基于数据链的飞机效能评估及作战运用

针对作战飞机的效能评估与运用问题,研究了数据链体制下的航空作战一体化构成。在对数法的基础上,给出了数据链支持下的飞机效能评估方法,将效能评估值转化为平均战斗力水平,建立了空战双方兵力变化规律的数学模型。仿真分析了等效实力比、数据链、不同的增援时间对空战结果的影响。仿真得出的有效增援时间范围及"局部最优增援时刻点",为空战指挥决策提供了参考。     

基于Cayley图的六度环绕网络研究

六度网络是一类平面图网络结构,将平面以等边三角形的形式进行分割,包括六度网孔网络和六度环绕网络.六度网孔网络不是规则网络,其边缘节点与内部节点的度不相等.通过对六度网孔网络的边缘节点建立环绕边就形成了规则的六度环绕网络,每个节点的度为6.但是由于环绕边的存在,使得六度环绕网络的通信算法实现复杂,网络直径也非常难于计算.六度环绕网络被证实是一种Cayley图模型,具有良好的对称性.但是基于Cayley图的六度环绕网络的最优路由算法、广播算法还没有得到,该网络模型的具体直径值也是未解问题.针对基于Cayley图的六度环绕网络模型,文中给出了一种简单的最优路由算法和一种基于陪集图理论的广播算法,并给出该网络模型的网络直径确切值.     

一种面向大规模URL过滤的多模式串匹配算法

对大量有害的URL进行过滤,是目前网络安全应用系统中所亟需的关键技术.使用经典的串匹配算法检测庞大的URL规则集,需要消耗大量的计算资源和存储资源,性能十分低下.该文设计了一种适合于大规模URL过滤的多模式串匹配算法——SOGOPT.该算法在经典的SOG算法基础上,针对URL规则的特点,提出了最优窗口选择、模式串分组规约这两种优化技术,大幅度提高了SOG算法的匹配速度,在大规模URL规则集上效果尤其显著.该文设计的算法非常适合于大规模(100万级)URL实时在线匹配的应用环境.     

具有数据包丢失的离散随机不确定系统的线性最优满阶估值器

研究了具有数据包丢失和随机不确定性离散随机线性系统的状态估计问题.其中数据包丢失是随机的,且满足Bernoulli分布,系统矩阵中的随机不确定性由一个白色乘性噪声来描述.首先,通过配方方法,提出了最小均方意义下的无偏最优线性递推满阶滤波器.所提出的滤波器用到了当前时刻和最近时刻接收到的观测来保证线性最优性.与多项式滤波和增广滤波器相比,本文的滤波器具有较小的计算负担.然后,基于所获得的线性滤波器推导了线性最优预报器和平滑器.进一步研究了线性最优估值器的渐近稳定性,给出了稳态特性存在的一个充分条件.最后,通过两个仿真例子验证了所提估计算法的优越性.     

有界随机测量时滞的网络控制系统的最优估计（英文）

在假设测量没有丢包的情况下,研究了带有随机测量时滞的网络控制系统的最优估计问题.利用已知的时滞分布概率,建立新的模型来描述随机时滞测量.进一步将带有时滞的测量等价成每个通道是单时滞的多通道测量,从而利用新息重组方法,通过求解黎卡提方程求解最优估计器.最后给出仿真实例验证了该算法的有效性.     

分布式预测控制在空气分馏塔中的应用

在大型空分控制系统中,集中式控制由于在线计算量大,对计算机的要求较高。采用分布式预测控制,把复杂系统的控制过程分散到各个子系统中去,降低了计算的复杂度,同时提高了系统的可靠性。建立了分馏塔的数学模型,并拆分成若干个子系统,利用纳什优化原理,获得了全局最优解。仿真结果表明,该算法取得了较好的控制效果。     

无理数字典码的测试数据压缩方案

提出了一种无理数字典码的测试数据压缩方案,能有效地压缩芯片测试数据。方案利用无理数序列建立字典,编码时只需进行相容性检查,无需填充无关位,简化了操作步骤;同时,选择局部压缩率最大的一组数据作为最终编码结果,保证压缩效果可以达到局部最优。对ISCAS 89标准电路Mintest集的实验结果显示,该方案的压缩效果优于传统压缩方法,如Golomb码、FDR码、混合定变长码等。     

多传感器数据采集系统中的数据融合研究

针对多传感器数据采集系统的准确性与可靠性的要求,提出了单传感器分批估计融合与模糊理论中的相关性函数与加权自适应算法相结合的数据融合方法。首先,对每一只传感器进行分批估计融合,得到了较为可靠的局部决策值。然后,利用模糊理论中的相关性函数,计算出每只传感器与其它传感器的相关程度,并剔除掉那些相关程度较低的传感器的局部决策值。最后,在权的最优分配原则下,利用加权自适应算法对剩下的局部决策值进行数据融合。该方法能在数据先验知识未知的情况下,客观地反映各个传感器的可靠程度。数据分析结果表明:与同类融合方法相比,该方法具有更高的精度。     

基于空间几何方法的乒乓球机器人最优姿态求取

首先分析了仿人机器人手臂的空间几何构型,特别是针对在给定任务下末端执行器的姿态约束不完整的情况.并在此基础上,以机器人手臂的整体动能最小为目标,优化球拍绕其法线方向的旋转角.同时从整个机器人手臂动能的方面对机器人手臂的末端执行器姿态进行优化分析,并确定最优条件,即手臂所构成的平面与球拍运动速度向量所形成的平面互相垂直,然后根据最优条件及各连杆间的关系建立方程,求解出最优的末端姿态角,以减少机器人手臂运动所引起的振动.最后,通过仿真结果从动能求取和轨迹规划等方面验证了提出的方法的有效性.     

粒子群优化算法在Web服务选择中的应用

粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法从随机解出发,通过不断迭代寻找局部最优解,然后根据局部最优解来寻找全局最优解。该算法实现容易、精度高、收敛快。Web服务是一种发展迅速的新型分布式计算模式,把不同服务商提供的服务整合起来,提供组合服务。用粒子群算法优化Web服务的服务质量参数,可以有效地产生一组满足约束条件的最优解,可以减少获得最优解的运算时间。