拦截弹道快速设计方法

针对传统优化算法在解决多约束条件下拦截弹道设计问题时迭代计算耗时过长的缺点,提出了一种快速拦截弹道设计方法.该方法基于人工神经网络的非线性拟合技术,先通过普通优化算法进行离线样本计算,对样本中目标位置和优化得到的飞行程序参数进行输入-输出映射拟合训练,从而实现在给定目标位置的情况下对最优飞行程序参数的快速计算,达到提高拦截弹道设计效率的目的.经过数值仿真验证,将该方法应用于拦截弹道设计,在保证良好命中精度的同时,设计所需的计算时间大大减少,从而提高了弹道设计的时效性.      

一种基于自动分区的海量科学数据计算框架

在科学研究领域, 存储容量、处理效率和分析精度并不能适应科学数据的指数级增长速度。通过对科学数据结构与标准的研究, 提出了一个海量科学数据计算框架BSDF。提出了一种基于模型驱动的统一数据接口, 实现对异构科学数据的无差别访问；提出了一种基于元数据的自动分区算法, 通过参数预取与超平面维度计算确定任务颗粒度。实验结果表明:与H5Spark科学数据计算框架的基于9项基准测试的性能相比, BSDF计算框架提升了39%~68%；在特定领域PKTM的算法优化上, BSDF达到了41.62倍的加速比。      

软件GPS接收机架构与捕获算法实现

为了将软件无线电技术应用于全球定位系统GPS (Global Positioning System)接收机,提出了一种符合目前硬件技术水平的软件GPS接收机设计架构;分析了软件GPS接收机信号捕获方法的要求;采用循环相关算法作为软件GPS接收机的信号捕获算法,在Matlab仿真环境下实现了相应的捕获程序,并使用GPS卫星C/A码信号采集数据进行了初步验证;初步验证结果表明这种捕获算法能够为软件GPS接收机提供快速捕获能力,同时不损失信号搜索的灵敏度,是一种适用而高效的软件GPS接收机捕获方法.      

基于变化映射表的WSN通信数据语义安全算法

提出一种基于变化映射表的语义安全算法.该算法首先针对无线传感器网络(WSN,Wireless Sensor Networks)应用对临界值敏感的特点,采用变精度状态采集方法,建立了一个原始语义与其标识数值的映射表;在此基础上,网关和节点之间通过同步映射表进行通信数据的语义加密和解密,为提高安全性,在通信过程中,映射表基于通信携带的随机变更因子而不断更新.最后给出算法分析及仿真验证,结果表明提出的算法可以有效抑制已知明密文对攻击和实现语义安全.     

基于复杂网络的二阶段软件聚类方法

将复杂网络社区检测中的GN(Girvan-Newman)算法引入到软件聚类中,针对GN算法中存在的计算量大、可能产生小规模社区的缺陷,提出了一种二阶段聚类方法.首先基于结构模式对软件网络进行聚类.通过识别和聚类软件网络中3种常见的结构模式:卫星结构、链结构和拓扑相似结构,可以有效地减小网络规模.其次,在限制模块大小的前提下利用改进的GN算法进行聚类.如果介数最大边的删除会导致生成的社区规模小于预定值,那么放弃删除该边,转而尝试介数次大的边.实验结果表明:二阶段聚类算法可以有效地改善软件聚类效果,提高现有社区划分算法在大规模软件中的适用性.     

具有容错特性的两层数据流聚类方法

提出一种具有容错能力的进化数据流聚类算法FTGDStream (Fault-Tolerant Grid-Density Clustering over Data Stream),通过在聚类过程中引入适当的松弛条件,从而在含有噪声的真实世界数据中获取更加泛化的有用知识.首先利用基于相似性度量和小波技术的HLSFTS (Hierarchical Lifting Scheme Fault-Tolerant Synopses)层次概要数据结构实现在线微聚类过程,然后采用基于网格密度的聚类算法实现离线宏聚类过程.在线算法所构造的小波概要数据结构对原始数据的高压缩率降低了离线网格密度聚类算法的计算负载,提高了二层数据流聚类算法的效率.在UCI数据集上的仿真实验结果表明,FTGDStream算法可以聚类任意空间形状的数据并且适用于高维数据流环境,是一种具有容错能力的高效数据流聚类算法.     

基于渐非凸渐凹化过程的子图匹配算法

如何实现外点存在情况下的鲁棒高效匹配是图匹配领域的关键问题之一.针对此问题,提出将渐非凸渐凹化过程(GNCCP)用于子图匹配,即将外点存在情况下的图匹配问题建模为一个基于相似矩阵的二次组合优化问题,然后通过扩展GNCCP来近似优化,是一种新的采用二阶约束图匹配算法.相较于现有算法,提出的算法优势在于可以泛化目标函数定义方式,有效处理外点存在的情况的图匹配问题,且能同时实现有向图匹配和无向图匹配.人工数据与真实数据上的实验证实了算法的有效性.      

科技资源信息检索关键技术

科技资源具有地理分布广、异构、复杂、海量的特点,为了高效查找和使用科技资源,提出了实现科技资源组织、表示、传输和访问的有效方法.设计了数据层、数据连接层和表示层3层体系架构,使检索系统具有开放性和扩展性.利用元数据技术实现科技资源的统一组织和表示,并基于轻量级目录访问协议LDAP(Lightweight Directory Access Protocol)的目录服务机制实现了科技资源元数据的存储和访问.提出了科技资源信息检索的多级缓冲机制和结果排序模型,对数据查询的性能进行了分析和优化,提高了查询速度,并可优先返回价值高的查询结果.      

改进粒子群优化的卫星导航选星算法

为提高选星算法的性能,提出一种基于人工鱼群算法的粒子群优化（PSO）选星算法。该算法利用人工鱼群算法良好的全局收敛特性,克服了粒子群优化算法易陷入局部最优的缺点。将每种卫星组合看作空间中的一个粒子,选取几何精度因子（GDOP）作为适应度函数。利用所提算法更新粒子自身位置,优化卫星组合与几何精度因子。利用实际数据对所提算法进行验证和对比,结果表明:改进的选星算法在保障选星效率的同时,选星结果的准确性优于标准的粒子群优化选星算法。      

Fault detection and isolation in GPS receiver autonomous integrity monitoring based on chaos particle swarm optimization-particle filter algorithm

The receiver autonomous integrity monitoring (RAIM) is one of the most important parts in an avionic navigation system. Two problems need to be addressed to improve this system, namely, the degeneracy phenomenon and lack of samples for the standard particle filter (PF). However, the number of samples cannot adequately express the real distribution of the probability density function (i.e., sample impoverishment). This study presents a GPS receiver autonomous integrity monitoring (RAIM) method based on a chaos particle swarm optimization particle filter (CPSO-PF) algorithm with a log likelihood ratio. The chaos sequence generates a set of chaotic variables, which are mapped to the interval of optimization variables to improve particle quality. This chaos perturbation overcomes the potential for the search to become trapped in a local optimum in the particle swarm optimization (PSO) algorithm. Test statistics are configured based on a likelihood ratio, and satellite fault detection is then conducted by checking the consistency between the state estimate of the main PF and those of the auxiliary PFs. Based on GPS data, the experimental results demonstrate that the proposed algorithm can effectively detect and isolate satellite faults under conditions of non-Gaussian measurement noise. Moreover, the performance of the proposed novel method is better than that of RAIM based on the PF or PSO-PF algorithm.     

飞行器多学科设计优化软件系统

为解决飞行器总体设计的难点,介绍了可用于飞行器多学科设计优化的软件.该软件利用"松耦合"方式,以SQL Server 2000为数据库管理系统(DBMS),与各学科分析程序相结合.阐述了该系统的功能和软件结构、软件流程、主要模块.为解决关键技术,提出圆环图处理总体与各学科的关系,利用模糊理论进行非数值型变量的转化,提出无量纲化多目标法进行多目标综合处理,构建单一数据库进行数据管理,采用三个数据文件作为程序接口.总结了软件的特点.算例表明软件具有实用性.     

多终端在星上多频时分多址系统中的分配

由于卫星资源有限并且昂贵,多频时分多址(MF-TDMA)接入方式被广泛应用于现代宽带通信系统的上行链路设计中。时隙分配算法的有效性是高效利用MF-TDMA系统资源的保证。针对卫星系统的特性,提出了一种基于函数权值的卫星时隙的分配算法,通过最优化权值的方法,有效地提高了资源利用率。通过仿真分析了不同业务的时延性能和信道利用率,并且与几种典型的分配算法进行了比较。仿真结果表明,文中的分配算法能够有效地提高信道利用率,在终端数量较多时,优势更为明显。文中提出的新算法简单,计算时间短,能够有效地在卫星网络中实现。     

近地轨道运载火箭轨迹／总体参数一体化优化设计

在运载火箭概念设计阶段 ,总体参数的确定结合轨迹优化设计能最大程度地提高设计性能。从工程实际要求出发 ,建立了运载火箭轨迹 /总体参数一体化优化设计数学模型。确定了近地轨道的发射轨道优化设计方法 ,采用多重参数化法将轨迹最优控制问题转化为参数优化问题。针对一体化设计问题的求解要求提出了相应的组合优化算法。结果表明 ,经过一体化优化设计 ,衡量运载火箭性能的一个重要指标———起飞总质量减少了约3 5 %。该优化模型及其求解软件已经被成功地应用到工程设计中     

资源约束突变的航天器观测快速重调度优化算法

针对航天器对地观测调度中资源约束发生突变的情况,提出了一种基于蚁群算法的启发式重调度算法。首先对重调度过程中的资源约束进行分析,给出了资源约束发生变化的重调度模型。然后,结合原调度优化结果,给出重调度任务集合更新方法,对任务集合进行剪裁。最终,基于最大限度利用原调度方案信息的思想,结合任务集合更新及优先级等启发式信息,给出了一种改进的重调度优化算法。数值计算结果表明,所设计的算法可以快速有效的提高重调度过程的收益。     

液体火箭发动机系统设计仿真与优化

建立了某液体火箭发动机系统设计的仿真模型与相应的多目标优化模型,编制了系统仿真程序,并在iSIGHT的软件平台上针对不同的优化目标对发动机的设计参数进行优化.采用了组合优化策略,结合多岛遗传算法和序列二次规划算法分别进行全局寻优和局部寻优,求得全局最优点.建立了单燃气发生器循环系统的质量模型,在优化过程中考虑了发动机主要部件结构质量对系统性能的影响。以燃烧室压强、混合比和喷管出口反压为设计变量,优化目标包括发动机比冲、有效载荷、结构质量、密度比冲、关机时飞行速度、推进剂综合密度.并根据结果分析了燃烧室压强和混合比对发动机性能的影响.     

基于分布式平台的FDTD并行算法

基于分布式平台开展一种新的时域有限差分（FDTD）并行算法研究,该算法基于VC++、CUDA5.0平台开发,调用Intel MPI 4.1.0库进行测试,在上海交通大学高性能计算中心图形处理单元（GPU）集群、上海超级计算机中心的“魔方”商用超级计算机以及国家超级计算济南中心的“神威蓝光”国产超级计算机等平台开展软件调试。通过对纯CPU、GPU以及CPU和GPU的混合测试,线程调度水平、核心函数处理速度得到明显提升,同时减少了通信执行时间比例,提高了加速比和并行效率,最后以2×2微带阵列为验证模型进行拓扑优化测试,结果证明该算法准确、有效。      

基于知识图谱和自动机器学习的软件缺陷预测

不稳定和召回率低效的软件缺陷预测模型难以在行业领域应用,为解决稳定和高效各项性能评价指标的软件缺陷预测模型在工程实践应用的问题,提出了一种基于知识图谱和自动化机器学习的软件缺陷预测方法AutoKGGAS,首先获取软件缺陷预测模型数据,对知识建模、知识获取、知识融合、知识储存与知识计算等知识图谱构建技术研究,实现知识图谱...