反舰导弹仿真中的目标命中判断问题

阐述了模型校核的意义和作用。对属于模型校核范畴的仿真中的系统状态不连贯问题的基本概念通过乒乓球的下落和反舰导弹攻击目标舰艇的例子进行了说明。介绍了已有的解决系统状态不连贯问题的三种方法,并进行了优、缺点分析。给出了反舰导弹仿真中的目标命中判断模型。指出,反舰导弹仿真中的目标命中判断问题是一个系统状态不连贯问题。为解决该问题,提出并应用了一种新方法预测法。利用预测法,最多进行两步最小步长仿真,就能够以要求的精确度检测到任何一个系统状态不连贯。相对于以前的三种方法,在提高仿真效率的同时,预测法还能够避免对系统状态不连贯问题的漏检。     

基于并行模拟的多核集群系统性能预测和分析

针对多核集群系统所表现出的新的性能特征,提出了面向多核集群系统消息传递应用程序的并行模拟模型并设计、实现了一个并行模拟器MCPSim(Multi-core Cluster Parallel Simulator),MCPSim在功能模型和性能模型上体现了片内核间、结点内片间以及结点间等三个层次上消息通信的特点,同时支持对应用的消息数量、通信量等的百分比分布的profiling功能,采用PRIMEJ、acobi3D、NPB IS以及HPL等Benchmark程序对MCPSim进行了测试,结果表明MCPSim性能预测的精度优于BigSim,同时能够广泛应用于针对多核集群系统消息传递应用程序的性能分析中。     

一种连续修正速度方向的导引方法

考虑制导炮弹由身管武器发射,其飞行控制能力和导引信息量有限,基于预测落点位置偏差量来修正速度方向并在控制时间内连续分配导引指令的思想,提出了一种新的三维末制导方法。根据非线性弹道方程组的级数解预测弹丸落点位置,得到落点与目标的偏差,并提出了两种通过此偏差解算当前速度方向修正量的方法。取剩余飞行时间为修正时间,通过将速度方向修正量分配到整个剩余导引段建立了加速度修正公式,以减小导引指令饱和的可能性。通过连续地预测落点和分配加速度指令来实时地导引飞行。仿真结果表明：该导引方法简单可行,精度高,对控制能力要求较低,且具备较好的制导效果和毁伤效果,为该体制制导炮弹的应用提供参考依据。     

顾及噪声影响的GNSS高程序列预测Prophet方法

全球导航卫星系统(global navigation satellite system, GNSS)高程时间序列具有非平稳、非线性、含噪声等特点,在深入研究Prophet预测模型的基础上,针对Prophet预测模型对于趋势信号和周期信号有良好预测效果这一特性,提出一种引入经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)的“降噪—分解—预测”组合GNSS高程时间序列预测方法。该方法先将原始时间序列进行EMD降噪,再对降噪后的序列进行分解预测,最后重构各分量预测信号为最终预测序列。通过对实测高程数据进行研究,实验结果表明：降噪后信号的平均信噪比为10.30dB,能量百分比平均为88.75%;利用所构建的短期预测方法,GNSS高程时间序列预测结果的均方根误差分别平均提升26.41%和14.88%;平均百分比误差分别平均提升18.92%和7.91%,验证了组合预测方法的有效性及实用性。     

E级超级计算机故障预测的数据采集方法

面向未来E级超级计算机,提出用于故障预测的数据采集框架,能够全面采集与计算结点故障相关的状态数据。采用自适应多层分组数据汇集方法,有效解决随着系统规模增长数据汇集过程开销过大的问题。在TH-1A超级计算机上的实现和测试表明,该数据采集框架具有开销小、扩展性好的优点,能够满足未来大规模系统故障预测数据采集的需求。     

考虑腐蚀因素的船体结构寿命预测方法

为建立考虑腐蚀因素的船体结构寿命预测方法,在分析现有常用的船体结构腐蚀损伤时变模型的基础上,根据舰船维修保障实际情况建立了考虑腐蚀防护系统作用时间和维修时间等因素的腐蚀时变模型.根据相关规范选择了船体结构腐蚀寿命标准,并建立了一种计算船体结构腐蚀寿命的方法.该方法建立了船体结构腐蚀寿命与腐蚀防护系统作用时间和修理时间等...     

基于窗口预测匹配的序列图像点目标轨迹检测算法

序列图像中运动点目标轨迹的实时检测算法,是目标识别、实时跟踪处理系统中的关键算法之一。在分析不同层次处理方法的基础上,给出了一种基于预测、窗口匹配的点轨迹预测—匹配检测算法,并根据仿真实验的效果,指出此算法可有效地对低信噪比序列图像运动点目标轨迹进行实时检测,具有多目标轨迹检测能力。     

基于退化速率跟踪粒子滤波的剩余使用寿命预测框架

毋庸置疑,剩余使用寿命预测对于设备的健康管理越来越重要。近年来粒子滤波方法被越来越多地应用到设备寿命预测技术当中,这是因为粒子滤波方法能更好的解决非线性非高斯系统滤波问题,而且能够获得不确定度信息。但该方法的预测性能却过度依赖于预测模型,并且对于模型参数的初始分布也比较敏感,这在一定程度上限制了粒子滤波预测方法的进一步发展。本文针对基本粒子滤波预测方法的不足,提出了一种基于退化速率跟踪粒子滤波的通用预测框架,以历史观测数据的退化速率统计规律作为指导来跟踪目标数据的退化速率,实现对粒子滤波预测方法的简化。并将该方法用于轴承和锂离子电池的剩余使用寿命预测,验证了方法的有效性。     

面向混部云失败批处理作业的预测算法

为了降低混部云失败批处理作业的风险,使用K-means聚类算法将批处理作业分为四类,在分类的基础上提出了二层嵌套分类模型(two-layer nested classification model, TLNM),实现了基于TLNM的预测算法。基于Ali Trace 2018数据集上的实验结果表明,该算法的接受者操作特性(receiver operating characteristic, ROC)曲线明显优于其他常用分类器,ROC曲线下面积(即AUC)可以达到0.978,表明该算法具有良好的分类性能。同时召回率可以达到0.951,通过混淆矩阵可以看出TLNM算法能够准确预测出执行失败的批处理作业。     

连续时间参数滤波问题的非标准方法

本文应用非标准分析中的Ｎｅｌｓｏｎ近初等过程方法,得到了与标准的连续时间参数滤波问题等价的近初等过程的滤波公式,并由此得到了标准的连续时间参数情形地滤波公式．