基于IEEE 802.11的无线多跳网络路径容量分析模型

旨在建立一个适用于无线多跳路径性能研究的闭合分析模型。首先对导致多跳路径中流内竞争现象的干扰问题进行了详细分析并给出了定量计算方法,然后通过将多跳路径建模为排队网络,利用扩散近似法建立了路径性能分析模型,最后在网络稳定性约束条件下对多跳路径的容量问题进行了研究。利用该模型可以在无线多跳网络中分析网络传输的吞吐能力,同时有助于研究网络对QoS业务的支持能力。通过仿真实验结果与数值分析结果的对比,验证了分析模型的准确性。     

水下传感器网络冗余设计

冗余设计可以有效地延长水下传感器网络寿命和提高网络可靠性,基于可靠性理论,考虑水下传感器网络环境及节点垂直移动等约束,在对冗余非共享方案研究的基础上,结合水下传感器网络特点,提出了适合于水下传感器网络特点的冗余共享设计方案,并给出了冗余共享方案的可靠性模型,通过数值计算,研究了网络可靠性变化曲线及冗余节点数与网络寿命的关系。经过MATLAB软件仿真,表明在同一网络寿命情况下,相对于冗余非共享方案,冗余共享方案所需冗余节点数更少,降低了网络部署成本,达到了冗余优化的目的。     

基于RBF神经网络和定性趋势分析的传感器故障诊断

针对传感器偏置故障及漂移故障,提出了一种基于RBF神经网络和定性趋势分析的传感器故障诊断方法.该方法充分利用控制系统闭环回路测控信息,建立RBF神经网络预测器,通过将RBF神经网络的预测输出值与传感器实际输出相比较获取残差序列,根据残差首先判断传感器是否发生故障,然后用定性趋势分析方法获得传感器偏置故障和漂移故障的辨识...     

基于复杂网络理论的军事力量部署研究

运用复杂网络理论,将军事力量部署进行网络拓扑化,通过分析计算网络关键节点的组成来研究军事力量在空间部署的合理性。在定义了军事力量部署网络拓扑化后的关键节点概念的基础上,提出了基于网络节点度和介数综合数学模型来评价网络节点关键度量值数学模型及基本算法流程,并运用案例进行了计算分析。     

适用于传感器网络战场监视系统的无锚点定位算法

针对传感器网络在军事领域的应用。本文提出一种适用于战场监视系统的三维无锚点自定位算法。该算法首先对布撒后的全网节点进行不基于地理信息的分簇算法,缩短了全网坐标建立的启动时间。当簇头节点能量将消耗尽时,再进行基于地理信息的分簇算法更新簇头节点。采用OFDM测距方法后,减小了节点间的测距误差。仿真实验表明,传感器网络鲁棒性较高,在区域为400m×400m×50m的三维空间内,随机放置200个节点,其平均定位误差为0.64%,满足战场传感器监视系统的要求。     

战场通信网络战时抗毁性初探

以战时应用为背景研究了战场通信网络的战时抗毁性定义,分析了影响抗毁性的可能因素,提出了基于干线节点密度变化、网络可通性度量及网络流量变化等的战场通信网络战时抗毁性评价指标,并提出了提高军用通信网络战时抗毁性的可能措施和方法。     

基于神经网络的舰船目标识别研究

为了实现对水下目标的识别,在现有特征提取方法的基础上,提出了一种从DEMON谱线谱和DEMON谱连续谱提取的特征方法,并设计了一个基于BP神经网络和多神经网络分类识别器的舰船目标识别系统。通过对实际舰船噪声目标进行识别,识别效果比较满意。这对舰船目标识别的发展具有一定的参考价值。     

BP神经网络和D-S证据理论的目标识别

目标识别是指挥自动化系统的一个重要组成部分,针对现代战争对抗手段不断增强的特点,运用BP神经网络和D-S证据理论探索作战飞机机型的识别方法.前端采用3层BP神经网络结构,以传感器接收数据为输入,以神经网络输出作为证据,后端对不同传感器的证据按D-S理论进行融合,得到待识别目标的识别概率.经由MATLAB编程对国内外几种主要机型的识别进行仿真研究,与现行目标识别方法相比较,能够更快速、准确、可靠地识别飞机目标,较好地满足了空战中作战指挥系统对飞机机型识别的需求.     

一种新的MIMO非线性系统动态解耦控制方法

提出了一种基于回归小波网络(recurrent wavelet networks)的多输入多输出系统(multi-input multi-output)动态解耦控制的新方法.该方法为分散式控制结构,采用回归小波网络作为解耦辨识器(decoupling identifier),在线动态辨识、回馈对应输入输出的灵敏度信息(sensitivity information),PID神经网络控制器根据回馈信息实现自适应分散独立控制.小波函数的紧支性、波动性以及回归网络较强的动态非线性映射能力使得回归小波网络具有较好的综合性能.仿真结果表明,用该方法构成的控制系统解耦效果好,收敛速度快,且具有较好的鲁棒性.     

A new energy efficient management approach for wireless sensor networks in target tracking

This paper mainly studied the problem of energy conserving in wireless sensor networks for target tracking in defensing combats. Firstly, the structures of wireless sensor nodes and networks were illustrated; Secondly, the analysis of existing energy consuming in the sensing layer and its calculation method were provided to build the energy conserving objective function; What's more, the other two indicators in target tracking, including target detection probability and tracking accuracy, were combined to be regarded as the constraints of the energy conserving objective function. Fourthly, the three energy conserving approaches, containing optimizing the management scheme, prolonging the time interval between two adjacent observations, and transmitting the observations selectively, were introduced; In addition, the improved lion algorithm combined with the Logistic chaos sequence was proposed to obtain sensor management schemes. Finally, simulations had been made to prove the effectiveness of the proposed methods and algorithm.