基于步进应力加速老化和改进Arrhenius模型的橡胶贮存寿命预测

为准确、快速地预测橡胶的贮存寿命,在步进高温应力加速老化试验的基础上,对不同加速温度下的加速系数进行计算,获得加速因子和绝对温度倒数的曲线,发现橡胶老化过程表现出非Arrhenius特性。针对非Arrhenius特性,引入幂指数因子,采用一种改进的Arrhenius模型对加速系数进行拟合。由对数反应速率与绝对温度倒数曲线的斜率,计算了改进Arrhenius模型在不同温度下的等效线性活化能,结果表明低温下活化能减小。建立低温下的老化寿命模型,对胶料在10℃,20℃和30℃下的老化寿命进行评估。评估结果表明,该模型可为相关高分子材料腐蚀过程中呈现的非Arrhenius特性的分析及寿命预测提供参考。     

基于兰彻斯特型方程的网络攻防行动分析

互联网的高速发展在带来社会发展与文明进步的同时,也让世界对网络更加依赖,随之而来的网络空间军备竞赛、网络犯罪和网络恐怖主义,使网络空间的攻防行动变得愈加频繁,网络空间安全形势愈发严峻。本文利用兰彻斯特型方程建立网络攻防模型来分析网络攻防行动,证明网络攻防行动是非对称的作战手段和新时代的游击战争,并得出对我国网络空间国防力量建设的启示。      

基于攻击树的网络安全事件发生概率评估

为了提高网络安全风险概率预测的准确性,采用攻击树模型作为网络安全事件的描述模型,改进了攻击结点的定义,提出了网络安全事件发生概率的推算方法和攻击路径的分析方法,利用贝叶斯网络方法量化攻击树模型中原子事件结点的发生概率。实例表明该方法科学、客观、有效,为制订安全防护策略提供有力支持。     

浅谈消防控制室在高层建筑火灾内攻中的作用

消防控制室是建筑自动消防系统的控制和信息中心,在灭火救援中具有十分重要的地位和作用,分析了当今高层建筑火灾内攻存在的问题,结合消防控制室的特点,提出了一系列基于消防控制室功能的内攻技战术措施,以便能够准确迅速的灭火和救人。     

一种无线传感器网络中的Sybil攻击检测方案

Sybil攻击破坏无线传感器网络中的数据融合、公平资源分配等机制,因此对Sybil攻击的防范与检测具有很重要的意义。将一种基于到达时间差（TDOA）的三维定位引入到Sybil攻击的检测中,算法可以检测存在的Sybil攻击并对Sybil节点进行定位。通过性能分析证明该算法具有开销小、有效性高的特点。     

基于多阶段博弈模拟的作战飞机零部件备用分析

从决策优化的角度出发,提出了一种利用多阶段博弈模拟来分析和解算作战飞机零部件备用的方法.该方法首先分析了多阶段博弈模拟在作战飞机零部件备用的应用,给出了最优化问题的总的目标函数一般形式.然后转换和简化所得到的最优化问题目标函数形式,从而有利于零部件备用的最优化解算.最后,给出了多阶段博弈模拟分析算法的主要步骤.仿真结果表明,这种方法解决了零部件使用模型问题求解的不精确的分析方法.将零部件使用周期作战飞机零部件备用看成一个整体来分析,符合未来网络中心战作战飞机零部件使用备份追求整体效能最大的思想.     

大攻角飞行导弹控制器μ综合设计

导弹在大攻角飞行条件,由于非线性气动力和参数不确定等原因,其通道间存在强烈的耦合,经典的三通道控制器独立设计方法很难获得满意的系统性能.在设计大攻角飞行控制系统时,采用μ综合设计方法,通过仿真结果表明采用μ综合设计理论设计的控制器具有很好的鲁棒性能.     

巡航导弹攻击路径组的优化与评估

为保证对敌方目标实施多次有效攻击,巡航导弹攻击路径选择的关键在于寻找一组优化路径而不是一条优化路径(如果存在),既满足性能指标要求,又满足作战应用要求.在作战区域内任意两个匹配区之间飞行航迹已知(专题讨论)的情况下,就巡航导弹攻击路径组的优化与评估问题进行了探讨,分析了导弹作战运用要求和性能指标要求,建立了攻击路径组的优化与评估模型,计算结果表明:所给出优化与评估模型是可行的,能够满足巡航导弹实际作战要求.     

基于正态分布曲线的分段式变步长LMS算法

针对传统最小均方误差(Least Mean Square, LMS)自适应滤波算法由于步长固定,在解决稳态误差与收敛性之间的关系时,始终处于矛盾状态的问题,在对传统的固定步长LMS自适应滤波算法分析的基础上,根据变步长LMS自适应滤波算法的步长调整原则,通过构造步长因子与误差信号的非线性函数,提出了一种基于正态分布曲线的分段式变步长LMS自适应滤波算法,并分析了参数取值对算法性能的影响。针对实际信号处理过程中参考信号难以选取的问题,提出了一种基于分裂阵的参考信号选取方法。理论和海试数据分析结果表明:该算法的收敛速度和稳态误差明显优于固定步长的LMS自适应滤波算法和基于Sigmoid函数的变步长LMS自适应滤波算法。     

在线学习的主用户仿冒攻击策略

在认知无线网络中,次用户通过频谱感知来学习频谱环境,从而接入那些没有被主用户占用的频谱空隙。事实上,多种恶意攻击的存在会影响次用户频谱感知的可靠性。只有深入研究恶意攻击策略,才能确保认知无线网络的安全。基于此,研究了一种认知无线网络中的欺骗性干扰策略,即主用户仿冒攻击策略,该攻击策略通过在信道上传输伪造的主用户信号来降低次用户频谱感知的性能。具体来说,将攻击策略问题建模为在线学习问题,并提出基于汤普森采样的攻击策略以实现在探索不确定信道和利用高性能信道间的权衡。仿真结果表明,与现有的攻击策略相比,提出的攻击策略能更好地通过在线学习优化攻击决策以适应非平稳的认知无线网络。