基于模拟退火算法的防空导弹体系优化部署研究

依据防空导弹体系部署的原则和要求,应用模拟退火算法(简称SA算法),解决防空导弹体系优化部署问题。通过对该算法的具体步骤的详细介绍,结合实例进行仿真,得出各型防空导弹组成体系时的优化部署,能够很好的解决关系防空导弹体系整体作战效能发挥的重心问题,为决策者提供参考。     

SpaceWire网络热点通信模式的缓存资源分配算法

基于SpaceWire网络在热点通信模式下的工作特点,研究缓存资源的分配算法。给出均匀通信模式和热点通信模式的释义;推导网络路由节点的满负荷概率和平均延时的解析方法,计算网络中的关键通信节点;再给出SpaceWire网络缓存资源分配算法。利用Opnet网络仿真平台建立SpaceWire通信模型,仿真了不同通信模式中采用缓存优化策略前后的关键性能指标。研究结果表明:在热点通信模式状态下,该缓存资源分配算法在保证总资源一定的前提下,网络系统的平均延时降低,优化了SpaceWire网络性能。     

指控系统智能反汇编软件开发

针对没有提供软件清单的指控系统,在对其硬件环境十分熟悉的基础上,采用模拟跟踪程序执行路径的方法,开发了某型指控系统的智能反汇编软件。它可将固化在该系统EPROM中的机器码程序自动地反汇编成汇编源程序,形成打印文件存盘,以便列出程序清单供阅读和修改,进而改善指控系统功能。     

基于附加频移跳频的方案设计及其性能分析

为了提高跳频系统的抗预测性能,增大抗跟踪干扰能力,提出了基于附加频移的跳频通信。在给定跳频带宽内,该方案通过双序列的控制输出射频频率来提高其跳变复杂度,从而增大敌方对于跳频序列的正确建模和预测难度。基于混沌特性的分析方法,对采用L-G非连续抽头模型和Logistic-Kent级联映射构造的合成跳频序列的复杂度进行了计算,与相同模型下构造的常规跳频序列相比,基于附加频移的跳频通信均具有更大的复杂度。     

韦布尔干扰中有序统计平均恒虚警检测器性能

证明了形状参数已知条件下有序统计平均恒虚警检测器在韦布尔分布杂波背景下具有恒虚警性能,推导了该背景下OSCA-CFAR检测器对非起伏目标的检测概率Pd和平均判决阈值的解析表达式,用数值方法讨论了尺度参数和序值变化对检测性能的影响,最后分析了多目标情况下该检测器的性能,并于有序统计进行了比较,分析结果表明OSCA在多目标环境下具有较好的检测性能.     

电激励HF/DF化学激光器放电管管径优化实验研究

减小现有电激励HF/DF化学激光器放电管的内径有利于多模块集成,并可能有利于提高激光器性能.对内径分别为28mm、20mm、16mm的三种放电管的辉光放电特性及激光器运行参数进行了实验研究.注入NF3后,三种放电管中等离子体发生了不同程度的收缩现象.内径20mm放电管收缩比率最小,而且总耗气量最低,激光器输出功率和电光...     

多阶段含延缓纠正的可靠性增长序化建模分析

多阶段含延缓纠正的可靠性增长试验,其各个阶段内的试验数据分别服从参数不同的Weibull过程.针对现场样本少、传统的可靠性评估方法实施困难的问题,首先在获得各阶段形状参数的基础上,对各个阶段截尾时刻的失效强度建立顺序约束关系.然后,运用Bayes方法融合先验信息,获得最末阶段截尾时刻的失效强度的期望与置信上限.该结果融合了历史阶段的样本信息,优于仅利用单个阶段样本的分析结果,适用于多阶段可靠性增长试验的综合评估.     

改进cell密度聚类算法在空战目标分群中的应用

针对传统聚类算法对流形分布数据聚类效果差,且实时性不高的缺点,提出改进基于cell的密度聚类(Cell-Based density Spatial Clustering of Applications with Noise,CBSCAN)算法解决实时空战目标分群问题.通过分析空战态势参数,建立了空战目标分群通用模型,将...     

多核处理器验证中存储数据错误快速定位机制

提出并实现的一种数据错误快速定位机制(Fast Fault Location Mechanism,FFLM)面向多核处理器存储系统的功能验证,FFLM基于硬件仿真器构建多端口存储器黄金模型,通过在仿真过程中实时监控存储系统与处理器核之间的访存报文,在线比较被测系统访问真实存储器的数据与黄金模型中的对应数据是否一致,在错误数据从存储系统送入处理器核的时刻就能够发现数据错误。与传统方法相比,FFLM具有仿真速度快、硬件资源代价低以及定位错误时间短的优点。对自主设计的CMP-16多核处理器进行仿真时的统计数据表明:使用FFLM后定位数据错误的速度能够比未使用FFLM时平均提高6.5倍。     

基于多通道卷积神经网络的磁性舰船目标运动参数估计

传统磁性目标运动估计效果依赖于目标的初始状态信息,为克服这一缺陷,建立磁性运动目标三分量投影模型,并据此生成磁性舰船运动目标在运动速度、航向、信噪比等参数变化情况下的10类目标的训练数据集、验证数据集以及测试数据集。设计多通道卷积神经网络,对目标的正横距离和运动速度进行估计,并比较和分析了不同的学习方式和激活函数对网络性能的影响。结果表明:Adam+tanh组合方式的估计性能要优于其他组合方式,而且对磁性目标运动参数的估计效果比较精确,此方法相较于卡尔曼滤波、粒子滤波等估计算法的优越性在于运算复杂度低以及参数估计不需要目标初始状态信息。