基于优先权的分布式网络设备智能轮询策略研究

针对大型网络其地域分布广,监测对象较多,监测周期过长,实时性较差且管理流量负载较大等问题,提出一种分布式网络设备智能轮询策略。在域内,针对轮询周期调整问题,通过构造体现管理者意志的评判矩阵和求解反映数据特征的DFT(离散傅立叶变换)确定轮询优先级和轮询周期取值范围,提出了基于变化率的轮询周期调整算法;在域间,通过触发和查询实现对特殊事件的采集。最后进行了仿真,表明该策略能够在减轻网络负载的同时,准确刻画网络的状态。     

云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群算法

标准粒子群算法通过线性减小惯性权重系数来调整寻优性能,但缺乏智能化机制易导致算法后期产生早熟或陷入局部最优而产生僵局。针对这一问题,提出一种基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法。根据粒子迭代变化关系,采用云模型理论对惯性权重ω进行智能化调整,以平衡其全局和局部搜索能力,防止算法产生局部僵局;另外,判定粒子稳定性,对于可能陷入局部僵局的稳定粒子进行混沌扰动,促使其跳出僵局进而向最优位置更新。实验与分析表明,基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法能够跳出局部僵局且具有较高的寻优精度,算法接近完全收敛时的平均迭代次数,较现有相关研究分别降低了13.73%~20.11%。     

基于灰色关联和D-S证据理论的导弹系统安全性评估

针对导弹系统安全性评价的不确定性问题,提出了将灰色关联和D-S证据理论相结合的方法,从人员安全性、设备安全性和环境安全性建立了综合评估指标体系,用灰色关联分析处理了指标之间的关联性。在传统证据合成公式的基础上,考虑证据集非关键因素的权重,给出了修正的证据合成公式。并以打靶选弹为例进行了计算分析,得出了导弹安全性优先级排序,并将改进算法与传统计算方法的结果进行了比较,验证了评价模型的可行性与实用性,为导弹系统的管理工作提供了有益的参考。     

基于参数自适应CS模型的机动目标跟踪算法

为提高对机动目标的跟踪精度,提出一种基于参数自适应当前统计(CS)模型的跟踪算法。即利用加速度增量与位移的关系,自适应调整加速度方差,根据量测残差的统计距离判别目标机动特性,并调整模型的机动频率和滤波器增益系数,提高算法模型与目标机动模式的匹配程度。仿真结果表明,基于参数自适应CS模型跟踪算法能够较好地改善对强机动目标的跟踪性能。     

基于G-AHP的非致命性武器驱散效能评估

定义了非致命性武器驱散效能的概念;根据非致命性武器的研发目的和应用实际,对影响其驱散效能的各相关因素进行逐层递阶划分,建立了较为全面的指标评估体系;提出非致命性武器效能G-AHP评估方法,借鉴专家经验,实现了非致命性武器装备驱散效能的量化评估;案例计算结果符合实际,验证了灰色层次分析法的可行性,为下一步有针对性地使用非致命性武器,提供了有力的科学依据。     

一种改进的基于交互式模型的机动目标跟踪算法

针对传统的以匀速(CV)或匀加速(CA)运动作为目标运动模型的卡尔曼跟踪滤波器的计算量大及跟踪精度低的固有缺陷,提出了一种基于CV和CA的交互式卡尔曼滤波模型的机动目标跟踪算法,该算法能在保持直线运动跟踪精度不变的前提下,使做曲线运动的目标的跟踪精度逼近做直线运动的目标的跟踪精度。并将CV和CA模型混合起来进行仿真估计,系统仿真结果表明该算法提高了系统的跟踪精度。     

基于复杂网络理论的岸防作战体系骨干网络研究

随着信息技术在战争中的大量应用,现代战争越来越呈现出网络化和体系对抗性,研究其拓扑特性已十分必要。基于复杂网络理论,首先建立了岸防作战体系网络模型,然后提出一种基于贪心思想的骨干网挖掘算法,最后对模型的骨干网络进行了研究。结果表明该方法能够快速、准确地挖掘出岸防作战体系的网络骨干,并能为军事对抗体系的复杂网络应用研究提供借鉴和参考。     

鱼雷装备备件隶属关系的两级库存系统配置优化研究

备件库存系统配置优化是提高武器装备的战备完好性和降低寿命周期费用的重要途径,但在装备组成结构中,由于部件之间存在一定的隶属关系,并不是所有的项目都能够进行串件。针对现有两级库存系统备件配置优化研究的不完善之处,根据装备结构层次特点,通过分析鱼雷装备LRU和SRU备件两级库存系统,提出了备件初始配置方案下的备件库存缺货数模型,并在此基础上建立了基于备件隶属关系的两级库存系统配置优化模型。该模型以鱼雷装备使用度和库存费用为优化目标,通过优化备件库存配置结构,生成较好的备件库存配置方案,从而节约备件配置费用,避免造成资源浪费。     

新颖的冗余节点无线传感网能量感知分簇算法

针对一类具有冗余节点的无线传感网,提出了一种新颖的能量感知的动态分簇算法NEAC。它基于动态分簇路由机制,根据节点分布密集程度簇内分布一定数量的休眠节点,在数据传输阶段,这些休眠节点不感知和发送数据,当簇首节点的能量消耗达到一定阈值后需要重新轮换簇首,它们被唤醒并根据休眠节点和簇首轮换机制实现快速簇首和休眠节点选举以平衡节点间的能耗。仿真结果表明,与典型的分簇协议相比,NEAC能够更好地平衡节点的能耗,获得更长的网络生存期。     

航空发动机自适应模拟退火遗传算法建模

以阶跃输入响应进行模型的检验,提出了航空发动机状态模型的建立方法:在抽功法所建立的状态空间模型的基础上,利用自适应模拟退火遗传算法对A、C矩阵元素进行寻优,解决了状态空间模型的响应与非线性模型不能够很好吻合的难题。仿真表明,得到的状态空间模型无论是动态过程还是稳态过程都能取得较高的建模精度,为航空发动机分布式控制的研究奠定了强有力的基础。