认知无线电专题讲座(四) 第8讲 下一代网络:认知网络

认知网络是一种具有认知能力和认知过程的网络,它能够感知网络当前的状况,并根据当前的状况来计划、决定并行动。文中首先介绍了认知网络的基本概念及设计目标,然后描述了认知网络的特征和一种架构——CogNet。最后提出了认知网络的潜在应用及在今后的研究中需解决的几个主要问题。     

战斗机群集中式雷达/红外复合跟踪通用架构

在机载多机协同背景下,介绍了复合跟踪技术的概念及发展现状,提出了一种适用于战斗机群编队集群作战的集中式多机协同复合跟踪通用架构,同时考虑机群数据链通信能力的差异性,在所提通用架构的基础上,设计了对等集中式和动态主从集中式两种衍生架构,并给出了上述架构相应的设计原理和性能特点分析,然后,根据上述特点分析结果,从海上反隐身...     

油料装备信息化的网络架构设想

网络化是实现油料装备信息化的关键。在分析后勤信息网络现有问题的基础上,提出为了充分利用现有的资源和技术,实现与现有网络的无缝融合,油料装备信息化应当基于分布式开放网络的架构,由TCP／IP以及HTTP提供基本的网络连接条件和所需地址。为满足油料装备信息处理的特殊要求,应在标准Internet协议基础上定义油料装备通信协议以处理相关信息的发现、描述、传输和控制需求。     

雷达对抗仿真推演系统的组件化设计与实现

为了提高雷达对抗仿真推演系统的可扩展性、可重用性,以适应现代战场的应用需求,对其进行了组件化的设计与开发。首先,分析了雷达对抗仿真推演系统组件化设计的基本思想,给出了组件化仿真系统的开发流程,在此基础上,分别从功能需求分析、仿真架构设计、仿真组件开发,系统集成运行等4个方面对组件化雷达对抗仿真推演系统进行了分析与设计,最后给出了运行实例。实践表明,这种开发模式是有效可行的。     

基于改进模糊综合评判法的告警器能力评估

针对模糊综合评判法在告警器评估时的有效评估问题,对评估过程的指标赋权、隶属度、信息集合算子进行了研究,提出了一种改进的适合告警器的模糊综合评判方法。该方法根据最小二乘原理和离差函数,把目标规划方法应用到组合赋权之中,充分考虑了权重的主客观因素;建立了基于隶属云的评估模型,用隶属云代替隶属函数,保留了隶属度的随机特性;提出了将密度加权平均(Density Weighted Average,DWA)算子用到信息集结中,充分利用了所有的评估信息。通过对某型机载雷达告警器的有效评估,表明了该方法的合理性。     

小子样下火炮连发密集度的分析与评估

针对火炮连发模式下射弹散布不完全服从正态分布,而缺乏有效密集度估计方法的问题,提出了基于二维云模型和蒙特卡罗方法相结合的火炮连发密集度估计新方法。首先应用蒙特卡罗抽样解决火炮射击样本量少的问题,然后应用二维逆向云算法对火炮射击结果进行密集度估计,最后用二维正向云发生器模拟生成新的射弹散布数据,进而直观地看出弹点分布情况。实例分析表明,该方法更符合火炮连发射弹散布真实情形,分析结果更准确可靠,从而为基地火炮连发密集度试验数据分析与评估提供了一种有效的方法。     

基于可拓云的合成旅装备保障能力评估方法研究

针对合成旅装备保障能力评估的实际,考虑评估中指标等级标准区间的模糊性和随机性,提出了一种基于可拓云的合成旅装备保障能力评估模型。首先,通过对合成旅装备保障任务的系统分析,构建了合成旅装备保障能力评估指标体系;通过综合赋权方法计算各评估指标的权重;然后,综合物元模型兼顾定性与定量分析的优点以及云评估模型不确定性推理的特点,构建了合成旅装备保障能力评估可拓云模型,并给出了评估结果的置信度信息;最后,通过实例分析,验证了该方法的科学性和有效性。     

箔条云干扰下的单目标恒虚警率检测研究

箔条云在扩散过程中随着时间变化会稀释和扩大,其回波特性会发生改变,被检测目标与箔条的相互位置关系也会影响雷达恒虚警检测。针对作战对抗过程中箔条干扰易造成雷达接收机阻塞干扰目标检测,检测概率迅速降低且易丢失目标贻误战机,通过详细分析箔条的扩散过程及信号频谱特性及其箔条云和目标的两种位置关系,利用恒虚警处理算法在噪声基底为10 dB和20 dB情况下对目标进行恒定虚警率检测研究。研究结果对改善飞机检测性能和抗虚警能力以及提高战场生存率具有积极作用。     

基于混沌蚁群算法的云计算应用优化研究

以改进蚁群算法应用在云计算中的不足为目的,讨论了蚁群算法基本原理和云计算下应用的缺陷.提出一种适合云计算的混沌蚁群改进算法,该算法通过Logistic映射产生混沌量,根据混沌遍历性和有界性对蚁群算法初始路径进行混沌初始化,同时加入混沌扰动调整算法信息素更新策略,改进了蚁群算法收敛速度慢和易陷入局部最优的缺点.最后通过CloudSim搭建仿真云环境并进行算法调度实验,通过横向对比标准蚁群算法和Dijkstra算法,证明混沌蚁群算法在执行效率和相对标准差等方面优于其他算法,更加适合于云计算环境.