深空测控通信的特点和主要技术问题

分析研究了深空测控通信的特点,对频段提高、灵敏度提高、G/T值提高、EIRP提高、编码增益提高、定轨精度提高、极窄带锁相、低门限接收和调制/解调方式等主要技术问题进行了探讨.     

网络拓扑法在瞬态温度场计算中的应用

本文通过理论分析,阐述了利用网络拓扑法计算瞬态温度场的可行性以及具体实现方法,发展了网络拓扑法的应用。本文还通过比较网络拓扑法和有限单元法在计算瞬态温度场时的计算格式,证明网络拓扑法具有一系列优点,是一种值得推广的好方法。     

基于DBN效能拟合的舰艇编队作战效能敏感性分析

针对传统的舰艇编队作战效能分析方法中存在的对数据利用不充分、对数据完整性要求较高的问题,提出了基于深度学习的效能拟合方法。从最具有代表性的敏感性分析方法Sobol指数法入手,利用深度学习方法优越的特征学习能力,基于深度信念网络（DBN）构建了效能拟合网络,结合无监督预训练和有监督调优实现了网络训练和参数优化,构建出效能拟合模型。将产生的数据应用于效能分析模型并与完全数据条件下的效能分析结果进行对比,验证了所提出的效能拟合模型对于不完全数据下的作战系统敏感性分析的有效性。     

基于网络架构的箭载图像采集系统设计及硬件实现

图像采集系统负责监控和记录运载器上多个重要点位的视频信息。文中介绍了一种基于网络架构的箭载通用图像采集系统,负责采集高清图像并无损存储在图像压缩器内,将高清图像压缩后经遥测传输至地面,由于带宽有限,可实时切换下传的图像信息,同时支持通过网络实时访问箭上图像信息和事后图像数据回读功能,为评估箭上的工作状态或分析故障提供了保障。     

基于稳定分簇的移动自组织网络路由协议

移动自组织网络的动态拓扑特性给其分簇路由协议的设计带来了一定的挑战,而分簇算法作为分簇路由协议中重要的技术手段,如何建立一种有效稳定的分簇机制,对分簇路由协议的性能至关重要。本文在大规模网络环境下,提出一种稳定的分簇算法,并在此基础上提出一种分簇路由协议。为提高网络性能,该分簇路由协议簇间采用被动模式,簇内采用主动模式,并且各个分簇由簇首、网关、访客和普通簇节点组成。仿真结果表明:该分簇算法减少了簇的数量和簇成员在簇间的切换次数,提高了分簇的稳定性。相应的分簇路由协议较该类协议也降低了网络的平均端到端时延和平均路由开销,提高了数据包接收的成功率。      

BP网络局部极小值的修正算法

在人工神经网络中,反向传播法占据了非常重要的地位.近几十年许多研究人员对其做了深入的研究,提出了很多改进的方法,主要目标是为了加快训练速度,避免陷入局部极小值和改善其他能力.本文主要讨论在MATLAB下使用附加动量法使网络避免陷入局部极小值问题.     

分布式实时仿真中网络系统扩展的研究与实现

基于实时网络建立的半实物仿真系统能满足强实时性及高精度的要求,随着仿真应用技术的发展,需要参与半实物仿真的实物越来越多,由于共享内存光纤网络产品的飞速发展,如何用最新的实时网产品来扩展原有的实时网络系统是一个必须解决的关键问题。本文阐述了如何扩展的研究结果和实现方法。     

一种入侵防御系统模型的研究

介绍了目前比较流行网络入侵防御技术,针对现有系统隔离和保护能力不足的弱点,提出了一种基于简单网络管理协议的网络入侵防御结构模型,它能有效地弥补目前网络入侵防御技术的不足.     

用Hopfield神经网络与模拟退火算法求解UAV航路规划问题

分别用Hopfield神经网络与模拟退火算法求解UAV航路规划问题,并且对所求得结果进行了简单比较,结果表明模拟退火算法比Hopfield神经网络求解UAV航路规划问题效率更高。     

双通道微波辐射计大气折射率剖面反演的神经网络算法

基于地基双通道微波辐射计（23．8GHz和31．65GHz）所测天顶方向的亮温测量数据和地面气象参数,给出了一种利用微波辐射测量反演大气折射率剖面的神经网络算法。利用青岛地区历史探空数据仿真的大气辐射亮温对神经网络进行了训练,回归得到了三段折射率剖面模型,并对利用实测亮温反演的大气折射率剖面与探空实测折射率剖面和模式剖面进行了比较分析,分析结果表明利用微波辐射计反演的折射率剖面与实测剖面间有很好的一致性,较三段折射率剖面模式具有更好的反演精度。