基于超网络的作战体系建模方法

基于信息系统体系作战问题研究的基础是作战体系构建。在对作战体系进行网络化结构分析的基础上,重点考虑体系中各类实体及属性的复杂性,根据其网络拓扑特性,以超网络、超图理论为指导,建立了基于结构层和属性层相统一的超网络模型,并结合体系作战过程中的对抗规律,提出超网络模型相应的动态演化方式,最后通过案例建模验证了超网络作战体系构建模型的适应性及优势。     

编队多平台协同防空作战系统逻辑结构分析

本文旨在为舰艇编队实现多平台协同防空反导提供一种系统逻辑结构设计思路,通过提出具有三层逻辑网络的舰艇编队多平台协同防空作战系统逻辑结构,并分析三层逻辑网络的结构和功能,以及阐明三层逻辑网络间的信息传递逻辑关系,从而使编队内各舰艇作战系统网络化连接,实现了编队协同防空反导,最大限度地发挥了编队兵力兵器的整体防空作战能力。     

多机器人编队控制研究

多机器人编队控制是多机器人协调控制中一个最具有挑战性的研究问题。多机器人编队是指：一组相互协作的机器人组建和保持特定的队形形状。本文首先简要概述了多机器人编队问题的研究现状。从面向问题的角度出发,本文将编队问题分解成编队角色分配、队形生成、队形变换与选择、编队跟踪4个子问题,并针对每个子问题,总结了现有的研究方法。最后,本文特别强调编队控制中的网络问题并指明未来的研究方向。     

基于IPSec的下一代高性能安全处理器的体系结构

IPSec是目前适合所有Internet通信的惟一一种安全技术。通过分析IPSec的处理过程,指出网络安全处理器的使用是IPSec协议高效实现的关键,并详细介绍了目前典型安全处理器的结构和应用。由于目前的网络安全处理器无法满足OC 48及其以上速率接口的处理要求,对下一代高速网络安全处理器的体系结构进行了分析和预测。     

压电执行器 NLDDS及神经网络非线性建模与控制

本文采用非线性动态数据系统(NLDDS)建模方法和非线性递推最小二乘算法,对具有迟滞非线性特性的压电陶瓷微进给执行器的动态特征进行了建模、预报与控制,并且用人工神经网络对该类系统的建模与控制进行仿真。结果证明上述方法在一定程度上是可行的和有效的。     

利用多时间尺度卷积的视频行为识别网络

基于2D的行为识别网络通常融合多张视频帧的分类结果识别不同的行为,但其在卷积过程中缺少对时空特征提取。针对该问题,基于时间位移模块(temporal shift module,TSM)的思想设计了一组多时间尺度卷积,包含不同设计的卷积核以提取融合不同时间尺度的时空信息。通过控制多时间尺度卷积嵌入ResNet50网络的位置及其模块的参数设置,寻找最优的基于多时间尺度卷积的行为识别网络。使用PyTorch深度学习框架训练模型,在大型开源数据集Something-Somethingv2上进行了实验研究。结果表明,基于多时间尺度卷积的行为识别网络对行为识别准确率达到了59.47%,优于TSM等网络。     

低温等离子体用于高功率微波防护研究

等离子体对于高功率微波的攻击具有独特的防护效果。基于等离子体流体近似方法,利用COMSOL软件研究了高功率微波与柱状等离子体阵列相互作用过程中入射电场随时间的演变过程,分析了等离子体防护高功率微波的物理过程和作用机理。研究结果表明,入射的高功率微波会使等离子体参数发生剧烈变化,特别是其电子密度将急剧增加,从而使等离子体对入射的高功率微波表现出类似金属的电磁特性,最终实现对入射高功率微波的有效防护。此外,利用高频辉光放电产生柱状等离子体阵列,通过实验验证了等离子体对高功率微波的防护作用。最后,总结了基于等离子体的高功率微波防护技术需解决的主要问题。     

SpaceFibre星载数据网络低延时确定性调度算法

针对超高速SpaceFibre星载网络中多源数据传输的确定性和实时性应用需求,提出一种分类细粒度低延时确定性调度算法。该算法基于差异化调度策略的思想,将数据流划分为三类。为实现网络资源的细粒度分配,引入扩展时隙。该算法采用无冲突均匀调度方法,降低了数据包的平均排队延时。为适应有效载荷组网的航天应用场景,该算法兼顾网络拓扑结构生成调度方案。为验证算法有效性,在OPNET仿真平台下利用自定义建模技术搭建网络仿真模型。仿真结果表明:相比优先权调度和无冲突连续调度机制,该算法实现了时间敏感数据流的确定性传输;随着时隙数目的增加,网络的延时性能和抗抖动性能显著提升,吞吐量性能得到保证;该算法具有一定的航天工程实用价值。     

基于PSO-RBF神经网络的雷达目标识别

为提高雷达系统目标识别能力,对粒子群算法及RBF神经网络进行了分析。针对离子群算法(PSO)易陷入局部极小的缺陷,提出了基于自适应时变权重和局部搜索算子的改进PSO算法,并将该算法应用到RBF神经网络核函数参数的优化学习中,进行了雷达目标识别仿真实验。仿真结果表明,相对于标准PSO-RBF神经网络,改进算法不仅收敛速度快,且误差精度高,特别在干扰较强时,目标的识别率有较大提高。     

基于转移费用矩阵的机器人路径规划方法

本文描述了机器人路径规划的一种新方法：基于转移费用矩阵的机器人路径规划方法。通过定义转移费用矩阵的概念及其上的二元运算,将最优路径的生成,转化为矩阵的运算,使得有限步的矩阵运算,即可得到环境中所有点间的最优路径,达到了在预处理阶段构造最优路径集的目的。最后,介绍了该方法在移动机器人任务规划中的应用