基于OpenFlow的SDN中链路层拓扑发现的优化

在基于OpenFlow的软件定义网络中,控制器需要对全局网络状态保持全面并且实时的掌握,怎样快速地获取当前网络的拓扑状态成为了重要前提。而SDN的拓扑发现协议OFDP虽然已经将控制权交给了控制器,但是仍采用洪泛式的拓扑发现消息发送机制来进行拓扑发现,没有达到全局最优,增加了不必要的开销。因此,提出一种基于OFDP的改进机制,在控制器中添加新的拓扑发现功能模块,通过减少重复端口发现的方式,来减少网络中的拓扑发现消息的数量。仿真实验结果表明,改进机制在加快了网络拓扑的生成的同时,减轻了控制器的负载。     

扩张状态观测器的观测误差前馈补偿设计

在"总和"扰动模型未知的前提下,针对线性扩张状态观测器跟踪时变信号精度不高的问题,设计出一种前馈观测补偿器。在分析线性扩张状态观测器观测原理的基础上,通过对扰动项的线性近似、误差系统动态响应的忽略,在时域内推导出观测静差的量化表达式,进而使用扰动微分项的估计值替代真值对观测作前馈补偿。理论分析了替代的可行性,证明了补偿器减小观测误差幅值、超前校正观测相位滞后的作用。将这一补偿思想推广至非线性扩张状态观测器中。通过仿真对补偿器提高观测精度、加快误差收敛的有效性进行检验,实验结果进一步表明,补偿器的引入能显著提高整个自抗扰控制系统的控制精度,从而证明了这种补偿思路的可行性。     

伺服电机积分型SMC速度控制策略

为解决伺服电机控制系统输出转速可控性差、波动大、动态响应慢等问题,提出积分型滑模变结构控制策略,设计负载转矩观测器解决控制过程中的负载扰动问题,基于Simulink搭建永磁同步电机速度控制系统仿真模型,搭建电机测试系统台架对控制系统的稳态性能和动态性能进行试验验证。研究结果表明,相比于传统比例积分微分控制和普通滑模变结构控制(Sliding Mode variable structure Control, SMC),所设计的控制策略能够使控制系统达到稳态时速度波动较小,鲁棒性较好,抑制了SMC的抖振现象。     

无人机编队飞行控制仿真研究

借鉴Agent体系结构,研究无人机编队的控制结构。建立以编队中僚机航迹坐标系为参考坐标系的长机与僚机的相对运动模型,考虑到工程应用实际,利用PID方法通过调整僚机与长机的相对距离进行队形保持控制。地面控制站利用Creator和Vega作为三维视景仿真的开发工具,MapX和GMS进行无人机状态监控功能的开发,从而实现三维视景显示编队控制情况,二维数字地图和仪表显示单个无人机的飞行状态。     

基于DEA的空降方案评价与优化

空降作战是高难度、高风险的空地一体作战,研制空降兵模拟作战指挥训练系统是平时进行空降作战指挥模拟训练的有效方法。为空降兵模拟作战指挥训练系统的理论预研部分内容,从空降摩步团的作战特点出发,进行团空降方案的评价与优化的系统研究,建立评价团空降方案的指标体系及指标解析模型,探索新的作战方案优选、优化方法——DEA方法,有助于提高空降作战决策的科学性,促进空降兵模拟作战指挥训练系统的开发。     

多机编队指控决策一体化系统概念模型研究

多机编队指挥控制决策一体化系统是未来提高多机编队信息化协作水平的重要途径。通过研究国内外军事领域的发展趋势,并结合网络中心战及C4KISR概念,对该系统进行了需求分析和总体设计,提出了多机编队指挥控制决策一体化系统概念模型。最后将其应用于基于HLA和分布式仿真技术的多机编队指挥控制决策一体化系统仿真环境。     

基于网络中心制导的防空导弹武器系统可靠性建模

论述了防空导弹武器系统组网的必要性,分析了防空导弹武器系统组网系统的发展现状,构建了基于网络中心制导的防空导弹武器系统拓扑结构并分析了作战使用特点,探讨了防空导弹武器系统组网原理,对基于网络中心制导技术条件下防空导弹武器系统的任务剖面进行了研究,建立了对应的防空导弹武器系统可靠性模型,并运用实际算例对模型进行了解算,结果表明基于网络中心制导的防空导弹武器系统具备更高的可靠性,该模型是网络中心制导课题有益探索。     

电子装备应急维修技术

针对战场和恶劣环境下装备的应急维修和现场原位抢修的需求,引入智能结构的自适应与自修复思想,将在系统重构功能统一组织为应急维修致动器,既能重配置硬件赋予新功能,也能将遗传算法与硬件结合实现自身结构的进化,使装备具有自适应性、自组织、自修复特性,有很强的灵活性和实用性,为应急维修和现场原位抢修提供了一条有效的途径。     

基于空间方向相似性的编队队形识别算法

编队队形识别是反舰导弹智能末制导技术的一个发展方向,是将导弹实际探测到的敌方编队样式与事先存储在导弹上的编队样式进行对比,通过一种匹配算法对其进行一对一的匹配,进而分析编队的性质,进行火力分配决策,达到选择预定目标的目的。由于队形中各舰位置主要用方位来表述,所以可将编队队形看作二维空间中的一个场景,把已知队形作为模板,通过计算与模板的场景相似性实现对队形的识别,为反舰导弹目标识别与火力分配提供决策支持。     

基于EMA算法的变结构交互多模型算法

标准交互多模型(IMM)算法使用固定数目和时不变的模型集,往往不能兼顾算法的实时性与跟踪精度。基于增加期望模型(EMA)算法的思想,提出综合利用前一时刻的模型匹配概率与当前时刻的混合概率作为加权系数调整系统噪声模型集,调整后的模型集被认为非常接近系统实际噪声模型。将该模型集自适应技术与IMM算法结合得到一种变结构交互多模型(EMA-VIMM)算法。使用机动目标跟踪仿真实例,与标准IMM算法进行了仿真对比,分析了跟踪性能与RMSE误差。仿真结果表明,EMA-VIMM算法不仅极大地提高了跟踪精度,而且与标准IMM算法相比,具有稳定的跟踪性能和较低的计算量。