了星际链路建立原则.仿真结果表明,所设计的卫星网络具有全天时全球覆盖能力,有利于星际链路的建立.     

利用军网博客培养教育青年官兵

网络媒体时代,博客作为"开放的私人空间",受到了越来越多的人尤其是青年人的喜爱。军营是以青年人为主体的战斗集体,而军队的特殊性又决定了青年官兵不能在互联网上开设博客,军网博客便成为青年官兵沟通、交流与表达的一个重要思想阵地。因此,利用军网博客引导青年官兵思想健康发展,具有现实意义。     

支持QoS的无线Mesh网络机会路由优化算法

针对空中骨干Mesh网络资源有限、计算能力相对不足的特点以及传统简单机会路由(Simple Opportunistic Adaptive Routing,SOAR)路由算法未充分考虑负载均衡与不同业务服务质量(Quality of Service,Qo S)保障需求差异性的问题,提出一种支持业务区分的改进型SOAR路由算法。该算法在考虑链路拥塞控制和负载均衡的基础上,定义综合预期传输次数来描述链路的综合状态,有效降低网络拥塞概率;同时根据传输业务类型的不同,设计一种基于层次分析法的路由选择策略,实现路径选择与业务类型的动态匹配。仿真结果表明,在重负载条件下,改进型SOAR路由算法相比传统SOAR路由算法其时延、吞吐量和吞吐率性能明显提升。当网络中存在不同类型业务时,改进型SOAR路由算法能够根据业务Qo S保障需求的差异性自适应选择最佳传输路径。     

盲稀疏度下基于粒子滤波的稀疏信号重构

针对现有贪婪迭代类压缩感知重构算法对非高斯量测噪声抵抗性差的问题,提出一种盲稀疏度下基于粒子滤波的稀疏信号重构算法。该算法首先将鲁棒性更高的Huber损失函数替代常规的二次损失函数,用来增加对非高斯噪声的抵抗能力;并且引入粒子滤波实现对原始信号的最优估计,以削弱量测噪声的影响;最后在信号稀疏度未知的条件下,结合稀疏度自适应匹配追踪算法实现盲稀疏度下的原信号重构。理论分析和仿真结果表明,所提算法可以有效抵抗因非高斯噪声干扰或稀疏度未知导致的重构精度降低,且重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法。     

粒子滤波匹配追踪重构算法

针对现有贪婪迭代类压缩感知重构算法对非高斯量测噪声抵抗性差的问题,提出一种盲稀疏度下粒子滤波匹配追踪稀疏信号重构算法。该算法将鲁棒性更高的Huber损失函数替代常规的二次损失函数,用来增加对非高斯噪声的抵抗能力;并引入粒子滤波实现对原始信号的最优估计,以削弱量测噪声的影响;在信号稀疏度未知的条件下,结合稀疏度自适应匹配追踪算法实现盲稀疏度下的原信号重构。理论分析和仿真结果表明,所提算法可以有效抵抗因非高斯噪声干扰或稀疏度未知导致的重构精度降低,且重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法。     

从三重维度深刻把握“坚持发扬斗争精神”的生成脉络、精髓要义和现实路径

新时代,以习近平同志为核心的党中央高度重视“伟大斗争”,党的十九届六中全会将“坚持敢于斗争”列入党的百年奋斗“十个坚持”的宝贵历史经验,揭示了斗争精神之于百年大党薪火相传的重要价值。党的二十大报告,将“务必敢于斗争、善于斗争”列入“三个务必”,将“坚持发扬斗争精神”作为全面建设社会主义现代化国家前进道路上必须牢牢把握的五个重大原则之一。     

基于信息战的软件定义天地一体化网络与关键技术

互联网的蓬勃发展使现代信息化战争日趋激烈,天地一体化网络成为未来信息战中必不可少的重大信息基础设施。为达到更理想的战时网络高效配置与管理,结合天地一体化网络环境,设计了基于信息战的软件定义新型天地一体化网络架构,分析其优势并梳理关键技术方向。该网络的高效性、可扩展性与弹性组网能力极大提高,能在现代信息战中更好地应对作战任务需求的变化,实现战时信息的高效传输与按需应用。     

基于切比雪夫神经网络的软件定义卫星网络智能路由策略

针对现有的软件定义卫星网络中流表占用的三态内容寻址存储器空间不断增加,复杂的流表项查找、匹配过程导致路由转发效率降低,无法满足多样化应用需求的问题,提出基于神经网络的软件定义卫星网络智能路由架构。控制器通过训练神经网络获取数据流的传输模式,并用训练后的神经网络代替流表,在此基础上提出基于Chebyshev神经网络的智能路由策略,交换机根据数据流的业务类型预测其转发路径,以满足卫星网络应用的服务质量要求。仿真结果表明:所提路由策略显著减少了占用的三态内容寻址存储器存储空间,提高了路由效率。