基于认知频谱的移动Ad-Hoc网络在线抗干扰模型

针对移动自组织分组无线网络(移动Ad-Hoc网络)在实际应用中容易受到恶意干扰,导致通信性能以及抗干扰性能较低的问题,提出了基于认知频谱的移动Ad-Hoc网络在线抗干扰模型;将移动Ad-Hoc网络集成化处理,计算移动Ad-Hoc网络干扰认知的路由代价,基于认知频谱干扰的能量有效路由方法结合干扰认知路由代价以及距离、能量...     

基于卷积神经网络的金属结构缺陷红外图像识别

利用红外图像识别被测对象的缺陷信息,在金属结构检测方面具有广泛应用前景.传统的检测方法是图像处理后人工观察,效率和准确率较低;机器学习方法需要人工选取特征,缺乏适应性和鲁棒性.针对该问题,提出了一种基于卷积神经网络的缺陷检测模型,可以自动从红外热波图像中学习特征并完成分类识别.采用超声红外热波图像数据对卷积神经网络模型...     

基于贝叶斯方法的地空导弹装备保障效能评估

地空导弹装备保障效能评估是当前我国地空导弹武器系统在作战运用中面临的重大问题之一。依据贝叶斯方法,以地空导弹装备在使用阶段的保障效能为评估对象,在建立评价指标体系的基础上,分别建立定性指标评估标准和定量指标评估标准,进而建立基于贝叶斯网络的评估模型,实现对装备保障效能客观、准确的评估,为系统改进和发展提供量化依据。通过分析所得数据,验证了该模型的有效性和可信性。     

基于遗传神经网络的联合作战方案评估

遗传神经网络是处理不确定性和非结构化问题的一种有效工具。提出了一种基于遗传神经网络的联合作战方案评估方法,其基本原理是通过网络对已知作战方案样本的学习训练,对新样本进行模式识别。网络的输入为某型联合作战方案特征指标数据,输出为方案评估等级。仿真结果表明,该方法相比标准BP网络评估收敛速度更快,准确性更高;相比径向基网络计算精度有所改善,具有较好的适用性。     

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。