KD-RTI/DDM中的组播分配策略

组播技术的应用可以有效提高RTI的实现性能。介绍了组播分配的一般理论和实现方案,详细展示了KD RTI中的组播分配策略,讨论了组播应用过程中出现的问题,同时给出了解决方法。     

信息管理误失灰色补偿方法

在信息采集、信息管理、信息传递过程中,数据链出现空穴、误传或丢失等情况时,将影响信息采集传递的安全性与信息管理的有效性,是信息管理与使用中一个值得关注的问题,如何对数据列进行有效补偿则是解决该问题的关键.运用灰色理论与正交试验设计方法建立了信息链缺失补偿模型并给出了信息链空穴补偿优化准则.所给出的具体的补偿实例说明信息链空穴灰色生成与正交试验设计生成是一种极为有效的信息缺失补偿方法.     

生成式对抗网络在SAR图像处理中的应用综述

合成孔径雷达自动目标识别技术是SAR图像处理领域的研究热点,但数据样本不足的情况导致SAR-ATR应用研究受到局限。传统扩充SAR数据集的图像仿真技术模型复杂、计算量大,生成图像不够逼真。生成式对抗网络GAN不需要目标先验信息,可以直接从真实图像数据中生成逼真的图像,具有低损耗和端到端的优点,因此相较于传统方法其更适用于小样本SAR数据高质量扩充。围绕GANs在SAR图像处理中的研究应用展开叙述,介绍了获取目标SAR图像的方法,包括传统的仿真技术和基于深度学习的GANs技术;从目标图像和场景图像等2个方面介绍了GANs训练的常用SAR数据集;针对不同数据集的应用场景,重点介绍了GANs网络在目标SAR图像生成、SAR超分辨率重建、SAR和光学影像融合等3个方面的最新研究进展;最后,结合深度学习和SAR目标特性,给出了GANs网络在SAR图像应用方面的后续发展建议。     

面向大规模容器集群的网络控制技术

针对容器技术在网络层面缺乏控制的问题,设计一套面向大规模容器集群的网络控制架构,分别从容器集群网络的灵活组网、智能适配以及安全隔离三个方向进行研究,主要解决大规模容器集群部署中的网络适配和隔离控制等关键问题。实验结果表明,设计的网络控制架构可以根据网络特点有针对性地实现虚拟局域网的快速划分、网络节点的稳定迁移和节点通信的精确隔离控制。     

近地卫星Ka频段数传链路抗雨衰自适应模式设计

针对近地卫星数传时的信道时变性和严重的Ka频段雨衰现象,采用自适应编码调制(Adaptive Coding and Modulation, ACM)技术能够充分利用链路资源,相对于传统的固定编码调制方式,进一步提高链路的数据吞吐量。提出近地卫星Ka频段数传链路ACM模式设计方法,在降雨环境下建立Ka频段数传链路模型,根据链路预算的信道状况确定ACM选用模式;采用基于导频符号的最大似然信噪比估计算法结合移动平均的平滑方法实现信道估计,有效地减小了估计值的波动。仿真结果表明,无论晴天还是雨天,采用提出的卫星数传链路ACM模式设计方法,能够在保证系统可靠性的同时获取较高的数据吞吐量。     

深度置信网络在导弹攻击区分类中的应用

针对传统导弹攻击区解算方法忽略双方态势变化等问题,提出运用深度置信网络的导弹攻击区分类模型。根据导弹命中情况与目标机动间的关系,将导弹攻击区划分为五类。通过分析影响导弹攻击结果的态势参数,构建导弹攻击结果预测模型。在实验部分,结合重构误差和测试错误率确定深度置信网络的网络结构,通过逐层提取数据法分析模型参数特征并且讨论微调数据的采样方式。使用反向传播神经网络和支持向量机进行分类有效性对比实验。实验结果表明：深度置信网络运行速度和预测准确度明显优于其他两种方法,满足实时性和准确性要求,所提方法具有良好的应用价值。     

基于大数据的战区联合作战装备保障决策

大数据技术在决策领域的不断应用,将给装备保障决策方式带来重大变革。本文研究基于大数据的战区联合作战装备保障决策问题,提升信息化条件下装备保障准确、高效的决策方式等方面发挥重大作用。阐述了大数据的基本内涵,在决策领域的应用价值。通过系统推理的方法对战区联合作战装备保障决策的分析,提出基于大数据的战区联合作战装备保障决策基本构想,画出科学决策过程示意图,构建大数据战区联合作战装备保障辅助决策系统。结合研究大数据在战区联合作战装备保障决策领域的现实情况,提出相对应的措施建议。     

星载大容量固态存储控制器的级联编码设计

航天器大容量数据存储设备主要采用基于NAND Flash的固态存储器,但由于空间环境中单粒子翻转效应的影响,以及存储器芯片在操作过程中因为阈值电压偏移导致的位比特错误等原因,存储设备的可靠性降低。为提高数据存储设备的数据容错性,依据NAND Flash芯片物理结构和数据存储结构,具有针对性地提出RS(256,252)码+LDPC(8192,7154)码级联的纠检错并行编码设计,并优化编码算法的电路实现方法。建模仿真和地面测试系统测试结果表明:该设计具有低硬件开销、低功耗和高可靠性的优点。存储系统的数据总容量达512 Gb,有效数据吞吐率为700 Mb/s,能够满足航天器固态存储控制器对大容量数据控制和高数据吞吐量的设计需求。     

基于Map/Reduce的朴素贝叶斯数据分类算法研究

针对目前机器学习研究领域中的数据分类问题,选择朴素贝叶斯算法作为研究对象。首先,通过对样本数据特征属性的权重进行加权调整,提高算法处理的准确率;然后,改进朴素贝叶斯算法分类器模型,使其能够利用Map/Reduce并行编程模型,采用多计算资源节点并行处理,进一步提高处理速度。最后,对UCI dataset数据库进行实验验证,结果表明:改进后的算法在海量数据分类处理中具有更好的性能表现。