大规模科学数据体绘制技术综述

体绘制是刻画大规模科学数据中复杂物理特征的有效途径,然而,数据量极大、特征难以捕捉等问题依然是目前体绘制研究的主要挑战。为此,研究者们从三个方面对体绘制算法进行了深入研究,以提高大规模数据体绘制的效率和效果。一方面,依托硬件通过多处理器核来分担计算,降低单处理器核所要完成的计算量,是提高体绘制效率的一个有效途径。另一方面,充分发掘数据场内在特性对三维数据场进行约简,大幅减少绘制处理数据量从而降低算法开销,也是提高体绘制效率的一个有效途径。同时,在体绘制算法中融入特征分析和特征增强方法,让复杂物理特征从数据场中突显出来,以实现对科学数据的高质量绘制。本文对国内外体绘制技术相关研究进展进行了调研、综述,并分析了不同的研究方法,最后展望了未来体绘制技术研究的可能发展方向,包括应用驱动的特征体绘制、基于特征的约简体绘制、适应硬件的体绘制多级加速以及原位智能化体绘制等。     

基于切比雪夫神经网络的软件定义卫星网络智能路由策略

针对现有的软件定义卫星网络中流表占用的三态内容寻址存储器空间不断增加,复杂的流表项查找、匹配过程导致路由转发效率降低,无法满足多样化应用需求的问题,提出基于神经网络的软件定义卫星网络智能路由架构。控制器通过训练神经网络获取数据流的传输模式,并用训练后的神经网络代替流表,在此基础上提出基于Chebyshev神经网络的智能路由策略,交换机根据数据流的业务类型预测其转发路径,以满足卫星网络应用的服务质量要求。仿真结果表明:所提路由策略显著减少了占用的三态内容寻址存储器存储空间,提高了路由效率。     

陆战武器网络化火控系统的模型框架与信息流程

基于陆军作战分队网络化作战体系,设计了陆战武器网络化火控系统的组成与模型、协同作战模式与系统信息流程,总结了网络化火控系统的发展应用前景,将为陆战武器网络化火控系统的技术突破、功能实现、产品设计奠定基础。     

粒子滤波匹配追踪重构算法

针对现有贪婪迭代类压缩感知重构算法对非高斯量测噪声抵抗性差的问题,提出一种盲稀疏度下粒子滤波匹配追踪稀疏信号重构算法。该算法将鲁棒性更高的Huber损失函数替代常规的二次损失函数,用来增加对非高斯噪声的抵抗能力;并引入粒子滤波实现对原始信号的最优估计,以削弱量测噪声的影响;在信号稀疏度未知的条件下,结合稀疏度自适应匹配追踪算法实现盲稀疏度下的原信号重构。理论分析和仿真结果表明,所提算法可以有效抵抗因非高斯噪声干扰或稀疏度未知导致的重构精度降低,且重构性能优于现有典型贪婪迭代类算法。     

火力分配多目标优化的IBACO算法

应用蚁群优化算法(Ant Colony Optimization)求解多目标优化问题已经引起广泛关注,多目标火力分配问题的目标是求出一个合适的武器目标分配方案,使满足决策需要。建立了多目标火力分配的数学模型,提出一种基于指标的蚁群优化算法Indicator-Based Ant Colony Optimization),给出了算法的具体步骤。IBACO的核心思想是利用二元性能指标来引导人工蚂蚁进行搜索,由于该算法中的信息素是根据指标的值来更新的,通过奖励信息素可以强化最优解。仿真实验证明了该算法的有效性,在解决火力分配问题上,所提算法和蚁群优化算法相比具有较好的收敛性。     

武器装备战场毁伤评估方法研究综述

针对国内外武器装备毁伤评估方法的研究现状,详细阐述了贝叶斯方法、有限元分析方法、基于复杂系统目标的毁伤评估方法的应用过程与基本原理,并分别对3类方法的优、缺点进行了分析与比较,指出了存在的问题及下一步的改进方向,为装备毁伤评估领域的研究提供了理论参考与借鉴.     

基于权重灰色关联分析的装甲车辆发动机使用状态评价研究

为综合预测装甲车辆发动机使用寿命,应用相关性分析构建发动机使用影响因素指标体系,进行指标权重计算．提出并应用权重灰色关联分析方法,定量评价装甲车辆发动机使用状态,定义并计算发动机使用条件修正系数,得到发动机使用影响因素指标权重集,以及不同使用条件下发动机使用寿命预测计算方法．     

基于可变增益的码跟踪环路优化设计

针对在突发直接序列扩频(DSSS)信号跟踪中,信号持续时间短,而传统延迟锁定环(DLL)存在入锁时间长的问题,提出一种可变增益码跟踪环路设计方法。介绍了DLL环路基本原理和环路结构,对环路优化进行了理论分析,最后采用可变增益设计方法,自适应的调整环路增益,达到锁定时间和跟踪精度的平衡。通过仿真分析,在相同跟踪精度上,与传统DLL环路相比,锁定时间大大缩短。     

密集多假目标干扰对CFAR检测影响分析

分析了密集多假目标干扰对雷达CFAR检测的影响.首先介绍了密集多假目标产生机理,给出了3种不同功率调制方式的密集多假目标干扰产生方法,在此基础上,以雷达一次搜索周期内虚警、漏警造成的检测代价作为检测性能指标,分别分析了单元平均恒虚警检测器、有序恒虚警检测器、剔除和平均恒虚警检测器在3种密集多假目标干扰方式下的检测代价.仿真结果表明:密集多假目标干扰环境下,检测代价受假目标间距影响明显,受假目标干扰功率影响较小,雷达采用单元平均恒虚警检测器付出的检测代价较采用有序恒虚警检测器、剔除和平均恒虚警检测器付出的检测代价小.