基于门限的无线传感器网络密钥管理方案

由于无线传感器网络在能量消耗、内存开销和计算能力等方面的局限性,传统的网络密钥管理方法已不适用。为此提出了一种适用于无线传感器网络的密钥预分配方法——基于（t,n）-门限方案,给出了密钥分配方法,并从方案的连通性、安全性等方面进行了有效的分析,结果表明该算法在这些方面有一定的优势。     

基于拓扑结构的空间信息网络脆弱性分析

建立了空间信息网络拓扑结构,提出了基于拓扑结构的空间信息网络脆弱性分析方法,设计了空间信息网络脆弱性分析系统,并对假定的空间信息网络拓扑结构的脆弱性进行了分析。     

基于类神经网络模型的电路自主修复方法

为进一步提高电子系统在恶劣环境下的生存能力,对利用演化硬件实现电路自主修复的方法进行了研究。首先,根据FPGA芯片与多层前馈神经网络的相似性,建立了一个可用于数字电路演化的门级电路模型,设计了专用的二进制列向量编码方法;然后,给出了实现电路自主修复的工作流程,探讨了进行电路故障诊断和修复的途径,提出了快速重构与演化相结合的电路修复方法。Matlab仿真试验表明：基于类神经网络模型的遗传算法较适合进行演化修复操作;修复效果分析表明：快速重构与演化修复相结合的修复方法比单纯依靠演化修复更为便捷。     

基于多级RBF神经网络集成的传感器故障诊断研究

针对诊断传感器偏置故障及漂移故障的难点问题,提出了一种基于多级RBF神经网络集成的传感器故障诊断方法。该方法充分利用控制系统闭环回路测控信息,建立多级神经网络集成观测器模型。将输出与传感器实际输出相比较获取残差序列,获得基于残差序列的传感器偏置故障和漂移故障的辨识策略,实现控制系统传感器故障在线诊断。将三容水箱液位控制系统作为仿真对象,仿真结果表明该方法不仅可以提高单一神经网络的运算精度,而且采用RBF神经网络集成方式还要优于其他集成方式,可以快速准确地检测和分离传感器故障,辨识传感器故障类型、故障大小以及故障发生的时间。     

基于GEO/LEO两层星座的卫星组网结构分析

提出了一种基于GEO/LEO两层星座的卫星组网结构,在两层星座中建立了立体交叉的层内、层间星际链路,实现了GEO/LEO两层卫星星座的优势互补,具有组网灵活、管理简单等特点.通过快照周期定义了星座中各卫星的逻辑位置,并基于逻辑位置提出了对LEO卫星的分群和分组管理:包括LEO卫星的逻辑分群,群内LEO卫星的分组,以及分组内组长LEO卫星的选取和备份机制.在该卫星组网结构中,各星座协同运行,数据传输方式多样,能提高卫星网络的性能.     

节点能量均衡和区域重要程度的WSN节点配置算法

提出了一种基于节点能量均衡和区域重要程度的WSN节点配置算法(BEID).该算法将节点的剩余能量作为权重因子,同时考虑不同区域的重要程度,利用加权的Voronoi图确定节点的唤醒概率,从而来确定节点的工作状态.由于考虑了监测区域的重要程度对所属节点的唤醒概率的影响,从而大大加快了探测目标的效率.同时将节点的剩余能量作为权重因子,又在一定程度上使节点的能耗尽可能的趋于均衡.仿真结果表明该算法是有效的.     

移动计算终端多途径自适应的信息传输设计

以移动计算系统的网络传输为背景,提出了系统多途径自适应信息传输设计.此设计根据传输信息类型和网络传输途径的状态,按照一定的规则,自动选择一种传输途径进行传输.用户只需简单地参与或者无需参与,即可完成多途径传输任务.与全人工的多途径选择传输相比,此设计提高系统传送信息的效率.     

野值存在下的BP网络自适应卡尔曼滤波

提出了一种抗野值的BP网自适应卡尔曼滤波算法.通过BP网络对新息序列的方差和均值的速率进行在线实时监测计算,输出一组加权系数对新息做修正处理,从而有效地抑制了野值对滤波器的影响.仿真证明该算法保持了新息的统计特性,提高了滤波器的精度和稳定性.     

物元贝叶斯网络模型研究

分析了贝叶斯网络建模过程中的缺陷,结合物元理论,提出了物元贝叶斯网络理论.该理论能够融合二者的优点,既可处理复杂系统中的不确定性,又能充分利用系统中的所有信息,因此能够更好地进行复杂系统评价.     

基于神经网络的火控系统故障诊断专家系统

针对某型战机航空火控系统故障诊断方法对维修人员、检测设备依赖性大、故障诊断时间长等弊端,提出将神经网络与专家系统技术相结合应用于该型战机火控系统的故障诊断中.根据火控系统的故障特点给出了其神经网络专家系统的结构,建立了系统知识库,设计了系统运行的主界面和四大运行模块.经部队外场维修人员使用证明,该系统易于维护和使用,故障诊断准确率较高,有较强的鲁棒性.