基于攻防下的无人侦察机突防效能评估

高技术局部战争中,无人侦察机面临复杂、严峻的空防体系的考验,合理、有效地评估无人侦察机突防能力是提高其作战效能的重要保证。针对多样化的无人侦察机突防环境,综合考虑攻击方的无人机本身性能指标,电子干扰以及防御方的雷达探测能力和拦截武器性能,建立了攻防条件下无人侦察机突防效能评价指标体系。通过对指标的公度化处理,统一的量化指标,并利用灰色层次评估法,全面地评估无人侦察机的突防效能,提高了评估的科学、合理性,并为改善无人侦察机性能提供了参考。     

弹道导弹威胁估计模型构建

简要分析了弹道导弹飞行3个阶段的不同特点及各阶段导弹预警探测手段的侧重点,结合威胁估计的特征构建了弹道导弹威胁估计模型结构框架,运用多阶段贝叶斯网络理论,构造了主动段、自由段和再入段威胁估计模型,并明确了三阶段间的转换时机。采用动态贝叶斯方法对弹道导弹作战全过程进行威胁估计仿真推理,仿真结果能够反映导弹在飞行过程中威胁程度的变化特点,为反导指挥员作出辅助决策提供智力支持。     

微小卫星编队飞行轨道动力学及相对位置保持控制方法

微小卫星编队飞行是20世纪90年代中、后期出现的航天新概念,它是通过一组群聚卫星的协同工作完成相应的空间任务,具有广阔的应用前景。对微小卫星编队飞行的轨道动力学建模进行了详细研究,并应用势函数方法推导了用于卫星编队飞行相对位置保持的连续控制律及离散控制律。     

应用交互多模(IMM)算法跟踪低空目标

雷达跟踪低空目标时,由于多路径传播的影响,目标俯仰角的测量会出现测量误差.并且由多路径传播引起的测量噪声方差较大,在时间上具有相关性.应用交互多模(IMM)算法来提高跟踪低空目标的性能,并且提出了一种去相关的滤波方法来克服多径误差相关性的影响,最后给出了计算机仿真的滤波结果.     

改进的蚁群算法及其在卫星网络路由计算中的应用

介绍了蚁群算法的原理,然后对现有蚁群算法进行了一些改进,使它能够快速地收敛以满足高速变化的卫星网络拓扑结构.采用改进的虚拟拓扑策略解决了卫星网络拓扑高速变换的问题,将改进的蚁群算法应用于其上,并给出了相应的性能评估.所提出的改进的虚拟拓扑策略,能够大大减少一个系统周期内卫星网的时间片个数.应用于此基础上的改进的蚁群算法也体现了较好的性能.     

基于自然连通度的复杂网络节点重要性度量方法

节点重要性度量是复杂网络研究中的热点问题。从复杂网络的抗毁性指标入手,给出了自然连通度的定义,并且以此为基础设计了基于自然连通度的复杂网络节点重要性度量方法。最后以著名的风筝网络为例,分析了该方法的适用性,并与其他经典的节点重要性度量方法进行对比,证明了该方法的合理性。     

可靠UDP协议栈的FPGA实现

基于Xilinx公司的Virtex-5系列FPGA开发板,采用VHDL硬件描述语言,并运用模块化的设计理念,参考TCP_IP协议栈的工作机制,设计并实现了一个具有接收确认及漏发重发功能的可靠的UDP_IP网络通信协议栈。同时,设计并实现了一个以太网控制器,该控制器与UDP_IP协议一起构成一个完整的网络通信链路协议。经过上板测试验证,该通信协议栈能正确高效地完成网络数据的发送和接收等工作,且稳定性良好。     

PMSM位置伺服系统新型融合控制策略

针对PMSM位置伺服系统存在非线性、强耦合等特征,提出了一种基于分数阶PID和分数阶滑模控制的新型融合控制策略。通过检测位置误差、速度及负载转矩,归一化处理后带入构造的二次性能指标函数,根据其数值动态改变分数阶PID和分数阶滑模控制器输入到被控对象控制量的权重值大小,从而确保提出的新型融合控制策略具有快速跟踪和抗扰动能力。数值仿真实验结果表明:新型融合控制策略比分数阶PID和分数阶滑模控制拥有优良的动静态性能和较好的鲁棒性。     

基于广义回归神经网络的单位运营状况分类

单位的运营状况会直接影响股东和广大人民的利益,针对运营状况可以使用广义回归神经网络进行分类。由于广义回归神经网络中径向基函数的扩展参数Spread的选取会导致分类的准确率,提出了一种果蝇优化算法优化参数Spread的分类模型。充分利用了果蝇优化算法的寻优能力,将优化后的参数代入到广义回归神经网络中对单位的财务数据进行运营状况的分类。结果表明,与广义回归神经网络做比较,优化后的网络模型对数据的分类可以达到很高的准确率,在相关领域的分类上有非常大的实用性。     

神经计算机并行模拟结构

神经网络实现技术是神经网络研究的一个极重要的领域。本文首先分析了神经网络模拟对并行计算机系统的要求,认为影响神经网络计算机速度和容量提高的主要因素是单个处理单元的速度、单个处理单元的局部存储器的容量以及互连网络的通信带宽。要提高模拟神经计算机的速度和容量,就要有相应的并行结构来支持。在定量的需求分析的基础上,本文还提出了一种模拟神经计算机的并行结构。