战术数据链网络同步技术的一种改进算法

现有的Link16网络同步算法,假定了询问与应答报文的传播时间相同,导致E值误差较大。提出一种改进算法,待同步JU相继向网内不同NTR发送询问报文,NTR分别发回应答报文。同时NTR间也发送往返计时报文,通过联立计算,提高时间误差的精度。改进算法的仿真分析结果,验证了新同步算法的可行性和有效性。     

面向信息整合的军用数据中心研究

针对未来多样化军事任务对数据服务需求,在充分研究军用数据异构、分散存储、服务方式多样等现状的基础上,分析了数据应用的能力需求,提出了面向信息整合的军用数据中心技术架构与组成,阐述了该架构的特点以及关键技术,很好地解决了现有数据服务存在的问题,为未来军用数据工程建设奠定基础。     

LEACH—DRT算法中基于神经网络的数据预测算法

为了保证无线传感器网络中数据的完整性,针对基于LEACH路由协议的动态轮时间算法存在的问题,提出一种基于人工神经网络的数据预测算法。该动态轮时间算法中,部分簇因调整后的轮时间不足以完成数据的采集而丢失数据。数据预测算法结合传感器节点数据具有时空相关性的特点,将时空延迟算子引入神经网络模型,并通过建立的神经网络模型对数据进行预测。仿真时采用伯克利英特尔实验室的传感器数据,通过Mafl软件对模型进行测试并分析仿真结果。实验结果表明：该算法对连续多个数据的预测效果理想,预测误差始终保持在较低水平。     

The graph association problem: Mathematical models and a lagrangian heuristic

Graph association is the problem of merging many graphs that collectively describe a set of possibly repetitive entities and relationships into a single graph that contains unique entities and relationships. As a form of data association, graph association can be used to identify when two sensors are observing the same object so information from both sensors can be combined and analyzed in a meaningful and consistent way. Graph association between two graphs is related to the problem of graph matching, and between multiple graphs it is related to the common labeling of a graph set (also known as multiple graph matching) problem. This article contribution is to formulate graph association as a binary linear program and introduce a heuristic for solving multiple graph association using a Lagrangian relaxation approach to address issues with between‐graph transitivity requirements. The algorithms are tested on a representative dataset. The developed model formulation was found to accurately solve the graph association problem. Furthermore, the Lagrangian heuristic was found to solve the developed model within 3% of optimal on many problem instances, and found better solutions to large problems than is possible by directly using CPLEX. © 2013 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2013     

增强小波系数的飞行数据奇异值阈值降噪

针对飞行数据降噪问题,提出了增强小波系数的飞行数据奇异值阈值降噪算法.结合小波系数噪声自相关函数进行飞行数据的最佳分解层小波分解,对高频小波系数先进行增强预处理再进行SVD分解,运用奇异熵理论确定奇异值重构阶次,采用奇异值阈值对小波系数进行处理并重构,得到降噪数据.仿真实验表明,本文算法能获得较高的信噪比,改善了数据质量.     

弹丸飞行时间拟合误差对射击诸元误差的影响

分析了基本射表中弹丸飞行时间拟合误差对射击诸元误差的影响,给出了因时间拟合误差引起的射击误差的解析表达,并利用5条典型航路分析了飞行时间拟合误差对射角、射向误差的影响,得出了不同航捷、航高、斜距、目标速度下拟合误差对射击诸元误差的影响关系,从而为确定弹丸飞行时间拟合精度提供依据.     

基于DM2的体系结构可执行模型构建方法

基于元模型的体系结构设计思想和基于可执行模型的评估方法是体系结构领域研究的两个热点,但当前的研究没有将两者结合起来。文章基于DoDAF2.0提出的元模型数据(Meta-Model Data,DM2),将元模型的思想和基于可执行模型的评估方法相结合,分析了基于DM2的逻辑数据与可执行模型各构建要素的对应关系,构建了基于DM2的逻辑数据模型直接转可执行模型的过程框架,重点研究了如何直接从体系结构底层数据转可执行模型的方法,从而为进行基于元模型的体系结构可执行评估提供模型基础,也为进一步实现体系结构自动化验证评估提供技术支持。实例验证了文章提出的方法。     

分布式并行地形分析中数据划分机制研究

数据粒度是海量空间数据并行计算的重要问题之一。通过对不同性质的并行算法的对比分析,提出空间数据粒度模型,量化地反映并行地形分析中数据划分的规模,建立并行数据粒度评价模型。通过研究集群环境下不同算法的数据并行数据粒度问题,提出基于并行数据粒度评价模型的优化数据粒度调度算法。通过计算每一次并行计算的时间与数据粒度效率,从而实现对计算数据粒度动态更新以追求更高的加速比。经过实验验证,该算法较之传统算法,可提供更高的任务执行效率并具有更好的可移植性。     

基于AHP和DEA综合评判的反恐分队综合作战效能评估

通过分析影响反恐分队综合作战效能的主要因素,建立了反恐分队综合作战效能评估的指标体系.然后,运用模糊AHP评估模型对反恐分队综合作战效能进行定位评估.最后,运用DEA模型对一级指标进行了有效性分析,并指出了无效指标需要提高的幅度.     

战时装备保障阵地选址不确定决策方法

针对战时选址属性信息为区间数的情形,提出了一种基于模糊偏序关系的装备保障阵地选址决策方法.首先,建立战时装备保障点选址的评估值模型,并对其进行预处理;然后建立了模糊偏序关系模型,将混合型评估值模型转化为评估关系模型,得到各备选点之间的偏序关系;最后,对偏序关系进行集结,得到全序关系,从而获取方案的优劣排序.这为战时装备保障阵地选址提供了一种新的有效途径.