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考虑多阶段任务的舰船任务可靠性分配方法

针对传统任务可靠性分配方法没有考虑不同任务阶段下系统可靠性框图可能不同的问题,引入多阶段任务系统理论,提出了一种考虑多阶段的舰船任务可靠性分配方法,结合不同阶段下不同的舰船任务可靠性框图,进行指标分配,并编写Matlab程序对分配结果进行迭代修正。实例验证结果表明:该方法考虑了多阶段任务特性,能够充分体现不同组成单元任务可靠性的差异,为任务可靠性指标的合理分配提供了参考依据。     

THO-MAC:一种两跳优化的低延迟低功耗无线传感器网络介质访问控制协议

功耗与延迟是无线传感器网络介质访问控制协议设计首要考虑的两个问题。提出了一种新的传感器网络低延迟、低功耗、接收节点初始化异步介质访问控制协议——THO-MAC协议。通过准确预测接收节点的唤醒时间,THO-MAC协议调度发送节点侦听信道,从而减少发送节点空闲侦听能量浪费。THOMAC协议在发送节点两跳转发节点集中选择使报文两跳转发延迟最小的转发节点,从而降低报文传输延迟。使用NS2模拟器对THO-MAC协议进行了详细模拟。模拟结果显示,与RI-MAC和Any-MAC协议相比,THOMAC协议可以减少35.5%和18%的报文传输延迟,同时节省23.5%和15.5%的节点功耗。     

基于动态模板的ISAR目标回波模拟方法

为提高ISAR回波模拟中的逼真度,持续地产生旋转运动目标的回波信号显得尤为重要。文中通过建立动态模板,提出一种新的ISAR目标回波模拟方法。根据动态模板中散射点分布,得到对应的散射系数矩阵和多普勒频移矩阵,然后计算出相应变化的调制系数,最后调制产生动态目标回波信号。经理论分析和仿真实验表明,动态目标回波模拟信号经ISAR处理能够形成二维图像,并且不同相干积累时间段内的成像因动态目标模板变化而呈现差异。通过合理控制旋转参量,可使模拟回波信号的成像变化更加逼真,在一定程度上能够实现对目标转向等运动状态的模拟。     

基于非负张量表示的扩展LDA标注模型

由于“语义鸿沟”的存在,自动图像标注是一项极具挑战性的工作。考虑到图像低层视觉特征与高层语义概念的差异,分别从图像表示与语义建模两个方面来实现自动图像标注。在图像表示方面,提出了一种正则化约束下的非负张量表示方法,用以提取符合人眼视觉直观理解的图像高阶结构特征。在语义建模方面,提出了一种三层贝叶斯模型——扩展隐Dirichlet分配。该模型利用隐变量来实现图像与标注词的关联,并通过一种基于变分推理的期望最大值方法来估计其参数。实验结果表明,ELDA模型在大规模数据库NUS-WIDE上的标注结果相较于现有方法有了显著的提高。     

电子侦察装备的随机期望值分配模型与算法

针对电子战系统试验训练过程中存在随机性特征参数的问题,首先结合实际事例分别建立了电子侦察装备的单目标和多目标随机期望值分配模型;然后针对多目标随机期望值分配模型,给出了目标规划方法和遗传算法求解步骤;最后基于遗传算法,讨论了目标函数权系数的选择对求解结果的影响.仿真结果表明:所建立的随机期望值模型合理,算法可行.     

模糊优化理论的武器-目标分配模型及求解算法

武器-目标分配问题是一个典型的NP完全问题,随着武器和目标数量的增多,以及分配结果评价标准多样性的存在,传统的优化求解算法如隐枚举法、割平面法、分支定界法等很难进行有效地求解。介绍一种基于模糊优选技术的多目标混合优化理论,运用该理论建立了多个指标下的最佳武器-目标分配模型,并将蚁群算法应用于对模型的求解,为解决复杂的武器-目标分配问题提供了一种有效方法。     

第二讲:全面建成小康社会——幸福生活的宏伟蓝图

党的十八大在新的历史起点上,明确提出到2020年实现全面建成小康社会的奋斗目标,为我们党和国家的发展、人民的生活绘制了一幅宏伟蓝图。其中承载着党坚持走中国特色社会主义道路的信心和决心,承载着党对战略机遇期的准确判断和全面把握,承载着党中央向全党全军和全国人民发出的进军号令。令人鼓舞,催人奋进。学习贯彻十八大精神,就要深入理解其重要意义,紧紧围绕奋斗目标,以实际行动作出应有的贡献。一、全面建成小康社会是党根据人民意愿和事业发展需要提出的富有感召力的奋斗目标可以说,小康社会是每一个中国     

基于遗传算法的编队区域防空武器分配方法

针对舰艇编队内多型区域防空武器抗击多型来袭反舰导弹问题,提出一种基于遗传算法的区域防空武器分配方法.该方法以防空武器可用性和消耗值以及编队队形配置为约束条件,以最大化编队的生存总价值为优化目标;采用二进制数字串表示变量,以解决传统二进制编码的邻值突变问题;用矩阵形式表示解空间,以方便观察计算结果和引入松弛技术.仿真计算结果表明,该分配方法能够有效提供多种区域防空武器抗击两型来袭导弹时的武器分配方案,计算结果优于神经网络方法.     

部分频带干扰下伪码跟踪误差分析

为精确分析部分频带干扰下伪码跟踪误差,需要考虑伪码的非理想随机特性。引入伪码的精细功率谱模型,对比分析了不同带宽干扰下基于简化谱和精细谱的码跟踪误差。定义了相对误差系数,用以定量描述伪码非理想随机特性对码跟踪误差的影响。当干扰带宽增大时,相对误差系数逐渐减小,伪码非理想随机特性对码跟踪误差的影响逐渐减小,基于简化谱的分析趋近于基于精细谱的分析。结合GPS L1 C/A码,给出了相对误差小于0.2的最小干扰带宽,并将其作为基于简化谱分析的适用条件。研究表明当干扰带宽大于伪码周期的频率的300倍时,伪码非理想随机特性导致的码跟踪精度变化可忽略,反之,则需要基于精细的功率谱模型进行码跟踪精度分析。