基于随机调频步进信号的高分辨ISAR成像方法

为充分利用随机调频步进逆合成孔径雷达回波所具有的联合稀疏特征,提高成像性能,该文提出一种基于分布式压缩感知理论的随机调频步进逆合成孔径雷达高分辨成像方法。首先构建随机调频步进信号回波的联合稀疏表示模型,并完成子脉冲的脉冲压缩处理;其次,基于每组子脉冲的随机方式(组与组之间的随机方式不同),构建相应的随机量测矩阵,获取回波的压缩感知信号模型,并利用分布式压缩感知理论实现距离向联合高分辨重构;最后结合回波在方位向的稀疏性,采用快速稀疏重构算法实现方位向高分辨成像。理论分析和仿真结果表明由于充分利用了随机调频步进信号回波的随机性与联合稀疏特征,所提出方法具有重构精度高、距离向采样率低、抗噪性能强等特点。     

基于对象特征的软件定义网络分布式拒绝服务攻击检测方法

软件定义网络(SDN)受到分布式拒绝服务(DDoS)攻击时,攻击方会发送大量数据包,产生大量新的终端标识占用网络连接资源,影响网络正常运转。为准确发现受攻击对象,检测被占用资源,利用GHSOM技术,该文提出基于对象特征的DDoS攻击检测方法。首先,结合SDN网络及攻击特点,提出基于目的地址的检测7元组,并以此作为判断目标地址是否受到DDoS攻击的检测元素;然后,采用模块化设计,将GHSOM算法应用于SDN网络DDoS攻击的分析检测中,并在OpenDayLight的仿真平台上完成了仿真实验。实验结果显示,该文提出的检测7元组可有效检测目标对象是否受到DDoS攻击。     

网络信息模式下分布式系统协调预测控制

工业系统中广泛存在一类由多个相互关联的子系统组成的大系统. 尽管分布式控制结构的性能没有集中式控制好,但由于其具有较高的灵活性和容错性,相对于集中控制更加适合控制上述系统.在保持容错性的情况下如何提高系统的整体性能是分布式控制的一个难点问题.本文提出了一种分布式预测控制(Distributed model predictive control, DMPC)方法,该方法通过在各子系统预测控制器的性能指标中加入输入变量对其下游子系统的影响的二次函数,来扩大分布式预测控制的协调度,进而在不增加网络连通度,不改变系统容错性的前提下,提高系统的性能.另外,本文给出了基于该协调策略的带输入约束的分布式预测控制器的设计方法,在初始可行的前提下,该方法相继可行并可保证系统渐近稳定.     

基于双调频斜率的分布式星载雷达波形设计

在分布式星载雷达系统中,为了获得分集增益和高分辨性能,要求各雷达发射的波形具有较强的正交性和较低的多普勒敏感性.通过对双调频斜率(Double Frequency Slope,DFS)信号的自相关性、距离分辨率、互相关性以及多普勒容忍性等性能的研究,推导出该波形各参数之间的关系.在此基础上,结合分布式星载雷达系统的要求提出了基于DFS信号的波形参数设计方法,并设计出具有正交性和低多普勒敏感性的DFS信号波形.研究结果表明：在信号时宽不变的情况下,增大各子信号间的调频斜率差可以提高多个DFS波形间的正交性;而要使DFS波形具有较低的多普勒敏感性,则可以通过增大信号带宽或减小调频斜率差来达到.仿真结果表明：利用波形参数间的相互关系设计出的DFS信号波形,能够较好地满足分布式星载雷达系统的要求.     

一种基于条件梯度的加速分布式在线学习算法

由于容易实施, 基于投影梯度的分布式在线优化模型逐渐成为一种主流的在线学习方法. 然而, 在处理大数据应用时, 投影步骤成为该方法的计算瓶颈. 近年来, 研究者提出了面向凸代价函数的分布式在线条件梯度算法, 其悔界为${\rm O}(T^{3/4})$, 其中$T$是一个时间范围. 该算法存在两方面的问题, 一是其悔界劣于公认的悔界${\rm O}(\sqrt{T})$; 二是没有分析非凸代价函数的收敛性能, 而实际应用中代价函数大部分是非凸函数. 因此, 提出一种基于条件梯度的加速分布式在线学习算法, 使用Frank-Wolfe 步骤替代投影步骤, 避免昂贵的投影计算. 文中证明当局部代价函数为凸函数时, 所提算法达到公认的悔界${\rm O}(\sqrt{T})$; 当局部代价函数为潜在非凸函数时, 所提算法以速率${\rm O}(\sqrt{T})$收敛到平稳点. 最后, 仿真实验验证了所提算法的性能与理论证明的结论.     

求解能耗成本平衡的分布式阻塞流水线调度群体迭代贪婪算法

在经典分布式流水车间调度问题基础上, 本文构建了具有序列相关准备时间的分布式阻塞流水线调度问题(DBFSP SDST)的混合线性整数规划模型(MILP), 以均衡各工厂能耗成本为优化目标, 提出了基于群体优化的迭代贪婪算法 (PEIG). 该算法针对零缓冲区和多工厂生产模式, 设计了问题特性的启发式方法; 针对迭代贪婪算法(IGA)的优势和不足, 提出了基于群体的局部搜索策略、多邻域搜索结构和增强的跨工厂破坏重构方法, 以进一步平衡所提算法的全局探索和局部搜索能力. 通过270个测试算例的数值仿真, 以及与最新4种代表算法的统计比较,本文验证了所提PEIG算法的优越性, 能为中大规模的DBFSP SDST提供更优的调度方案.     

带负载均衡的混合算法求解分布式异构作业车间调度问题

针对以最小化最大完工时间为目标的分布式异构作业车间调度问题(DHJSP), 本文提出了一种新的混合遗传禁忌搜索算法. 首先, 综合考虑工厂的工件总负载与最大机器负载, 提出了一种新的工厂负载表达方式. 其次, 针对DHJSP总工序数不定的特性, 提出以最小化最大工厂负载为目标快速确定初始工件分配方案, 并验证了方法的高效性. 然后, 新设计了两种考虑负载均衡的单工件转移邻域结构, 根据工序调度的结果对工件分配方案进行局部搜索. 最后, 因DHJSP缺少标准算例和相关算法, 在分布式同构作业车间调度问题(DJSP)上与现有算法进行对比, 所提算法在TA算例的480个问题上更新了420个问题的最优解, 其余60个问题取得了同等最优解. 在随机生成的3个不同规模的异构算例中, 所提算法也均取得了较好解, 验证了所提方法的优越性.     

分布式全相参雷达相参性能分析

该文针对多脉冲发射协同结构的分布式全相参雷达,首先建立了全相参模式下的信号模型,然后推导了输出信噪比增益(oSNRg)的解析式,并基于相干参数估计的克拉美-罗界(CRB),利用多项式拟合,获得了oSNRg上界的数值解。结果表明：增加发射天线数或脉冲数能够提高oSNRg;而增加接收天线数能否提高oSNRg取决于输入信噪比大小,输入信噪比较大时则oSNRg随之提高,较小时反而随之下降。最后的仿真实验验证了研究结论的正确性。     

分布式雷达相参发射原理与性能分析

通过调整空间距离较远的雷达发射天线的发射时间和初始相位可控制电磁波能量在空间的分布来增强感兴趣空间区域的信号能量。该文分析分布式雷达相参发射的原理,给出形成干涉峰点的条件,定义空间干涉能量分布函数来反映发射信号能量较平均能量的增益,其最大值为发射天线个数。在远场和近场条件下分析信号空间能量分布的特点,表明它在远场近天线距离呈条纹状,在近场远天线距离呈类晶体结构或独峰结构。为了让目标在干涉峰点内部,分布式相参发射在低频率、小目标的跟踪状态更有效。     

基于相关法的分布式全相参雷达相干参数估计及相参性能

针对一般结构的分布式全相参雷达,研究了基于相关法的时延差和相位差估计性能以及输出信噪比增益(oSNRg)。首先分别建立多输入多输出(MIMO)模式和全相参(FC)模式下的信号模型。然后重点分析估计相位差时的相位模糊问题,并提出一种有效的解模糊方法。数值实验结果表明：当输入信噪比足够高时,相关法能够获得稳健的相干参数估计,且oSNRg接近理想值。