机载火控雷达距离拖引目标的交互式多模型跟踪方法

针对机载火控雷达中可能出现的距离门拖引欺骗,给出了一种基于交互式多模型的目标跟踪方法。把该方法和常规的单目标跟踪方法进行了仿真比较。结果表明,该方法能充分利用欺骗回波测量,对释放距离拖引欺骗干扰的目标维持较稳定地跟踪,并能获得较高的目标跟踪精度。     

基于飞行性能最优的多操纵面飞机配平研究

从飞行性能最优的角度,对多操纵面飞机的配平原则与算法进行了研究。以瑞典FO I开发的ADM IRE为例,根据所建立的配平原则与算法对其进行了重新配平。比较了新配平方法与原配平方法的飞行性能,结果证实采用新配平方法的飞机飞行性能较好,说明所建立的配平原则与方法是合理的。     

一种基于NOMA的Q学习卫星通信随机接入方法

基于非正交多址接入(NOMA)的Q学习(Q-Learning)随机接入方法(NORA-QL)是实现物联网中海量设备泛在接入的一项有效技术.为了解决NORA-QL方法仍存在的传输能效和过载容量较低的问题,提出了一种适合卫星通信网络的改进方法(I-NORA-QL).针对传输功耗高的问题,I-NORA-QL利用卫星广播的全局...     

基于NMAS身份认证模型的研究与实现

从现有身份认证模型出发，利用novell模块认证服务（Novell Modular Authentication Services，NMAS）设计出一套完整的认证模型，实现对用户身份的分级认证及认证方法的统一管理和授权。并通过加载双因素身份认证技术实现对用户身份的强认证。     

客户机/服务器模式下开发MIS两个关键技术的实现

本文介绍了在基于客户机/服务器模式下，开发MIS所采用有效而安全访问数据库的技术和方法。首先是数据库安全性。对视图、存储过程，在数据库服务器(SQL Server)设置用户ID和口令；其次是应用程序安全性。所有的应用程序在数据库服务器设置用户组表，表中存储着应用程序为其访问数据库而设置的不同的权限。最后，应用ADO技术中的三个对象：Connection、Command、Recordset，对数据库服务器中的数据实现安全、快速地访问。     

扩频与时间扩展随机多址的同一性分析

扩频ＡＬＯＨＡ与时间扩展ＡＬＯＨＡ都是新的随机多址协义，虽然应用于不同的通信系统和定位系统，但它们有良好的同一性，本文从理论上对它们的同一性问题进行了论证，得到了比较好的结论。     

基于动态混合网格的多体分离数值模拟方法

在以往发展的动态混合网格技术的基础上,耦合六自由度运动方程计算和非定常流场计算,建立了一种多体分离问题的非定常数值模拟方法。首先采用刚体运动的六自由度运动方程,建立刚体运动轨迹计算模块,然后以该模块为纽带将以往建立的非定常计算方法与改进的基于Delaunay背景网格插值方法和局部网格重构方法相结合的动态混合网格生成方法耦合起来,形成了精度较高、效率较快的多体分离数值模拟方法。利用该方法对典型多体分离问题进行了数值模拟,计算结果与风洞实验结果吻合较好。     

多控制面飞行器结构与配平鲁棒气动弹性优化方法

基于遗传算法,提出了一种考虑多控制面飞行器结构参数和配平关系中的不确定性的鲁棒气动弹性优化方法,并在一个带有主动气动弹性机翼(AAW)的复杂小展弦比飞机的结构和控制面传动比的鲁棒设计中得到了应用.以非概率形式来衡量设计变量的不确定性变化,采用单目标函数形式,并引入一个反映目标函数相对变化的额外约束来描述鲁棒优化问题.在...     

扩展的角色访问控制模型在Struts结构下的应用

在分析基于角色的访问控制模型的基础上,根据系统特点,提出了一种扩展的角色访问控制模型。介绍了访问控制的概念及实现原理,分析了基于角色的访问控制模型;结合具体实例,详细描述了扩展的角色访问控制模型在Struts结构下的应用。实践证明,与传统的控制模型比较,扩展的角色访问模型与Struts结构的结合应用减小了系统授权管理的复杂性,实现了分散式管理,降低了管理开销,而且灵活地支持了现实的安全策略。     

基于灵敏度分析的可调静叶调节机构运动精度优化

为提升高负荷多级轴流压气机静叶调节机构的运动精度，针对5级联调构型，梳理了37个对调节精度可能存在影响的 参数，提出了一种基于局部灵敏度分析的参数降维预处理优化方法。通过局部灵敏度分析认识各参数对调节精度的影响规律，甄 选重要参数，依靠自主优化程序与多体运动学软件联合的技术途径并采用SQP算法对机构进行优化：仅采用相对灵敏度影响最大 的9个参数进行优化时，调节精度达到0.4020°；采用剔除13个绝对灵敏度最小参数后的参数进行优化时，调节精度优化达到 0.2000°；而采用全部37个参数进行优化后，调节精度依然为0.2000°。结果表明：所提出的降维预处理优化方法能够在保证运动 精度的同时有效减小计算规模，联合优化的方式较传统虚拟样机优化具有更高的精度。