混沌时间序列中弱信号的检测

介绍了混沌的基本特性,利用混沌时间序列对RBF神经网络进行训练,则训练好的神经网络对混沌序列未来时刻的值具有一定的预测能力.若混沌序列中包含有目标信号,则其混沌特性将受到影响,导致神经网络对其预测误差的增大.这样可根据预测误差对淹没在混沌杂波及混沌杂波加一定强度的白噪声中的弱目标信号进行检测.仿真结果表明这种方法优于传统的目标检测方法,有着较好的杂波抑制能力.     

交互式多模型目标跟踪的研究现状及发展趋势

系统地介绍了交互式多模型算法在机动目标跟踪领域中的发展现状、发展方向及其与数据关联相结合进行目标跟踪的发展趋势.通过分析交互式多模型算法本身存在的问题,指出了一些改进方法的可行性与不足;进一步介绍了数据关联与交互式多模型算法结合进行目标跟踪的发展情况及取得的成果,并对以后与交互式模型相关的研究方向进行了探讨.     

轮式移动机器人有限时间镇定控制器设计

主要研究了单链链式系统的有限时间镇定问题。通过探讨n维链式系统的潜在线性结构,将其分解成一个标量子系统和一个n-1维线性时变子系统,并证明了该时变子系统在具有时变函数系统矩阵时的能控性。在此基础上,采用分段控制策略,基于终端滑模控制理论设计了不连续反馈镇定控制律,实现了系统的有限时间镇定。最后将该结论应用到非完整轮式移动机器人,仿真结果验证了方法的正确性。     

MANET多路径路由中最大可靠性路径选择算法

如何选择路径的数量和质量对多路径路由机制的性能有着重要的影响。已有的多路径算法没有深入研究如何选择多路径的问题。对目前存在的两个典型问题进行了分析,在此基础上研究了路径可靠性模型和虚拟完全非交叉多路径模型,然后提出一个最大可靠性多路径选择算法。算法利用路径权重作为路径可靠性的近似解决方案,以此克服路径可靠性度量问题(NP难题)研究的复杂性,根据路径可靠性模型和完全非交叉多路径模型来选择可靠的路径集,使用这组路径集并行分布流量。应用OPNET模拟平台实现了算法,结果表明,本算法能增加聚合带宽,优化网络带宽的应用,提高网络的吞吐率和多路径路由的性能。     

基于代理群的军事自组网拓扑搜索算法

分析现有网络管理模式的基础上,针对军事移动自组网的特点,提出了一种基于动态代理群的网络管理模式,并实现了动态代理群网络管理模式的网络拓扑结构搜索算法,最后对该拓扑搜索算法的有效性、正确性及复杂度进行分析论证.实验证明该算法可以很好地解决节点频繁移动带来的需要实时反映网络拓扑结构的问题.     

军用飞机采购价格的RBF神经网络预测

分析了现代军用飞机采购价格估算中存在的问题.应用基于k-均值聚类算法的RBF神经网络建立了军用飞机采购价格预测模型,并采用该模型对某型军用飞机采购价格进行了预测.与多元线性回归和BP神经网络的预测结果对比,建立的新型军用飞机采购价格预测模型具有更高的预测精度,为军用飞机采购价格预测提供了一种新的有效方法.     

网络攻击螺旋模型构建及运用研究

网络攻击模型是实施网络攻击的基本遵循依据,本文分析了经典网络攻击链模型存在的适用性不足、全面性欠缺、整体性不够三个主要问题,构建了更适合描述AP T攻击的网络攻击螺旋模型.该模型将网络攻击活动描述为侦察、武器化、渗透与破坏、横向移动、撤出以及评估与改进6个阶段,并设置为螺旋循环式结构,通过对攻击链模型的优化与重构,使模...     

Solving generalized transportation problems via pure transportation problems

This paper investigates certain issues of coefficient sensitivity in generalized network problems when such problems have small gains or losses. In these instances, it might be computationally advantageous to temporarily ignore these gains or losses and solve the resultant “pure” network problem. Subsequently, the optimal solution to the pure problem could be used to derive the optimal solution to the original generalized network problem. In this paper we focus on generalized transportation problems and consider the following question: Given an optimal solution to the pure transportation problem, under what conditions will the optimal solution to the original generalized transportation problem have the same basic variables? We study special cases of the generalized transportation problem in terms of convexity with respect to a basis. For the special case when all gains or losses are identical, we show that convexity holds. We use this result to determine conditions on the magnitude of the gains or losses such that the optimal solutions to both the generalized transportation problem and the associated pure transportation problem have the same basic variables. For more general cases, we establish sufficient conditions for convexity and feasibility. © 2002 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 49: 666–685, 2002; Published online in Wiley InterScience (www.interscience.wiley.com). DOI 10.1002/nav.10034     

基于免疫学的多代理入侵检测系统

在探讨免疫学基本原理的基础上 ,提出了基于免疫学的多代理系统 ,用于联网计算机的入侵检测与反应。在这个框架中 ,基于免疫学的安全代理在联网节点之间漫游 ,监视网络状态。这些代理相互识别对方的活动行为 ,以等级方式进行合作 ,并根据底层安全规则采取相应的行动。移动代理具有学习能力 ,能动态适应周围环境 ,检测出已知与未知的入侵。多代理检测系统同时在不同层次监视联网计算机的活动情况 ,包括用户级、系统级、进程级和数据包级。基于免疫学的多代理入侵检测系统是灵活的、可扩展的和可适应的 ,能够根据管理员的需要与参数配置实时监视网络。     

CPN在海上防空建模中的应用

着色 Petri网 (CP-网或 CPN )是一种面向图形的语言 ,用来设计、说明、模拟和验证系统。尤其适用于通信系统等同步和资源共享占有重要地位的系统。在通信协议、分步式系统、嵌入系统、自动生产系统、工作流分析、VL SI芯片等方面都有典型的应用。本文简单介绍了 CPN的发展过程和基本原理 ,重点就 CPN在海上防空系统建模仿真中的应用进行了探讨