网络化战争中的复杂网络拓扑建模

网络化战争中网络拓扑模型的构建是利用复杂网络理论研究网络化战争的基础。本文根据网络化战争的特点,从复杂网络动力学角度,对BA模型进行扩展,通过在节点分类和连接规则两方面增添假设,构建了网络化战争中的复杂网络拓扑模型。仿真结果表明,在该演化规则下生成的网络具有无尺度和小世界特性。对网络模型抗毁性的研究为网络化战争中攻击节点的选择及网络的构建和改进提供理论依据。     

宽带低轨卫星网高效组播中的部分网络编码算法

通过引入逻辑位置的概念,将宽带低轨卫星通信网的动态网络拓扑等效为多个静态拓扑的循环更替。针对静态网络的高效组播,提出部分网络编码算法。该算法只在有编码增益的节点处进行网络编码,其它节点直接路由转发。从等效的多个静态网络拓扑中提取连接关系不变的恒定网络拓扑,提出在恒定网络拓扑中采用部分网络编码实施组播。该方法能克服拓扑变化引起的路由和编码方案频繁变换问题,对应的吞吐量约为组播树路由的2倍,且优于多径路由,组播目的节点数越多,优势越明显。算法对于链路的失效具有较好的健壮性。研究成果对提高宽带低轨卫星通信网的组播吞吐量和健壮性具有一定的理论意义和实用价值。     

通信对抗模拟训练效果评估模型研究

罗列了通信对抗 (含侦察、测向、定位、干扰、指挥控制、维修、战术等 )模拟训练中影响训练效果的各种因素 ,提出了一种基于多属性决策 (MADM )的训练效果评估模型 ,讨论了判别训练效果评估模型优劣的方法。     

模糊传感器与区间型多属性决策的信息融合方法

对于日益复杂的信息环境和变化的目标特性,现有的多传感器信息融合方法大多为"静态的",较少考虑传感器可信度变化以及测量过程中的多维特征指标权重的时效性给融合结果带来的影响.为了解决此问题,提出了一种基于模糊理论与区间型多属性决策的信息融合方法.该方法从各传感器对模糊命题支持度的一致性来定义其信息质最优化度,用区间数与多属性决策理论来定义特征识别综合置信度,并从这两方面客观确定了传感器的融合权重,较好地解决了对传感器信息与目标特征权重为模糊与不确定时的合理评价,以此构建了一个智能优化决策层融合识别模型.最后以弹道目标识别实验证明了此方法有较好的时效性和准确性.     

基于分形理论的辐射源识别算法

针对复杂的战场电磁环境,提出了一种新的辐射源信号识别方法,即基于分形特征的辐射源目标识别。介绍了分形的相关理论,给出了分形维数中盒维数与信息维数的计算步骤,而后采用距离函数进行判决识别。仿真结果表明提出的基于分形特征的辐射源信号识别算法能得到较高的识别率。     

基于无线传感器网络的低功耗目标探测系统设计与实现

基于无线传感器网络的目标探测系统利用磁场、振动、声音等环境参数的变化实现对移动目标的探测.针对无线传感器网络的能量受限问题,从传感器节点硬件选型、节点休眠设计、网络拓扑结构设计和数据传输协议设计等方面出发,进行系统低功耗设计优化.实验结果表明,该探测系统在传感器节点采用容量4 A·h锂电池,采样率10 Hz情况下,平均...     

基于脉冲样本图和Vague集的雷达辐射源识别

针对现有雷达信号特征描述方式很难有效地对复杂雷达辐射源进行描述和识别,提出一种基于脉冲样本图和Vague集的雷达辐射源识别新方法。该方法把雷达辐射源识别问题转换为Vague集的多属性决策问题,不仅能很好地解决雷达信号识别中的模糊问题,而且无需传统方法的特征提取过程,简化了处理环节。另外,基于脉冲样本图的雷达辐射源识别是利用有序的多个脉冲同时匹配识别,因此更可靠。计算机仿真表明该方法是有效可行的,为复杂雷达辐射源识别提供了一种新思路。     

基于卷积神经网络的雷达和通信信号调制识别

雷达和通信信号的调制识别是电子侦察对抗的一项关键技术,通过搜索、截获敌方电子设备发射的电磁辐射信号,经过电子侦察系统分析、识别,从而获取敌方战术、技术特征参数等情报。人工神经网络中的深度学习网络由于具有强大的表征学习能力,可以自动从原始数据中提取出各种复杂的特征。介绍了一种差分自相关预处理结合深度学习进行中频信号调制识别的方法,结合工作的实际需求,对深度学习在信号调制识别中提出了一些展望,如进一步提高在低信噪比下的识别率和研究深度学习调制识别混合架构。     

无线远程数据采集系统设计

本文设计并实现了基于三层网络结构的远程无线数据采集系统。该系统集数据采集技术、嵌入式系统、无线网络、数据库技术及互联网于一体,采用自定义网络协议,以单片机作为前端数据采集核心,通过2.4 G无线传输,应用数据库及互联网技术,实现了基于互联网络中任一终端经确认许可可以访问数据采集节点任一传感器信息。     

基于局部队列的导航卫星网络路由算法

针对链路间断可用的导航卫星网络的路由问题,提出一种基于局部队列的最早投递（EDPQ）路由算法。首先,建立导航卫星网络的网络拓扑模型,并设计一种链路调度按需更新机制;然后,提出一种低开销的邻居节点队列信息更新机制。仿真结果表明,通过综合利用链路调度信息、本地和邻居节点队列信息,EDPQ获得了更好的性能。     

基于ISM-HHM的航天关键元器件 应用风险识别研究

航天关键器件尤其是国产航天关键元器件的应用是一项系统工程,具有风险来源多元化和复杂性的特点,提前识别航天关键元器件应用风险是保证其成功应用的重要基础。基于解释结构模型-层次全息模型(ISM-HHM)的组合方法能够有效地识别系统中各项风险及各风险之间的关系,分析航天关键元器件应用风险属性,利用解释结构模型-层次全息模型(ISMHHM)组合方法,识别航天关键元器件应用风险之间的交互关系,构建风险间的层次关系框图,为全面识别航天关键元器件应用风险提供参考借鉴。     

移动自组网MAC协议组网和业务调度算法研究

为满足无中心的移动自组网对多变网络拓扑、实时通信和网络规模可扩展的需求,提出一种网络建立时间短、时延短和信道利用率高的MAC协议策略。通过网络分簇组网算法建立健壮高效的组网模型,利用时隙动态复用算法实现基于竞争的TDMA接入协议,从而提高信道利用率和网络吞吐量。在NS2中对单簇20个节点作性能仿真,分析多种队形的网络拓扑以及端到端时延,并对固定TDMA和基于竞争的TDMA接入方式做了对比实验。仿真结果显示,各种拓扑结构的网络建立时间都很短,基于竞争的TDMA接入方式相比固定TDMA可获得更高的网络吞吐量和更短的端到端时延。     

基于复杂网络理论的复杂电磁环境分析与度量

将复杂电磁环境看作由能产生、接收、反射（散射）和吸收电磁信号的实体所构成的复杂系统.并将该系统抽象为以其组分为节点、以各节点间通过“电磁信号”的相互作用和影响为连边的复杂加权有向网络,其连边的权值反映节点相互作用和影响的程度.通过对这个复杂加权有向网络的特征量的研究,提出了基于复杂网络理论的复杂电磁环境度量新方法.     

天基信息网络能力适变方法探讨

面对天基信息网络独具的网络拓扑周期性动态变化、星载网络设备难以按需替换、空间环境安全威胁复杂多样等特点,文章在对天基信息网络安全问题及其应对策略进行简要分析的基础上,提出了面向网络协议架构的多层次天基信息网络能力适变方法,并采用图论的分析手段,从网络拓扑能力的角度,对天基信息网络节点间自适应链路通道增加的能力适变方法进行基本的抗毁效能评估,为构建抗毁弹性的天基信息网络提供有益参考。     

基于组合特征选择的目标识别算法研究

针对飞机遥感图像识别,对一种基于组合特征选择的目标识别算法进行了研究。考虑获取的飞机样本数量有限,且存在旋转、遮挡等现象,采用提取图像熵值、归一化转动变量、Fourier描述子、Hu矩和Zernike矩不同的不变矩描述其整体和细节特征,用离差标准化的归一化方法进行特征融合。考虑组合不变矩维数相对较高,用主成分分析(PCA)算法进行特征选择以避免维数灾难。用具参数优化的支持向量机(SVM)进行分类识别。给出了目标识别算法的流程。进行了手写数字和飞机目标识别两个仿真实验,结果表明:该特征选择方法在基于MNIST数据集的小样本手写体数字图像识别中,识别效果良好;在有限样本的飞机识别中,经特征选择后识别效果有较大改善,识别时间缩短,训练样本数据多,识别的精度会更高,但当飞机目标的不同姿态下形状发生变化时识别效果会变差。     

基于ZigBee的无线传感器网络

提出一种基于Z igBee技术的无线传感器网络,该网络采用星型网络拓扑结构。为了降低每个传感器节点的功耗,同时延长传感器节点的寿命,采用STOP模式。在此模式下,传感器节点在低功率监测信道和定时周期性唤醒机制下工作,同时循环冗余校验CRC机制和加密算法的加入,更好地增加了系统的可靠性及安全性。     

基于粗集和支持向量机的雷达信号识别法

结合粗集的属性约简和支持向量机的分类机理,提出了一种融合算法.应用粗集理论的属性约简过程作为数据的预处理,把冗余的属性和冲突的对象从决策表中删去,却不损失任何有效信息;然后利用支持向量机进行分类识别.这样可以大大降低数据维数,减小支持向量机分类过程中的复杂度,在不同程度上避免了训练模型的过拟合现象,且分类性能更加优越.最后通过对雷达信号识别的仿真实例说明了上述方法的有效性.     

基于云计算的广域差分增强系统研究

研究利用云计算技术提升现有导航定位系统功能,给出云计算技术支持下的导航定位云系统的基本原理和网络拓扑,将云计算引入广域差分增强系统进行导航定位信息的实时播发研究,提出一种基于节点异构性的分层混合组播云结构的广域差分增强系统,并对其进行性能分析。结果表明,该云系统网络配置简单,可扩展性强,实时性较好,可以很好地满足导航增强信息在互联网上大规模实时播发的应用需求。     

基于星间链路状态的低轨卫星网络路由算法

低轨卫星通信网络可以提供全球覆盖的低延迟服务,但是低轨卫星网络拓扑的频繁变化给路由设计带来了挑战.针对低轨卫星通信网络拓扑快速变化的问题,提出一种基于星间链路状态的路由算法,在卫星的实际坐标和相对位置关系的基础上,建立了逻辑拓扑结构,并计算路由跳数、传输方向和优先级,进而确定路由路径.针对链路故障问题,实时检测链路状态...     

基于奇异值分解的双谱降维研究

在基于雷达高分辨距离像(HRRP)的目标识别中,双谱特征是一种有效的识别特征,但维数过高限制了它的应用。对双谱矩阵进行奇异值分解,提取奇异值向量以及大奇异值对应的奇异向量作为识别特征,与挑选双谱法相比,不仅识别率有所提高,而且克服了挑选双谱特征每有新目标加入都需重新挑选双谱频点的缺点,基于实测数据的识别结果验证了所提方法的有效性。