C~4ISR系统结构的网络分析

针对现代网络中心战中C~4ISR系统的特点,从复杂网络的角度,对C~4ISR系统结构进行了网络分析.采用基于多智能体的仿真方法,建立了两种C~4ISR系统的网络结构仿真模型,基于这些模型研究了不同网络结构下信息的失真率和延迟量.讨论了信息失真和延迟分别对集中式网络与分布式网络作战效能的影响.结果表明所提思路和方法是正确、有效的.     

一种融入运动特性的显著性特征提取方法

针对复杂背景下图像序列中运动目标的跟踪前检测问题,提出一种融入运动特性的显著性特征提取方法,该方法综合目标的灰度、细节和运动等形成稳健的显著性特征,并得到一组显著性特征提取图.在这组图像中,具有这种多特征的区域得到加强,其他区域受到抑制,从而能够轻松地检测出可引起人类视觉注意的运动目标.由于该算法中的显著性特征来源于目标的多种底层特性,因此该算法具有很强的稳健性.实验证明,这种方法具有较强的稳定性和实用性,抗干扰能力强.从视觉效果的角度出发,能够较大地提高运动目标在复杂背景中的信杂比.     

基于能量分级和位置预测的高效路由算法

针对车载传感器网络节点移动速度快、网络拓扑结构不稳定、终端传感器节点能量不确定性等特点,提出了一种能量分级和位置预测的高效路由算法ERLP(Energy Rank and Location Prediction based routing)。该算法根据具有不同能量等级的节点将消息传递距离的不同选择那些能量高的节点作为中转节点,并结合节点的分布区域和当前速度,尽量将多个消息副本传递给覆盖不同方向的节点,避免消息传递的局部性。仿真结果表明,与当前典型延迟容忍网络的路由算法相比,ERLP算法在传输成功率、平均延迟时间上具有较大提升。     

基于语义的AdHoc网络服务发现

在分析现有的Ad Hoc网络服务发现方法的基础上,提出一种基于语义的Ad Hoc网络服务发现方法。该方法基于语义推理机制,能对服务进行准确地刻画,大大提高了查准率;又由于该方法在考虑服务本身的同时,还考虑了服务的节点属性和节点所处的环境属性,可以有效地改善服务质量。仿真结果表明,与同类的Ad Hoc网络服务发现方法相比,该方法在查准率方面具有较大的优越性。     

兵棋推演：复杂系统管理的创新与实践

复杂系统性质决定了复杂系统管理的特殊性,而兵棋推演可以为复杂系统管理提供更加符合其特性的决策辅助支持。讨论了复杂系统的性质及其影响,研究了兵棋推演用于复杂系统管理的原因和方法,并结合战争兵棋推演,介绍了兵棋工程建设中系统研发、推演组织和工程管理方面的创新与实践问题。最后,给出了未来发展的趋势。     

基于复杂网络的“云作战”体系模型及仿真

根据现代作战循环理论,用复杂网络的方法把作战体系的各种作战单元抽象为节点,将节点之间相互关系抽象为节点间的边,制定作战体系模型的构建规则,分别构建传统作战体系模型和“云作战”体系模型,提出作战体系度量指标,并进行仿真分析,对比两种作战体系作战能力和抗毁能力。     

战场态势感知系统评价方法?

战场态势感知系统主要由传感器系统、通信系统以及其他分系统构成,是现代战争系统的基础组成部分。由于战场态势感知活动广泛作用于物理域、信息域和认知域,相关评价研究面临诸多困难和挑战。在介绍战场态势感知系统相关概念的基础上,重点对其评价方法的研究现状进行了综述,并对不同评价方法的特点进行了分析比较,最后,指出了战场态势感知系统评价方法有待进一步研究和解决的问题。     

基于shearlet与PCNN的多聚焦图像融合方法

针对传统脉冲耦合神经网络(PCNN)模型在多聚焦图像融合领域应用中面临的参数繁杂等问题,提出一种基于剪切波(shearlet)变换与改进型PCNN的多聚焦图像融合方法。相比以往的变换域方法,shearlet具有理想的图像信息捕捉性能以及较低的计算复杂度,因此,可利用shearlet将待融合图像进行多尺度多方向分解。其次,对经典PCNN模型加以改进,综合运用清晰度水平以及协调矩阵完成低频子带图像以及一系列高频子带图像的融合过程。最后,运行shearlet反变换得到最终融合图像。仿真实验选取了若干组待融合图像进行仿真,验证了该方法在主、客观评价两方面的优越性。     

Minimal LST representations of MAP(n)s: Moment fittings and queueing approximations

A Markovian arrival process of order n, MAP(n), is typically described by two n × n transition rate matrices in terms of rate parameters. While it is straightforward and intuitive, the Markovian representation is redundant since the minimal number of parameters is n² for non‐redundant MAP(n). It is well known that the redundancy complicates exact moment fittings. In this article, we present a minimal and unique Laplace‐Stieltjes transform (LST) representations for MAP(n)s. Even though the LST coefficients vector itself is not a minimal representation, we show that the joint LST of stationary intervals can be represented with the minimum number of parameters. We also propose another minimal representation for MAP(3)s based on coefficients of the characteristic polynomial equations of the two transition rate matrices. An exact moment fitting procedure is presented for MAP(3)s based on two proposed minimal representations. We also discuss how MAP(3)/G/1 departure process can be approximated as a MAP(3). A simple tandem queueing network example is presented to show that the MAP(3) performs better than the MAP(2) in queueing approximations especially under moderate traffic intensities. © 2016 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 63: 549–561, 2016     

高性能异构加速器MiniGo算子优化方法

根据高性能异构加速器的特性和MiniGo的训练模式提出了一种高效的并行计算方法。对片上计算资源进行合理规划,实现异构设备之间的流水并行优化;根据异构设备间存在共享存储段设计了共享内存编码模式,减少数据传输开销;根据数字信号处理簇内具有多计算资源的特点结合算子计算-访存特性设计了不同的算子并行计算优化策略。同时,面向TensorFlow实现了一个易于使用的高性能计算库。实验结果显示,该方法实现了典型算子的多核并行计算。相对于单核,卷积算子加速比为24.69。相较于裁剪版8核FT2000+CPU,该方法训练和自博弈执行速度加速比分别为3.83和1.5。