基于随机网络编码的无线报文重传最优策略

网络编码技术为无线报文重传问题研究提供了新思路.分析并证明了完全无线报文重传问题最优策略所需重传报文数量等于节点请求报文数量的最大值;基于随机网络编码技术提出了最优重传策略RNCOPT(Random Network Coding based OPTimal Scheme),其编码系数从某选定有限域中随机选取(0除外);利用网络编码矩阵重新生成机制以保证100%解码成功率;描述了RNCOPT组合报文结构及发送节点操作过程.仿真表明:当接收节点数量为30而报文总数为30时,RNCOPT相对于传统非网络编码方案节省重传报文数量可达32%,而此时现有某典型策略CliqueNC却无明显效果.     

飞机进近着陆电磁环境建模与辐射分布分析

机场终端区电磁、地形和地物在拓扑、物理和语义上的异构性导致进近着陆电磁环境构成机理复杂,很难用单尺度解析模型表征电磁环境的本质属性.在分析终端区多要素层次构成机理和关联耦合特征的基础上,提出一种多层融合的进近着陆电磁环境模型架构.综合采用矩量法和射线追踪法模拟台站辐射特性和地空电波传播模式,建立进近着陆区域电磁辐射强度量化表征与空间分布计算模型,有效降低了场边界特性不规则时空变化带来的电波预测误差.结合某机场地形和航向台数据,对终端区主航道和余隙航道的电磁辐射强度和覆盖范围进行计算和对比分析.仿真结果验证了本建模与分析方法的有效性.     

基于射线追踪的快速雷达图像仿真方法

为了解决目标识别、隐身目标设计等研究领域对雷达图像需求日益增加的问题,提出了一种基于射线追踪的快速雷达图像仿真方法。该方法利用射线追踪计算每一个射线管的散射电场及其在雷达成像平面的投影坐标,通过将所有射线管的贡献在像域进行累加得到1幅二维雷达图像。通过对不同路径射线的聚类,可实现对散射贡献的分离,从而建立目标部件与强散射源的对应关系,并对复杂目标雷达图像进行解释。给出了Slicy目标的快速雷达图像仿真与算例分析,分析结果表明:基于射线追踪的快速雷达图像仿真方法可对复杂雷达图像进行有效预测,并能对强散射源进行成因分析。     

基于AHP的维修能力综合评价方法研究

将层次分析法用于维修能力的综合评价,并给出实例;在AHP 方法基础上,将定量与定性分析相结合,细化评价指标,提高 AHP 使用灵活性,进一步减小人为因素的影响,增强评估决策的客观性、科学性。     

基于Smart Core的手持式通用飞参快速卸载器的设计与实现

利用扩展 ISA 用户总线、同步数据预处理、软件自适应接口、通用转换电路接口等技术,实现了手持式通用飞参快速卸载器的小型化、快速化、通用化。采用一点接地、软件抗干扰、综合屏蔽等技术,提高了产品的可靠性和稳定性。     

航空发动机压气机叶片型面检测技术

叶片是关系到发动机性能的高负荷零件.严格控制叶片的制造质量,是叶片制造中的关键问题.因此,叶片的检测技术非常重要,在叶片制造的总工作量中叶片检测工作量占相当大的比例.     

基于矩阵广义特征逆问题实现的具有数字签名功能的Hill密码体制

在研究矩阵广义特征逆问题的基础上,对Hill密码体制实施改进,实现了一种具有数字签名功能的Hill密码体制方案,并给出了该方案的详细实现过程.改进后的Hill密码体制具有数字签名功能,能够达到一次一密的效果.     

遗传算法在飞机着陆调度问题上的应用

用遗传算法对飞机着陆调度问题的两个方面:队列顺序的确定和跑道指派进行了研究.队列顺序采用飞机编号的单一整数染色体编码方案,配合相应的变异、交叉算子,避免了后代非法解的问题.跑道指派则在适值函数计算中,基于对列最短的原则来加以确定,避免了对队列顺序和跑道指派进行分别编码.算例研究了单跑道与双跑道两种情况.计算结果表明,这种编码方案以及变异、交叉算子对这一问题具有很好的效果,可在普通PC机上实现雷达扫描周期内的实时计算要求.     

基于模块的标准ATLAS语言及其应用

面向模块的ATS设计是现代测试技术的重要分支.论述了测试语言ATLAS的产生、发展过程,分析了其存在的问题.指出基于模块的ATLAS是标准的测试语言,详细介绍了它的特点、模型结构及在现代ATS设计中的应用,满足了TPS可移植性的发展要求,代表着现代测试语言的发展方向.     

基于L1范数的k平面聚类算法设计

基于L2范数度量的k平面聚类(k-Plane Clustering,k PC)设计思想,本文提出了一种采用L1范数度量的聚类算法。由于在平面更新步骤中,所导出的优化问题是非凸的,文中给出了一种求解方法,即将非凸问题转化为有限个子集上的凸问题,为避免求解多个优化问题导致训练时间过长问题,本文还设计了一种新的优选策略,有限个子集的搜索任务可在线性时间内完成。本文所提出的方法只需要求解k个线性规划,而不再是k PC的求解特征值问题。在人工和UCI数据集上的实验结果表明:基于L1范数平面聚类算法的训练和测试时间更短,且在大多数数据集上均表现出了更好的聚类性能。