基于时延的软件定义航空网络控制器部署策略

在软件定义航空信息网络架构中,针对控制平面单点失效问题,提出一种多控制器部署方案。通过构建航空集群域,在航空集群域中部署集群控制器,控制器进一步控制该域内飞机来获得网络的高效管理以及信息的有效处理。定义数据传输时延、控制路径时延以及控制器同步时延,以航空信息网络全网时延最小为优化目标,在构建航空集群方面,提出一种k-means改进算法;在集群域中部署控制器时,提出一种时延约束的可靠部署方案。仿真结果表明,该方案能够有效保证全网络的可靠性,并可以有效降低网络中的时延开销,为解决多控制器部署提供了思路。     

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PSO-BP神经网络的HRRP目标识别

为提高雷达目标识别准确率,提出了一种基于PSO-BP神经网络的雷达一维距离像识别方法。利用粒子群优化算法良好的全局搜寻能力,对BP神经网络的权值和阈值进行了优化,弥补了BP神经网络收敛速度慢、存在多个局部极值点的缺陷。利用实测数据对PSO优化前后的BP神经网络的识别性能进行了对比测试。实验结果表明,PSO-BP神经网络具有更高的识别准确率及噪声鲁棒性,分类性能优良。     

基于生成模型的人体行为识别

提出了一种基于生成模型的人体行为识别方法。选取关键点轨迹的方向-大小描述符、轨迹形状描述符、外观描述符作为人体行为的特征;为了降低人体行为特征维数,利用信息瓶颈算法进行词表压缩;利用生成模型,结合已标记样本和未标记样本提出了一种人体行为识别的半监督学习方法,解决了行为识别中的小样本问题。在YouTube 数据库、 UCF运动数据库上利用提出的方法与已有的方法进行了对比实验,结果表明该方法具有更高的识别精度。     

高轨双星辐射源跟踪的高斯和-容积Kalman滤波算法

针对辐射源运动方程和观测方程的强非线性,提出基于高斯和框架与5阶容积Kalman滤波(5CKF)的跟踪算法GS-5CKF。该方法将起始时刻的时差观测量所确定的位于地球表面的时差线按经度等间隔划分,初始化多个并行的5CKF,线性组合各滤波器的输出获得辐射源运动状态的估计。针对5CKF,提出新的非线性测度并引入滤波器分裂与合并,从而提高了跟踪精度,同时保持GS-5CKF算法复杂度基本不变。仿真表明,相对仅使用单个5CKF和基于高斯和框架但使用3阶容积Kalman滤波器的GS-3CKF等方法,提出的算法具有更高的估计精度。     

地球静止轨道高能电子通量在线预测模型

利用粒子群优化算法和最小二乘支持向量机,建立地球静止轨道高能电子通量在线预测模型。针对粒子群优化算法,提出一种新的粒子群多样性测度计算方法,有效改善其早熟收敛现象。运用改进的粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机的正则化参数和核参数。利用滑动时间窗口策略更新模型数据,选择触发机制以及模型的再学习机制为设计变量,实现模型的在线预测功能。对2000年电子通量监测数据和相关太阳风、地磁参数等实际数据进行的提前1~3天的预测实验,表明所建在线预测模型具有较高的预测性能,并具有一定的实用价值。     

基于蜂群算法多子阵电台天线波束形成

考虑到战场环境下,低信噪比和敌方干扰容易造成超短波电台通信中断,而鉴于天线阵可以有效提高信噪比和抑制干扰,结合战场电台天线分布特点,提出一种多子阵电台天线应急接收模型。理论分析多子阵电台天线波束形成特性,以消除栅瓣、抑制干扰、提高增益为目标,采用蜂群算法对子阵间距进行优化。仿真结果表明,优化子阵间距可以有效消除栅瓣、抑制干扰、提高增益。同时,与遗传算法和粒子群算法相比,蜂群算法具有更好的全局搜索能力和收敛速度。该研究成果可为超短波电台应急通信提供参考。     

GPS时分二进制偏移载波调制信号的高精度无偏抗多径算法

二进制偏移载波调制信号将在卫星导航系统中得到广泛应用。全球定位系统的L1C信号导频分量采用了时分二进制偏移载波调制,对此信号直接采用码参考波形算法消除多径时的鉴别曲线收敛点存在偏差,从而影响测距偏差。因此,提出一种时分二进制偏移载波调制信号的高精度无偏抗多径算法。通过时分的方式分别生成针对BOC(1,1)和BOC(6,1)分量的本地闸波,以保证鉴相函数在码相位无偏差时等于0。由于更好地利用了BOC(6,1)信号分量,该技术在实现无偏跟踪的同时,还能提高跟踪精度。     

脉冲修正弹控制参数粒子群优化算法

针对脉冲修正弹自身控制离散不连续特征,开展脉冲修正弹脉冲控制参数优化设计方法研究。考虑到脉冲成本和精度的双重要求,选择以脉冲发动机工作次数和脱靶量最少为双目标的函数。在风干扰条件下,提出以脉冲控制时间间隔为离散脉冲控制参数设计变量建立优化模型,以此发展一种改进型递减惯性权重粒子群优化脉冲控制参数的方法,提高修正参数优化收敛速度。仿真结果表明:该算法能快速有效地获得最优解,为在干扰条件下寻找最优的脉冲修正参数和脉冲工作方式提供一种优化设计思路。     

65 nm工艺双层三维静态存储器的软错误分析与评估

新兴的三维静态存储器将代替二维静态存储器被广泛用于高性能微处理器中,但它依然会受到软错误的危害。为了能够快速、自动分析多层管芯堆叠结构的三维静态存储器软错误特性,搭建了三维静态存储器软错误分析平台。利用该平台对以字线划分设计的三维静态存储器和同等规模的二维静态存储器分别进行软错误分析,并对分析结果进行对比。研究结果表明二维和三维静态存储器的翻转截面几乎相同,但三维静态存储器单个字中发生的软错误要比二维静态存储器更严重,导致难以使用纠检错技术对其进行加固。静态模式下二维和三维静态存储器敏感节点均分布于存储阵列中,表明静态模式下逻辑电路不会引发软错误。