联合作战中空间力量指挥体制方案的仿真评估

联合作战中空间力量指挥体制决定相应指挥体系的效能,有必要通过定理评估对指挥体制方案进行优选和优化,通过仿真评估方案的实体形式--联合作战中空间力量指挥体系的指挥效能来评估对应的指挥体制方案,基于指挥体系活动能力建立了指挥效能指标体系,提出了用于指挥体制方案评估的仿真系统设计方案.     

测速定位系统的研究

测速定位系统是高速磁浮列车牵引和运行控制基础,与轮轨列车的系统相比,存在着如悬浮间隙波动、长定子轨道接缝及非接触式绝对位置读码等可能影响系统正常运行的特殊问题.为了降低悬浮波动对相对位置检测的影响,提出了利用悬浮间隙归一化处理相对位置检测信号的方法,使输出统一变换为8mm悬浮间隙下的信号,达到了磁极相角精度2.8°的检...     

大深度复合同振式矢量水听器设计

针对目前深海无人移动平台缺乏与其工作深度相匹配的复合同振式矢量水听器的问题,采用薄壁铝合金球壳作为矢量通道,压电陶瓷圆环作为声压通道,设计制作了一型大深度复合同振式矢量水听器,并用理论计算、有限元仿真和实验测试的方法对其声学性能和耐压性能进行了验证。该水听器的外径为85 mm,质量为398 g,平均密度为1 240 kg/m~3,工作频段为20～3 000 Hz,矢量通道呈余弦指向性,灵敏度为-187 dB@500 Hz,声压通道无指向性,灵敏度为-191 dB@500 Hz,耐压深度为2 000 m。海上试验表明,该水听器能够搭载在水下滑翔机等深海无人平台上执行声学探测任务,在大深度声学探测领域具有重大的应用价值。     

战术MANET中基于多态转移策略的蚁群优化QoS路由算法

战术MANET的QoS路由计算是一个NP完全问题,可以采用蚁群优化算法来求解.为了提高蚁群优化QoS路由算法的效率,降低时延和网络开销,提出了基于多态转移策略的蚁群优化QoS路由算法(MTS-AQRA).MTS-AQRA将链路稳定性和路由拥塞度与常规的QoS路由约束条件结合起来,利用多态转移策略产生的多样化路由搜索蚁群和并行路由搜索处理,能够在MANET网络中快速地建立满足业务QoS要求的稳定路由.仿真实验结果表明,MTS-AQRA在分组到达率、端到端时延、网络吞吐量等指标上综合性能优于AODV、AntHocNet、QoS-Aware ACO等路由算法.     

军事通信中ad hoc网络路由协议性能分析

移动ad hoc组网灵活,抗毁性很强,将在未来的军事通信中发挥重要作用。因此,对于移动ad hoc网络研究中的首要的路由问题作了探讨,先简要介绍了两种典型的路由协议OLSR(Optimized Link State Routing)和AODV(Ad hoc On-Demand Distance Vector Routing),接着利用网络仿真工具OPNET分析了AODV的协议特点,最后比较了两种路由协议的性能。仿真结果表明AODV路由开销小,但时延大,节点移动过快时存在路由稳定性的问题;OLSR路由开销很大,但时延相对较小。因此在搭建军用adhoc网时,应根据实际使用情形做出选择。     

超声速二元机翼随机混沌运动分析

以考虑随机扰动的超声速二元机翼为研究对象,采用Kapitaniak方法对超声速二元机翼的随机混沌特性进行研究.采用三阶活塞理论推导超声速二元机翼的非线性气动力和气动力矩,建立考虑随机扰动、具有俯仰立方非线性的机翼2自由度运动微分方程,并将其写成4维状态方程的形式;采用中心流形方法对系统进行降维,将系统状态方程从4维降为...     

多体结构连接部件的有限单元模型

针对多体结构中连接部位带来的运动不连续问题 ,提出了将连接部件不作节点处理而作单元看待的设想。从力学基本原理出发推导了单元的刚度矩阵与阻尼矩阵 ,并由拉格朗日方程推导了这种单元的平衡方程     

低轨移动卫星异步多用户检测算法

介绍了一种适合在低轨(LEO)星载接收机上运行、低复杂度的异步CDMA多用户检测算法,能够有效对抗强多用户干扰和大多普勒频移。基带信号通过码片滤波后以码速率采样信号作为观测信号,然后利用Kalman滤波算法对各个用户信号进行分离。状态方程综合考虑了多普勒频移、定时误差。该算法能够抵抗高达35dB的远近效应,并且对频率和定时误差不敏感。     

联合作战筹划中的态势评估

联合作战筹划中的态势评估,是对预设战局有效性的评估,其目的是判断己方能否通过该作战态势取得预期战场优势,达成阶段作战目的。科学、合理的态势评估是构建联合作战筹划链路的重要一环,值得深入探索和研究。     

强化学习框架下移动自组织网络分步路由算法

移动自组织网络是一种无基础设施、由移动通信节点组成的无线网络,具有高动态特性。传统的路由协议并不能适应节点移动性带来的频繁拓扑变化,简单的洪泛路由也会因开销过大降低网络的性能。针对如何在移动自组织网络中自适应地进行路由选择,提出强化学习框架下的分步路由选择算法。该算法以最小链路总往返时延为目标,基于强化学习进行路由搜寻,在筛选出符合目标需求节点集合的基础上,结合置信度选择路由。在链路变得不可靠时,数据包被广播给筛选出的邻居节点集以提升路由可靠性并降低开销。对提出的算法在分组到达率和路由开销等主要性能指标进行数值仿真分析。仿真结果表明,提出的分步路由算法相比于基于强化学习的智能鲁棒路由,在降低开销的同时,保持着相当的吞吐率。