基于遗传算法的多约束路由算法研究

针对数字化军事通信网络的多业务需求,提出了一种基于遗传算法的多约束路由算法,来求解多约束条件下的最佳路由。采用自然数编码,自适应的变异和杂交算子,有效地提高了算法的搜索效率。仿真结果表明该算法是有效的,既保证了业务对网络带宽和延迟的需求,同时使得网络的资源利用率最低。     

地球静止轨道粗定位的北斗系统接收机快速定位方法

传统全球导航卫星系统信号发射时间的整毫秒恢复算法,在接收机概略位置未知时存在计算量剧增而无法应用的问题。利用北斗系统混合星座中GEO卫星电文速率高的这一特点,提出一种基于GEO粗定位的北斗接收机快速定位的方法。在接收机概略位置完全未知的情况下,使用已获取完整信号发射时刻的纯GEO星座进行粗定位,根据解算获得的概略位置对非GEO卫星发射时刻毫秒整数时间进行恢复,利用所有可见卫星进行精确定位。使用国际全球连续监测评估系统测站观测伪距对算法进行验证,国内测站可100%实现伪距恢复,完成快速定位。仿真遍历中国区域用户,在仿真伪距增加均值为0,标准差为6m噪声,截止仰角为0°时,中国附近区域实现快速定位概率均大于98.68%,其中约80%的中国附近区域可以100%实现卫星信号传输时间恢复并完成快速定位。     

基于三阶段方法的数据链网络组织流程设计

针对数据链网络组织流程设计问题,在分析了单重任务的三阶段组织设计方法的基础上,提出了联合多重任务组织流程设计方法,建立了数据链网络组织流程设计框架。通过平台任务模型的改进和着色决策层级树模型的构建,有效解决了任务–平台配置中的平台资源冲突,提高了数据链网络的组织决策协作有效性及效率,在理论与实践上对于数据链的组织运用都具有一定指导意义。     

多弹种快速供弹系统设计

在研究国内外供弹系统的基础上,借鉴它们的可取之处,通过机构上的综合和创新来建立一个有效的、可行的方案模型,确定供弹系统的结构形式与布置方式,对其进行详细设计,并在Solidworks中建立供弹系统的实体模型。完成了方案的总体结构布置和时序设计。对弹鼓进行了结构和运动规律设计,完成了弹丸的运动过程分析,运用ADAMS对模型进行了仿真验证。为提高舰炮的射速和供弹系统的自动化以及多弹种快速转换能力提供了新的思路与构想。     

基于动力学与运动学的四轮全向移动机器人轨迹跟踪控制

建立了四轮全向移动机器人的运动学模型和动力学模型,并分析了四轮全向移动机器人执行器的机械特性。在此基础上,利用反馈控制设计了四轮全向移动机器人的运动学控制器,利用逆动力学补偿控制设计了四轮全向移动机器人的动力学控制器,实现了基于动力学与运动学的四轮全向移动机器人轨迹跟踪控制系统设计。最后,利用Matlab/Simulink完成了基于动力学与运动学的四轮全向移动机器人轨迹跟踪控制仿真实验,实验结果验证了该轨迹跟踪控制方法的有效性。     

油罐基础渗漏油气扩散模型研究

基于油罐基础渗漏特征,结合实验数据,提出油罐动态渗漏边界条件,建立油罐基础渗漏油气扩散数学模型。采用有限差分法对扩散过程进行数值模拟,结合同工况实验室及现场油罐基础渗漏数据进行对比分析,并对模型的准确性和可靠度进行了验证。结果表明,模型计算结果与实验数据吻合较好,相对误差在可接受范围内,该模型能够准确预测监测点油气到达时刻,揭示油气渗漏扩散规律。     

超音速密集弹丸脱靶量测量方法研究

分析了3种雷达测距体制的优缺点。针对超音速密集弹丸数量多、速度快等特点导致的脱靶量测量困难等问题,提出一种基于调频连续波体制的弹载雷达测距方法,采用四面天线收发分置结构,突破了正侧视开窗检测技术,保证目标在穿越窗口时RCS最强,并针对少数测量数据无法归类现象,设计了基于广义Hough变换的分类方法。仿真结果表明:该脱靶量测量方法可以有效区分多个弹丸轨迹。最后进行了试验验证,结果与理论分析一致,证明了该方法合理性和实用性。     

美军水面舰艇作战试验研究及启示

在我军试验鉴定体制改革的大背景下,装备作战试验正式纳入装备试验鉴定体系,成为检验提高装备综合战技性能和效能的关键因素。介绍了美军武器装备作战试验的概念及内涵,重点分析了美军水面舰艇作战试验运行机制,总结归纳其开展作战试验的主要特点,通过对美军舰艇作战试验的总体研究,为我军水面舰艇作战试验提出启示建议。     

高性能互连网络中端口阻塞故障预测方法

随着系统规模、芯片功耗和链路速率的提升,高性能互连网络的整体故障率也不断上升,传统运维方式将难以为继,给高性能计算系统整体可靠性和可用性带来了巨大挑战。针对网络端口阻塞这类严重网络故障,提出无监督算法的预测模型。该模型从历史信息中挖掘征兆性规律并形成新的特征向量,应用K-means聚类算法对特征向量进行学习归类。在预测时,结合端口当前状态,利用二次指数平滑算法对未来状态进行预测,将得到的新特征向量使用K-means算法预判是否会发生阻塞故障。利用拓扑结构信息,分别对叶交换机和根交换机构建预测子模型,进而提升预测的精确率。结果表明,该预测模型能保持在召回率为88.2%的前提下,达到65.2%的准确率,可为运维人员提供有效的辅助。     

基于DCPM-FGA的隐马氏模型的参数训练

建立了一种将直接比较比例方法与模糊遗传算法结合在一起用于隐马氏模型参数训练的方法。针对不同的码本大小进行了仿真试验。结果表明,在码本较大时该方法效果要好于B W算法和Viterbi算法,码本较小时两种方法性能相近。