自适应权值的嵌套式轮循调度算法

服务质量是目前网络应用研究的一个热点.采取何种队列调度算法则是确保服务质量的关键因素之一.针对NDRR算法不能很好地满足实时业务队列突发情况下的延迟性需求,提出了自适应权值的嵌套式轮循调度算法.当实时业务队列处于突发情况时,能够实现动态增加其权重.理论分析表明该算法有较好的公平性,并能降低实时业务队列的延迟上界,且算法的复杂度为O(1).仿真结果表明,该算法明显改善了突发状态下实时业务队列的延迟性能.     

基于功效系数的防空兵通信网效能分析与评估

针对防空兵通信网效能评估问题,提出一种新的评价方法——功效系数层次递归合成算法。该算法利用向量相似度建立系统能力与任务使命之间的联系,分层递归地求取了系统效能。在效能评估过程中,该算法对指标向量和使命向量进行了功效匹配,可对各指标进行实时监测,优劣分析,并求取劣势指标对系统整体效能的影响程度,可通过改善劣势指标来提高系统整体效能。最后通过对防空兵通信网效能的分析评估,验证了此方法的有效性和实用性。     

基于卡尔曼滤波器的GPS动态滤波方法

提出了一种解决随机误差影响GPS动态定位精度问题的方法.首先将GPS定位中的各种误差源在各方向造成的总误差等效为一个当前均值与一个符合一阶马尔可夫过程的有色噪声之和;其次对于GPS机动载体的加速度采用当前统计模型,然后通过扩展状态变量的思想和采用自适应算法建立相应的卡尔曼滤波器模型.该模型直接从GPS接收机输出的定位结果入手,实时性好,滤波后定位精度得到提高.     

超声波扩频测距及其信道自适应均衡技术

在扩频通讯系统框架中,建立一种新颖的多阵元超声波测距定位系统。从测距系统的仿真结果来看,采用二进制相移键控(BPSK)直序信号数字相关解调技术和基于最小均方算法的超声波接收信道自适应均衡器,不仅可以克服本地载波(相干解调)相位偏移所带来的不利影响,而且可以抑制多径信道噪声干扰和接收信道增益、相位随机漂移对测量精度的影响,从而提高了超声波测距系统的信噪比和分辨率。此外,采用伪随机码扩频解扩方法,容易实现码分多址(只要给安装在大范围测量区域中多个传感器分配相应的伪随机码,就可以方便地辨认出各个区域传感器发出的信号),扩大超声波测距系统的测量范围。     

舰船操纵运动时高频波浪力的算例

提出六自由度舰船波浪中操纵性计算方法 ,应用切片理论STF法及二维Frank源汇分布法研究了舰船在波浪中操纵运动时高频波浪力的计算 ,并编制程序 ,数值计算了在波浪中摇荡的一矩形剖面和某舰船的高频波浪力、附加质量 ,方形切片计算结果与已有试验吻合较好     

指数平滑预测法应用中平滑系数的确定

在决策科学中 ,人们运用科学方法和手段进行预测活动 ,对科学的决策具有举足轻重的作用。而指数平滑法则是序列分析法中的一种重要方法。文章通过编制计算机程序的方法 ,实现了指数平滑预测法应用中平滑系数的确定     

高超声速飞行器低可探测性滑翔弹道优化方法

为进一步提高高超声速飞行器的突防性能,提出高超声速飞行器低可探测性滑翔弹道优化方法。考虑飞行器180°×360°方向的雷达散射截面,针对原数据尖峰多、收敛难的难题,运用高斯滤波法对其进行预处理,既不改变原数据趋势又加以平滑,提高优化问题收敛性能。为使计算所用雷达散射截面数据具备较强的保真性,采用三次样条插值方法调用离散数据计算实时雷达散射截面。完成了高超声速飞行器低可探测性滑翔弹道优化问题的建模,以探测概率为目标函数,运用hp自适应Radau伪谱法优化求解,采用逐步计算策略进一步提高优化效率和收敛性能。与传统最短飞行时间弹道对比表明,该方法有效降低了飞行器被雷达发现的概率。     

四支板超声速引射器性能特性试验

对二维喷管构型的四支板超声速引射器进行冷流试验,分析启动、负载匹配方面的性能特性。试验结果表明:启动特性方面,四支板超声速引射系统的盲腔压力低于3 kPa,引射器入口腔压的迟滞压力比启动压力低15.9%。负载匹配特性方面,四支板引射器在小引射系数、大增压比状态下具有十分明显的优势,当引射系数为0.04时,增压比为11.21;当引射系数为0.10时,增压比为7.0。因此,二维喷管构型的多支板超声速引射器具有良好的启动、负载匹配性能,工程应用潜力较大。     

阵列雷达自适应多零点单脉冲群目标测角算法

针对阵列体制雷达,由极大似然估计导出自适应多零点单脉冲测角原理。分析发现迭代步长过大导致双零点单脉冲技术在多目标条件下失效,因此提出加权步长改进角度估计的迭代过程,只需要较少计算量就能实现群内多个目标的精确测角。仿真结果表明：该算法在较高信噪比条件下可以精确测量群内三个目标角度,测角误差约为0.15倍波束宽度;当群目标数较多或者目标相位差接近于0时,算法性能下降明显。     

过失速机动的AUKF-WNN气动力建模及仿真

为使所建立的气动力模型能够准确刻画复杂动态特性,提出一种基于改进UKF算法的小波神经网络(Wavelet Neural Network,WNN)飞行数据失速气动力建模方法。引入一种自适应因子来改善无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman Filter,UKF)算法的性能;按照飞行数据的气动力建模流程,利用改进UKF算法对WNN参数进行最优化估计,构建失速现象的气动力模型。实验结果表明,针对飞行器失速的气动力建模问题,基于改进UKF算法的WNN建模方法,在建模精度和速度方面,优于传统神经网络和其他现有WNN方法,因此,使用提出飞行器失速的气动力建模方法是可行和有效的,得到预测结果也能准确刻画飞行器失速的动态特性。