基于品质度量的移动Ad Hoc网络分层密钥管理优化技术

提出了一个分布式的基于品质度量的分层密钥优化管理机制。该机制通过动态选择高品质的节点作为PKG来增强移动Ad Hoc网络的安全性,并将网络生存时间最大化。节点的选择可以归结为随机(restless bandit)问题,并且将密钥更新过程分为在线和离线两个部分,从而降低了计算复杂性。仿真结果表明,该机制可增强网络的安全性和将网络生存时间最大化,非常适合移动自组网的应用要求。     

基于贝叶斯网络的装甲目标战术企图推理模型构建

以贝叶斯网络理论为基础,分析基于贝叶斯网络的目标企图推理框架,从目标状态、目标性质、战场环境和战术特性4个方面提取节点,在分析这4个节点拓扑结构的基础上,构建了装甲目标战术企图推理的贝叶斯网络拓扑结构。     

多波束相控阵天线角跟踪性能及测试方法

针对目前对多波束相控阵天线角跟踪性能测试研究较少的问题,首先分析了多波束相控阵天线的单脉冲和差测角方法,并对波束滑动、波束穿越及信号频率变化对角跟踪性能的影响进行了仿真分析。类比传统的雷达精度校飞试验,提出了基于飞艇的角跟踪性能测试方法,对角跟踪精度及误差范围进行测试,并利用STK软件实现了可视化。仿真分析表明,该方法可以实现对多波束相控阵天线角跟踪性能的评定并具有较高的工程应用价值。     

无人机测控系统Turbo-MAP译码方法

无人机测控数据链系统与地面控制站进行的是遥测数据、侦察图像及遥控指令的传输,因此,高质量的通信是确保无人机数据链发挥效能的关键技术之一。针对无人机信道的特点和要求,研究了无人机信道的Turbo-MAP译码模型,提出一种无人机测控系统Turbo-MAP译码方法,并针对各种参数条件进行了Matlab仿真。实验结果证明,该方法能够保证在发送数据的时候尽量使用长度较长的数据包且增加交织深度,并显著提升译码BER性能。     

KL散度多模块滑动窗口慢特征分析的故障诊断方法

针对传统分块方法根据经验划分子块导致变量特征信息无法充分利用,其单一的建模方式忽略局部信息以及离线模型无法适应时变特性的问题,提出了一种KL (Kullback-Leibler)散度多模块滑动窗口慢特征分析方法。在正常工况数据集中,利用KL散度来度量变量间的距离,同时引入最小误差平方和准则进行聚类,分成两个距离最小的子模块;在此基础上利用慢特征分析方法对每个子模块进行建模,结合滑动窗口对每次采样的数据进行更新,得到最优模型,分别计算监测统计信息,利用支持向量数据描述对故障监测结果进行融合,实现故障诊断。并将该方法应用于田纳西伊斯曼过程的监控中,得到了较高的故障检测率和较低的虚警率,验证了该方法的可行性和有效性。     

高性能计算和数据中心融合网络研究综述

随着高性能计算、大数据处理、云计算和人工智能计算呈融合发展趋势,高性能计算网络和数据中心网络的融合网络成为互连网络发展的重要趋势。分析当前融合网络研究现状;针对当前最具代表性的融合网络进行详细阐述,全面展示该领域的最新技术和动态;提出融合网络面临的技术挑战;基于技术挑战对融合网络的发展趋势进行展望,包括融合网络协议栈设计中融合与分化并存、基于在网计算实现融合网络性能加速、面向新兴应用需求优化融合网络性能。     

Balancing stability and efficiency in team formation as a generalized roommate problem

The assignment of personnel to teams is a fundamental managerial function typically involving several objectives and a variety of idiosyncratic practical constraints. Despite the prevalence of this task in practice, the process is seldom approached as an optimization problem over the reported preferences of all agents. This is due in part to the underlying computational complexity that occurs when intra-team interpersonal interactions are taken into consideration, and also due to game-theoretic considerations, when those taking part in the process are self-interested agents. Variants of this fundamental decision problem arise in a number of settings, including, for example, human resources and project management, military platooning, ride sharing, data clustering, and in assigning students to group projects. In this article, we study an analytical approach to “team formation” focused on the interplay between two of the most common objectives considered in the related literature: economic efficiency (i.e., the maximization of social welfare) and game-theoretic stability (e.g., finding a core solution when one exists). With a weighted objective across these two goals, the problem is modeled as a bi-level binary optimization problem, and transformed into a single-level, exponentially sized binary integer program. We then devise a branch-cut-and-price algorithm and demonstrate its efficacy through an extensive set of simulations, with favorable comparisons to other algorithms from the literature.     

基于NFC的抗扰物联网监测系统研究与设计

借助于抗扰物联网技术,科技产业能够实现精细化管理、高效化运作。借助现代科技,基于NFC实现抗扰物联网监测系统的研究与设计。虽然我国当前已经逐步构建抗扰物联网通信系统,但其存在着布线难、操作难、数据传输难等阻碍问题,而据分析近距离通信技术构成的两级农业监测信息物联通信方案能够有效解决当前阻碍。因而通过设计Zigbee自组织网络改善系统内的各个模块的数据无线传输;在系统中纳入NFC技术,达到整个系统整体同移动终端的近距离无线传输,针对数据传输在检测中出现的干扰性较强的问题,提出运用捕获算法(PMF-FFT)。该算法融合了部分匹配滤波器和FFT技术,能够实现通信干扰对消除并比传统系统更加节约能源消耗。最终对基于NFC的抗扰物联网监测系统通过实践操作进行了验证。     

基于BP和Hopfield神经网络的航空肼燃料保障安全评价

针对航空肼燃料保障安全评价的复杂性和非线性,提出并建立了基于BP和Hopfield神经网络的动态安全评价模型。在综合分析国内外肼燃料保障安全评价的基础上,针对航空肼燃料保障过程中出现的问题,构建并优化了指标体系,选取前馈神经网络中的BP网络和反馈神经网络中的Hopfield网络建立评价模型。在详细说明了BP和Hopfield神经网络的构建方法后,进行实例验证,并对预测效果进行了比较分析。仿真表明,两种模型都能正确评价安全保障状态。但在收敛速度、联想记忆功能方面Hopfield神经网络优于BP神经网络。将BP和Hopfield神经网络用于肼燃料保障安全评价过程中,具有适用性和可行性,对于航空肼燃料保障的安全建设与安全管理研究具有重要意义。     

基于极坐标多普勒伪状态的最佳线性无偏估计算法

理论和实践已经证明,除位置量测外,包含目标速度信息的多普勒量测具有有效提高目标状态的估计精度的潜力。基于目标匀速运动场景在直角坐标系下提出了一种可使用多普勒伪量测(即距离量测与多普勒量测的乘积)和多普勒伪状态的跟踪算法。从理论上讲,它是在最佳线性无偏估计准则下的近似最优线性无偏滤波器,并且避免了量测转换方法的根本缺陷。通过与目前几种流行的方法进行仿真比较,验证了新算法的优越性和可靠性。