多状态空间信息网络拓扑生成优化算法

依据空间信息网络（SIN）高动态性的特点,并考虑卫星工作的多状态特性,兼顾星间通信时延和拓扑抗毁性的要求,研究了多状态下空间信息网络拓扑生成及动态优化的问题。根据卫星星座的周期性,建立了一种卫星网络的拓扑周期表。综合卫星的可视性和连接度等约束条件,以网络平均和最大时延作为通信性能的优化目标,建立拓扑的多目标优化模型。提出一种改进的多目标模拟退火（IMOSA）算法,求解全局时延最优的卫星拓扑,并在考虑多状态情况下对链路进行优化,以满足网络高动态性。最后基于具有66颗低轨（LEO）的铱星星座进行仿真,研究表明：针对多状态条件下的铱星星座,该算法最大化减小了通信时延,得到抗毁性良好的拓扑结构,通信性能较之原有静态拓扑明显得到改善。     

基于IPSO-Elman神经网络的飞机客舱能耗预测

为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时客舱能耗的预测精度,提出了一种改进的粒子群优化（IPSO）Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析,得出了二者合理的取值范围,将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合,构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数,对其进行非线性的动态调节,并引入了变异因子,提出了一种跳出局部最优的策略,防止粒子群优化（PSO）陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中,与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较,仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升。该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据,对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。     

基于随机粒子追踪方法的环形燃烧室点火动态模拟

为了深入研究低排放燃烧室点火联焰规律,在全新的环形模型燃烧室中开展了点火模拟和试验研究。点火模拟采用随机粒子追踪方法,能够基于时均冷态流场的仿真结果快速模拟火焰传播过程。环形燃烧室包含16个中心分级旋流器,仅向预燃级通入丙烷,用于模拟航空发动机低排放燃烧室点火状态下的空气燃油分级。试验采用PIV技术测量3个头部区域流场,利用高速相机拍摄火焰CH*/C2*基团化学发光信号。对多个流量和当量比条件下的联焰过程、联焰时间和传焰速率进行了分析,试验和模拟的结果均表明：环形燃烧室内火焰双向传播,燃烧室内外环流速度差异导致了双向火焰传播速度差,传焰速率随燃烧室湍流速度和当量比的增加而增加。点火模型很好地捕捉了环形燃烧室点火动态,所得传焰速率也符合湍流火焰传播规律,表明该模型具有较强预测能力。     

基于改进GWO-LightGBM的滚动轴承未知故障诊断

针对滚动轴承未知新故障误判影响轴承安全性和检修效率的问题,提出了一种基于改进灰狼算法（GWO）和轻量级梯度提升机（LightGBM）的故障诊断模型,实现已知/未知故障的高精度判别。为避免单一尺度下特征提取的缺失,对滚动轴承振动信号分别提取时域、频域和小波域特征建立多域特征集。设计了带未知新故障判别机制的GWO-LightGBM模型,并构造含有Halton序列和模拟退火策略的GWO实现了模型参数有效优化。实例试验结果表明,模型对已知和未知类故障平均识别率达99.57%,10次随机试验平均识别率分别比单一分类模型逻辑回归（LR）、最近邻分类器（KNN）和支持向量机（SVM）高21.98%、17.00%、9.27%,验证了模型的有效性和优越性,能高准确率地识别出已知或以前从未出现的新故障。      

基于改进FCM的北斗三频组合观测值选取

以北斗卫星导航系统三频双差为基础探讨了组合观测值及误差,针对以往采用聚类方法在研究GPS三频组合数据过程中的不足,提出了基于距离修正的增量模糊C均值算法.通过调节因子有效地修正了样本中心与聚类中心的距离,获得合理的隶属度,从而得到正确的分类;构造了基于距离修正的聚类有效性指标,自动获取最佳聚类数,避免了人为确定聚类数的不合理性;在此基础上引入增量的思想,数据增加时以原有的数据集为基础,根据阈值进行归类,不需要重新进行初始计算.通过矩阵变换法及实例验证了该方法的可行性和可靠性.     

阿尔法磁谱仪的中国航天元素

在2月下旬落下帷幕的美国科学促进会年会上,由阿尔法磁谱仪项目的首席科学家、麻省理工学院物理学家、诺贝尔奖获得者丁肇中领导的研究团队对外正式宣布,阿尔法磁谱仪发现了弱作用重粒子(WIMP)存在的证据,而这一粒子则是一种暗物质的候选体。物理学或将迎来重大革命,人类认知或将掀开新的篇章。而这其中,深深地印上了中国航天的贡献。前沿探索新奇不断暗物质"面纱"即将揭开?前沿探索领域总是能给世人带来     

基于CIDBN的战术活动识别模型及在线精确推理

战术活动识别是战场态势感知的重要研究内容。为提高战术活动识别的准确性与实时性,提出了一种基于上下文独立动态贝叶斯网络（CIDBN）的战术活动识别模型及在线精确推理。通过对战术活动机制的分析,采用动态贝叶斯网络（DBN）理论,建立了一个初始战术活动识别模型。该模型引入了威胁指数节点来影响战术活动的终止与选择,并采用模糊隶属度函数对连续变量进行离散化处理。依据上下文独立关系对该模型进行简化,获得了一个基于CIDBN的战术活动识别模型。将接口算法扩展于该模型上,提出了在线精确推理算法。仿真结果表明,所提出的战术活动识别方法,具有识别精度高、较低不确定性和实时性高的优点。      

芯片间时间触发通信综合规划方法及其优化

随着片上系统（SoC）的处理能力逐渐接近传统的综合核心处理模块,航空电子系统向着微小型综合化的芯片间系统发展;时间触发交换式互连可以保证芯片间消息传递的严格时间确定性。考虑芯片间互连交换结构轻量化和收发端口有限的特点,在拓扑、路由和调度时刻等网络资源相互制约的条件下,提出了芯片间时间触发通信综合规划方法,即根据时间触发消息集合和芯片端口配置,同时求解得到芯片间网络拓扑结构、消息路由和调度时刻表的规划结果。其中,采用免疫算法整体优化了各条消息在网络资源分配过程中的求解次序。仿真实验表明,与不考虑整体优化的综合规划方法相比,优化后的规划结果在减少拓扑结构中多余路径开销的同时,避免消息传输路径拥堵,降低消息端到端延迟,保证了消息集的可调度性。      

基于分布式反集群算法的无人水面艇区域覆盖方法

海上无人系统覆盖问题可广泛应用于搜索营救、区域侦察观测、信息采集等任务,针对无人水面艇对海面区域进行区域覆盖的问题,采用模仿独居动物社会行为的分布式反集群算法,使得无人水面艇系统能够通过自组织行为实现良好的动态覆盖性能,因此使其具有更高的可扩展性及环境适应性。首先建立个体的包含覆盖历史的信息图,其次进行反集群算法的避障、去中心化及自私这3个基本属性的数学公式描述,然后计算每个个体在每一时刻的最大化收益方向,使得每个个体能够最大化累计覆盖面积及最小化个体之间的重叠覆盖部分。仿真结果表明,基于覆盖历史及个体局部通信交互,能够实现避障功能,并且可以达到100%的覆盖率,同时可尽量减少重叠覆盖。     

数据立方体关联挖掘在红外抗干扰中的应用

为了分析空空导弹在红外抗干扰过程中, 各干扰量与脱靶量之间的耦合关系, 利用红外抗干扰试验仿真平台, 通过设置干扰量获得海量数据, 构建数据立方体对海量数据进行数据预处理, 同时统计出数据集中各事务的支持度计数, 将处理后的数据利用FP-Growth关联规则算法挖掘干扰量与脱靶量之间的关联规则。通过对关联规则的分析得到:导弹进入角与弹目距离是影响导弹脱靶量大小的主要因素, 各个干扰量之间不能随意组合, 应该根据导弹来袭方向、目标机动方式选择诱饵投掷策略, 否则干扰效果会大大下降。同时设置一组对比试验, 验证基于数据立方体的FP-Growth算法处理高维数的脱靶量数据, 拥有较高的挖掘效率。