计算机网络防御策略模型

目前计算机网络防御研究中缺乏高层且易于细化的策略建模方法,因此在分析Or-BAC模型(Organization Based Access Control model)的基础上,对网络防御控制行为进行抽象,建立计算机网络防御策略模型(CNDPM,Computer Network Defense Policy Model).该模型对保护、检测和响应等策略进行统一建模,并引入角色、视图、活动自动分配的方法,以提高分配的效率,同时给出了策略到规则的推导规则,以细化为具体的防御规则.还给出了策略的完备性、有效性和一致性的形式化描述及分析.实例分析表明,该模型表示的计算机网络防御策略,能够有效地转化为防御规则,具有较好的实用性和扩展性.      

基于改进遗传算法的机器人动态路径规划

针对基本遗传算法解决移动机器人路径规划的不足,提出了一种改进的遗传算法。首先,采用栅格法对机器人路径规划进行建模。然后,提出一种生成初始种群的方法和精英策略,设计出自适应变异概率,提高了算法的求解质量。同时,在规划过程中,将全局路径规划与局部路径规划相结合,并且根据机器人与动态障碍物碰撞类型的不同,提出了相应的避碰策略。仿真实验表明:该算法优于基本遗传算法,能够有效地指导机器人在动态环境中实现避障,获得无碰最优或次优路径。     

基于DDPG的单目无人机避障算法

提出了一种基于单目相机的小型多旋翼无人机的连续避障策略。所提出的方法包括深度估计和导航决策两个模块。其中,在深度估计模块采用条件对抗网络对无人机采集得到的RGB图片进行训练预处理,在导航决策模块采用深度确定性策略梯度(DDPG)算法实现无人机的连续避障。在此基础上,对DDPG中的Actor网络进行改进,通过使用多模态网络代替原有策略网络,从而抑制无人机飞行震动,提高避障能力。最后,在Airsim仿真环境中进行测试,实验表明所提算法模型经过训练能够使无人机成功躲避障碍物并到达指定目标点,与原有算法相比避障轨迹得到明显改善。     

无人机航路规划技术研究进展

无人机航路规划问题本质是多约束条件下,多目标函数求极值的优化问题.规划出满足任务要求、导航、安全性等约束的较优航路,对提高无人机的武器系统性能有重要意义.通过对无人机航路规划的研究,对无人机航路规划问题进行了概括和总结,阐述了无人机航路规划的框架结构以及静态全局规划和动态局部规划方法的研究现状.分析了近年来常用的几种规划算法,着重分析了启发式算法以及遗传算法.在此基础上,对今后的研究方向进行了展望.     

基于平方和方法的H∞最优励磁控制

为了改善电力系统在干扰信号下的稳定性,在单机无穷大电力系统的基础上,提出了一种基于平方和方法的H_∞最优励磁控制设计方法。本文电力系统属于非多项式系统,而所提方法利用泰勒公式将非多项式系统等效转化为多项式系统,并保留高阶无穷小项。在给定扰动抑制率,以及利用平方和方法构造Lyapunov函数、控制器参数优化方面的优势前提下,可以将哈密顿-雅克比-伊萨克等式问题松弛为不等式约束表示的最优问题,最终结合策略迭代方法,实现了H_∞最优励磁控制器设计,提高了仿真的真实度。仿真结果表明所设计最优控制器可以有效改善系统性能,增强系统抗干扰能力。     

应用后缘装置的跨声速层流翼型多岛优化设计

高雷诺数状态下,自然层流技术(Natural laminar flow,NLF)是减小机翼表面湍流摩擦阻力的有效方法。然而由于层流翼面上大范围顺压梯度的存在使得后缘处的恢复压差更大,产生更强的激波。因此在减小摩擦阻力的同时又增加了激波阻力。本文采用后缘装置(Trailing edge device,TED)来控制翼型后缘处的激波强度,基于线性稳定性理论(Linear stability theory,LST)的eN方法对流动进行转捩判断,进而应用多岛并行多目标进化算法(multi-objective evolutionary algorithm,MOEA)以获得大范围层流区域和弱化激波强度为目标对翼型进行优化设计。优化结果表明合作均衡策略耦合进化算法可以快速地捕捉到该多目标问题的Pareto阵面解,阵面上翼型的波阻力和摩擦阻力性能较初始翼型大大改善。同时,采用后缘装置控制激波强度时,无论在设计点还是偏离设计点时,优化后翼型均具有良好的升阻力特性和鲁棒性。     

四旋翼倾转飞行器操纵冗余设计

建立了四旋翼倾转飞行器旋翼、机翼、机身的非线性气动模型和飞行动力学模型,并在Matlab/Simulink环境下搭建了仿真模型,根据仿真模型计算各个操纵面的操纵效率,确定了不同状态下各个通道需要用到的操纵方式,结合飞行动力学模型和操纵方式,在纵向通道上进行了全包线的配平计算,表明了操纵策略的可行性。     

基于蚁群算法的月球软着陆轨迹优化

针对基于最省燃料的月球软着陆轨迹优化问题进行了研究。首先通过改进的函数     

一种改进的隐私保护关联规则挖掘算法

部分隐藏的随机化回答方法是基于关联规则数据挖掘的隐私保护算法,针对该算法在重构频繁项集支持度上的指数级时间复杂度导致算法执行效率下降的不足,采用分治策略和集合运算方法对该算法进行改进,消除重构数据的指数级运算。改进算法降低了算法的时间复杂度并有效提高了执行效率。仿真实验与分析表明了改进算法的有效性。     

Risk Theta*:一种基于地形危险度的任意航向路径规划算法

提出了一种基于地形危险度的任意航向路径规划算法——Risk Theta*。首先以星球表面地形特征统计分析为基础提出了地形危险度指标,并建立地形危险度地图。在此基础上应用Basic Theta*搜索,以危险度最低为方向搜索最优路径。仿真实验证明,该算法能够在栅格地图上找到比A*和Basic Theta*算法危险度低得多、长度相当的任意航向路径,既显著提高了巡视器的安全性,又满足了星球巡视探测对任意航向行驶的迫切需求,因此具有较强的实用性。