分布式综合化航空电子网络拓扑优化技术

针对分布式综合化(DIMA)架构下实时动态消息流和网络资源能力,优化航空数据和通信网络(ADCN)拓扑问题,提出一种基于业务拓扑、网络拓扑以及延迟、线缆约束下的多目标网络拓扑优化算法。该算法能够基于驻留任务的信号、逻辑连接、物理连接关系,在资源约束下优化机载网络拓扑。算法通过组合优化方法计算折中全局最优解集(Pareto最优)。对于大规模机载网络架构优化,为了减少计算规模和提高计算时间,又提出一种预计算路径算法。算法通过类A320机载网络拓扑场景和类A380机载网络拓扑场景进行验证。结果表明,相比手动功能映射和网络拓扑优化设计,优化效率能提高10%～30%。     

基于深度学习的SAR图像目标检测实验

针对目前SAR图像目标检测算法只能进行单一目标检测和检测精度不高的问题,对深度学习目标检测框架在SAR图像目标检测的应用进行了实验研究,并结合SAR图像特点进行了优化。比较了基于区域建议的Faster-RCNN和无需区域建议的SSD目标检测框架在SAR图像上的目标检测精度和速度,分析优缺点;研究了预训练模型对SAR图像目标检测精度的影响;最后通过零均值规整化提高收敛速度和检测精度。实验结果表明优化后的目标检测框架,实现了SAR图像多目标识别并提高了检测精度,可以有效地应用于SAR图像多目标检测。     

特征敏感度与模糊度的弹道目标聚类识别评估

针对现有弹道导弹目标聚类识别算法中,很少同时考虑目标特征敏感度与模糊度的问题,提出了一种基于特征敏感度与模糊度的弹道目标聚类识别算法。该算法通过目标特征类内类间距离,定义目标特征聚类识别敏感度,将两类目标形成的类看成两个圆,利用圆之间的位置关系,定义目标特征聚类识别模糊度,将所定义的特征敏感度与特征模糊度合理组合,作为目标特征对聚类识别好坏的评估因子。仿真实验从特征评估分析和特征组合分析两个方面验证了算法的有效性。     

一种具有容错能力的增量式正交译码 算法和基于模型的FPGA实现

针对磁栅或光栅形式的正交编码器译码过程中出现漏计数或错计数等问题,提出了一种具有较强容错能力的新型正交译码机制,并根据基于模型的设计思想将此机制在FPGA中实现,创新式地组合应用几种开发软件,通过Simulink?/Stateflow?/Xilinx?Systerm Generator等工具生成HDL文件、二进制比特流文件,建立了一套基于模型设计的自动化开发流程,相较于传统RTL级开发方式,不需要对硬件描述语言的熟练掌握,避免了人工编辑代码等繁冗复杂的工作。某型永磁同步直线电机控制系统的FPGA板卡测试,验证了该方法的有效性和实用性。     

适用于北斗混合星座的相对定位随机模型建模策略

为提高模糊度解算成功率和基线解精度,提出适用于北斗的相对定位随机模型建模策略,即混合随机建模策略。采用最小二乘方差分量估计方法对北斗单差观测量方差进行估计。对处于不同高度的三轨道卫星观测量方差分别建模:对地球静止轨道卫星观测量方差采用载噪比模型建模,对倾斜地球同步轨道卫星和中地球轨道卫星观测量方差均采用仰角模型建模。根据不同模型实时组建观测量的随机模型。试验结果表明:相比于采用传统简化模型和单一的仰角或载噪比模型,混合随机模型能更加真实地反映不同卫星观测量的随机噪声特性,模糊度解算成功率和相对定位精度均有提高,总体性能最优,因而能更好地适用于北斗系统。     

引入速率量测的高速机动目标跟踪多模型算法

在机动目标跟踪定位问题中,引入参考加速度的跟踪算法对目标定位跟踪精度高、效果好,但在目标发生高速机动时,其跟踪误差较大,收敛速度慢。针对这种情况,提出一种引入速率量测的自适应性圆周运动跟踪算法,并通过建立一种模型结构变换机制,将两者算法有效结合,构成一种变结构多模型算法(Variable Structure Multiple Model,VSMM)。在高机动条件和典型反舰导弹攻击航路下对算法进行仿真实现,证实了该算法相比于引入参考加速度跟踪算法,跟踪精度较高,收敛速度更快,具有一定工程实践指导意义。     

基于K-Means聚类算法的空中态势威胁挖掘

战场环境复杂多样,各种探测手段层出不穷,空中威胁属性指标种类繁多,增大了指挥员对空中态势威胁分析难度。正确、快速地对空中态势进行威胁分析,将给战场部署提供有效的决策依据。建立基于K-Means聚类算法的空中目标威胁等级聚类模型,通过对空中目标威胁属性特征的数据进行分析,对威胁目标聚类进行深度挖掘,将目标威胁等级问题转化为最优聚类问题。实例分析表明该算法在对威胁目标等级聚类中有效,提高了目标威胁等级聚类的可靠性、精确性。     

军航空域与民航航路侧向间隔碰撞风险预测

为了使航空兵部队在军事训练中保证安全的同时,让训练空域的利用最大化,需要对民航航路与军航空域之间的侧向间隔进行预测(目标)。采用改进后的椭球Event模型,通过建立军民航飞机的侧向位置偏差概率模型,从歼击机盘旋起始转弯点的选取、速度和坡度的人为操作误差3个方面进行分析研究,进而对军航飞机的侧向位置偏差概率进行估算,结合民航的偏差概率模型,最后对军民航10 km的侧向间隔进行评估。仿真结果表明,在8组评估数据中,7组都符合规定的目标安全等级,并对不符合的给出了建议。从而说明改进模型对碰撞风险的评估是有效的,能够为军民航安全间隔的计算提供理论依据。     

信息中心网络缓存节点位置选择算法

信息中心网络（Information-Centric Networking, ICN）“泛在缓存”的特性,引发数据副本率过高、缓存空间不能充分利用等问题。为了解决上述问题,分别从用户、服务提供商和网络运营商的角度出发,以最小化网络流量与网络费用开销为优化目标建立两个单目标优化模型,并将二者结合为帕累托模型;基于帕累托求解方法中数学规划法的思想,详细描述缓存节点位置选择算法。仿真结果表明：在流量性价比方面,所提缓存节点选择算法优于ICN的默认缓存机制;在网络费用开销方面,所提算法更适用于只有少数内容较为流行的网络中,而在所有内容都流行的情况下,ICN中默认的“遍地缓存”机制更为适宜。     

阵列雷达自适应多零点单脉冲群目标测角算法

针对阵列体制雷达,由极大似然估计导出自适应多零点单脉冲测角原理。分析发现迭代步长过大导致双零点单脉冲技术在多目标条件下失效,因此提出加权步长改进角度估计的迭代过程,只需要较少计算量就能实现群内多个目标的精确测角。仿真结果表明：该算法在较高信噪比条件下可以精确测量群内三个目标角度,测角误差约为0.15倍波束宽度;当群目标数较多或者目标相位差接近于0时,算法性能下降明显。