第4讲 通信网络效能评估研究

文章主要围绕通信网效能评估的研究现状进行了研究对比,从系统建模到评估方案分析,其结论有助于对通信网络性能进行更为准确、直观有效的综合评估。同时,基于军事通信系统评估体系进行了评估算法的运用并给出改进方向。     

一种基于ARM和DSP的信号处理平台

基于ARM和DSP芯片设计实现了一种信号处理平台。硬件方面,ARM作为主控制器,完成数据输入、输出、人机交互,并通过HPI接口访问和控制DSP芯片;DSP作为ARM芯片的协处理器,负责信号处理及算法运算。软件方面,实现了ARM芯片上的WINCE应用程序用于访问、控制DSP,设计基于HPI接口启动的DSP程序负责数据处理以及和ARM通信。通过在此平台上实现的一个声纹识别系统,验证了平台软硬件设计的正确性。     

延时中断容忍网络(DTN)捆绑层协议研究

文章对延时中断容忍网络技术的基本概念进行了介绍,并对DTN捆绑层协议的框架及重点内容进行了分析,在此基础上,提出了捆绑层协议实现的基本思路,为DTN技术在军事通信领域的应用提供了参考。     

一种声纳浮标无线传感器网络中的目标定位方法

对声纳浮标无线传感器网络进行了介绍;针对声纳浮标无线传感器网络中对目标的定位问题,提出了质心法和Bounding Box法两种解决方法,并给出了计算模型及坐标变换公式;质心法和Bounding Box法,原理简单,计算量小,符合无线传感器网络硬件资源有限、电源能量有限的特点;对质心法和Bounding Box法进行了仿真模拟,结果表明了这两种方法的定位效果受网络中节点探测半径的影响,Bounding Box的定位效果优于质心法.     

Ag/AgCl电极自噪声的测定

为了验证固态Ag/AgCl电极能否满足对微弱海洋电场信号的探测,在对Ag/AgCl电极自噪声产生机理分析的基础上,设计了Ag/AgCl电极自噪声的测量实验.通过实验,测量了不同海水电导率下一对Ag/AgCl电极的自噪声.测量结果表明:该电极能满足船舶电场的近场测量,且其自噪声随海水电导率的增大而减小,当海水电导率增大到...     

弹药集装单元储存静力学有限元分析

以简单的六面体结构为基础,以“铝板-聚氨酯泡沫材料-铝板”复合板材为弹药集装单元的主体材料,结合弹药集装单元的承载能力要求,建立弹药集装单元的基本模型。通过其在储存状态下的静力学有限元分析,了解3种不同堆垛情况下,弹药集装单元的应力与应变情况,为进一步研究弹药集装单元结构强度提供理论依据。     

基于不确定度的专家评价综合方法

针对群决策中专家评价信息的综合处理问题,应用多位专家评价的评价样本不确定度,提出了基于不确定度的数据综合处理方法。该方法能够有效应用于群决策问题,尤其是参与决策人员(专家)较多时,出现专家相对权重可信度不明确而导致评价准确度低的问题,科学地简化了群决策中专家权重的确定过程,便于应用,具有坚实的理论依据和应用价值。通过算例分析,该方法的有效性得到了验证。     

海上多无人机协同交叉定位的优化配置方法

针对多部无人机协同交叉定位,考虑无人机安全距离、通信距离和动力学约束条件下,解决多部无人机自动实现对飞行速度和角度的优化配置问题.提出了多机协同测向交叉定位方法,该方法先根据几何稀释度精度建立了不等式约束下的无人机运动参数单目标优化模型,再利用惩罚函数法将优化模型转换为无约束条件的极小值求解问题,最后利用粒子群优化算法获得各无人机飞行速度和角度估计值.仿真试验表明,该方法对不同无人机阵型和辐射源运动状态具有较强的适应性,相比直线飞行配置方法,其定位精度有较大的提高.     

信息知识库中的数据可用性恢复策略

信息知识库在工业生产中能够提高生产效率、降低资源消耗,但数据失效频率高。针对多节点失效重构的纠删码策略较少,且未充分考虑失效数据重构时各参与节点间的链路关系,导致重构效率较低。针对信息知识库数据失效,提出一种新的重构策略。根据节点的数据处理能力,选取数据处理能力最高的新生节点为路由节点;依据路由节点与候选供应节点及剩余空闲节点的链路带宽,确定供应节点及新生节点,从而构建数据重构网络拓扑,提高失效数据重构效率。实验结果证实,与传统纠删码策略性能比较,该方法有较短的重构时间和较高的重构成功率。     

基于数据驱动的自学习防空火力控制技术

立足打赢未来智能化战争的作战需求,提高目标探测识别、运动参数估计的实时性和准确性,解决自主拦截决策建模难度大、决策结果稳定性差等问题,通过引入数据挖掘、深度学习、神经网络等人工智能技术,重点开展基于大数据的多类型目标状态空间模型分析、多探测模式下的目标融合识别技术、基于卷积神经网络的射击诸元修正等,研制一套自学习防空火力控制系统,有效弥补传统防空火力控制技术在时敏目标状态空间模型、大闭环校射、协同信息处理、控制决策等环节的不足,提升火控系统自修正、自学习能力,为武器装备向无人化智能化方向发展提供技术支撑.