基于入侵性野草优化算法的平面天线阵列的方向图综合

针对入侵性野草优化(invasive weed optimization,IWO)算法存在早熟收敛和陷入局部最优的问题,提出了一种混沌自适应IWO(chaotic adaptive IWO,CAIWO)算法,并将改进的算法应用于平面阵列天线的方向图综合问题。计算结果表明:该算法的优化结果均优于对比文献中的结果,更适合于阵列天线方向图综合问题。     

复杂虚拟训练仿真系统设计研究北大核心

为了满足信息化条件下复杂装备虚拟训练的需求,在阐述了装备虚拟训练仿真系统的分类的基础上,将训练与试验使能体系结构与高层体系结构进行对比分析,建立了基于二者相结合的系统运行支撑总体框架,描述了训练系统所包含的岗位教学演示、单兵与协同岗位训练、指挥视角监测等基本功能,设计了仿真系统的数据交互与工作流程,并结合虚拟训练仿真系统的实例,说明系统的实现形式。     

装备虚拟训练操作过程监控系统的设计

针对在面向操作训练的装备虚拟训练系统开发中遇到的对受训者操作监控的问题,为实现对装备操作过程的详尽描述和对受训者操作逻辑性的监控,提出了一种基于IDEF3的装备操作过程概念建模方法和基于有限状态机、浅层专家知识数据库的操作过程监控系统的设计方案。建立了监控系统的结构框架,并详细介绍了系统三个组成部分的设计方案：浅层专家知识数据库、操作过程状态机和通用操作监控引擎。基于此设计方案的操作过程监控系统已成功的应用于某装备虚拟训练平台,解决了对受训者的操作监控问题,提高了训练效果。     

军事虚拟仓库应急保障仿真分析

在分析应急物流研究成果基础上,探索应用虚拟仓库理论和仿真技术研究应急物流中的协同库存问题.为此,构建了军事虚拟仓库系统及其协同控制系统动力学仿真模型,并针对军民、军军仓库间的应急物流协同保障策略进行仿真分析,结果表明这种方法可以在应急状态下合理调度和管理各类仓库资源,改进应急物流条件下仓库保障能力.     

虚拟试验光传输环境通用支撑软件设计

根据光电对抗虚拟试验的实际需要,分析了虚拟试验光传输环境模型,设计了一种能为光电对抗虚拟试验提供光传输环境服务的通用支撑软件。研究了能集成现有光传输效应模型的软件框架,设计了基于组件对象模型和通信代理技术的环境服务通用接口及符合综合自然环境数据表示与交互规范(SEDRIS)的环境数据库访问接口,最后介绍了软件在光电对抗虚拟试验系统中的应用流程。实际表明,支撑软件能为更科学、合理地评价光电对抗虚拟试验效果提供有力支持。     

极化域—空域联合谱估计

首次提出极化域-空域联合谱的概念,拓广了电磁波特征参量的谱描述方法.结合具体的极化敏感阵列定义了极化域-空域联合谱,用MUSIC方法得到联合谱函数表达式.研究了联合谱的估计的重要性能指标估计精度和分辨力,估计精度用克拉美劳限CRB(cramer-Rao Bound)来具体度量,分辨力由极化域-空域模糊函数以及模糊图来描述.最后仿真结果验证了该方法的有效性和理论分析的正确性.     

星载SAR天线阵面形变分析与补偿方法

研究了星载SAR天线阵面形变对波束输出的影响及形变补偿方法.针对未来星载SAR将采用的柔性阵面,提出了一种用于星载SAR天线的空间形变实时测量与控制的闭环系统,建立了阵面形变下阵列流形误差模型,得出小幅度形变主要影响波束的旁瓣输出,通过求解补偿形变权值的最小二乘解,使阵列形变补偿后波束输出与期望波束输出最佳逼近,并给出用于阵列误差补偿的阵列形变测量精度要求.仿真结果验证了本文方法结论的正确性与有效性.     

基于虚拟力驱动的传感器网络节点定位

为了解决传感器网络节点三边测量定位的全局优化问题,提出了一种基于虚拟力驱动的节点最优相对定位方法。该方法建立了满足节点位置最优最小二乘估计需要的虚拟势能场模型,给出了一种基于虚拟势能场梯度的虚拟力定义新方法,证明了利用该虚拟力驱动节点定位的收敛性,提供了保证节点定位结果全局最优的方法。仿真分析表明,基于虚拟力驱动的节点相对定位方法能够解决节点相对位置的最优估计问题。     

基于虚拟服务器的负载均衡技术研究与实现

Intemet业务量的激增和网络应用特殊化,都使得负载均衡成为迫切需求。Linux虚拟服务器按传输层连接对集群节点进行业务分配,能便捷而高效地实现负载均衡。对Linux虚拟服务器集群的结构与原理进行讨论,重点阐述了满足不同应用需要的4种负载均衡算法,并在Linux操作系统环境下构建了虚拟服务器集群,测试了负载响应、服务性能、调度器备份。结果表明,虚拟服务器集群技术较大幅度地提高了系统的综合性能。     

基于内插阵列变换的非圆信号MUSIC实值算法

提出一种基于内插阵列变换的非圆信号MUSIC实值算法(VIA-NC-MUSIC实值算法).首先利用真实阵列流型与虚拟阵列流型之间的变换矩阵,将真实阵列输出转换为虚拟阵列输出,再根据信号源为实数的特点,分别求取虚拟阵列输出的实部和虚部,将其串联组合,扩展阵列输出的维数,进而得到一种多重信号分类(MUSIC)的波达方向(DOA)估计算法.还分析了VIA-NC-MU-SIC实值算法的计算复杂度,并与复运算的复杂度进行了比较,新算法的复杂度相对较低.仿真实验表明:存在阵元位置误差的情况下,新算法通过对阵元位置校准数据进行内插阵列变换(VIA),取得与阵元位置校准的非圆信号MUSIC算法(NC-MUSIC算法)相当的估计性能,保持了高估计精度、高分辨力,并且在二维阵元位置误差情况下,新算法的估计性能明显优于阵元位置未校准的NC-MUSIC算法.