平流层通信技术在军事通信中的应用

由于平流层通信平台具有高度稳定、长时间驻空、准静止、可承载一定规模有效载荷等特点。与卫星通信和地面蜂窝系统相比,平流层通信系统具有费用低、部署快速、地面设备少、使用灵活、通信质量好等特点,其应用在军事中是一个新的突破,已经引起越来越多国家的重视。     

平流层通信技术在军事通信中的应用

由于平流层通信平台具有高度稳定、长时间驻空、准静止、可承载一定规模有效载荷等特点.与卫星通信和地面蜂窝系统相比,平流层通信系统具有费用低、部署快速、地面设备少、使用灵活、通信质量好等特点,其应用在军事中是一个新的突破,已经引起越来越多国家的重视.     

基于Voronoi Cells的自然邻点插值法在地形可视化中的应用

本文基于Voronoi Cells的数据结构，实现了二维平面中大规模散乱数据点的非结构网格剖分的相应算法，并在此基础上运用自然邻点插值法构造出了具有良好数学性质的插值基函数，然后将该剖分方法和插值算法应用到GIS地形可视化的实际数据中，并利用OpenGL三维显示技术显示结果，收到了良好的效果。     

基于改进GA-Elman的无线智能传播损耗预测方法

在5G移动通信系统商用落地的背景下,设计准确、高效的信道估计方法对无线网络性能优化具有重要意义.基于改进GA-Elman算法,提出一种新的无线智能传播损耗预测方法.对Elman神经网络中的连接权值、阈值和隐藏神经元进行实数编码,在隐藏神经元编码中加入二进制控制基因,同时利用自适应遗传算法对权值、阈值和隐藏神经元数量进行...     

无线电波在空间的传播损耗建模

针对无线电波通信距离的问题,模拟粗糙光滑的地形来实现对船舶穿越海洋的无线短波通信距离的分析。通过建立一种天波多跳损耗模型,研究了不同海平面下既定瓦数下载波信息的第一个最大跳损。可以得出在湍流海面的第一次大跳跃中,无线电波的反射强度为42.833 dB,平静的海面的反射强度为46.569 9 dB。在高频信号的初始分贝为2.969 7 dB,噪声功率为 5.047× W的情况下,湍流海面的最大跳跃为4跳,平静海面的最大跳跃为6跳。崎岖地形的最大跳数是 2 跳,但此时不能返回电离 F 层; 平坦地形的最大跳数是 2 跳, 但此时它可以返回到电离 F层。通过对模型的建立和分析,可以得出无线电波在崎岖和平坦山区的损耗远远大于海洋。     

进化神经网络在机床工具损耗预测中的应用

设计了一个基于实数编码的改进进化算法优化神经网络的连接权和网络结构.该算法可以根据种群停止进化代数自适应调节变异率、根据个体适应度调节变异量.加工实验表明采用进化神经网络可以较准确预测出电火花铣削加工工具损耗,所提出的进化算法是有效的,预测结果较标准BP神经网络高.该预测模型为电火花铣削加工工具在线自动补偿打下基础.     

基于SLIC区域分割的三维地形重建算法

为利用无人机在高空连续拍摄的两幅航拍图像准确实现三维地形重建,提出了通过将图像进行区域分割来达到不同地形区域分别生成数字高程模型DEM数据的方法。首先利用简单线性迭代聚类SLIC超像素算法将图像分割为多个包含单一地形的超像素区域,再利用各区域的颜色信息进行相邻同类地形区域的融合,最后在所得的各区域内通过SIFT特征点提取与匹配、计算三维坐标来生成DEM数据。通过将重建地形结果与卫星地图对比表明,利用该方法能够有效实现地形重建;通过对比本文算法与传统地形重建算法的重建结果表明,利用该方法能准确呈现各地形间的边界信息。     

基于等高线的三角网建模及真实感地形重建

三维地形是自然环境模拟中不可缺少的重要组成部分,具有广泛的应用价值.文中提出了一种基于等高线的三角网建模算法.该算法利用等高线固有的特性及其比邻拓扑关系,将等高线作为特征线并适当增加特征点,改进三角网生长算法,构建带约束条件的狄洛尼三角网.实验采用我国东北某山区的真实等高线数据运用该算法模拟地形.结果表明,该算法具有较高的构网效率,保留了等高线所包含的丰富的地形特征,较好地实现了三维真实感地形重建.     

基于Logistic回归的配电网变压器损耗预测方法

配电网变压器在持续高压负荷下出现功率损耗,导致配电网变压器损耗预测的精度较低,为了提高配电网变压器的损耗控制能力,需要进行损耗的优化预测,提出基于Logistic回归的配电网变压器损耗预测方法.采用时间序列分析方法进行配电网变压器损耗的特征序列重组,提取配电网变压器损耗动态分布信息量,通过同步振荡控制方法,分析配电网变...     

基于三维反向射线跟踪的电波传播预测

在复杂城市传播环境中,搜索三阶及以上反射及绕射路径能提高电波损耗预测精度,但现有研究主要针对二阶及以下反射及绕射路径。为此,提出一种任意阶反射及绕射反向射线跟踪算法。该算法基于镜像原理和一致性绕射理论,反向搜索确定射线传播路径,同时通过正向筛选过程建立可见多边形、棱边和场点,从而减少相交测试次数,降低高阶路径的搜索复杂度。在此基础上论述反射及绕射次数等因素对电波传播预测精度和复杂度的影响。数值仿真结果表明,考虑高阶传播路径能有效提高预测精度和预测效率,为三维城市中电信基站的规划设计和网络优化提供依据。     

保险洪灾损失预测模型

提出并实现了一种基于地形条件和领域知识的保险洪灾损失预测模型,根据数字高程模型生成地形及排水能力因子,利用神经网络模型的非线性映射能力进行仿真建模,并给出了在该模型中融合领域知识的方法。实验证明,该模型可得出动态的预测结果并具有较强的泛化能力,为保险及相关行业提供了一个可操作的洪灾损失预测处理平台．     

复合分形插值算法在海底地形仿真中的应用

在海底环境信息系统的研究中,海底地形建模是的关键技术之一.而海底环境信息系统对于水下潜器路径规划至关重要.为使海底地形模型具有更好的精度,且能表现出海底真实地表复杂、不规则的分形特性,提出了一种改进的分数布朗运动(fBm)和改进的迭代函数系统(IFS)的复合分形插值算法.Matlab仿真结果表明,提出的算法建立的海底地形模型的分形特征与真实地表特征更加接近.计算分析后发现,提出的模型与传统插值算法或单一的分形插值算法建立的海底地形模型相比,具有更高的精度,更加适用于水下潜器的路径规划.     

社交网络信息传播预测与特定信息抑制

近年来,随着Twitter、Facebook、新浪微博等社交网站用户数量的激增,信息数量急剧膨胀,隐藏在海量信息中的不实信息的传播带来了不良的影响,如何调控或抑制特定信息的传播是网络信息管理面临的一项技术挑战.为了解决这一问题,首先从真实微博网络出发,基于机器学习方法提出了不依赖于传播模型的独立信息转发预测机制,从而对信息的传播进行预测;其次,基于独立级联模型,综合考虑本文场景的特殊性,提出了异步信息不平等竞争传播模型作为特定信息与免疫信息的竞争传播机制;最后,提出了3个种子节点集合选择算法,通过向选择的种子节点注入免疫信息使得免疫信息在网络中广泛传播从而抑制特定信息的传播.基于真实社交网站数据的实验证明,提出的信息传播预测模型以及种子节点选取算法对特定信息传播的调控和抑制具有良好的效果.     

三维地形可视化的MATLAB实现

阐述运用二维插值和分形插值方法,基于MATLAB进行三维地形数据的可视化;并给出利用该法在三维地形可视化中的应用实例,说明了三维地形的制作以及可视化实现步骤.结果表明,算法处理数据效率高、效果好.     

基于特征线梯度约束SFS的月面地形重构方法

针对月面着陆器在下降过程中可能得不到足够的匹配点进行着陆区地形恢复的问题,提出了基于特征边缘线梯度比例约束的明暗恢复形状(shape from shading)算法。以Lommel-Seeliger反射模型模拟月球表面反射情况,建立辐照度方程。以地形特征边缘提取结果为基础,经过最小二乘拟合后,求解临近点的梯度比例因子,并通过表面光滑模型约束,演化得到剩余影像点的梯度比例因子,实现了对辐照度方程的量化约束,使得SFS问题正则化。采用模拟影像和真实月面影像对所提出的算法进行了测试分析,实验结果表明,所提出的算法能够有效的进行三维地形恢复,且恢复精度优于经典SFS算法中对实际地形恢复效果最好的Tsai算法。     

无人机中继链路传播损耗及性能分析

针对两跳无人机中继通信场景,综合考虑机身姿态、天线特性、气候状况及信道衰落等影响,建立了两跳中继链路的传播损耗模型,分析了传播损耗均值的计算方法,推导了多径阴影复合衰落导致传播损耗随机起伏的统计特性。在此基础上,进一步推导得到了两跳无人机中继系统的中断概率与误比特率的理论表达式。最后,通过对郊区、山区和海洋场景的数值仿真,验证了本文推导的理论结果的正确性,并分析了无人机飞行高度、地面节点位置以及通信场景等因素对两跳中继系统性能的影响。     

巧用CAPICOM进行安全通信

简单介绍了常见的几类加密算法,分析了它们在网络加密中的优劣。数字信封是公钥密码体制在实际中的一个应用,调用微软公司的CAPICOM组件可以保证数据加密／解密的可靠性。介绍了一种较为先进的使用数字信封安全通信的方法,给出了流程和图示,说明了在VB下调用CAPICOM实现安全通信的所需的准备工作及具体步骤,给出了较详细的源代码。对进一步了解CAPICOM工作方式,以及网络安全方面的工程实践提供了有益的参考。     

基于CNN和LSTM联合预测并修正的电量缺失数据预测

数据是电网调度控制系统稳定运行的关键依据,而因为硬件故障等原因导致数据采集过程中的数据缺失会影响到系统数据的完整性,从而对电网调度的智能性和高效性产生相应的影响.因此,针对缺失数据的准确预测对于智能电网调度系统的建设有着重要的意义.本文针对解决电网领域电能量采集系统的缺失数据预测问题对已有的基于CNN和LSTM联合预测方法进行改进和优化,在联合预测模型基础上添加修正模型,针对不同缺失数据段利用CNN卷积神经网络和电力数据里特有的对侧数据场景建模,实验结果证明该方法将平均绝对误差值降到0.142,提高了现有预测模型的准确率,对电网调度系统的智能性和高效性提供了数据完整性、准确性的保障.