远程唤醒的研究与实现

基于Internet报文的存储转发机制,以WFM2．0和Magic Packet1．0技术规范为标准,提出了远程唤醒的三种工作模式;对被控主机的访问以及相应模式下唤醒包的转发两大技术障碍进行了剖析,给出了实现远程唤醒的多种解决方案。     

模糊神经网络集成在液压故障诊断中的应用

阐述了神经网络集成的基本概念及其在液压故障诊断中应用时的个体网络生成方法和结论结合方法.根据液压系统的工作特点,采用Gauss随机函数作为个体网络的训练样本的随机采集函数,使个体神经网络的输出集中于各工作阶段的主要故障,并保持了个体网络之间的差异性,增强了网络集成的泛化能力.     

横滚输出残差的X字舵航行器故障检测

首先介绍了X字舵航行器的执行机构硬故障对运行状态的影响,然后基于其在横滚通道的稳定性,重点研究了一种适用于多弹道的残差构造形式来检测这种故障.最后通过建立鱼雷动力学、运行学模型和模拟故障模型,验证了残差格式的有效性.这为构建X字舵航行器故障综合诊断重构系统完成了重要一环.     

基于静态舒适性分析的装甲车辆驾驶舱人机匹配研究

基于人体骨骼结构分析,结合坦克驾驶员驾驶特点,建立坦克驾驶员的二维运动学模型;根据该二维模型的几何特性,建立人体各关节链的闭环矢量方程,并运用Newton-Raphson方法对方程进行求解;以求解计算结果为依据,分析不同身高尺寸的驾驶员对某型主战坦克驾驶舱的静态人机适应性。     

无线传感器网络中基于有限反馈的协同MISO传输方案

为解决无线传感器网络中节点能量受限,文中提出一种基于有限反馈的协同M ISO传输方案,此方案通过接收端反馈给簇头节点的信道增益比值来调整簇头节点和协同节点的发射功率。通过联合优化传输速率和协同节点数,使得网络总能耗最小。分析和仿真结果表明,此方案能有效降低网络的总能耗。     

多输入多输出雷达恒模稳健波形联合优化算法

针对目标冲激响应及杂波冲激响应分布特性先验知识不准确导致的多输入多输出雷达检测性能下降的问题,提出恒模稳健波形与接收机滤波器联合优化算法。将目标冲激响应及杂波冲激响应分布特性先验知识不准确时的优化问题建模为一个极大极小化问题。运用迭代优化算法将联合优化问题分解为两个子优化步骤:将波形固定时的接收机滤波器权值优化问题建模为广义瑞利商模型,求解得到相应的接收机滤波器权值矢量;利用半正定松弛技术对权值固定时的波形优化问题进行求解,获得对应的波形矩阵,并根据得到的波形矩阵,通过高斯随机化的方法获得所需的恒模波形。对所提算法的收敛性进行了证明,仿真结果表明所提算法有效。     

SpaceWire网络混合路由机制设计

针对星上系统总线多元性导致的星载网络接口和协议不能标准化的发展瓶颈,基于SpaceWire总线协议,通过将静态路由(时间触发)与动态路由(事件触发)机制结合,实现了控制数据和载荷数据共用网络。静态路由完全遵循SpaceWire-D协议,在保证确定性传输的同时,通过启发式调度算法首次实现了多时间窗并行调度,并提出利用最大公约数法设计时间窗,以提高网络吞吐量;动态路由通过对随机事件和载荷数据分配优先级,实现传输路径冲突时对紧急任务的优先处理。在OPENT中搭建网络系统仿真模型,对所提出的路由机制进行了仿真。实验结果表明,静态路由时段网络吞吐量较现有调度算法有明显提高,动态路由实现了紧急事件优先传输。     

基于度量元的静态软件缺陷预测技术

软件缺陷预测技术是当前软件工程领域的一个热点研究问题。回顾和综述了基于度量元的静态软件缺陷预测技术研究的起源与国内外最新进展动态,并对常用缺陷预测技术的评价指标进行对比和分析,指出其优缺点和适用范围。最后对静态软件缺陷预测技术的可能发展方向进行预测。     

多输出模型确认中的混合矩指标

在不确定性条件下,同时考虑到多维输出之间的相关关系和单输出的均值,构建由多输出数学期望列阵和协方差矩阵组成的多输出模型确认局部混合矩指标和全局混合矩指标。其中局部混合矩指标包括绝对指标(LA-3M)和相对指标(LR-3M),它们适合单点位置的多输出局部模型确认;全局混合矩指标也包括绝对指标(GA-3M)和相对指标(GR-3M),它们适合多点位置的多输出全局模型确认。通过数字算例和工程算例,所提指标可行有效,能够方便地度量计算模型和物理实验之间的差异程度。     

基于混合矩的多输出模型确认指标研究

针对随机不确定性条件下多输出计算模型与物理实验数据之间一致性难以量化度量这一问题,本文提出一组新的基于混合矩的多输出模型确认指标。在不确定情况下,同时考虑到多维输出之间的相关关系和单输出的均值,构建了由多输出数学期望列阵和协方差矩阵组成的多输出模型确认局部混合矩指标和全局混合矩指标。其中局部混合矩指标包括绝对指标(LA-3M)和相对指标(LR-3M),它们适合固定位置的多输出局部模型确认;全局混合矩指标也包括绝对指标(GA-3M)和相对指标(GR-3M),它们适合多点位置的多输出全局模型确认。通过数字算例和工程算例,并与PIT和t-pooling 面积指标进行对比,结果表明本文所提指标可行有效,能够方便地度量计算模型和物理实验之间的差异程度。