基于贝叶斯网络的计算机网络端到端服务故障诊断

研究了利用贝叶斯网络不确定推理技术实现端到端服务故障诊断的方法,详细描述了贝叶斯网络故障诊断模型的建立方法,设计了基于Pearl信念传播机制的故障诊断算法,并对其进行了改进,以提高诊断效果.最后,通过仿真验证了该方法的有效性,并提出了下一步的研究方向.     

基于神经网络模糊融合技术的潜艇声纳目标识别系统

将神经网络和属性层模糊数据融合技术应用于潜艇水下目标识别是解决潜艇声纳目标识别问题的有效途径。本文建立了声纳目标识别系统的结构模型和算法模型,设计了一个基于神经网络属性层模糊数据融合的目标识别系统,研究了将噪声信号功率谱和双谱用于目标识别,并进行了仿真,验证了该系统的可行性和有效性。     

一种基于组的访问控制方法

卫星通信网运控系统是一个大型的分布式系统,它使用CORBA中间件来解决分布式系统的异构问题。在研究DAC、MAC、RBAC等访问控制模型的基础上,提出并实现了一种基于组的用户访问控制(GBAC)策略,提高了运控系统的访问控制效率。     

异步雷达组网协同跟踪动态传感器分配算法

针对异步雷达组网下的协同跟踪问题提出了一种基于异步顺序融合的动态传感器分配算法。该算法对异步雷达的量测值按采样时刻顺序滤波,根据滤波协方差和目标期望协方差的接近程度动态选择下一时刻跟踪的最优传感器集合。仿真分析表明该算法和基于伪量测的异步雷达组网协同跟踪传感器分配算法相比具有较少的计算量和较高的目标跟踪精度。     

基于时变量测方差的多传感器多目标优化分配算法

在目标跟踪过程中,目标的动态模型通常在笛卡尔坐标系中,而量测是在极/球坐标系中得到的。在基于卡尔曼滤波及其一些改进算法中,设定量测方差固定不变,可能导致滤波发散。为此提出了一种基于时变量测方差的多传感器资源管理算法。该算法通过统计方法求出转换测量值误差的均值和方差,利用转化卡尔曼滤波算法估计误差协方差,基于协方差的效能函数进行多传感器多目标分配。仿真结果显示该算法在目标跟踪过程中满足跟踪精度要求,并实现传感器资源的充分的利用。     

基于HLA的多雷达组网信息融合仿真系统

首先基于高层体系结构建立了带反馈结构的信息融合仿真系统软件框架,然后针对多雷达组网探测隐身目标应用进行了仿真系统方案设计,描述了组成联邦的各联邦成员间的数据流向及订阅关系。详细介绍了各联邦成员的功能及输入输出接口,设计了联邦执行数据文件。基于MAK RTI完成了主要模块的编码实现,进行了目标跟踪算法移植,并测试了基于协方差的组网雷达宏管理算法的性能,验证了建立的多雷达组网信息融合仿真系统的有效性。     

改进预测协方差门限法的采样周期自适应选择算法

传感器采样周期是影响目标跟踪的一个重要参数。现有自适应采样周期策略中,一些算法运算量比较大,计算效率低,不具有一般性。为此提出了一种改进的预测协方差门限法。该算法改进传统采样周期的全遍历寻优策略。最后与几种自适应采样周期算法与固定采样周期算法通过交互式多模型(IMM)滤波算法进行仿真比较。仿真结果表明该算法在目标跟踪过程中能满足跟踪需求,具有较少的计算量,较高的运行效率,比固定采样周期算法更能节约资源。     

数据链规划问题的贪心算法

数据链是一种汇集通信、导航和识别的综合化战场信息系统。为了保证在960～1215MHz频段工作的各类设备的电磁兼容,数据链的使用必须符合操作约束和协调约束,必须在满足各类约束条件下,根据数据链的作战需求实现网络规划。首先分析了数据链存在的典型约束,在此基础上对数据链规划问题建模并提出了一种数据链规划的贪心算法,算法较好地解决了数据链规划问题。     

基于改进协方差控制的传感器管理算法

针对传统的基于协方差控制的传感器管理算法使用全遍历方法所造成的计算量大,以及传感器切换频繁的问题,提出了一种基于改进协方差控制的传感器管理算法。该算法在每一时刻首先判断前一时刻所用传感器组是否能够满足目标跟踪需求,以滤波协方差与期望协方差的偏差作为参考,结合量纲变换和特征值求取,为协方差偏差矩阵经过量纲变换后得到的量纲一致阵的所有特征值设定一个精度阈值,然后判断滤波协方差是否满足期望,从而决定是否维持当前选择的传感器组。在目标作匀速、匀加速、协同转弯等多种场景下进行了算法性能测试分析,仿真结果表明,该算法不仅在大部分场景下满足目标跟踪精度,而且能够提高传感器管理算法的实时性,同时降低传感器的切换频率。     

基于Riccati方程的动态传感器分配算法

针对组网跟踪系统传感器分配算法计算量过大的问题,提出了一种基于Riccati方程的动态传感器分配算法。该算法通过Riccati方程离线计算各传感器组合跟踪下的稳态滤波协方差,根据稳态滤波协方差与期望协方差的接近程度动态分配传感器资源。仿真结果显示,与传统协方差控制和贪婪算法相比,基于Riccati方程的动态传感器分配算法在大大减少计算量的同时能够保持较好的跟踪性能。该方法能够更好地应用于大规模传感器组网目标协同跟踪系统。