双基地雷达系统时间同步方案研究

针对双基地雷达系统中时间同步方案,结合双向时间比对法对站点依赖性小,不易受外界环境影响和具备较高的精度等优势,分析了三种典型的双向时间比对法,给出了原理框图,推导了比对公式,分析了各自方案的误差来源。并作了方案之间的对比,得出基于对流层散射信道的双向时间比对法,更适合于目前的双基地雷达体系。为实现双基地雷达系统之间的时间同步提供一定的参考。     

基于SOA的网络化维修保障信息系统体系结构研究

随着信息技术的迅猛发展,网络化维修模式将会成为未来武器装备维修模式变革的潮流,而面向服务的体系架构即SOA(Service-Oriented Architecture),可以有效地解决传统的维修信息系统中所面临的"信息孤岛"和"功能孤岛"的问题,是实现网络化维修保障的重要基础之一。分析介绍面向服务架构SOA的概念、体系架构、技术实现,并结合网络化维修保障的具体需求,提出了一个基于SOA的网络化维修保障体系框架。     

战术互联网子网干扰效果评估

目前对Ad hoc网络攻击的研究大多是针对网络各层协议弱点所设计,战术互联网通信设备运用了许多先进的抗干扰传输技术,协议攻击很难奏效,直接对战术互联网受扰后的网络性能评估很有必要。文章的主要工作是对战术互联网子网进行建模分析,通过设置节点接包时以概率出错来模拟节点受扰情况,分析受扰节点数、节点受扰程度不同时整个战术互联网子网的性能变化。     

基于TOPSIS算法的防空通信网络系统效能评估

简要分析了防空通信网络系统的主要任务,建立了防空通信网络系统的效能评估指标体系。提出了利用TOPSIS算法进行防空通信网络效能评估的方法,可根据影响通信网络系统效能的指标及权重,对不同组网方式下的防空通信网络系统效能进行评估。示例表明,利用TOPSIS算法可对防空通信网络效能进行评估排序,能够为指挥员的决策规划提供参考。     

装备保障体系结构描述及鲁棒性分析

系统建模语言(SysML)是在对UML2.0子集进行重用和扩展的基础上,综合了面向对象方法和结构化方法的各自优势,提出的一种面向体系结构设计的可视化建模语言。以该设计语言为基础,构建了装备保障体系结构视图模型,并考虑到目前国内关于体系结构评估缺少相关可执行模型的现实情况,引入了复杂网络理论,将各保障实体抽象为网络中的点,实体间的关联关系抽象为边,以军装备保障体系力量为研究对象,建立了军级装备保障体系网络结构模型。最后对网络模型的鲁棒性进行分析,为装备保障体系建设的研究提供了一种新思路。     

移动通信网络位置群体节点的挖掘方法

对移动通信网络的位置群体节点进行了优化定位和挖掘,优化移动通信网络的覆盖度和可靠度,传统的位置群体节点挖掘算法采用信息度增益控制挖掘算法,算法不能自主感知节点信息数据的变化,无法实现数据信息的实时传递和决策。提出基于位置群体节点信息融合和滤波控制的移动通信网络位置群体节点的挖掘方法。构建移动通信网络节点的分布模型和信道模型,采用多径信道均衡设计实现位置群体节点信息融合,采用自适应滤波控制方法实现对通信节点挖掘的干扰抑制。仿真结果表明,采用该方法进行通信节点挖掘,信标定位准确,信号的覆盖度较合理,实现了信道空间的合理高效利用,实现了信道均衡和干扰抑制,有效降低了通信的误比特率。     

网络系统可靠性近似估算方法的对比研究

在讨论了网络系统可靠性计算难题的基础上,以满足工程实际的精度需要并减少分析计算工作量为目标,对现有的4种近似估算网络系统可靠性的方法进行了分析,指出了各种方法产生误差的原因,定性分析了有关方法为减少误差所采取措施的合理性。针对2种不同复杂程度的典型网络系统,通过数值算例,给出了单元可靠度不同情形下的系统可靠度计算值;与精确算法对比之后,得到了量化的误差.基于对各方法的工作量和误差的综合分析,给出了具有工程指导意义的建议.     

基于模糊神经网络的武器控制系统信号分析

某新型飞机武器控制系统故障诊断过程复杂,故障征兆和故障原因之间存在着许多不确定因素,精确定位故障存在许多困难.针对这种情况,提出了基于模糊神经网络,研究了模糊神经网络技术在武器控制系统故障诊断领域的应用,并根据系统本身的特点,提出了诊断和算法模型.在此基础上,研制出武器控制系统检查仪,对该方法作了验证.结果表明:该方法是可行和有效的.     

分布式网络化测试系统设计

以某大型复杂装备远程测试系统为例,给出了基于DCOM的分布式网络化虚拟仪器测试系统的体系结构.该网络化测试系统体系结构采用DS技术作为客户端和测试端连接的中间件,并采用C/S、B/S混合模式使系统各COM/DCOM组件通过网络实现"无缝"连接.DCOM技术的应用使得各网络测试节点成为服务的本体,可以响应不同客户的测试需求,实现了良好的数据传输、安全管理和远程仪器控制.DS技术的使用进一步简化了计算机和测试应用之间的数据交换,达到了良好的实时传输效果.     

基于动态神经网络的装备技术状态预测模型

装备的技术状态受多种因素的影响,诸多影响因素之间是一种多变量、强耦合、非线性的关系,同时这种关系还是动态的。根据装备技术状态的特性,使其在相空间里重构,然后利用动态神经网络建立装备技术状态预测模型,并以装备振动信号预测为例进行案例研究,验证了利用动态神经网络进行预测的可行性和优越性。