无线传感器网络动态汇聚节点调度算法研究

移动汇聚节点调度是传感器网络中一个新的研究热点.通过建立一个普适的多目标优化模型,提出了贴近实际的汇聚节点循环路径规划模型,采用以连续时间离散化为理论基础的时域-空域转化方法,将时域中的优化模型无损地转至空域中,从而大大减少了所涉及的变量数量,降低了求解的复杂度.通过实验可以看出,调度移动汇聚节点可以有效扩展网络的生命周期.     

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。     

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.     

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.     

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。     

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.     

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。     

离散型随机BAM神经网络时滞分布依赖全局指数稳定性

研究一类具有随机时滞与随机干扰的离散型BAM神经网络的全局指数稳定性,所建模型同时考虑离散时滞变化区间与分布概率对稳定性的影响．通过构造新的Lyapunov泛函并结合线性矩阵不等式（LMI）方法,得到了均方意义下依赖于时滞分布的全局指数稳定性条件．     

基于无标度网络的防空反导系统构建

构建高效的防空反导系统是防空反导作战的基础。运用复杂网络理论,建立基于无标度网络防空反导系统模型,并将其统计特征同基于WS小世界网络的模型进行了比较,得出基于无标度网络的防空反导系统有更好鲁棒性和抗毁性,对网络化防空反导系统的构建有一定参考价值。     

军事指挥控制中的贝叶斯决策支持

军事指挥控制是一个复杂的决策过程,该过程中信息是结合定性的专家知识和定量的融合数据而得到的.贝叶斯网为指挥控制系统提供了一个框架来处理这种专家知识和具体数据相结合的问题,并且影响图作为贝叶斯网的延伸可被用于分析指挥控制系统中某个决策的可行性.进一步地,为了减少所需指定的条件概率的数量并引入时变的概念,提出动态影响网作为一种新的决策支持方法.