GNSS信号功率增强对调零抗干扰接收机的性能影响

由于卫星端信号发射功率小、信号传播损耗大,到达接收机的卫星导航信号极其微弱,容易被干扰。为有效应对电磁干扰的威胁,在系统层面和用户层面同时采取抗干扰措施将是一种很好的选择。建立调零抗干扰接收机抗干扰能力分析模型,并定量分析信号功率增强对调零抗干扰接收机抗干扰性能的提升效果。结果表明：信号功率每增强10 dB,接收机抗干扰能力可提升3～4 dB,但从提高接收机非极限条件下的接收性能(载噪比、测距定位精度等)的角度,信号功率增强15～20 dB时,接收性能最优。研究成果可为卫星功率增强量的优化设计以及终端抗干扰设计提供参考。     

面向网络化无人机集群的计算换通信分布式任务调度方法

针对网络化无人机集群任务自主协同问题以及市场竞拍法的优缺点,提出“计算换通信”思想及其相应的分布式任务调度方法。通过对显式和隐式冲突任务的分析,建立任务相关智能体集合。提出基于任务抑制的局部优化方法,用于提前消解部分任务冲突,以减少算法迭代次数。设计基于历史竞标信息的智能体位置推断法,为局部优化提供必要的信息输入。基于组网仿真平台与集群救援场景开展蒙特卡罗仿真实验,结果表明,相比于市场竞拍法中具有代表性的基于共识的捆绑算法和性能影响算法,所提方法能够获得更少的迭代次数、更短的收敛时间以及更优的调度性能。     

高功率微波武器攻击卫星有效载荷系统可行性分析

高功率微波武器是近几年发展起来的定向能武器之一,被认为是在未来制天权争夺的战场上对卫星有效载荷最大的威胁之一.首先对高功率微波武器的关键技术及技术途径进行了讨论,然后描述了高功率微波对目标损伤的机理和耦合途径,最后根据高功率微波的不同耦合途径对卫星有效载荷受到攻击的可行性进行了详细的分析,计算结果表明,高功率微波武器在高峰值功率或距离很近的情况下都会对未进行电磁加固的卫星有效载荷产生损害.     

临近空间传感器分布式组网研究

研究了临近空间分布式传感器网联合发现目标概率,探讨了区域警戒传感器网中部署传感器数目与该网总发现概率等的关系,提出了3种特殊的分布式网络传感器区域的布防模式,并建立了定量评价传感器网性能指标的数学模型。模型的建立为定量评估传感器组网系统效能奠定了理论基础,也为分布式传感器网络系统的部署优化、传感器的选配等提供决策依据。     

针对SCPS-NP的协议分析方法

描述了卫星通信协议中网络层协议SCPS-NP的基本结构,阐述了BM算法与ID3算法原理,提出了一种新的针对空间传输协议的有效分析方法———NP-BM-ID3算法,并通过仿真实验进行验证。实验结果表明：通过将原有的数据集分类,该算法不仅有效地解决了模式串长度不足问题,而且减少了规则总数,在条件属性数量不变的情况下降低了运算复杂度。     

基于网格的聚类挖掘算法

为了提高海量数据挖掘效率,研究了一种基于网格环境下的分布式聚类（Prejudge-Based Distributed Clus-tering,PBDC）算法,并引入距离、模和内积的概念,在聚类之前进行预判断,减少了不必要的计算开销。在此基础上提出了一种分布式并行化聚类（Distributed Parallel Clustering,DPC）算法,将其嵌入到Weka4ws中,以开源数据挖掘类库Weka为底层支持环境,构建网格环境下的分布式数据挖掘体系,同时进行仿真实验。实验结果表明：该算法对于网格环境下海量数据的分布式聚类具有良好的效果。     

卫星对水面航渡阶段潜艇的探测概率分析

利用遥感手段实施对潜探测已对潜艇保持隐蔽性构成了严重威胁。基于对各种类型相关卫星的参数和探测能力的分析,计算出在不同气象条件下、不同出航时间时卫星对远航潜艇的水面航渡阶段的的探测概率。这对分析潜艇远航暴露的原因、制定合理的远航计划都具有一定的参考价值。     

一种基于多Agent强化学习的多星协同任务规划算法

在分析任务特点和卫星约束的基础上给出了多星协同任务规划问题的数学模型.引入约束惩罚算子和多星联合惩罚算子对卫星Agent原始的效用值增益函数进行改进,在此基础上提出了一种多卫星Agent强化学习算法以求解多星协同任务分配策略,设计了基于黑板结构的多星交互方式以降低学习交互过程中的通信代价.通过仿真实验及分析证明该方法能...     

电子侦察卫星联合侦察的混合调度算法

针对电子侦察卫星的使用约束,及不同任务的调度需求,建立了电子侦察卫星联合侦察的多目标混合整数规划模型.利用进化算法的全局搜索能力和变邻域搜索的局部优化能力,提出了一种多目标进化算法和变邻域搜索相结合两阶段混合调度算法MOEA VNS.针对问题多时间窗组合优化特点,设计了进化算子与邻域移动算子,在确保解多样性的同时使算法...     

AUV分布式自主控制与使命管理方法

提出了一种AUV(Autonomous Underwater Vehicle)自主控制的分布式体系结构与使命管理方法.将自主控制系统分为若干采用慎思/反应混合模式的智能体.每个智能体不仅可以独立地处理事件和进行决策,还可以与其他智能体进行合作来完成复杂的AUV任务.基于该体系结构,研究了AUV使命管理的动态协作机制.利...