用错误围堵策略建立可生存的网络安全设备内核

提出在IBM虚拟机器的架构上,使用错误围堵策略建立可生存的网络安全设备内核的思想。建立有效的资源管理器,分割、调度机器资源,把物理资源提供给虚拟机器,平衡错误围堵与其它的性能要求。利用软件和硬件错误围堵技术制约对系统攻击引起的错误,防止一个错误引起整个系统的崩溃。用以上策略建立了内核模型,给它加上大负荷,正常和异常的工作。实验结果显示:即使在系统中某些部分出错的情况下,依然不影响系统的整体性能,并且错误围堵的开销几乎可以忽略不计。     

影响 MPP 通讯性能的因素分析及解决途径探讨

本文分析了MPP中产生通讯延迟的几个重要因素,概述了这些方面的研究现状,给出提高通讯性能的一些策略和研究要点。     

综合环网通信协议的研究

本文根据LAN(局域网络)的现状和发展趋势的讨论,指出光纤环网是未来综合业务局网的优选网络,提出了适合于ISRN(综合业务环网)中综合业务交换的帧结构,给出了ISRN中的通信协议的分层描述,提出了实现边界移动的方法,实现了以信令格式和边界可动策略为基础的信令处理软件。     

基于压电薄膜传感器的穿戴式健康监测体域网系统

为实现脉搏、呼吸、血压等重要生理信号的连续运动监测,研制了一种基于压电薄膜传感器的穿戴式健康监测体域网系统。体域网系统利用放置于弹性织物(腰带、腕带)内部的压电薄膜传感器获取人体脉搏波、呼吸波等生理信号。根据压电薄膜传感器监测到的呼吸信号的几何特征提出一种状态识别算法,可区分站立、走、跑、坐、躺、睡眠等状态。利用脉搏波传导时间与血压的关系计算佩戴者的收缩压和舒张压,实现无压迫血压监测。系统通过蓝牙实现体域网节点的互通信,利用穿戴显示设备和移动终端实现数据显示,实现了脉搏、呼吸、血压的连续运动监测。     

一种优化神经网络映射算法——吸收算法

本文揭示了神经计算的本质──并行分布处理,并以此为基础提出了时间步的概念。分析了映射算法的两个重要概念──负载均衡和通讯开销,并提出了映射分配准则。在神经网络的映射分配中引入图论的有关思想,提出了一种优化的神经网络映射算法──吸收算法。最后给出了重要的试验结果,这些数据表明吸收算法是一种有效的映射算法。     

改进IAHP-CIM模型的雷达组网探测能力评估方法

针对雷达组网探测能力的评估问题,采用鱼骨图法对影响雷达组网探测能力的多种因素进行梳理,得到结构层次清晰的指标评价体系。采用改进的区间层次分析—控制区间和记忆模型对该指标体系进行评估,具体方法是:运用区间层次分析法构造区间判断矩阵;利用蛙跳算法求解区间判断矩阵中满足最小一致性的确定性矩阵;利用控制区间和记忆模型来确定各指标的风险概率,实现指标体系的评估。以具体的案例为对象进行仿真实验,结果表明,所提评估方法有效,评估结论相对客观、可信,对雷达组网探测能力评估具有一定参考价值,从而为雷达组网的优化部署奠定良好基础。     

基于卫星导航数据在线拟合星光折射模型方法

基于星光折射的自主导航系统结构简单、成本低廉,理论上能够实现对飞行器的高精度导航.但由于测量模型受大气参数不确定性的影响,使得该导航方法的精度及可靠性严重降低.根据飞行器处于低轨段的卫星导航数据,通过神经网络在线拟合星光折射模型,避免了大气参数不确定性的影响,提高了星光折射导航精度.通过仿真重点研究了星光折射模型的特点...     

KL散度多模块滑动窗口慢特征分析的故障诊断方法

针对传统分块方法根据经验划分子块导致变量特征信息无法充分利用,其单一的建模方式忽略局部信息以及离线模型无法适应时变特性的问题,提出了一种KL (Kullback-Leibler)散度多模块滑动窗口慢特征分析方法。在正常工况数据集中,利用KL散度来度量变量间的距离,同时引入最小误差平方和准则进行聚类,分成两个距离最小的子模块;在此基础上利用慢特征分析方法对每个子模块进行建模,结合滑动窗口对每次采样的数据进行更新,得到最优模型,分别计算监测统计信息,利用支持向量数据描述对故障监测结果进行融合,实现故障诊断。并将该方法应用于田纳西伊斯曼过程的监控中,得到了较高的故障检测率和较低的虚警率,验证了该方法的可行性和有效性。     

军事电子信息处理中的人工神经网络技术

本文首先分析了现代战场环境对军事电子系统智能信息处理的应用需求，然后对人工神经网络理论与技术在军事电子信息处理中的现实应用与潜在前景给出了一个较为详细的介绍与分析。着重介绍了神经网络在雷达、红外及声纳目标的检测、识别、多机动目标跟踪及武器系统的智能控制等方面的应用情况，力图展示神经网络用于军事电子信息处理的特色与优势。最后分析了人工神经网络技术发展与应用中存在的一些问题。     

带落角约束的再入机动弹头的复合导引律

针对再入机动弹头垂直打击目标的要求,研究了具有末端落角约束的复合导引律.该导引律包括俯冲平面内的制导方程和转弯平面内的制导方程,通过在最优导引律的基础上引入滑模变结构控制,增强导引律的鲁棒性.为了减小控制量的抖振和能量损耗,提出了采用RBF(径向基函数)神经网络自适应调节切换项增益的方案,数学仿真验证了该方案的有效性.仿真结果还表明,与最优导引律相比,复合导引律在外界干扰的影响下仍能保持较高的制导精度.