Percolation transition in temporal airport network

The air transportation system has a critical impact on the global economy. While the system reliability is essential for the operational management of air traffic, it remains challenging to understand the network reliability of the air transportation system. This paper focuses on how the global air traffic is integrated from local scale along with operational time. The integration process of air traffic into a temporally connected network is viewed as percolation process by increasing the integration time constantly. The critical integration time T_P which is found during the integration process can measure the global reliability of air traffic. The critical links at T_P are also identified, the delay of which will influence the global integration of the airport network. These findings may provide insights on the reliability management for the temporal airport network.     

高超声速飞行器自适应神经网络容错控制

针对高超声速飞行器巡航段执行器控制效益损失故障和卡死故障问题,基于高超声速飞行器纵向运动模型,将自适应算法与改进的径向基函数神经网络(RBFNN)方法相结合,设计了一种自适应神经网络容错控制器。所提出的容错控制方法具有无需估计执行器故障值的优点,且设计的控制算法结构简单,无需大量实时计算,可以快速处理故障的发生,确保系统在参数不确定、恒定或时变执行器故障与卡死故障情况下仍具有稳定跟踪能力。最后,仿真验证了该方法的有效性。     

基于卷积稀疏表示的图像融合方法

图像融合是图像处理领域中比较重要的一门技术,传统的图像融合方法会降低图像融合质量。针对稀疏表示在图像融合中存在一定的缺陷,提出了一种基于卷积稀疏表示的图像融合方法。首先,对高频子带系数进行合理有效处理,利用相似度分析和视觉显著性进行融合。然后,将低频子带系数整体融合改进为使用Butworth低通滤波对低频子带进行分解,得到低频近似子带和强边缘子带。最后,再用改进的脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)对强边缘子带进行融合。实验结果表明,与其它传统的图像融合方法相比,信息熵(Information Entropy,IE)提高了将近3%,标准差(Standard Deviation,SD)提高了将近9%,空间频率(Space Frequency,SF)提升了将近30%,互信息(Mutual Information,MI)提升了将近25%。同时,时间效率也有了一定程度地提升。     

一种复杂环境下的无线应急通信中继节点快速布点方法

无线应急通信作为综合应急保障体系的重要组成部分,在应对洪水、地震、海啸等自然灾害时有着传统网络无可比拟的便捷性和经济型.中继节点作为无线中继网络的关键环节,其选址将直接影响整个应急通信网络的性能.复杂环境无线应急通信中继节点选址依靠现场实地调查和测量,但会存在选址速度慢、中继节点冗余和通信链路质量差等问题.针对以往这些...     

ATM局域网仿真技术

简要介绍了 Ａ Ｔ Ｍ 局域网仿真的主要原理，以 Ｉ Ｂ Ｍ ８２６０ Ａ Ｔ Ｍ 交换机为例，具体分析了 Ａ Ｔ Ｍ 局域网仿真的实现细节。     

BP神经网络理论在模型修正的应用

神经网络由于其本身具有的优越性，已广泛应用于各个领域中的分类、联想问题。将神经网络理论用于对利用有限元分析方法得到的系统模型进行修正，从计算结果看，该方法收敛速度快且收敛到全局最优解。     

基于神经网络模型的襟翼主动控制旋翼减振分析

基于径向基函数(Radial basis function,RBF)神经网络构建了一种带后缘襟翼主动控制(Active controlled flap,ACF)的旋翼振动载荷计算模型。采用正交试验方法确立RBF网络训练样本的输入,在CAMRAD II中计算前飞状态下与训练样本对应的旋翼桨毂六力素,并将主通过频率下的分量作为样本输出,对RBF网络进行离线训练。在此基础上采用多周控制器对被控模型进行振动载荷主动控制。随后以2桨叶4m直径ACF旋翼为例,构建了其桨毂减振分析方法,并对桨毂动载荷各分量的减振效果进行了分析。研究表明,采用正交样本训练的RBF网络能够精确映射襟翼偏角与桨毂振动载荷的非线性关系,施加多周控制后,桨毂垂向振动载荷降低接近50%,其他方向的振动载荷也有不同程度的降低。     

智能天地一体化网络的卫星跟踪测控技术综述

随着卫星互联网和我国航天测控技术的不断进步，航天测控网络朝着智能化、一体化的方向发展，在自主测控、资源分配等方面进展良好。因此，建立智能天地一体化的航天测控网是我国航天未来发展的重要目标。针对智能航天测控网中的跟踪测轨、遥测和遥控三个方面，分别介绍了相关原理与技术。同时，结合CCSDS提出的空间数据链路标准协议详细介绍了TM、TC、AOS、Proximity-1以及USLP标准，分析了不同标准所使用的技术与实际应用。本文从数据链路层和物理层的角度介绍了智能航天测控系统的工作原理及技术要求，为我国智能天地一体化卫星测控通信网的研究提供参考并予以展望。     

互联网上计算机时间传递系统设计方案及实验结果分析

计算机互联网的发展，使信息的传递更加方便、快捷。在时间频率用户中，中、低准确度的用户占很大比例，计算机互联网时间传递已经成为一个重要的手段。中国的网络授时系统从２０００年１月开通以来，近万人访问了授时网站ｈｔｔｐ：／／ｋｘｚｈ．ｓｘｓｏ．ａｃ．ｃｎ或其镜像站点ｈｔｔｐ：／／Ｂｅｉｊｉｎｇｔｉｍｅ．１２６．ｃｏｍ。介绍了国家授时中心网络授时系统的设计要点，给出了网络授时传递时间准确度的测量方法，分析了网络授时实验结果。     

神经网络在模拟系统故障诊断中的应用

模拟系统的故障检测诊断对于电路设计，ＶＬＳＩ等具有重要意义。而元器件的实际值究竟是有效值还是故障值，以及如何在大规模电路中测量判定它都是一个研究课题。本文利用神经网络的鲁棒性及模拟故障分析中的Ｍｏｂｉｕｓ变换，提出了一种用神经网络帮助故障诊断的有效方法，解决了线性模拟系统的诊断问题。