QoS约束下的分离路径算法研究

提供服务质量保证的新服务在目前互联网的应用范围越来越广泛,对于互联网的业务支持起着十分重要的作用.QoS(quality of service)约束下的分离路径问题的研究已经得到越来越多的关注.阐述了QoS约束下的分离路径的基本概念和相关理论,定义了QoS约束下的链路分离优化路径问题的模型,在此基础上对于目前分离路径算法进行了分析和比较.最后针对QoS约束下的分离路径算法存在的问题,指出了以后QoS约束下的分离路径算法的研究发展方向.     

基于置信椭球的V/M故障检测与隔离算法改进

动态系统的故障诊断技术在组合导航系统中有着重要意义.首先介绍了一类经典状态一致性故障检测/隔离方法-Kerr的基于置信椭球的V/M处理方法的原理与处理过程.Kerr的V/M方法以偏差方向的累计和进行隔离判断,可能发生两种情况下的隔离模糊问题.为此,对Kerr的经典V/M算法进行了改造,在其投票函数中采用偏差距离的累计代替偏差方向的累计,使得故障隔离的敏感性大幅度增加,解决了经典V/M算法在实用中存在的第一种情况下的隔离模糊问题.采用算例证明了新方法的有效性.     

基于指挥级别的作战行动协同方法

通过对基于Agent的作战行动协同方法不足之处的分析,根据作战行动协同的实际情况,提出了基于指挥级别的作战行动协同方法,从方法的算法实现、协同行动的组织,协同方案的建立等方面对基于该作战行动协同方法进行了探讨,应用结果表明,该方法适合在作战仿真系统中解决作战行动协同问题.     

加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法

针对加权核范数最小化算法存在结构残余噪声以及无法较好地保持图像边缘结构的问题,提出基于加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法。利用全变分模型对噪声图像进行初步去噪,使用噪声图像与初步去噪后的图像进行差分运算,对差分后得到的噪声残差图像使用改进的小波阈值函数去噪,将小波去噪后的残差图像与初步去噪图像叠加,将叠加后的图像使用基于残余噪声水平迭代的加权核范数最小化算法进行二次去噪。相较于当下主流去噪算法,经该算法处理后的图像的PSNR和SSIM值均有所提升,能够更好地保持图像的纹理结构,且在高噪声环境下效果更佳。     

线性连续Markov参数跳变系统满意控制

针对Markov参数跳变的线性连续系统,研究区域极点/H∞指标的满意控制问题,利用Lyapunov稳定性理论及代数Riccati矩阵不等式技术进行满足区域极点、H∞约束指标的满意控制器设计,并利用线性矩阵不等式(LMI)方法进行优化、设计相应的反馈控制。最后以经历三次Markov参数跳变的直升机模型进行模拟仿真,验证相关结论。     

基于动网格的翼型设计优化

针对传统基于代理模型的翼型优化的缺陷,提出采用基于动网格的翼型优化;针对基本Hicks-Henne方法后缘不光滑情况进行了改进;采用自编程序实现动网格生成,通过集成商业软件Pointwise和CFD计算软件Fluent完成边界条件生成和流场解算,并实现上述程序和软件间的数据交互和自动化,整个优化流程在iSIGHT平台下执行,优化算例表明基于动网格的翼型优化方法能大幅提高翼型性能,节省大量的重复性操作,增加优化结果的鲁棒性和可信度,是翼型优化中的一种有效方法。     

非周期不完全检测下的维修优化

针对gamma退化型单部件系统,基于更新和半更新过程理论建立了以期望费用率最小为目标的非周期不完全检测下的维修优化模型。利用检测规划函数使系统的检测间隔期可以依据系统的状态进行调整。为更加贴近实际,模型考虑了测量误差对维修优化的影响。通过计算可以得到最优预防性维修阈值和检测方案。给出了模型的应用算例,通过对退化速率和费用参数的灵敏度分析说明了模型的有效性。与不考虑检测误差的优化结果进行对比,证明了考虑检测误差的重要性。     

自适应窗口仿射最小二乘匹配方法

为了解决仿射最小二乘匹配方法在未知初始参数条件下无法自适应选择匹配窗口的问题,提出了一种基于局部形状估计的自适应窗口最小二乘匹配方法。利用LOG(Laplacian of Gaussian)算子检测特征点以及特征点所在的尺度;在特征点邻域内根据特征尺度计算局部二阶矩矩阵,用二阶矩矩阵估计特征点局部的形状特征;根据特征点局部的形状自适应选择初始匹配窗口进行仿射最小二乘迭代。实验结果表明,该方法在较大仿射变形下能够准确的选择有效匹配区域,避免因窗口内容差异造成的迭代不收敛问题。     

嵌入式装备测试系统设计研究

针对现代装备测试性需求,利用ARM微处理器构建了基于CAN总线网络的多路嵌入式数据采集系统,介绍了嵌入式数据采集系统硬件组成、硬件模块实现以及软件设计;检测数据经过CAN总线存入SD卡存储器,并进行后期数据的存取和处理．实验结果表明,该系统能够可靠、准确地对多路信号进行采集,实现对火炮装备的检测．     

DES密码旁路立方体分析

将立方体分析和旁路攻击结合,基于8位汉明重泄露模型,首次对DES分组密码抗旁路立方体攻击安全性进行了评估．在黑盒攻击场景下,攻击者首先按照一定规则生成立方体和超多项式,然后利用不同选择明文,计算其在加密过程某比特的高阶差分,判断该立方体对应的超多项式是否合法．对DES加密输出第l轮输出不同字节进行了黑盒旁路立方体攻击实验,结果表明：未经防护的DES密码易遭黑盒旁路立方体攻击;如果攻击者能够精确获取加密第1轮输出某一字节的汉明重泄露,最好的攻击结果为2＾9.35个选择明文可将DES主密钥搜索空间降至2＾15．