姿态角单次调整的固体运载火箭耗尽关机能量管理方法

固体运载火箭传统耗尽关机制导方法姿态角调整次数过多,不利于控制系统设计。提出了姿态角单次调整的耗尽关机能量管理策略:以火箭的待增视速度方向为基准,通过计算火箭所需耗费的视速度,优化选取火箭的初、末姿态角;火箭以恒定角速率从初姿态角变为末姿态角,达到末姿态角时保持恒定,直至耗尽关机。仿真结果表明,新方法在满足火箭的终端速度约束条件下,视速度模量耗费百分比超过30%,且姿态角单向调整,有利于控制系统的工程设计。     

基于卷积神经网络的卫星网络协调态势评估方法

为充分发掘利用海量卫星网络数据,提高决策效率,加强空间频轨资源获取与储备的分析手段,尤其是对地球静止轨道资源的协调获取问题,提出基于机器学习算法的卫星网络态势评估策略。通过对卫星网络协调因素进行特征分析,选择卷积神经网络(Convolution Neural Network, CNN)为目标算法模型,并建立算法模型的训练数据集及Label规则,采用分裂信息增益度量方法对数据进行降维处理,建立CNN评估模型,并进行了验证分析。结果表明,CNN模型对卫星网络协调态势评估问题测试的正确率高达80%以上,具有较高的评估效能。随着数据量的增多,CNN评估效果逐步提升,是一种在卫星网络协调态势分析、资源储备的有效评估方法。     

基于灰度关联和神经网络的装备价格第三方服务机构评价模型

为了科学合理选择装备价格第三方服务机构,研究以灰度关联分析和神经网络方法构建评价模型。研究数据采用问卷调研形式获取,针对样本数据采用灰度关联法分析评价指标与综合评分之间的关联性,发现服务态度和制度建设情况两个评价指标与综合评分关联度达0.74以上,较为重要。采用有效二级指标和综合评分作为输入和输出数据,构建基于神经网络的装备价格第三方服务机构评价模型。通过实际数据验证分析,发现神经网络模型预测精准的概率为75%,预测满足要求的概率为25%,满足实际应用需求,能够为主管部门遴选机构建言献策。     

一种基于规则的OWL-S本体语法一致性维护方法

OWL-S本体语法一致性维护是语义Web服务维护工程中需要重点研究的问题.提出一个一致性维护框架指导知识工程师进行OWL-S本体语法一致性维护,定义并抽象出OWL-S本体基本变化,提出变化关联矩阵分析基本变化间的依赖关系,基于关联矩阵提出额外变化序列生成算法分析基本变化对全局的影响,并分析了算法时间复杂性.对OWL-S本体语法一致性规则进行了形式化定义,使机器能够自动检测这些规则,辅助知识工程师完成OWL-S本体语法一致性维护工作.     

基于欺骗的网络主动防御技术研究

针对网络对抗和计算机网络安全防护的现实需求,提出了一种在分布式欺骗空间中实施多重欺骗的网络主动防御技术,通过仿真常用的网络服务程序以及伪造安全漏洞来诱骗入侵者,利用内核级操作控制、文件系统镜像和信息欺骗,构建基于Windows和Linux平台的欺骗性操作环境,实现了对网络入侵全过程的欺骗、监视与控制.该技术突破了普通蜜罐技术单一欺骗层次的局限性,使得欺骗性、交互性和安全性同时得到明显提高.     

地方物流资源动员研究

物流是将国民经济转化为军事战斗力的桥梁和纽带,是支援战争、保障军事行动胜利的重要前提。物流资源决定着物流能力的大小和物流水平的高低,而地方物流资源动员则决定着军事物流活动的效率和效果。从地方物流资源动员的内涵着手,分析了其重大意义,总结归纳了当前存在的突出问题,并就提高地方物流资源动员效益的方法举措进行了探析。     

应急净水系统作业性能试验研究

用应急净水系统净化不同水质的原水,以考察其作业性能。结果表明,出水浊度不受原水浊度的影响,且低于1NTU;在试验原水浊度、温度范围内,出水流量较稳定,产水量符合设计要求;出水水质符合生活饮用水卫生标准的要求。     

组织结构复杂性熵尺度评价模型

将熵作为复杂性的度量,给出了管理熵度量与评价管理复杂性的新尺度、方法的基本概念、定义和原理;建立了复杂性度量的数学模型;在信息转化矢量空间、功能矢量空间和结构矢量空间三个复杂性空间的结合上建立一个统一的复杂性空间,结合组织结构复杂性构成因子的建立,构建了复杂性熵尺度评价模型,并运用该模型对某组织结构优化前后的组织结构复杂性进行了评价。结果表明:组织结构优化前每层的结构熵和整体熵均大于优化后的熵,组织结构优化后各层的管理幅度和强度减少,管理效率有了显著提高,从而验证了该评价模型的有效性。     

捷联惯导初始对准中H∞滤波器参数优化研究

对H∞滤波在捷联导航系统初始对准中的应用进行了研究。通过仿真和实验验证了滤波器在初始对准中的性能,并对如何设置参数进行了研究。结果表明,H∞滤波在参数选取合适的情况下方位角收敛速度比卡尔曼滤波快。当参数选取不合适的时候,H∞滤波会发散。虽然H∞滤波可能提高方位角收敛速度,但它自身的鲁棒性可能被削弱。因此,在实际系统中,必须选取合适的参数以保证滤波器的稳定性和初始对准的速度。实际使用过程中,先把参数设置为一个很小的值,再逐步调大以寻找临界值来获得最优的性能。     

基于减背景技术的运动目标检测方法研究

首先利用统计的方法得到背景模型,并实时地对背景模型更新,以适应光线变化和场景本身的变化;减背景操作后,用形态学方法和检测连通域面积进行后处理,消除噪声和背景扰动带来的影响;最后在HSV色度空间下检测阴影,得到准确的运动目标。