考虑任务分配的无人机信息交互拓扑生成

无人机（UAV）持久编队信息交互拓扑的优化是保证UAV编队结构稳定性和任务执行时效性的重要基础。现有的编队生成算法针对距离因素进行权重赋值和拓扑生成，由于未考虑任务分配因素，可能会引起整体任务执行时间过长甚至任务失败的问题，对UAV的能量也造成了不必要的损耗。以任务消息传输时间和能量损耗为关键优化目标，在保证UAV编队结构稳定的前提下，提出考虑任务分配因素的信息交互拓扑生成算法，优先连接承载实时性要求较高通信任务的关键汇聚链路，对剩余链路通过引入惩罚项，在权重上进一步将任务消息传输量因素考虑在内，生成最终的信息交互拓扑。使用OMNet++进行仿真验证，相比于只考虑距离因素的信息交互拓扑生成算法，所提算法在20架UAVs编队场景下，消息传输时间方面最高降低57.3%，最低降低28.1%，关键任务消息的到达时延降低了45.2%～51.6%，而任务执行过程单UAV的能量损耗总体减少了17.5%，平均每个节点减少损耗16.1%。     

基于最大后验概率准则的天基星座网络多用户检测方法

天基星座网络中用户可以随意进出自由组网，活动用户的数量、身份和发送的数据随机变化，对接收用户的性能造成很大影响。多用户检测是指识别每个活动用户的身份并检测每个活动用户发送的数据。传统方法假设活动用户数等于网络可以容纳的最大用户数，这种方法模型比较简单且误码率性能不够理想。提出了一种基于最大后验概率准则的多用户检测方法，该方法将用户的活动状态建模为马尔科夫链，并将多用户检测转换为在网格图中使用BCJR算法搜索最优路径。仿真结果表明，当活动状态错误概率和符号错误概率达到10^-3时，本文所提方法与对照方法相比分别获得2.6 dB和1 dB信噪比增益。     

一种方形腔体的目标散射特性及测量方法

雷达散射截面(RCS)是评价飞机隐身性能的重要指标，进气道对飞机的RCS有较大贡献，研究飞机进气道的散射有重要意义。相对于普通凸表面类型目标，进气道属于腔体，在远场条件计算、测量系统配置方面都需根据自身特有的散射机理做相应调整。借鉴矩形波导与远场关系理论，分析进气道等腔体类型目标的散射规律，判断进气道散射只与口面场有关。以一种方形腔体为例，采用几何光学法进行定量回波分析，通过电磁仿真软件FEKO进行仿真计算验证理论推导的正确性。在紧缩场和普通远场2种环境下，对腔体目标进行RCS对比测量研究。数值计算和实验测量的结果表明:对进气道等腔体类目标进行散射测量时，测试场仅需保证口面尺寸满足远场条件即可，但是测量系统需要具备2~5倍进气道长度的测量能力。      

基于二维连通图的无人机快速三维路径规划

针对复杂真实环境下无人机三维路径规划解算速度慢的问题，提出一种基于二维连通图的快速三维路径规划方法。首先解析真实地理环境的地形特征和建筑要素，构建基于数字高程模型(DEM)的多层次等效三维数字地图；在此基础上，经过无人机可行空域到二维连通图的转化、连通图中的路径规划及路径的三维化与优化，快速获得一条可执行的三维路径。针对连通图中的全局路径规划，设计了一种基于步长地图的变步长稀疏A^*算法，在保证路径质量的同时有效降低路径搜索的时间；针对连通图中的局部路径规划，提出一种基于障碍预测的随机路标图(PRM)实时路径重规划算法，以满足无人机的实时性避障需求。分别在山地环境和城市环境中进行仿真飞行，结果表明：所提方法能够有效降低三维路径规划的解算难度，在短时间内完成复杂环境下不同尺度和需求的路径规划，全局路径规划算法同比三维A^*算法和基于二维连通图的二维A^*算法搜索时间分别降低了99%和95%，局部路径重规划算法能够在1 s的单次采样周期内完成路径重规划，实时躲避未知障碍物，保证飞行过程的安全。     

自适应短文本关键词生成模型

关键词抽取对文本处理影响较大，其识别的准确度及流畅程度是任务的关键。为有效缓解短文本关键词提取过程中词划分不准确、关键词与文本主题不匹配、多语言混合等难题，提出了一种基于图到序列学习模型的自适应短文本关键词生成模型ADGCN。模型采用图神经网络与注意力机制相结合的方式作为对文本信息特征提取的编码框架，针对词的位置特征和语境特征编码，解决了短文本结构不规律和词之间存在关联复杂信息的问题。同时采用了一种线性解码方案，生成了可解释的关键词。在解决问题的过程中，从某社交平台收集并公布了一个标签数据集，其包括社交平台发文文本和话题标签。实验中，从用户需求角度出发对模型结果的相关性、信息量、连贯性进行评估和分析，所提模型不仅可以生成符合短文本主题的关键词，还可以有效缓解数据扰动对模型的影响。所提模型在公开数据集KP20k上仍表现良好，具有较好的可移植性      

卫星网络动态资源图多QoS约束路由算法

针对高动态卫星网络拓扑变化导致的网络更新期间可用路径失效，QoS需求难以满足的问题，提出了一种基于软件定义网络（SDN）架构的虚拟节点动态资源图多QoS约束路由算法（DRGVN-QR）。根据节点的切换状态、缓存以及链路的剩余带宽、时延等信息，结合虚拟节点的网络拓扑方式，建立虚拟节点动态资源图模型。根据资源图模型，建立最小路径代价的优化模型，利用蚁群算法（ACO）并发地为每个连接请求找到一段时间范围内的最优路径集合，并对信息素挥发系数的取值问题进行了讨论，以提升路径质量和算法性能。最后，为了适应卫星网络的时变性，设计一种幂数加权公式求出一段时间范围内的最优路径。仿真结果表明：DRGVN-QR算法能够规避路径失效带来的传输中断问题，提高网络QoS，与其他算法相比，该算法降低了平均端到端时延、网络丢包率和时延抖动。     

基于短基线传感器阵列的炮弹被动测向算法

针对现有基于角度估计的无源被动探测技术不能满足远场高精度目标测向的问题，及现有被动探测传感器阵列在战场中需要大规模环绕布设的限制，采用基于经验模态分解(EMD)和短时能量特性分析的瑞雷波提取方法，结合时延双曲线定位模型提出免受波速影响的短基线传感器阵列被动测向方法。首先，在对传感器阵列获取的地震动信号进行信号特性分析基础上，基于EMD构建自适应分解去噪模型，提出基于信号短时能量特性的瑞雷波成分的抽取方法。其次，在对瑞雷波进行联合相关计算估计时延基础上，构建基于TDOA算法的时延双曲线模型，并提出基于四元十字短基线传感器阵列的DFA-WV算法，实现免受波速影响的炮弹信号高精度测向。最后，本文算法模型在仿真及靶场实弹试验得到验证，测试结果表明提取瑞雷波算法可为时延高准度估计提供效力，DFA-WV测向算法因摆脱波速估计值对测向结果的影响，相较于Chan算法及改进MPR算法具有更优的测向性能，且计算复杂度低，在实际野外靶场炮弹目标测向中具有工程应用价值。     

辊弯成型在国产客机上的应用

针对民用客机更高的抗疲劳性要求,飞机结构件（如长桁）大量采用钣弯型材。通过对辊弯成型的深入研究,提供了一种合理的适合飞机钣弯型材的工艺设计和加工方法,从而保证了钣弯型材的外在和内在质量,以满足民用客机的使用要求。     

弹载遥测系统模块划分综合分析方法研究

针对系统模块化设计过程中存在的模块划分问题,提出对数据流图进行抽象化建模,得到抽象数据流图,并对抽象数据流图进行规范化定义,描述在抽象数据流图基础上进行模块划分的规则.针对具体的弹载遥测系统问题,利用抽象数据流图和模糊聚类两种方法进行模块划分;然后计算模块之间总耦合度,得到相对统一的模块划分方案;最后通过对系统的分析得...     

大规模物联网恶意样本分析与分类方法

物联网（IoT）恶意样本发展迅猛，在网络中大量攻击各类物联网设备，但由于开源问题导致其家族特征并不明显，需要一种更细粒度的样本分类方法，以解决高级威胁样本发现和攻击组织追踪等问题。针对该问题，对2019年5月至2020年5月捕获到的157 911个物联网恶意样本进行了大规模分析，并标注了一套包含9个家族分支共计12 278个样本的数据集。提出了物联网恶意样本的分类方法，通过静态逆向分析提取FCG图和文本等复杂结构特征，利用图表示学习和文本表示学习的特征，在标注的数据集上取得了平均召回率88.1%的分类效果。所提方法在实际工作应用中效果优异。