用模糊聚类算法快速定位小卫星在轨运行故障

针对小卫星在轨系统复杂，监测点众多以及测量信息固有的不确定性等特点，采用一种 化的模糊Ｃ均值聚类算法快速定位在轨运行故障，并以哈尔滨工业大学卫星工程技术研究所研制的立体测绘微小卫星为背景以达到实际应用的目的。     

面向无人机蜂群的航电云多层任务调度模型

在航空作战体系中，基于航电云的无人机（UAV）蜂群作战是提高未来无人机综合作战能力的一种新模式。针对无人机蜂群作战的航电云架构，如何将云端作战任务派发到无人机且保证作战任务完成时间是其中关键。在无人机蜂群分层分簇网络结构和模块级资源虚拟化的基础上，对传统单层平台级任务调度模型进行改进，提出了一种细化到模块级的多层任务调度模型，将作战任务从云端逐层调度到无人机功能模块上执行。利用OMNeT++对无人机蜂群多层任务调度模型以及传统的单层任务调度模型分别进行仿真，云端以攻击使命组为例构建使命组集进行分配，并对任务吞吐量、消息平均端到端延时和任务完成时间进行性能对比。仿真结果表明：与平台级单层任务调度相比，在执行任务方面，模块级多层任务调度模型将单个任务平均完成时间降低了46.2%，将使命组完成时间降低了52.1%，在保证任务吞吐量的基础上具有对复杂任务更稳定的调度能力；在网络性能方面，模块级多层任务调度模型消息端到端延时更低，延时分布更集中，提高了网络消息传输的实时性。     

Empirical analysis of airport network and critical airports

Air transport network, or airport network, is a complex network involving numerous airports. Effective management of the air transport system requires an in-depth understanding of the roles of airports in the network. Whereas knowledge on air transport network properties has been improved greatly, methods to find critical airports in the network are still lacking. In this paper, we present methods to investigate network properties and to identify critical airports in the network. A novel network model is proposed with airports as nodes and the correlations between traffic flow of airports as edges. Spectral clustering algorithm is developed to classify airports. Spatial distribution characteristics and intraclass correlation of different categories of airports are carefully analyzed. The analyses based on the fluctuation trend of distance-correlation and power spectrum of time series are performed to examine the self-organized criticality of the network. The results indicate that there is one category of airports which dominates the self-organized critical state of the network. Six airports in this category are found to be the most important ones in the Chinese air transport network. The flights delay occurred in these six airports can propagate to the other airports, having huge impact on the operation characteristics of the entire network. The methods proposed here taking traffic dynamics into account are capable of identifying critical airports in the whole air transport network.     

基于谱分割的视频镜头聚类方法

针对现有镜头聚类算法中选择最优化分类个数复杂度较高、分类结果准确性较低的问题,提出了一种基于谱分割理论的镜头聚类算法.通过对每个镜头集构造球状高斯模型SGM(Spherical Gaussian Model),最优化地拟合镜头数据集,提高镜头分割的准确性;在镜头迭代分类过程中采用谱分割算法以提高最终分类结果的准确性;在迭代分类过程中,采用贝叶斯信息准则BIC(Bayesian Information Criterion)作为分类停止的评判标准;最后根据BIC准则计算每两类融合前后的匹配值,判断比较后对分类结果进行融合,矫正在分类过程中同一类被割裂的错误.通过3类体育视频样本对算法的有效性进行了验证、比较和分析.     

移动Ad Hoc网络中的自适应转发分群路由协议

为了提高移动Ad Hoc网络的可扩展性,降低在大规模移动Ad Hoc网络中路由开销的增长速度,提出了一种自适应转发分群路由(AFCR,Adaptive Forwarding Cluster Routing)协议.它采用基于最小节点标识号(ID)的移动分群算法将所有节点分为若干个一跳分群.通过设置分群计时器,仅使用两轮控制消息就能快速部署网络的分群结构,并且可使分群同时在全网多处展开.邻节点之间通过交换局部路由信息来建立相邻群首间的路由,而不相邻群首间的路由则利用相邻群首间的路由来建立.基于所建立的分群网络结构和局部路由信息,该协议能够完成数据分组的自适应转发.仿真结果表明,与DSDV(Destination-Sequenced Distance-Vector)和RRR-DSDV(Rapid Route Recons truction DSDV)协议相比,AFCR协议在大规模、重业务量的情况下有效地降低了路由开销、改善了网络的传输性能.     

用自适应蚁群算法求解集中网站的WEB搜索优化策略

如何提高web信息搜索的效率,改善搜索的性能,是信息检索领域一个重要的研究课题。首先利用自适应蚁群算法求得针对特定类别的最小集中网站集,再通过网页聚类,找到能获得最完全而准确信息的网页序列,从而提高web搜索的速度和准确率。     

基于图谱指标的滚动轴承故障特征提取方法

为了更准确地提取滚动轴承振动信号的非线性故障特征,将图信号处理(GSP)引入机械故障诊断领域,提出了基于图谱指标的滚动轴承故障特征提取方法。该方法将滚动轴承的振动信号转化为路图信号后,提取多个图谱指标;用Fisher得分(FS)算法对图谱指标的敏感度进行排序,并选取若干个最敏感的图谱指标作为滚动轴承的故障特征参数;用K-均值聚类算法识别滚动轴承的不同故障。应用实例表明:当分别选取1~5个最优的图谱指标、时域指标和频域指标对不同轴承故障进行识别时,图谱指标均没有出现错误,而时域指标和频域指标都出现了不同数量的错误,因此,图谱指标对轴承故障的区分能力优于时域指标和频域指标。     

基于影像数据的冯·卡门撞击坑形貌分析

月球背面南极—艾肯（South Pole-Aitken,SPA）盆地内的冯·卡门（Von Kármán）撞击坑是“嫦娥4号”初步选定的着陆区,该区域的地形地貌分析是任务设计的一个重要环节。根据LOLA （Lunar Orbiter Laser Altimeter）高程数据和LROC（Lunar Reconnaissance Orbiter Camera）影像数据,建立了马尔科夫随机场模型,从聚类的角度对该区域的地形地貌进行了表示和分析。具体而言,利用模型中的似然函数对呈近似正态分布的观测数据进行了建模,模型的标记随机场则刻画了不同地物形貌间的空间关系,并通过概率推断求解出最终的聚类结果。实验结果表明,从聚类角度进行数据表示,可以更好地展示出冯·卡门撞击坑内低对比度区域的地形地貌;而通过设置不同的聚类数目,还有助于分析冯·卡门撞击坑内整体的地形分布与局部的典型地貌。     

面向卫星多目标重复观测任务的分层聚类规划

针对敏捷卫星多目标重复观测任务规划面临的可行任务执行序列集合规模庞大困难,提出了一种任务执行序列时间解耦的分层聚类任务规划方法。该方法以规划过程中的可观测窗口和任务执行窗口为聚类对象,通过单次可观测窗口聚类和多次任务执行窗口聚类将任务集合按任务窗口属性分解为一系列时间解耦的小规模集合,在两次任务执行窗口聚类间使用基于贪婪优化的搜索算法对聚类生成的小规模任务集合分别进行集合内任务规划,最后将各集合的任务规划结果合并后得到所有任务的执行序列。仿真结果表明,该分层聚类方法可有效降低全局优化复杂度,消解不同优先级观测任务的冲突,提高任务规划质量,能够在不降低目标点观测完成率的前提下对有多个观测机会的目标点进行重复观测,且算法稳定性好,能在数秒内得出规划结果,适用于星上自主任务规划。     

基于分位数回归的机场容量评估

对北京首都国际机场航班运行的历史数据进行了统计分析,建立了进离场小时架次及时间的三维数据结构,并利用DBSCAN算法进行聚类分析;在消除“噪点”的基础上,利用改进后的分位数回归算法生成分时段的具有95％概率的机场小时运行能力包线.仿真结果表明,各个时段的机场进离场架次具有一定的时间特性和差异:8点到10点处于离港早高峰,离港小时架次远大于进港小时架次;10点到22点进离港航班较为均衡,机场全负荷工作;其他时间段航班小时架次未达到最大容量值.