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.     

基于Ptolemy Ⅱ的传感器网络建模与仿真

提出了一种基于传感器网络的目标定位系统的模型,利用PtolemyⅡ建模仿真平台完成该传感器网络目标定位系统的系统级行为描述,同时对该目标定位系统进行建模与仿真,分析了传感器网络目标定位系统的诸多影响因素,并对仿真模型进行了命中率性能测试。测试结果表明,传感器网络目标定位系统对于传感器节点的功耗及信息时间同步窗口具有敏感性,符合传感器网络目标定位系统应用特性,Ptolemy嵌入式系统级设计方法学对指导传感器网络系统设计具有重要意义。     

传感器网络中基于LQI均值的功率控制方法

邻近图的功率控制方法是传感器网络拓扑控制中的一个重要研究方向。对比分析了PRR,RSSI和LQI等几种链路质量衡量指标的优劣,将LQI均值作为邻近图中邻节点的距离度量,构造链路质量邻近图LQPG,并对所构造的链路质量邻近图进行了仿真实验。结果表明,LQPG有着较低的平均节点度,在链路变化情况下,网络有着较低的平均功率,从而有效地延长了网络的生存期。     

小型制脂装置在复合锂钙基脂研究中的应用

自行设计研制了机电一体化小型制脂装置,该装置具有无级变速控制转速、带有刮边装置、自动控温等特点,可防止手动制脂搅拌的不均匀,其制脂的工艺过程（与手动制脂比较）与润滑脂生产过程更加接近,有利于进一步中试放大及批量生产。利用此小型制脂装置开展了复合锂钙基脂的研究,探讨了组成配方、工艺条件对复合锂钙基脂性能的影响,制备出的复合锂钙基脂具有良好的高温多效性能,且成本较低,具有良好的应用前景。     

炮兵作战能力的非线性评估模型研究

炮兵作战力量系统是一个复杂系统,并非简单的线性系统。目前对其功能的评估方法是采取简单的线性求和或加权线性组合。根据复杂系统分析原理,充分考虑炮兵作战力量系统中各子系统及其相互作用的功能,给出了一种评估炮兵作战能力的非线性模型,并结合仿真数据得出评估值。相对于传统的评估模型,此结论更接近于实际。     

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.     

用结构自适应前馈网络解算多目标导弹攻击区

多目标导弹攻击区的实时解算是机载多目标攻击武器系统得以技术实现的中心环节。阐述了“多目标导弹攻击区”的概念 ,探索了其解算的技术途径 ,提出了“实时、高精度和低存储”的解算要求。根据上述技术要求 ,设计了基于网络灵敏度统计分析的多层前馈网络结构自适应算法 ,以用于训练合适规模的多层前馈网络逼近器。在此基础上 ,进行了系统仿真研究 ,研究的结果表明了该方案的应用前景。     

航天器轨道追逃动力学与控制问题研究综述

随着航天器交会与接近操作技术的快速发展,轨道追逃问题逐渐成为航天领域的研究热点。从动力学与控制视角,对航天器轨道追逃问题的研究现状进行综述。给出了基于定量微分对策的轨道追逃问题模型的一般形式,系统梳理了各种类型的轨道追逃问题;对于追逃策略求解,分别针对闭环策略和开环策略,分析了各种方法的优缺点;围绕人工智能算法与轨道追逃问题的结合,阐述了基于深度神经网络和强化学习的轨道追逃策略的研究现状。关于未来展望,提出了追逃博弈态势分析、多航天器博弈控制、三体条件下博弈动力学与控制等发展方向。     

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。     

利用卷积神经网络的太赫兹孔径编码增强成像

针对现有太赫兹孔径编码成像算法鲁棒性较差、计算求解复杂度较高等问题,提出基于卷积神经网络的太赫兹孔径编码增强成像方法.该方法通过构建一个端到端的神经网络来实现成像系统的隐式建模,利用网络强大的求逆能力和抗噪性能来实现低信噪比下的目标重构.通过仿真实验可以看出,该方法可以在不同信噪比下实现对不同稀疏度目标的重构.另外,与...