Duffing混沌系统电路仿真研究

利用Duffing振子参数敏感性检测微弱信号是当前研究热点.研究了利用EWB软件实现Duffing振子电路,通过电路仿真试验研究Duffing电路对初始参数的敏感性,及对不同频率信号检测的适应性,最后对比理论分析结果、仿真试验结果和Matlab计算结果,指出Duffing电路与Duffing振子的不同之处,对混沌弱信号检测的实用化研究具有重要意义.     

机载火控系统动态精度分析模型研究

指出当前武器系统精度分析技术相对滞后,针对机载反舰导弹火控系统的动态精度试验和数据的分析处理,提出一种武器系统火控动态精度分析新方法。通过分析火控系统动态精度试验的误差数据,建立动态误差数据序列的AR模型,引入时间序列判别函数对火控系统精度进行判定。对试验数据建模时,根据对火控动态精度误差数据的分析,分别基于高斯平稳随机假设和非高斯随机假设建立AR模型,两种模型性质不同,后者采用高阶累积量估计模型参数。该方法与常用的3σ检测准则相比,充分利用参照系统的数据和全面考虑测试数据的分布类型,能比较准确地评估系统动态精度。     

航空火控动态精度检测及数据处理分析

首先针对航空火控系统的动态精度测试，分析比较了几种试验数据获取方法，指出对固定目标源测试动态精度是一种简单易行的方法。介绍了对数据的预处理方法，对预处理后的数据先根据常用的规则对火控系统的精度进行定量检测；然后采用动态数据建模方法对误差时间序列进行ARMAX模型辨识求其动态模型，再求模型在Z域的零极点分布，以及由动态模型求出各种特性函数，从而分析火控系统误差的稳定性；由规则的定量分析结果并结合动态建模后的定性分析结果就能够对火控动态精度给出更加客观深刻的检测评定结果。     

基于MFC的测试系统信号采集定时器设计

设计了某型飞机信号检测仪系统,利用多个板卡采集飞机总线上的火控系统耦合信号,采用MFC开发了检测仪软件,研究了用于信号采集的Windows常规定时器使用方法,在系统开发中探讨了MFC的文档类(CDocument)中定时器的使用,针对文档类中使用定时器存在的问题,提出了通过消息转发解决静态函数调用的困难,实现了在文档类中控制多个板卡完成对多个不同工作频率信号的采集和处理工作,视类(CView)专注于数据显示,最终整个检测仪软件结构合理。     

MANET中基于速率的流量控制算法研究

由于MANET中网络的动态变化特征,TCP隐含式AIMD流量控制不适应于该领域。本文介绍了基于速率的显式流量控制策略（EXACT）,并分析了它对网络中再路由和带宽变化的反应。在高速动态变化的MANET环境下,通过ns-2系统模拟,本文评价了EXACT在网络传输公平和效率等方面的性能。     

基于日志的数据恢复及其在Oracle中的实现

在信息系统的工程实践中，数据库出现故障后的数据恢复是一项复杂的技术问题。从事务处理和事务日志的角度阐述了数据恢复的基本方法，并特别指出了实现完全数据恢复的技术途径和实施策略，同时结合Oracle数据库系统解剖了一个典型的数据恢复范例。研究结果表明，利用事务日志可以实现无数据丢失的完全恢复。     

基于信源熵的残差相关性度量方法

在动态模型残差序列的相关分析中融入信源熵的概念,构造了一种具有普适意义的统计量——“残差熵”,它的直观物理意义是残差序列中所残留的信息量,可以定量地反映残差序列逼近白噪声的程度．文章在正态假设的基础上推导出“残差熵”的估算公式．理论分析和实例计算都表明：“残差熵”可以作为一种有效的度量方法用于动态模型的适应性检验和定阶．与传统的检验方法相比,该物理量充分利用了残差序列的随机分布信息,因而显示出更好的模型辨识性能．     

一种光盘数据加密的方法

本文从光盘的基本概念出发介绍了光盘数据加密的可行性：在综合分析光盘数据加密方法的基础上提出了一种有效的加密方法。     

基于遗传神经网络的超混沌时间序列预测

研究了超混沌系统的预测问题。通过分析混沌时间序列,建立具有多个隐节点的3层前馈网络,基于泛化性考虑采用剪枝算法训练,在保证预测精度的基础上消去部分隐节点以降低网络复杂性,利用遗传算法具有的全局寻优能力重新训练网络,利用具有局部寻优能力BP算法再次训练该网络。对Mackey-Glass时滞混沌系统预测实验结果表明,改进算法的泛化性能优于经典BP网络,归一化预测精度提高10倍多,能够较好地解决超混沌系统的预测问题。     

潜艇战场损伤评估仿真中的关键技术研究

研究了潜艇战场损伤仿真评估中的两个关键问题,在综合分析潜艇战场损伤因素的基础上,提出了基于历史数据的损伤日志知识库,并结合专家意见和损伤分析技术,定义了新的仿真数据的综合获取技术,定义和构建了仿真体系中各Agent的体系结构以及协作执行单元。仿真结果证明了数据综合获取技术和结构体定义的有效性。