基于统计性QoS保证的数据包延时界调度算法

讨论了调度算法的性能指标,对目前基于业务流的调度算法的技术特点与性能优劣进行了分析和比较.重点研究了基于时延和丢包率的算法,并提出了一种基于数据包延时界(PDB)排列的调度策略,与WFQ及传统EDF算法进行了比较,证明业务端到端超时概率随网络带宽利用率的变化性能优于传统EDF算法.     

基于支持向量机的武器系统研制项目评估分析

对常规评估方法和支持向量机模型用于武器系统研制项目评估进行了分析和比较,着重分析了应用支持向量机进行武器系统研制项目重要度评估的具体形式以及方法特点,通过实例进行了分析验证,取得了满意的结果.     

基于LabVIEW的电机数据采集系统

介绍了基于LabVIEW的电机数据采集系统的硬件组成和软件设计,提出了在LabVIEW下高速连续采集及存盘技术的实现方法,以及自动搜索基波频率的谐波分析方法,还分析了循环采样方式造成的各采样通道之间的相对相位误差产生的原因,提出采用分组采样方式减小这种误差,并给出了部分程序.最后给出了部分试验结果,证明所提方法的正确性.     

模糊超球支持向量机

提出了模糊超球支持向量机算法。首先根据样本分布特性将样本空间划分成有限个超球子空间,超球半径经归一化处理后作为各球心样本点的模糊属性值,超球球心组成新的训练样本集,在构造决策超平面的过程中对应不同模糊属性值的各输入样本增加了不同训练权重。仿真实验结果表明:该算法减少了训练样本数,有利于提高支持向量机的训练速度和测试速度,有效地防止了训练样本中噪声点对训练结果的负面影响。     

Maintenance and flight scheduling of low observable aircraft

In this article, we focus on relatively new maintenance and operational scheduling challenges that are faced by the United States Air Force concerning low‐observable (LO) or stealth aircraft. The LO capabilities of an aircraft degrade stochastically as it flies, making it difficult to make maintenance scheduling decisions. Maintainers can address these damages, but must decide, which aircraft should be put into maintenance, and for how long. Using data obtained from an active duty Air Force F‐22 wing and interviews with Air Force maintainers and program specialists, we model this problem as a generalization of the well‐known restless multiarmed bandit superprocess. Specifically, we use an extension of the traditional model to allow for actions that require varying lengths of time, and generate two separate index policies from a single model; one for maintenance actions and one for the flying action. These index policies allow maintenance schedulers to intuitively, quickly, and effectively rank a fleet of aircraft based on each aircraft's LO status and decide, which aircraft should enter into LO maintenance and for how long, and which aircraft should be used to satisfy daily sortie requirements. Finally, we present extensive data‐driven, detailed simulation results, where we compare the performance of the index policies against policies currently used by the Air Force, as well as some other possible more naive heuristics. The results indicate that the index policies significantly outperform existing policies in terms of fully mission capable (FMC) rates. In particular, the experiments highlight the importance of coordinated maintenance and flying decisions. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. 62:60–80, 2015     

嵌入式在线航空摄影测量方法

为满足空间数据实时处理的需求,提高航空摄影测量系统在线处理能力,研究一种在线摄影测量的理论与方法,运用嵌入式架构设计一种在线摄影测量系统,使用可编程门阵列(FPGA)方法、高级精简指令集机器组合数字信号处理器(ARM+DSP)方法等嵌入式计算技术建立专门的硬件运行环境,移植并优化现有算法到嵌入式系统中,实现摄影测量数据的在线处理。机载航摄实验结果表明,该方法能够实现对摄影测量数据进行快速稳定的在线处理,验证了运用嵌入式架构的在线摄影测量的可行性,把摄影测量的处理效率提高到了一个更高的水平,同时也进一步拓宽了摄影测量技术的应用领域。     

考虑航线交叉的救援直升机起飞时序规划方法

为解决多架救援直升机的起飞时序规划问题,以最小化最后一架救援直升机的起飞时间为优化目标,建立多直升机多起降点的数学规划模型。设计了基于任务优先级的快速启发式算法,提出航线交叉点的处理方案,给出起飞时间求解算法。以云南鲁甸6.8级地震的灾后救援为背景,设计了包含24架直升机和12个起飞点的起飞时序规划案例,对模型和算法进行了仿真验证,并对航线交叉的影响与处理措施进行了深入讨论。实验结果表明该模型和方法能有效解决多架救援直升机的起飞时序规划问题。     

基于改进遗传算法的舰载机出库调度优化方法

舰载机出库最优调度方案是合理编排一批次舰载机出库顺序,使目标舰载机在最短的时间内调出机库。提出舰载机出库调度方案4步单目标优化方法。第1步实现舰载机数量分配功能;第2步依靠遗传算法,实现舰载机选择功能,寻找最优出库组合方案;第3步根据优先级规则对舰载机出库作业进行排序,从而得到最优出库方案的舰载机调度序列;第4步找出需要倒机的舰载机并根据一定规则进行整理后,得到出库作业序列。最后,建立模拟机库验证调度方案的优化方法可行、高效。     

基于有限状态机的作战实体模型行为规则可视化建模研究

为提升仿真模型开发效率,降低仿真模型的维护成本,本文从模型规则可视化建模需求入手,提出了基于有限状态机的实体模型行为规则形式化表达模型,并对基于有限状态机的模型规则可视化建模工具框架进行了设计,对模型规则可视化建模的工程实现进行了理论上的探索。     

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。