有限数据诱骗态量子密钥分配的无条件安全界限

以实验中采用最多的诱骗态量子密钥分配方案(基于预报单光子源)为研究对象,在有限数据条件下,推导了单光子态计数率下限和误码率上限的计算公式,得出了无条件安全密钥生成效率的下限和安全传输距离的范围.根据研究结论,只要已知系统发送数据数量,便可得出量子密钥分配无条件安全界限；也可以按照密钥分配的指标要求,反过来确定系统发送数据的数量.这样避免了数据有限带来的安全漏洞,提高了实际量子密钥分配的安全性和有效性.     

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。     

多碱光电阴极饱和机理研究

多碱光电阴极饱和机理的研究对于提高阴极电子发射能力具有重要意义。依据光电阴极三步电子发射理论,采用蒙特卡洛法研究了多碱光电阴极的电子发射过程。研究结果与相关文献中的实验数据进行了对比分析,光子能量临近光电阴极响应阈值附近时,得到的量子效率曲线以及电子能量分布曲线与实验数据吻合良好。基于上述模型,研究了光压效应和空间电荷效应对多碱光电阴极电子发射特性的影响。结果表明,多碱光电阴极在光压效应限制下的阈值饱和激光能量密度约为8μJ/cm~2,在空间电荷效应限制下的阈值饱和激光能量密度约为2. 23μJ/cm~2。开展了266 nm激光辐照多碱光电阴极实验,经测量,多碱光电阴极的阈值饱和激光能量密度约为2μJ/cm~2,这表明空间电荷效应是限制其光电子发射能力的主要因素。     

雷达侦察效能对防空兵群抗击效率的影响评估

从信息化条件下防空作战的实际需要出发,描述了搜索雷达与火控雷达的侦察效能对群抗击效率影响的基本特点,运用概率论和防空兵射击指挥理论,建立了防空兵群分散指挥和集中指挥时,搜索与火控雷达发现目标概率对群抗击效率影响的数学模型,结合实例计算分析了选择射击指挥方式时搜索雷达发现目标概率的临界值。     

阵列雷达自适应多零点单脉冲群目标测角算法

针对阵列体制雷达，由极大似然估计导出自适应多零点单脉冲测角原理。分析发现迭代步长过大导致双零点单脉冲技术在多目标条件下失效，因此提出加权步长改进角度估计的迭代过程，只需要较少计算量就能实现群内多个目标的精确测角。仿真结果表明：该算法在较高信噪比条件下可以精确测量群内三个目标角度，测角误差约为0.15倍波束宽度；当群目标数较多或者目标相位差接近于0时，算法性能下降明显。     

基于可视化HPSO的无人机装备维修任务调度

分析了目前军用无人机装备维修任务调度问题的组成及现状,构建了改进的混合粒子群算法,通过离散化粒子群简化粒子论域,加快计算速度;引入浓度监控机制,综合粒子浓度分布和适应度大小两方面信息,对进化过程进行调控;结合遗传算法,增加粒子间的交叉、变异,加快粒子群进化速度,防止陷入局部最优;并在Matlab环境下对图形展示函数进行优化,实现迭代过程动态可视。最后通过实例分析,高效计算得出最佳调度方案,实现了混合粒子群算法在装备资源调度问题的有效应用。     

压制干扰环境下目标跟踪的改进粒子滤波算法

针对压制干扰环境下传统粒子滤波算法跟踪效果不佳的问题,在传统粒子滤波算法的基础之上,融合压制干扰条件下的有用量测信息,构造了一种新的粒子滤波算法。在算法的实现过程中,通过采用伯努利(Bernoulli)分布重新构造了压制干扰环境下发生量测数据丢失的传感器模型,在此基础上通过充分考虑有效量测值以及量测丢失时的一些有用量测信息,推导出了闪烁噪声条件下的似然函数,直接用于粒子权重更新的计算,并且通过纯方位跟踪以及协同转弯机动模型,仿真验证了该算法极大改善了标准粒子滤波算法的稳定性和提升了粒子滤波算法的估计精度。     

一种基于改进K-means算法的空间群划分方法

空间群划分是兵力分群的重要环节,其关键在于确定"距离"度量函数、分群数目和初始分群中心。传统算法的初始聚类中心和聚类数目不固定,直接用于空间群划分将使得划分结果不稳定。为此,提出了一种基于改进算法的空间群划分方法。利用了现有空间群划分方法中的距离函数改进策略计算敌方作战单元两两之间的"距离",引入一种快速搜寻高密度点的方法,确定了初始分群中心和分群数目,通过仿真实验验证了该方法的有效性。     

模糊Petri网的自适应粒子群优化方法研究

模糊Petri网对专家知识库的模糊规则具有较强的表达能力,但其缺乏学习能力使得模型参数的确定较为困难,针对此问题提出一种适合于模糊Petri网参数确定的自适应粒子群优化算法。分析了模糊Petri网对专家知识库的模糊规则建模方法;研究了粒子群优化算法及其各种改进算法;在此基础上,提出适合于模糊Petri网参数确定的自适应粒子群优化算法。最后,以无向网络可靠性估计为例,通过实例分析并与基本粒子群优化算法进行比较,证明了所提方法的有效性和优越性。     

基于改进粒子群优化算法的发动机故障仿真

为对发动机的稳态故障特性进行有效分析,提出了一种基于改进粒子群优化算法的故障仿真方法。首先将描述系统性能的非线性方程组,转化为带约束的最优化形式,通过设置式中参数可以仿真不同状况下的系统故障。并且提出运用一种改进的粒子群优化算法来为解决描述系统的高维、非线性函数,该算法在初始化时,运用混沌的思想,使得粒子分布遍历所有状态;在进化时,运用的免疫的思想,设置了基于适应度的克隆算子与变异算子增加粒子的多样性;在免疫选择之后,对各个粒子的速度也进行了重新设置,增加了粒子寻找全局最优的能力。实验结果表明,改进的粒子群优化算法能够有效地求得最优解。