航空集群网络虚拟骨干网分布式构建算法

航空集群网络对集群作战任务执行效能的影响愈发深远,通过构建虚拟骨干网,能够降低路由开销、互联子网和实时管理网络,使航空集群作战更加高效。结合连通支配集理论,提出一种面向航空集群网络的分布式骨干网构建算法——DCAASN算法,设计权值函数刻画节点可用带宽和连通度,并采用分布式思想构建连通支配集以完成骨干网的构建。理论分析和仿真结果表明,相较于Wu、Wan和DCDS算法,该算法构建的骨干网中节点平均权值更大,骨干网的生命周期更长,并且骨干网的规模更小;在时间开销、消息开销方面,相较于Wu、Wan算法有较大提高,与DCDS算法在同一量级。     

基于BFS和FPGA-CPU的混合加速器设计

为了实现由软件和硬件执行小世界图搜索的加速器系统,提出了一种在单芯片FPGA-CPU异构硬件平台上基于广度优先搜索算法实现的混合加速器系统设计;提出了采用线性代数语言实现的BFS;提出了一种处理单元结构,它由一个负责与主存储器全部交互的后端、用于执行布尔塥运算的前端和一个距离生成器构成;在ZedBoard平台上设计了一种采用Xilinx Zynq Z7020 FPGA-CPU混合结构的实际加速器系统。实验结果表明,设计的混合加速器不仅能够实现小世界图的快速搜索,而且相比于目前其他先进的基于BFS算法的混合加速器结构有更好的加速性能。     

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。     

基于云端架构的核生化态势感知系统

目前,核生化态势感知系统不具备大数据处理能力,并且不同节点的态势感知信息不对称。为了解决这种不足,引入云端架构,构建了基于"云-端"架构的核生化态势感知系统。该系统"云"、"端"结合,在确保传统功能实现的前提下,提升了传统的数据处理能力,并生成全域战场核生化态势"一张图",为各级作战指挥员作出正确的指挥决策提供了强有力的保障支持。     

球形光电成像系统空间目标跟踪的转台控制

针对光电成像跟踪系统需要超大视场及高机械集成度以满足航空设备对重量和体积的特殊需求,采用球形步进电机作为光电成像跟踪转台的执行机构,提出一种空间目标跟踪的转台控制方法。首先将空间目标的位置转换为三维转动群的群元,群元采用四元数作为三维旋转的数据结构,然后构建转台在空间步进旋转的路径图,并设计在不同空间位置下的目标跟踪方法,仿真结果表明球形转台控制方法进行目标跟踪的有效性,转台可以较快地搜索到通往目标位置的最佳路径,从而实现目标跟踪,跟踪误差取决于目标的具体位置,同时光电传感器在系统存在扰动时进行重新定位有着重要的意义。     

综合战场态势组件化表达模型研究?

战场态势是控制作战节奏、把握战斗进程的重要手段。借鉴组件化建模的思想,采用组件组合描述态势要素的方式,提出了一种崭新的战场态势表达模型。该模型构建了以态势图层为中心的管理机制、以“态”表达组件和“势”表达组件进行组合描述态势要素的建模机制和以图层服务为手段的功能扩展机制,可以显著增强战场态势显示的灵活性和提高系统功能的可扩展性。     

适用于认知无线传感器网络的高效频谱分配方法

广泛工作在ISM(Industrial,Scientific and Medical)频段的无线传感器网络面临严重的频谱稀缺问题。在无线通信中,动态频谱分配被认为是提高频谱效能的重要途径。针对典型集中式管理的认知无线传感器网络设计了基于图着色结合负载强度的高效频谱分配算法。首先在协议干扰模型下确保频谱资源在空间上充分利用,随后综合考虑节点负载强度与公平性建立优化模型并按照乘子法加拟牛顿法框架求解最优值。仿真实验表明算法与固定频谱分配方式和传统自适应频谱分配算法相比,在系统吞吐量和节点缓冲区队列长度两个关键性能指标上具有显著优势。     

分布式多平台态势一致性的实现机制

联合作战是现代战争的主要作战形式,参与联合作战的平台之间需要进行情报共享,形成协同一致的战场态势图。重点研究了Link16在分布式多平台之间实现态势一致性的机制,分析了其总体思路、采用的处理流程和方法、使用的消息种类、存在的问题和不足,并结合我军实际,提出了分布式多平台态势一致性的系统架构和实现方法。