A computationally efficient approach for determining inventory levels in a capacitated multiechelon production‐distribution system

The system under study is a single item, two‐echelon production‐inventory system consisting of a capacitated production facility, a central warehouse, and M regional distribution centers that satisfy stochastic demand. Our objective is to determine a system base‐stock level which minimizes the long run average system cost per period. Central to the approach are (1) an inventory allocation model and associated convex cost function designed to allocate a given amount of system inventory across locations, and (2) a characterization of the amount of available system inventory using the inventory shortfall random variable. An exact model must consider the possibility that inventories may be imbalanced in a given period. By assuming inventory imbalances cannot occur, we develop an approximation model from which we obtain a lower bound on the per period expected cost. Through an extensive simulation study, we analyze the quality of our approximation, which on average performed within 0.50% of the lower bound. © 2000 John Wiley & Sons, Inc. Naval Research Logistics 47: 377–398, 2000     

ASLR机制脆弱性自动分析方法

地址随机化是一种针对控制流劫持漏洞的防御机制。已有的漏洞自动分析与利用技术缺少对地址随机化机制影响的分析,导致生成的测试用例在实际环境中的运行效果受到极大限制。针对地址随机化的缺陷及其绕过技术的特点,提出了一种地址随机化脆弱性分析方法。该方法使用有限状态机描述程序运行路径中各关键节点的状态;针对常见的内存泄漏与控制流劫持场景建立约束条件;通过求解内存泄漏状态约束与控制流劫持状态约束的兼容性,分析地址随机化机制在特定场景下的脆弱性。实验结果表明,该方法可有效检测通过内存泄漏导致的地址随机化绕过及控制流劫持攻击,实现自动化的地址随机化脆弱性分析,提高针对软件安全性分析的效率。     

基于位置预测的靶场图像实时判读方法

在靶场经纬仪对目标实时跟踪测量时,会发生相机随机抖动的情况,引起目标在图像中大幅度运动。应对大幅度运动时,基于搜索窗口的跟踪方法容易丢失目标,而基于全图搜索的跟踪方法时效性差。针对以上问题,提出一种结合核相关滤波算法(Kernelized Correlation Filter, KCF)和目标位置预测的改进的跟踪学习检测算法(Tracking-Learning-Detection, TLD)跟踪框架。利用正交多项式最优线性滤波器及相机角度信息预测目标下一帧位置,在此区域利用KCF进行快速跟踪,可以提高跟踪的成功率和时效性,跟踪失败时再进行检测。仿真实验表明,最优线性滤波器能较准确预测目标位置,给KCF提供较准确的搜索位置,算法每帧耗时仅为1.1 ms,且定位精度优于TLD和KCF,能有效应对相机抖动的问题。靶场实际试验证明该方法可提高靶场自动判读水平,减少人工干预。     

Robust adaptive UKF based on SVR for inertial based integrated navigation

Aiming at the problem that the traditional Unscented Kalman Filtering (UKF) algorithm can’t solve the problem that the measurement covariance matrix is unknown and the measured value contains outliers, this paper proposes a robust adaptive UKF algorithm based on Support Vector Regression (SVR). The algorithm combines the advantages of support vector regression with small samples, nonlinear learning ability and online estimation capability of adaptive algorithm based on innovation. Firstly, the SVR model is trained by using the innovation in the sliding window, and the new innovation is monitored. If the deviation between the estimated innovation and the measured innovation exceeds a given threshold, then measured innovation will be replaced by the predicted innovation, and then the processed innovation is used to calculate the measurement noise covariance matrix using the adaptive estimation algorithm. Simulation experiments and measured data experiments show that SVRUKF is significantly better than the traditional UKF, robust UKF and adaptive UKF algorithms for the case where the covariance matrix is unknown and the measured values have outliers.     

船舶轴频电场跟踪

针对轴频电场包络跟踪中先验信息缺失的问题,研究了船舶轴频电场跟踪对传感器阵列的基本要求,引入了一种基于最大似然选择的多初值渐进更新扩展卡尔曼滤波算法。建立船舶轴频电场包络跟踪的状态空间模型,用水平电偶极子对船舶轴频电场包络进行建模;建立基于最大似然选择的多初值模型;基于轴频包络信号特征,研究了对传感器阵列排布方式的要求。仿真结果表明,利用轴频电场包络对船舶进行跟踪是可行的,要求传感器阵列至少由3个传感器组成,且3个传感器不在一条直线上;在传感器阵列满足要求的情况下,该算法可以有效解决轴频电场包络跟踪中的先验信息缺失问题,具有较高的实用价值。     

针对不同视场辅助信标的无人机目标定位方法

针对无人机在单站测角测距的目标定位过程中受无人机姿态角误差影响较大的问题,提出一种对辅助信标进行探测并与惯性传感器相结合的无人机姿态求解方法。建立基于容积卡尔曼滤波的惯性传感器姿态求解模型,采用梯度下降法对基于辅助信标的无人机位姿参数进行求解,并综合它们的结果对无人机的姿态偏差进行估计和校正,最后完成了不同视场条件下的目标定位和仿真计算。结果表明,所提方法对无人机目标定位精度有明显提高。     

电磁轨道发射中内弹道动力响应特性分析

将轨道简化为移动载荷作用下固定在弹性支撑上的Bernoulli-Euler梁,通过静态电磁-结构耦合有限元模型求得外围封装的等效刚度,计算得到发射器的临界速度。另外,利用混合有限元/边界元法建立电磁-结构-运动多物理场耦合的动力学模型,求得枢轨动态接触压力和轨道的应力应变分布特性。通过在轨道背面布置光纤光栅应变传感器,利用测量数据验证了动力响应特性,并分析了弹丸在内弹道的稳定性。针对典型30 mm × 30 mm矩形口径发射器,分析及试验结果表明：C型电枢对轨道的电磁挤压力在平顶沿起始时刻达到最大值,之后随着时间推移逐渐减小;电枢通过引起的应力波在高速段容易与轨道中反射应力波发生共振,并且轨道在电枢运动的中间高速段区域受力最为集中,应力集中水平约是起始低速段区域的2.44倍;电枢运动高速段会出现晃动现象,进而引起上下轨道受力的不对称性。分析及试验结果对研究电磁轨道发射器内弹道动力响应特性和发射器结构设计具有重要指导意义。     

箭(弹)级间螺栓法兰连接结构冲击失效实验与数值仿真

基于火箭(导弹)级间螺栓法兰连接结构,简化设计并制作了一组原理性实验件,利用ABAQUS软件建立有限元模型,设计并进行了多次落锤冲击失效实验,其中包括轴向和横向两种工况,考虑了螺栓均布与非均布、螺栓直径和螺栓-栓孔间隙等不同结构特点。实验过程中采集了螺栓力时程响应数据、柱段关键点应变时程响应数据、锤头冲击力和冲击速度及连接界面开缝位移等多组数据。根据实验效果和实测数据,分析了连接结构冲击失效机理,并对比验证发现有限元模型数值模拟效果和精度与实验结果吻合较好。研究结论可为箭(弹)级间连接结构抗冲击设计提供参考。     

新体制导航信号下I/Q幅相不一致对接收机测距零值的影响分析

随着现代化导航信号带宽的增大,由于可以大幅降低采样率,复信号采样的优势日趋明显。由于存在I/Q幅相误差,复信号采样对导航接收机伪距测量造成了一定影响。改进了信道非理想与I/Q幅相误差共同影响BPSK/QPSK信号零值测量的分析模型;在该模型基础上,推导得到了任意I/Q误差和信道非理想特性影响BOC信号伪距零值的模型;探讨了二者在频域抗干扰应用场景下引起的零值变化;理论分析与软件接收机仿真结果高度吻合,误差在1.5×10^-4码片内,证明了分析模型的精确性。该分析方法可用于对高性能导航接收机信道特性进行事先约束及筛选,以确保干扰场景下的零值变化满足要求。     

基于模糊自适应变维Kalman滤波器的跟踪算法(英文)

针对不同阶数的Kalman滤波器具有不同的跟踪能力与跟踪效率之间存在的矛盾,设计了一种模糊自适应变维跟踪算法(FAVD)。该算法使用两级滤波器,根据目标机动性的变化,适当地调整滤波器的阶数,使跟踪结果快速收敛,很好地解决了矛盾。同时通过模糊推理机制,在线调节高阶滤波器的参数,使适用范围大大增强,提高自适应能力,从而使该算法可以采用较少的模型覆盖较多的目标运动模式,达到很好的跟踪滤波效果,计算量也会大大减小。通过对计算机仿真结果分析表明,提出的算法具有可靠、计算简便、快速等特点,模型滤波精度较高,并可实现实时跟踪预测,具有一定的理论价值和实用价值。