An aggregate flow based scheduler in multi-task cooperated UAVs network

Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) cooperative multi-task system has become the research focus in recent years. However, the existing network frameworks of UAVs are not flexible and efficient enough to deal with the complex multi-task scheduling, because they are not able to perceive the different features. In this paper, a novel cooperated UAVs network framework for multi-task scheduling is proposed. It is a three-layer network including a core layer, an aggregation layer and an execution layer, which enhances the efficiency of multi-task distribution, aggregation and transmission. Furthermore, an AggreGate Flow (AGFlow) based scheduler is dedicatedly designed to maximize the task completion rate, whose key point is to aggregate flows belonging to one task during the multi-task transmission of UAVs network and to allocate priority by calculating the urgency-level of each AGFlow. Simulation results demonstrate that, compared with that of state-of-the-art scheduler, the average task completion rate of AGFlow based scheduler is raised by 0.278.     

偶发组播数据丢包问题研究

针对传输关键控制数据的某型冗余备份网络架构在大背景流量下偶发组播数据丢包的问题,分析了丢包机理,提出配置静态组播组的方法,同时进行了实验验证。结果表明,该方法能有效解决工程实践中出现的问题。因此,在网络结构设计时,要充分考虑传输链路中会对组播传输产生洪泛的设备,采取有效措施消除影响,确保组播数据传输的正确性与完整性。     

基于网络信息安全内容审计系统及相关技术研究

伴随着国家信息化不断推进和计算机网络飞速发展,网络信息安全内容审计(CASNI)成为了网络信息安全中不可或缺的重要组成部分.网络信息安全内容审计从网络关键点收集数据包,对其传送的内容进行审计分析,达到网络信息内容可控.本文描述了一种在高速网络环境下分布式、可扩展的高性能网络审计体系结构,分析了Linux(操作系统)捕获数据包的瓶颈,重点论述了使用NAPI (New Application Program Interface)技术和内存映射技术提高数据包捕获,解决审计系统中数据流高速处理的问题.     

小波包分析在内燃机车静液压齿轮箱故障诊断中的应用

本文简述了小波变换的基本原理及利用小波包对振动信号进行分解的方法。小波分析良好的时频局部化性质，适于检测正常信号中夹带的瞬态反常现象并展示其成分，这在旋转机械状态监侧及早期故障诊断中具有重要意义。本文给出利用小波包分析在内燃机车静液压齿轮箱故障诊断中提取微弱轴承冲击故障特征的实例。     

三维球坐标系下重力波波包非线性传播过程听数值研究

采用全隐欧拉（FICE）格式，对三维球坐标系下重力波波包在中层大气的非线性传播过程进行了数值模拟，模拟结果完整地反映了重力波波包在中层大气的非线性传播过程，并与线性重力波理论进行了定量比较。     

基于博弈的多目标弹药调度策略优化研究

针对作战部队弹药调度策略问题,综合考虑不同作战部队对弹药调度时间因素和安全因素需求程度的差异,通过博弈模型对多目标问题进行度量,进而结合遗传算法对弹药调度策略进行优化。仿真结果表明,本文构建的博弈模型能够更加合理地为不同环境下具有差异化需求的弹药调度策略进行优化。     

基于改进遗传算法的柔性作业车间调度

在实际的柔性作业车间调度中,不但工件需要加工时间,而且工件在各个机器之间利用AGV转移也需要占用一定的时间,因此对柔性作业车间调度中考虑AGV运输时间的研究更具有实际意义。首先,针对此问题,建立了有AGV约束的柔性作业车间调度数学模型。其次,提出一种多段式编码,可以使得一些对进化没有帮助的基因直接被淘汰掉;提出一种分阶段的自适应交叉和变异概率公式及多种群进化机制以实现快速收敛及全局优化的效果。最后,仿真实例验证了本文提出算法的有效性和可行性。     

基于GA-PSO的低轨星座传感器资源优化调度方法

针对低轨星座目标跟踪传感器资源调度,基于函数优化和组合优化理论,建立了传感器资源优化调度模型,并设计了基于遗传算法-粒子群优化(GA-PSO)的优化调度算法。仿真结果表明,与现有的构造优化调度算法相比,该算法的性能更优,但运算量有所增加。     

基于吱呀轮优化的多卫星数传调度问题求解方法

研究多卫星数传调度技术对提高对地观测系统的综合应用效益具有重要意义.通过分析卫星数传调度问题,建立一种考虑时间窗调整的约束优化模型.利用吱呀轮优化(Squeaky-WheeL Optimization,SWO)的大邻域导向式搜索特点,提出了一种基于SWO的多卫星数传调度算法.该算法可以在短时间内获得优化解.实验结果表明,该算法在时间性、优化度等方面取得满意的结果.     

基于自适应小波包变换的LMS窄带干扰抑制技术

文章将自适应小波包子带树分解算法与LMS自适应算法相结合,利用自适应小波包变换所具有的优良时频局域性和多分辨分析特征,迅速跟踪和准确定位窄带干扰所污染的子带;然后利用自适应LMS算法对受扰子带进行干扰对消,将窄带干扰滤除,在去除干扰的同时,有效地减少了对有用信号的损失。同时,小波包变换提高了LMS算法的收敛速度和稳定性。仿真结果表明,二者的结合使DSSS系统的干扰抑制性能得到进一步提高。