最小路算法在网络型控制系统可靠度计算中的应用

本文主要介绍了最小路算法在计算网络型控制系统可靠度中的应用,包括最小路的定义,用邻接矩阵法求网络系统的最小路,用不交集合的方法求系统的可靠度,并举例进行计算,最后对计算结果进行分析。文章对较复杂系统可靠度的计算有一定的实际意义,对系统的可靠性设计有一定的指导作用。     

装备参数漂移量与其可靠度的关系

本文从实际出发总结了参数漂移的统计规律,找到了参数漂移量X(t)与参数可靠度R(t)的统计关系,进而给出了利用X(t)的样本估计R(t的计算公式,用于实际简便易行。     

康特洛维奇的数值方法在矩形薄板横向弯曲振动中的应用

本文提出的解决矩形薄板弯曲振动问题的康特洛维奇的数值方法,大大减少了所需要的计算机内存。通过算例表明它具有比较高的计算精度和计算速度,是一种有前途的计算方法。     

一种用于UAV辅助蜂窝网络的基站对无人机群的安全认证协议

由于采用无线通信,基于无人机应用易受安全攻击。与蜂窝基站建立信任是增强无人机网络抵御安全攻击的有效措施。由于无人机的资源受限,传统的信任机制并不适用。提出基于最优路径的可扩展安全认证协议（scalable security authentication protocol based on optimal path,SCOP）。SCOP协议利用Christofides算法构建最优路径,基站再依据此路径传输组合的认证消息,降低认证开销。同时,SCOP引用物理不可克函数和简易加密操作,确保物理层安全,降低无人机端的计算开销。通过BAN逻辑证明了SCOP协议的正确性。性能分析表明,相比于同类的认证协议,提出的SCOP协议降低了认证开销,减少了无人机端的运算时间。     

基于遗传算法的大系统可靠度优化分配

给出了大系统可靠度优化分配的数学模型 ,设计了大系统可靠度优化分配问题的遗传算法。数值例子表明该方法可以有效地解决大规模的、复杂的非线性规划问题。解决了传统算法的局限性     

一种基于模糊可靠度确定雷达故障检测间隔期的方法

将雷达装备参数漂移的动态范围模糊化 ,并基于数理统计中参数估计的理论 ,建立了雷达装备的参数模糊可靠度预计模型。把该模型应用于确定雷达电参数的故障检测周期 ,并通过实例论证此方法的优越性和实用性。     

两个有关矩阵问题的回答

讨论了两个与矩阵有关的问题。对问题 1 ,给出了其阶数从 1到 5时的回答 ;对问题 2 ,给出了其彻底的否定回答。所获的结果许多情形下还可推到更广泛的情形。     

面向任务指控系统时延分析模型及其改进

面向任务指挥控制系统是为了完成一个或多个作战任务,而将现有的相关指控系统互联互通形成网络,各种作战信息可以在网络中传输和共享的动态构建的系统.现代高技术战争模式下,时间延迟是评价面向任务的指挥控制系统构成的一项重要指标.通过指控节点的图模型,分析面向任务指控系统的结构及其中各种命令流、信息流的特点,采用网络信息熵来反映指控节点网络对信息的协调能力.通过研究和分析已有时延模型的缺点,并考虑实际应用的条件,对模型的惩罚函数进行了改进.     

基于DBN-TOPSIS法的空中目标融合威胁评估

针对已有空中目标威胁评估方法主观性强、稳定性弱、评估过程不连续的问题,综合考虑目标运动特性与目标属性,提出了一种基于动态贝叶斯(dynamic bayesian network, DBN)和逼近理想解法(TOPSIS)的融合威胁评估方法DBN-TOPSIS。通过分析来袭目标特征指标间的依赖关系,建立空中目标威胁评估指标体系。采用模糊理论处理连续型特征指标,统一指标形态,利用DBN进行动态威胁度等级概率推理。构造模糊DBN推理结果与TOPSIS评估矩阵之间的映射关系,采用TOPSIS法将威胁评估概率一维向量转换为确定数值,进行空中多目标威胁度准确排序。实验结果表明,融合威胁评估方法具有较好的合理性和稳定性。     

基于改进多维粒子群的多无人机任务分配方法

针对复杂战场环境下的多无人机任务规划解空间维度不确定、任务需求随时间变化等问题,提出了一种基于改进多维粒子群算法的多无人机任务分配方法。该方法构建了适应度函数集,应用多个适应度函数来限制种群趋向,同时采用基于时变目标价值的映射变量,建立目标价值随时间变化的多无人机目标决策模型;而后引入整数编码机制,构建面向任务序列的多维粒子,利用改进的自适应多维粒子群算法,得到最优维度下多无人机的任务分配优化方案。仿真实验结果表明：基于改进多维粒子群算法的多无人机任务规划方法可在最优解空间下,获得更好的任务动态分配效果,收敛速度更快,具有良好的推广应用前景。