海量电磁数据中雷达信号的高效分选方法

针对海量电磁数据中雷达信号难以进行快速准确分选的问题,提出一种新的聚类分选方法,即改进k-means算法的Map Reduce并行化实现方法。通过引入初始聚类中心个数k1、最大聚类中心个数kmax和距离门限rt3个参数,克服了k-means算法需要事先确定k值和易受孤立点影响的局限;基于Hadoop平台实现了对改进k-means算法的Map Reduce并行化,克服了k-means算法串行实现时间复杂度高的局限。最后,实验表明改进k-means算法取得了更高的分选准确率,Map Reduce并行化后具有良好的加速比和扩展性,能够很好地对海量电磁数据中雷达信号进行高效分选。     

舰船机电系统非完备使用故障数据分析

舰船机电系统在使用维修过程中所记录的故障数据通常质量不高,信息记录不完整、不准确。针对这类不完备数据,利用图示法给出故障趋势的判定。在此基础上,分别利用齐次泊松过程、非齐次泊松过程和几何过程,对装备的历史故障数据进行分析。结果表明,几何过程产生的拟合误差最小,可预测装备的未来故障强度。     

基于数据冗余的BDS长报文传输机制改进算法?

北斗卫星导航系统（ Beidou Satellite Navigation System,BDS）只能传输字节受限的短报文,对于长报文需要通过分包和多次重传改善报文传输的成功率,这样会造成系统平台数据发送延误和网络拥塞。提出一种基于数据冗余的数据分包传输机制,该传输机制以数据包为处理对象,采用异或运算得到冗余包,编码简单,编码解码速度快。通过Matlab仿真,证明基于冗余编码机制比无冗余编码单次发送机制的数据接收成功率高15％以上,两次发送对多包的数据接收成功率有较大提高。     

大数据在信息作战指挥决策中的运用

针对信息作战指挥决策中大数据的运用问题,通过对大数据的海量信息检索能力、交叉复现的分析能力、“全信息”运算能力、智能决策执行能力的研究,提出了大数据为其提供按需订制的情报信息、多元多维的决策视角、动态实时的决策支持、智能自主的决策方式的观点,初步探索了大数据在信息作战指挥决策中的运用,对将大数据引入信息作战指挥决策具有十分重要的指导意义。     

大容量数据下基于DTN的链路中断优化传输技术

激光或GHz以上的高频链路的应用将导致DTN(Delay Tolerant Network)网络链路数据容量的增大,大容量数据链路的间歇性中断将严重影响数据的传输效率。针对DTN网络中大容量数据链路频繁中断和节点的剩余缓存空间剧烈变化的问题,提出在DTN路由算法上增加拥塞状态预测机制和易中断链路判定机制,根据节点的拥塞程度定义惩罚函数,缓解链路中断和节点资源受限导致的拥塞。仿真结果表明,该机制可以有效提高DTN网络的传输性能。     

舰船机电系统使用故障数据分析研究

舰船机电系统在使用维修过程中所记录的故障数据通常质量不高,信息记录不完整、不准确。针对这类不完备数据,利用图示法给出了故障趋势的判定。在此基础上,分别利用齐次泊松过程、非齐次泊松过程和几何过程,对装备的历史故障数据进行了分析。结果表明,几何过程产生的拟合误差最小,并据此预测了装备的未来故障强度。     

一种基于知识矩阵的地面目标探测数据融合仿真方法

在作战仿真系统中,为实现数据融合仿真,提出了一种基于知识矩阵的数据融合建模仿真方法.该方法首先用六个维度基准知识定量表示一个探测的质量,通过去老化处理,目标接近度和识别一致性、同一目标识别与探测数据质量判定等三个步骤确定是否能够将两次探测进行融合,最后再进行相应的融合处理.该方法在某平台级作战仿真系统中得到应用,取得了良好效果,验证了该方法的可行性.     

基于深度学习的战场态势评估综述与研究展望

适用于大数据复杂系统的人工智能研究水平,已成为制约战场态势评估技术发展的瓶颈问题.2006年提出的人工智能新研究领域——深度学习,具备多层感知的深度网络模型,体现出非线性表达、多层学习、自主提取等优势,为研究大数据战场态势评估问题提供了技术支持.美军将机器学习作为重点发展的基础研究和应用开发领域,自2007年以来启动多个项目;我军应用与研究领域中,深度学习也得到重视并取得一些有益探索.展望未来,可从空间、时间角度研究大数据战场态势特征,并基于此构建基于深度学习的战场态势评估模型.     

多传感器量测噪声对航迹融合性能影响分析

针对多传感器量测噪声相关性和量测噪声方差比值对航迹融合性能有影响的问题,分别采用凸组合航迹融合、最优航迹融合和小航迹融合算法进行融合,对融合性能和单个传感器滤波性能进行分析对比.仿真实验表明:(1)当量测噪声相关系数趋向-1时,融合性能良好;当量测噪声相关系数趋向1时,融合性能退化.(2)当量测噪声方差比值大致处于[0.1,10]时,融合性能良好;当量测噪声方差比值超出此范围时,融合性能退化.     

MFC框架下的多通道视景仿真技术

采用分布式Vega Prime的仿真技术,结合MFC的多线程机制,解决了在视景仿真系统中大场景的显示问题,实现了大场景仿真的多通道显示及各个通道之间的数据传递和同步,外界输入设备对视景仿真的控制,并通过在工程应用中的实践,证明该技术是可行的.