垂直发射防空导弹弹道仿真模型研究

弹道仿真是导弹模拟训练系统中的关键部分。为构建准确性较好、实时性较高的弹道仿真模型,在对垂直发射导弹飞行过程进行分析的基础上,将弹道分为垂直段、转弯段、制导段三部分,并根据各部分弹道的特点,分别建立其差分方程描述模型,最后通过仿真验证了模型的准确性和适用性。     

基于μC/OS的TCP/IP协议栈设计与实现

文章以基于ARM7架构的LPC2124构成的嵌入式硬件系统为平台,设计和实现了面向数据采集领域的精简TCP/IP协议栈,应用于测量数据的远程传输。测试结果表明协议栈运行稳定。已在某型水声信号遥测系统中得到成功应用。     

基于改进的Elman神经网络的网络流量预测

在Elman神经网络的基础上提出了改进的网络,根据实际网络中测量的网络流量数据,建立了基于Elman神经网络的流量模型,分别用Elman神经网络和改进的Elman神经网络对实际网络流量进行预测,仿真实验结果表明,改进的Elman神经网络具有良好的预测效果,改进的Elman神经网络具有更高的预测精度和更好的动态性能.     

基于多模型半参数非线性回归模型的外弹道节省参数估计

双星定位系统的应用是外弹道估计中的一种发展趋势。文章给出基于双星、光雷的联合测量模型,建立基于半参数回归的外弹道节省参数估计模型;给出基于半参数回归的外弹道节省参数估计算法及计算步骤,并从理论上分析了基于半参数回归的外弹道节省参数估计算法能有效地消除非线性因素对参数估计性能的影响,其估计精度优于经典的节省参数建模方法,并通过仿真得到：该算法确实有效。     

一种嵌入式软件的组合测试指标获取方案

为了获取组合测试中适应值函数所需要覆盖率、测试运行代价等信息,设计实现了基于嵌入式软件源代码插桩的指标获取方案。该方案使用交叉开发环境,完成了对源代码语法、词法分析,插桩库和插桩策略的制定,目标机／宿主机通讯方式设计,获得了语句覆盖率、分支覆盖率、运行时间、被测程序程序复杂度等关键指标,并以图表的方式提供统计结果,为组合测试设计适应值函数,进行测试用例约减提供了依据。     

基于Vega Prime的飞行复现仿真系统设计

将视景仿真技术应用于飞机的飞行复现仿真分析,为飞行员提供了飞行训练时的真实世界景象和场景的渲染效果,对于提高飞行训练效果具有重要的作用。文章基于Vega Prime开展飞行训练视景仿真系统研究,对视景仿真系统中的关键技术开展了研究,实现了飞行过程的复现、作战轰炸过程的再现,并对对地攻击结果给出评估。     

无线传感器网络MAC协议的性能改进研究

在无线传感器网络中,MAC协议决定着网络的信道分配,对网络的性能有很重要的影响。目前已研究出多种S-MAC协议,其中S-MAC协议是一种典型的无线传感器网络MAC协议,但此协议存在一定缺陷,无法更好地适应传感器网Jj络多变的特点。针对该问题,在S-MAC协议的基础上,结合了自适应退避窗口和根据节点队列长度预测流量的思想,提出了一种新的协议-Q-MAC协议,并达到了较为理想的预测效果。经NS2仿真验证,此协议在平均延迟、吞吐量、能量消耗方面较S-MAC协议有了显著提高。     

基于细菌觅食机理改进粒子群算法的研究

粒子群算法与细菌觅食算法在优化问题中均体现了较好的性能,但由于各自特定的进化机制,也都存在缺点。粒子群优化（PSO）算法在优化过程中过快陷入局部极值,为了避免这个缺陷,提出了一种新的混合算法。通过PSO算法完成整个空间的全局搜索,通过细菌觅食算法（BFOA）中的趋向性运动算子完成局部搜索的功能,再通过典型函数进行测试,结果表明新算法可以有效弥补细菌觅食算法速度不快和粒子群算法精度不高的缺陷,同时部分地避免了局部收敛的问题,从而适用于解决复杂函数的优化问题。     

面向动态任务合作求解的联盟模型

多Agent系统中,Agent间通过形成联盟达到提高任务求解能力,获取更多收益的目的。主要关注联盟模型的改进和联盟形成阶段的改进,基于ARG(agent,role,group)元模型和学习机制提出了一种采用角色和学习机制的新联盟模型CLAR(coalition model based on learnin gagent and role);在采用合同网协议的CLAR联盟模型中提出了两阶段联盟形成机制;通过捕食者问题实验验证了角色和学习机制的作用,以及两阶段联盟形成机制在减少通讯代价上的作用。     

面向服务的云数据挖掘引擎的研究

数据挖掘算法处理海量数据时,扩展性受到制约。在商业和科学研究的各个领域,知识发现的过程和需求差异较大,需要有效的机制来设计和运行各种类型的分布式数据挖掘应用。提出了一种面向服务的云数据挖掘引擎的框架CloudDM。不同于基于网格的分布式数据挖掘框架,CloudDM利用开源云计算平台Hadoop处理海量数据的能力,以面向服务的形式支持分布式数据挖掘应用的设计和运行,并描述面向服务的云数据挖掘引擎系统的关键部件和实现技术。依据面向服务的软件体系结构和基于云平台的数据挖掘引擎,可以有效解决海量数据挖掘中的海量数据存储、数据处理和数据挖掘算法互操作性等问题。