一种非干扰的动态防御网络机器人方法

XRumer、Magic Submitter和SENuke等外链软件已经广泛地被用来进行恶意行为,如大量注册帐户、发送垃圾邮件和制作网页游戏自动化脚本。尽管验证码技术在一定程度上可以抵御网络机器人,但它要求用户与之交互,导致体验性降低。针对上述问题,设计了一种非干扰的动态防御系统(Non-Intrusive Dynamic Defense System,NIDDS),在不影响普通用户的前提下,通过随机化HTML元素来阻止网络机器人自动访问网络资源。在几个常见的开源网络平台上,挑选了3个功能强大的网络机器人对NIDDS方法进行有效性评估。评估结果显示,NIDDS可以相对较低的开销来有效阻止这些网络机器人。     

灵敏度和偏移补偿的MEMS压阻式加速度传感器

针对传感器中存在的灵敏度和偏移补偿问题,提出了一种新的MEMS压阻式加速度传感器设计,它由一个传感器和一个总的接口电路构成,可用0.18μm商用CMOS工艺实现设计。传感器结构由8个硼扩散结晶体压敏电阻连接起来构成一个惠斯通电桥来感知加速度;接口电路由一个主放大器和传感器灵敏度及温度偏移补偿电路构成;实验结果表明,传感器具有很高的在轴加速度灵敏度和灵敏度补偿效果,整个系统具有可达5 k Hz的可扩展的系统带宽,而且偏移估计误差减少到了±10μV以内。     

考虑落角约束与驾驶仪特性的自适应径向基空间末制导律

为使舰炮制导炮弹在打击近岸机动目标的末制导段满足落角约束,考虑驾驶仪动态特性,基于自适应径向基逼近网络与动态面提出一种空间末制导律。构建弹目相对运动模型,通过带改进微分跟踪器的扩张状态观测器估计目标加速度。为零化视线角跟踪误差与角速率,采用自适应指数趋近律设计非奇异终端滑模,运用自适应径向基逼近网络削弱控制指令抖振。通过Lyapunov第二法证明了系统的视线角跟踪误差与视线角速率均最终一致有界。仿真实验表明:该末制导律使制导炮弹在空间中打击不同机动形式的近岸目标时,具备良好的末制导性能。     

基于最小资源损耗的武器目标动态分配

传统的以联合毁伤概率最大或被打击目标总期望生存值最小作为武器目标分配函数容易造成武器过饱和攻击,导致资源浪费。针对该问题,将对来袭目标的毁伤概率作为约束条件,以资源损耗最小为优化目标建立模型,并设计了动态变化的武器弹药资源量化描述。在武器目标动态分配过程中,针对时空约束对分配的影响,设计了基于资源损耗最小的武器目标动态分配算法。仿真结果表明:该算法在对时空约束和随机事件的处理时,操作简单、易于编程实现。     

基于动态多主体非线性耦合的作战信息协同策略

快捷灵活、稳定可靠的信息协同,是战场态势实时感知、指挥决策高效联动、交战打击精确协同的重要保证.采用信息流图方式,对比研究了集中协同、递阶协同和网络协同3种作战信息协同策略,基于动态多主体非线性耦合方法,分别提出了相应的协同动力学模型,研究建立了作战信息协同的可靠性、可信度、信息质量、一致性4个度量模型.最后,以空中进攻作战为例,进行了仿真实验.结果表明,集中协同策略的可信度最高,递阶协同策略的一致性最强,网络协同策略的可靠性和信息质量最优.     

控制力矩陀螺的动态扫描成像卫星姿态控制

针对卫星动态扫描成像任务中的姿态控制问题,建立卫星姿态动力学模型,分析动态扫描成像任务对姿态控制的特殊需求。结合动态扫描成像任务需求提出一种典型的姿态机动方案,对姿态机动过程所需控制力矩进行估计。基于期望力矩和星体实时姿态设计一种俯仰机动控制律,并提出五棱锥构型陀螺群的操纵方案。针对某动态扫描成像任务卫星,对提出的控制律进行数值仿真。仿真结果证明所提方案可以满足卫星动态扫描成像的姿态控制要求。     

基于规则的动态频谱接入研究

动态频谱接入面临的关键技术之一是对接入时机和方式进行有效地管控,防止由于频谱的接入使用过于灵活造成用频的干扰和混乱。将频谱接入的时间和方式给予规则上的约束和指导,基于规则构建动态频谱管理框架可以有效实现频谱的实时管控。对动态频谱接入的规则及表述方式进行了讨论,分析了基于规则的动态频谱接入过程,最后结合美军XG项目的试验结果分析了基于规则的动态频谱接入的应用前景。     

一种改进的量子粒子群算法

量子粒子群算法是将量子计算与粒子群算法相结合的一种新的优化方法。首先利用相位角进行实数编码,将动态量子旋转门引入到粒子群算法中,采用自适应变异,提出了一种改进的量子粒子群算法。然后运用Pe-nalized函数和Ackley函数测试了该算法的性能。最后将该算法应用到武器目标分配模型中,获得了最优的分配方案。仿真研究表明,该算法具有收敛速度快、搜索能力强和稳定性高的特点。     

基于自适应EKF的高动态载波跟踪算法

针对载波跟踪算法在大频偏或动态剧烈变化时易失锁的问题,提出一种无数据辅助情况下基于自适应R/Q扩展卡尔曼滤波(AEKF)的高动态载波跟踪算法。该算法在AEKF代替鉴相器和滤波器的环路结构基础上,引入两倍相位转换来消除数据位跳变的影响,并利用载噪比估计方法和基于加加速度的信号动态监测方法来修正观测噪声协方差(R)和系统状态噪声方差(Q),进而兼顾环路的跟踪精度和动态稳定性。实验结果表明:利用该算法的GPS软件接收机能够在加速度200 g,瞬间加加速度10 000 g/s的动态指标下正常工作。