基于RBF网络辨识的涡扇发动机双变量神经网络PID解耦控制

根据神经网络与PID算法相结合的思想, 针对涡扇发动机双变量控制中变量之间的耦合问题, 提出基于径向基函数神经网络(RBF)辨识的发动机双变量神经网络PID解耦控制, 并给出控制系统的控制结构及原理.仿真结果表明, 该方法控制精度高、跟踪性能强、鲁棒性良好, 能够有效地减小各回路之间的耦合影响, 并保证控制系统具有良好的稳态和动态性能, 适合航空发动机控制.      

航空电子FC网络性能测试系统

光纤通道(FC)技术是未来航空电子系统互连首选协议。为了研究光纤通道用于航空电子系统互连时的网络性能评价问题,需要采用有效的手段对光纤通道网络性能进行测试。阐述了在采用轻量IP上层协议通信的光纤通道网络平台上光纤通道网络性能测试系统的设计原理;并说明了光纤通道网络数据通信的实现方法;最后给出了测试实例。     

嵌入式无线VOD系统方案设计

通过一个嵌入式无线视频点播方案的设计与实现,展示了远程教育中移动学习的一个典型应用.通过支持IEEE802.11b无线网络协议和MMS协议,在带CF无线网卡的Intel PXA270硬件平台上,采用支持多种编码格式的Mplayer播放器,并对Konqueror浏览器加入MMS协议支持.通过对整个方案中若干关键技术的设计与实现,建立了原型系统,为以后进一步的推广和应用打下了良好基础.     

基于危险模式的无线传感器网络IDS模型

网络安全是无线传感器网络需要解决的重要问题之一,构建基于传感器网络的入侵检测系统是其中重要的技术.简要阐述了基于人工免疫模型及危险模式的入侵检测系统的机理,提出了一种基于危险模式理论的无线传感器网络的入侵检测系统体系结构,并对该模型的特点进行了分析,为进一步深入的研究提出了设想.     

虚拟现实技术及其在高校教学中的应用

在介绍虚拟现实技术的基础上,论述了网络系统集成虚拟实验系统的实现方法.对系统中的一些关键技术进行了分析,阐述了系统在教学中的具体应用,拓展虚拟现实技术在实践教学中的应用.     

卫星光通信粗瞄系统非线性摩擦的神经网络补偿

 为克服摩擦对卫星光通信(IOC)瞄准捕获跟踪（PAT）粗瞄子系统的精度控制的影响,首先利用PD控制器以获得稳定的轨迹;再用一种扩展的神经网络结构在线逼近摩擦函数,对摩擦力矩进行补偿;在此基础上,利用传统单层神经网络和自适应的鲁棒项消除神经网络的逼近误差及外部扰动。最后用李亚普诺夫函数方法证明在本文的控制策略下,可以保证系统的渐近稳定性和参数的有界性。     

Interactive Multi-objective Optimization Design for the Pylon Structure of an Airplane

The pylon structure of an airplane is very complex, and its high-fidelity analysis is quite time-consuming. If posterior preference optimization algorithm is used to solve this problem, the huge time consumption will be unacceptable in engineering practice due to the large amount of evaluation needed for the algorithm. So, a new interactive optimization algorithm-interactive multi-objective particle swarm optimization （IMOPSO） is presented. IMOPSO is efficient, simple and operable. The decision-maker can expediently determine the accurate preference in IMOPSO. IMOPSO is used to perform the pylon structure optimization design of an airplane, and a satisfactory design is achieved after only 12 generations of IMOPSO evolutions. Compared with original design, the maximum displacement of the satisfactory design is reduced, and the mass of the satisfactory design is decreased for 22%.     

样本标签污染条件下的雷达辐射源个体识别技术

针对辐射源个体识别(Specific Emitter Identification,SEI)中由于数据集存在错误标签导致识别率下降的问题,提出了 1种有监督和无监督融合的错误标签识别和纠正方法。首先采用无监督密度峰值聚类方法将数据集中出现的标签错误样本找出,再使用 K折交叉实验对这些标签异常的样本进行预测投票,将得票数多的标签作为错误标签纠正的结果。经过清洗的数据集再通过卷积神经网络进行训练,得到 1个较为理想的辐射源个体识别的网络模型,保证了在样本污染条件下,辐射源个体识别网络仍能具有较好的识别率。文章所提方法的识别率相比未经处理的数据集的识别率在标签错误率小于 30%时平均提高 3.3%;在标签错误率大于 30%时,也能使个体识别率达到 90%左右,验证了文章所提方法在对错误标签的识别和纠正上可以取得较好的效果。     

基于局部洪泛优化的低轨星座分布式路由算法

针对传统分布式路由算法应用于大型低轨星座时拥塞控制能力有限的问题,提出了基于局部洪泛优化的分布式路由算法。该算法通过局部洪泛的机制收集星间链路的拥塞信息,以应对局部通信需求密集所导致的常见拥塞现象;通过局部路径优化,以较低运行开销实现了流量疏导和网络负载均衡。并且该算法可适用于多层低轨卫星网络结构,不会产生路由环路,对卫星随机故障具有宽适应性。仿真实验表明:该算法在通信需求分布不均的高网络负载情况下能降低2%~10%的丢包率,并对网络随机故障具有鲁棒的表现。     

战术互联网络体系结构

文章从数字化战场的战术通信需求出发,针对传统战术通信系统存在的缺陷以及发展趋势,从网络体系结构的高度总结出了战术互联网的3个构建原则。