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。     

卫星导航信号无模糊抗多径码相关参考波形设计技术

针对目前卫星导航接收机码环多径抑制技术在二进制偏移副载波类信号下鉴别曲线可能出现多个稳定跟踪位置,导致接收机存在伪距测量的系统性误差的问题,提出最优鉴别曲线设计技术,采用奇异值优化的最小二乘方法,设计无多余跟踪点的本地码相关参考波形。从多径误差包络和跟踪精度两方面,对基于最优鉴别曲线的二进制偏移副载波信号码相关参考波形的设计性能进行验证评估。仿真结果表明：该方法可实现二进制偏移副载波信号在有限接收带宽下的无模糊鉴别曲线设计。以前端带宽为8.184 MHz时的BOC(1,1)信号为例,设计的码相关参考波形相比W2波形,多径误差包络面积增加了61.8%,而跟踪精度提高了4~5 dB。     

模糊Petri网的自适应粒子群优化方法研究

模糊Petri网对专家知识库的模糊规则具有较强的表达能力,但其缺乏学习能力使得模型参数的确定较为困难,针对此问题提出一种适合于模糊Petri网参数确定的自适应粒子群优化算法。分析了模糊Petri网对专家知识库的模糊规则建模方法;研究了粒子群优化算法及其各种改进算法;在此基础上,提出适合于模糊Petri网参数确定的自适应粒子群优化算法。最后,以无向网络可靠性估计为例,通过实例分析并与基本粒子群优化算法进行比较,证明了所提方法的有效性和优越性。     

基于改进AHP和云模型的质量状态定性评估

针对传统云模型在质量状态定性评估中存在的评语云化方法、指标权重确定和评估结果判定3个方面的不足,提出了一种基于改进AHP和云模型的定性评估方法。通过设置一个AHP自动调整器使判断矩阵自然满足一致性要求,避免了反复一致性检验导致的繁琐计算以及隐含的盲目性问题,并且根据构造的专家相似矩阵,有效筛选并排除极端专家意见以求解合理的权重值;结合德尔菲法,利用逆向云发生器直接生成评语的云模型,逐步寻优获得了统一协调的意见;此外还设计了一种基于平均隶属度的云相似度度量方法,实现了评估结果与定性评语之间隶属程度的量化表征。最后以某导弹雷达导引头为评估实例,验证了评估方法的有效性和优越性。     

基于主客观组合赋权的PSSA安全性指标分配方法

初步系统安全性评估(PSSA)是飞机系统安全性设计中的关键环节,PSSA最为核心的问题是所建故障树的安全性指标分配问题。针对目前的PSSA安全性指标分配具有较大的主观性和不确定性的难点问题,提出一种基于主客观组合赋权的PSSA安全性指标分配方法。应用粗糙集理论(RS)和区间层次分析(IAHP)法分别确定客观和主观权重,并采用最优赋权法对分配结果进行优化,具有既能客观反应各指标的重要性,又能反应决策者主观愿望的优势。利用一组案例验证了模型的合理性和实用性,可为飞机系统安全性设计提供定量的理论参考。     

一种提升树算法在网络故障关联分析中的应用

针对移动网络故障反馈与故障分类的准确率问题,提出一种基于k-NN的多分类器提升树算法,该算法采用k近邻对特征向量空间划分,结合adboost误差函数和迭代算法,实现多分类器决策判别,并利用R语言可视化方法的关系数矩阵提取和筛选出投诉/故障映射主属性,进而建立基于基站退服、覆盖盲点、非网络原因3类故障投诉关联分析及预测模型。实验结果表明,与C50决策树、RIPPER分类规则及SVM比较,在网络故障关联预测方面新算法的分类准确率提升约2%～10%。     

基于双天线GPS的一次调炮解耦模型研究

现有的压制武器自动调炮主要包括二次调炮和一次调炮两种方案,两种调炮方案难以兼顾调炮性能和造价成本。因此,在压制武器系统中采用成本相对较低的双天线GPS定位测向装置,在满足火炮调炮高精度的同时降低成本。最后结合四元数理论,推导出基于双天线GPS的一次调炮解耦模型,目前该模型已在若干项目中得到成功应用。     

数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型

针对知识驱动型需求预测模型所需的专家知识稀缺、数据驱动型需求预测模型可解释性不足的问题,提出了数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型。该模型基于模糊聚类算法将数值型数据聚类为结构简单、可解释性强的规则库,运用模糊逻辑将领域专家知识表示为Mamdani型规则库。在此基础上,引入了一种新型智能计算理论——模糊网络理论对两类规则库进行合并运算,形成初始预测模型。采用遗传算法优化模型规则库的模糊集参数来提高模型预测准确性。通过与模糊聚类算法进行对比,提出的模型在可解释性以及准确性指标上均具有优势。