高度重视网络监管防控工作

当前,军营面临着信息网络技术迅猛发展带来的严峻挑战,手机、无线网卡等便捷通信媒介大量涌入军营。信息网络技术在拓展部队思想政治工作方式、拓宽思想政治教育方法渠道等方面提供了许多便利,但也因其开放的虚拟环境、混杂的信息资源、快捷的传播方式,给敌对势力渗透破坏提供了可乘之机,尤其在一些敏感时段,政治谣言、有害信息更容易借助网络迅速传播,对官兵产生负面影响。     

基于无线传感器网络的近场声源定位技术?

针对近场环境下声音信号的特点,采用TDOA算法对声源进行定位。为了获得较为理想的时延估计,提出了一种锚节点挑选和时延估计策略,剔除误差较大的节点,挑选最优锚节点参与定位。针对求解过程中出现的多解问题,提出一种区域判别法则,对目标位置进行多重判断后再求解,减少了参与计算的方程数量,在不影响定位精度的前提下降低了系统计算量,并与其他方法进行对比。实验表明,该方法相比于其他方法计算量明显减小,并且精度较高,具有较好的定位效果。     

基于能量均衡的无线传感器网络生命周期延长策略

为了从能量均衡角度出发解决无线传感器网络生命周期延长问题,从而延长整个物联网生命周期,针对无线传感器网络节点遭遇"路由空洞"的时候出现路由中断和生命周期缩短现象,分析能量消耗原理,构建最优跳数模型和能量均衡协议,并提出采用能量均衡的思路减少节点能量消耗。实验仿真发现,应用能量均衡协议使无线传感器网络节点能量分布更加均匀,节点能量消耗时间明显变长,而个别节点能量消耗速度明显大于其他节点的情况得以减少,达到延长无线传感器网络生命周期的目的。仿真结果验证了该方法的可行性。     

基于ExtendSim的高炮群作战效能仿真分析

构建了高炮部队抗空袭作战仿真流程,并在特定作战条件下基于ExtendSim建立了高炮群雷达诸元法抗击敌空袭目标的作战仿真模型,对火控雷达组网工作模式下的扇形和线性配置的高炮群作战效能进行了仿真分析,结果表明在火控雷达组网模式下,高炮群整体探测范围增大,作战反应时间延长,提高了部队作战效能。     

RSSI与凸规划相结合的无线传感器网络定位算法

凸规划定位算法是无线传感器网络中一种较为常用的非测距定位算法。针对该算法中信标节点的重叠区域过大导致未知节点定位精度不高的问题,提出了RSSI与凸规划相结合的改进定位算法。算法利用RSSI值与距离的相对关系,将原有凸规划定位中未知节点的存在区域进一步缩小,提升定位精度。由于算法中只增加了一次未知节点与信标的RSSI值通信过程,基本保留了原有凸规划算法实现简单实时性好的优点。仿真数据及基于CC2430平台的实验表明,改进后的算法相对原有凸规划算法定位精度有明显提升,平均可提升20%～25%。     

采用无线携能技术的中继辅助CR-NOMA系统能效分析

针对现有关于认知无线电非正交多址接入网络的研究中终端电池容量有限和能源利用率低的缺点,采用了中继辅助用户进行传输,并且引入无线信息和能量同时传输的方式。在用户服务质量和最小能量捕获的约束条件下推导了次用户传输能效表达式,通过分式规划方法把非凸的目标函数转化为优化中继发射功率、中继功率分配和接收端功率分配三个凸的单目标问题,并分别用函数单调性、黄金分割算法、拉格朗日对偶算法和多目标联合优化算法进行优化,求得了全局最优解,使次用户系统传输能效最大化。对所采用的算法复杂度进行分析,仿真结果表明:与传统的正交多址接入方案相比较,在提高系统频谱利用率的同时,次用户传输能效有47%的提高。     

一种基于最小生成树的无线多跳网络信道分配算法

为提高无线多跳网络的吞吐量和传输可靠性,提出一种信道分配算法。该算法优先考虑最小生成树上的可用信道,为每个节点分配信道资源;然后考虑利用生成树外其他可用链路,为节点提供信道资源,以提高吞吐量。算法通过考虑每个用户的通信需求,可以充分利用空闲信道资源。仿真结果显示,相比于不考虑最小生成树外链路时,有效地提高了网络整体吞吐量。     

基于Contiki的无线传感器网络平台设计与实现

无线传感器网络由大量节点组成,网络面临的问题很难全部被仿真工具描述,因而由仿真得到的无线传感器网络应当在部署之前进行物理测试.根据无线传感器网络节点的一般架构,设计完成了一批体积小、成本低、功耗低、硬件资源丰富和代码开源的无线传感器节点,组建了一个无线传感器网络实验平台.在平台上移植了Contiki操作系统管理节点的软硬件资源,设计实现了射频芯片、串行接口和温度传感器的驱动程序.采用6LowPAN协议构建自组织网络,验证了平台的节点通信半径和组网效果.试验表明该平台完整支持6LowPAN协议,采集数据的可靠性、网络的健壮性和通信半径等指标,可以满足无线传感器网络节点定位与环境变量检测等应用的需求.     

基于观测预测粒子滤波的雷达组网目标状态估计

雷达组网系统跟踪目标时,观测数据与目标跟踪状态成严重非线性关系,难以用卡尔曼滤波最优估计方法,处理非高斯非线性系统滤波估计问题的粒子滤波算法容易产生粒子退化问题。因此,使用观测预测粒子滤波算法解决这个问题,该算法基于观测似然进行重要性采样,结合一步预测信息计算粒子权值,保证了采样粒子处于高观测似然区,并充分利用了一步预测信息。仿真验证表明,将观测预测粒子滤波算法应用于目标状态估计,避免了粒子退化,收敛快,估计精度高。     

基于RSSI线性回归分析的无线传感器网络定位方法

在无线传感器网络（WSN）定位应用中,针对接收信号强度指示（RSSI）容易受到环境的影响不能实现准确测距的问题,提出了一种基于RSSI线性回归分析的定位方法。该方法通过信号衰减模型和线性回归理论相结合,修正实际环境下每个锚节点的测距模型,同时利用相关系数和剩余标准差对测距模型进行评估,制定出更加合理的定位策略。实验表明,采用修正的测距模型和新的定位策略,使得节点定位精度明显提高。