面向恶劣环境的高效P2P网络拓扑维护方法

互联网逐渐成为现代社会的重要信息基础设施。Peer-to-Peer(P2P)技术是近年来兴起的一种分布式互联网计算技术,具有广阔的应用前景。FissionE是一种基于Kautz图的结构化P2P覆盖网,具有较高的路由性能。针对恶劣环境下结点失效导致的FissionE拓扑维护性能较差的问题,文章对FissionE的P2P拓扑维护方法进行改进,其基本思想是:直接由门结点产生ZONE消息,避免传统FissionE的ZONE消息产生机制带来的维护开销,从而在恶劣环境下获得更好的拓扑维护性能。     

基于负延迟技术的引信电池测试系统

研究一种定容量循环存储的方法实现对引信电池工作时电压及噪声的监控。由于存储空间有限,采用负延迟触发的方法对每片FLASH设计了4 MB的循环采样空间,能够记录触发前4 MB的数据,触发后顺序记录50MB的数据;采用两片FLASH交替工作的方式,避免了命令与数据编程在时间上的冲突。该方法合理地利用了存储空间,有效记录触发前的信息,保证了数据的可靠性和正确性。     

基于动态数据驱动的多UAV实时任务规划

针对在实时动态条件下多UAV任务规划问题,提出了基于动态数据驱动的多UAV实时任务规划仿真平台,主要包括基于MultiUAV2的真实UAV群仿真平台和基于Multi-Agent的预测仿真平台两个部分。采用了A*算法对真实系统工作流进行探索,在此基础之上构建了多UAV合成工作流模型,然后针对动态数据注入运行仿真的问题,研究了传感器任务重置及传感器的预处理方法。最后,通过一个仿真实例验证了提出方法的可行性和有效性。     

基于半实装的无人机模拟训练系统研究与设计

针对传统面向无人机地面操控手测控训练任务的模拟训练系统存在的缺点,分析了面向无人机地面操控人员测控训练任务的主要特点,提出了一种基于实装地面测控站的无人机半实物仿真训练系统结构框架,设计了典型无人机模拟训练系统的结构层次和系统运行模式,与传统面向地面操控手的无人机仿真训练系统相比,所提出的仿真系统架构具有逼真度高、易于实现和复用、开发技术成熟等优点,在提高训练效率、节省训练成本方面具有重要应用价值。     

地空导弹发控系统寿命预测的组合模型

将灰色系统理论和BP神经网络有效地结合起来,建立了灰色BP神经网络的组合预测模型,并采用遗传算法对该模型进行优化。为了验证优化后模型的有效性,采用灰色BP神经网络的预测结果进行对比分析。实际数据的预测结果表明,优化之后的模型比单独采用灰色BP神经网络,具有更小的均方差(MSE,Mean Square Error),对发控系统剩余寿命(RUL,Remaining Useful Life)也具有更高的预测精度。     

基于AP-DE算法动态迭代步长的研究

为了促进自适应滤波器的滤波性能,建立了一种变步长的基于直接迭代误差AP-DE算法。通过使得权值均方误差下降速度最大,获得了AP-DE算法的优化迭代步长,并分析了所建立算法权值均方误差的统计特性。     

悬挂式脉冲水干粉复合灭火技术及其产品研究

多相复合灭火技术能克服细水雾、超细干粉、惰性气体等灭火技术在灭火介质单独应用时存在的不足,介绍了悬挂式脉冲水干粉复合灭火装置,该产品基本性能检测和电气柜实体火灭火试验证明,此装置可有效发挥脉冲超细干粉的化学灭火和细水雾的冷却窒息物理灭火的灭火效能,灭火效率高,是一种新型的高效哈龙替代技术。     

兵团幼儿教师职业倦怠研究

教师职业倦怠是教师长期在高水平压力体验下产生的情感、态度和行为的一种衰竭状态,是教师对不能顺利应对工作压力的极端反应。本研究采用根据改编过的Maslach倦怠量表对225名新疆兵团骨干幼儿教师进行问卷调查,结果显示:新疆兵团幼儿教师职业倦怠总体状况较为良好;经方差分析4-6年教龄的幼儿教师较其他教龄幼儿的教师表现出更为严重的情绪衰竭;大专以下学历的幼儿教师与本科学历幼儿教师都出现了不同程度上的情绪衰竭,其中本科教师情绪衰竭更为严重;城市和连队幼儿园教师的情绪衰竭较乡镇幼儿教师严重。据此,研究认为可从加强幼儿园建设与管理、提高社会对幼儿教师的认知、强化教师自身的疏导和调节等三个方面缓解兵团幼儿园教师职业倦怠状况。     

一种抗云雾散射干扰的激光引信信号检测方法

激光引信在云雾环境中工作时,云雾的后向散射信号对其正常的目标信号检测产生干扰,严重时有可能引起虚警。研究了云雾产生的后向散射信号与目标回波信号的不同特点,并由此提出了双门限检测方法,即同时对信号幅度与信号幅度的增速进行检测,从而有效识别云雾干扰信号以避免产生虚警。通过分析实际的试验数据,对回波信号的特点进行了验证,实际应用双门限检测方法,验证了其可行性。     

多结构元形态学和PCNN的图像凹点检测

脉冲耦合神经网络(PCNN)模拟人眼视觉机制进行凹点检测时,受背景和噪声影响较大,不易检测出有效凹点.提出一种基于多结构元形态学和PCNN改进模型的凹点检测方法.首先利用多结构元形态学边缘检测器抑制背景和噪声影响,保持图像的层次性和主要细节,然后通过PCNN改进模型进行凹点检测,最后选择适当的阈值调整凹点数目.实验结果...