基于信任中继的QKD网络研究

基于信任中继的量子密钥分发(QKD)网络由于其组网效果好、扩展性强、技术容易实现成为未来保密通信组网的首选方案。文章首先介绍QKD网络的分类和现状;然后提出信任中继网络的基本网络拓扑模型,在此基础上分析了网络的信道和密钥中继方式;最后提出了影响信任中继网络组网效果和性能的决定性参量,分析比较了信任中继网络采用不同选路方式的优缺点。     

非定常Euler方程数值计算中高精度格式应用

采用五阶精度加权紧致非线性格式(WCNS)和非定常“双时间步”方法求解非定常Euler方程,模拟NACA0012翼型强迫俯仰振动流场,研究了高精度格式应用到非定常计算时“双时间步”方法物理时间步长、子迭代收敛判据、子迭代步数以及物理时间导数离散方法对计算精度和计算效率的影响.     

多分辨率建模在战役推演仿真系统中的应用

战役推演仿真系统中存在大量分布在不同层次上的实体,为了使这些实体高效运行,同时保证相关信息能正确交互,研究了几种典型的多分辨率建模方法,并在分析战役推演仿真系统结构的基础上提出了一种面向多分辨率建模的仿真模块体系结构,建立了层次关系表、运行实体关系表、参数映射类和聚合解聚触发事件列表来保证多分辨率模型之间运行数据的一致性,同时避免链式解聚的问题.通过实验,按该体系结构建立的仿真系统能正确运行多分辨率模型,该框架为建立基于多分辨率建模的仿真系统提供了一定的技术支撑.     

粒子滤波的序列图像运动目标跟踪(英文)

序列图像的运动目标识别与跟踪是计算机视觉主要研究方向之一。研究的重点是要建立一个准确可靠的跟踪系统。针对此问题,传统的帧间差分法进行了改进,并研究了粒子滤波算法。在改进的帧间差分法和粒子滤波的基础上,提出了序列图像运动目标跟踪方法。实验实验表明,这种方法能够在目标被背景云彩遮挡的情况下,实现目标的可靠跟踪。     

屏蔽数据在新型截尾样本下系统的可靠性分析

当系统含有屏蔽数据时,在具有随机移走逐步增加型截尾模型下,讨论了部件寿命服从双参数指数分布的串联系统可靠性估计问题。设随机移走系统数服从二项分布,利用极大似然方法,Bayes理论及方法,推导出双参数指数部件参数、系统可靠性函数、失效率函数及移走概率的极大似然估计和Bayes估计。并利用Monte Carlo方法对两种估计结果进行了比较,表明Bayes估计较极大似然估计效果更优。     

潜射导弹无动力运载器规避弹道仿真

基于无动力运载器规避弹道方案的可行性,建立了潜射导弹无动力运载器水弹道数学模型和海流模型,运用模拟退火法优化得出满足出水约束条件的预设偏航角可行域,并分别对艇速和海流影响下的规避弹道进行了仿真研究。仿真结果表明,发射艇速对规避弹道影响较为微弱;在预设偏航角可行域内偏航角越大,偏移距离则越大,且与规避方向相同的海流增大了预设偏航角可行域,使规避任务更容易实现,而方向相反的海流很可能对规避弹道产生颠覆性影响。仿真结论具有重要的工程参考价值。     

基于Logistic映射的混沌二相编码性能分析

针对目前常用的伪随机二相编码的缺点,利用Logistic混沌映射产生混沌序列并进行数字量化和截取,生成混沌二相编码信号,重点分析了混沌二相编码信号的相关性、混合信号隔离度、抗干扰性能和多普勒敏感性能。仿真分析表明,混沌二相编码信号不仅具有大的时宽带宽积和良好的自相关性,而且具有较强的抗干扰性能和更宽的多普勒容限,是一种较为理想的雷达脉冲压缩信号。     

基于CAM的认知超宽带频谱感知方法

频谱感知是认知超宽带系统的核心部分,针对超宽带频带内授权信号类型确定的特点,为了弥补自相关检测不能够识别信号类型的缺点,提出利用信号的循环谱特征和自相关矩阵差异性来检测授权信号,该方法融合了自相关检测和循环谱检测的优点进行合作判决。仿真表明该方法在高低信噪比环境下均能比循环谱检测和能量检测得到更好地检测效果,因此适合于认知超宽带系统。     

舰载跳频通信系统抗引导式跟踪干扰分析

复杂电磁环境下,跳频通信已成为舰艇战术通信的重要手段之一。研究舰载跳频通信系统抗干扰的理论,寻求可行的抗干扰方法,对保障通信联络顺畅具有现实意义。通过分析引导式跟踪干扰的原理,结合短波、超短波和微波的传播特点,明确了对跳频通信实施引导式跟踪干扰的条件,阐述了在实际应用中易产生混淆的情况,给出了提高跳频通信抗引导式跟踪干扰效能的几种对策。为正确应用跳频电台,增强海上编队通信对抗作战效能提供了参考。     

Technical note: Finite-time regret analysis of Kiefer-Wolfowitz stochastic approximation algorithm and nonparametric multi-product dynamic pricing with unknown demand

We consider the problem of nonparametric multi-product dynamic pricing with unknown demand and show that the problem may be formulated as an online model-free stochastic program, which can be solved by the classical Kiefer-Wolfowitz stochastic approximation (KWSA) algorithm. We prove that the expected cumulative regret of the KWSA algorithm is bounded above by where κ₁, κ₂ are positive constants and T is the number of periods for any T = 1, 2, … . Therefore, the regret of the KWSA algorithm grows in the order of , which achieves the lower bounds known for parametric dynamic pricing problems and shows that the nonparametric problems are not necessarily more difficult to solve than the parametric ones. Numerical experiments further demonstrate the effectiveness and efficiency of our proposed KW pricing policy by comparing with some pricing policies in the literature.