免梯度混合优化算法在卫星系统顶层设计中的应用

针对卫星系统顶层设计中广泛存在仿真耗时、设计空间大以及非线性约束的特点,提出了免梯度混合优化算法。混合算法结合树状高斯过程（treed Gaussian process, TGP）模型、广义模式搜索和过滤法的优点,通过TGP模型将设计空间划分为互不相交的子空间,在各个子空间构建独立的高斯模型代替实际模型,并根据模型预测值和预测误差生成迭代点,进而指导模式搜索进行寻优,同时结合过滤法处理非线性约束。卫星系统中多星协同观测优化设计表明,该方法能够以较少的迭代次数获得满意解,具有很好的全局搜索特性。     

V. Dragon 2000分布式航海仿真系统中的图形技术

介绍了V．Dragon2000分布式航海仿真系统的体系结构和采用的图形技术：视景生成技术、雷达图象生成和电子海图显示技术。从仿真系统的实时性和真实感角度出发，着重介绍了视景生成技术中基于海浪谱的不同浪级海面的仿真模型、基于粒子系统和图象合成的船舶航迹流仿真模型和基于海图等高线数据的三角优化构网算法，这些算法可实现海面和船舶航迹的实时动态仿真，并可自动实现真实港口的地貌建模，方法简单、实用。     

SDG自动生成故障树软件的研究与开发

故障树分析法是分析系统可靠性的一种有效方法。对于复杂系统而言,进行故障树自动生成十分重要。本文从基于符号定向图的定性仿真方法出发,开发了一套可视化的故障树自动生成软件。本软件由人机交互接口、信息处理中心和推理机三个部分组成,能够支持故障树自动生成的全过程。在软件核心部分推理机的设计中,针对传统的Lapp&Powers算法进行了两点改进。首先,我们提出一种基于反向搜索索引及操作符模块化组态的全面快速的定性推理机制;其次,我们提出了一种新颖高效的矩阵开拓算法,用于搜索SDG模型中的负反馈回路及前馈回路。本文最后给出一个硝酸换热器的故障树自动生成过程,证明了本软件的实用性和高效性。     

复杂产品三维模型轻量化服务构建技术

提出了一种复杂产品三维模型轻量化服务构建方法。采用一种改进模型数据导出与空间索引生成方法,能够在模型轻量化过程中保留复杂产品模型装配树与标注信息;设计并实现了基于面片密度的自适应面片简化算法,能够在满足误差要求的条件下对几何模型面片进行自适应简化;并通过采用一种具有较高的压缩比和压缩效率的模型数据压缩算法,减小复杂产品模型的存储空间占用。设计并实现一种模型轻量化服务的B/S部署架构,能够借助高性能计算资源,提高多用户并发场景下复杂产品模型轻量化效率。     

基于关注点的序列图逆向生成优化算法

针对序列图逆向生成过程中由于动态信息过大造成生成序列图耗时巨大,生成的序列图过于复杂,不利于对目标系统的理解的问题,提出了一种基于关注点的序列图生成算法,对原有算法进行了优化。该算法基于用户在程序理解中关注的方面,包括进程、函数调用层次、某一时间段内的目标程序运行情况、对象在目标系统中扮演的角色等,对收集到的动态信息进行提取,生成基于用户关注点的序列图。使用该算法生成序列图,耗费的时间大大减少,而且生成的序列图便于用户理解目标系统。通过实验验证了这种算法的正确性和有效性。     

动态公交网络设计的双层规划模型及算法研究

根据城市公交网络的具体特点,对公交网络进行了系统的描述,同时从公交管理部门和公交出行者两方面进行系统的考虑,提出了一个双层规划模型来描述动态公交网络设计的问题.在双层规划模型中,上层模型为一个基于时刻表的公交网络设计模型,下层模型是一个动态公交网络用户最优配流模型.针对所提出的模型,设计了基于混沌优化方法的求解算法,并给出了一个简单的数值实验来说明所给模型和求解算法的有效性.     

基于SVM的模拟测试生成的改进算法

在一些测试生成算法中,通过数/模和模/数转换器将模拟系统转换为离散数字系统,使得测试生成和响应分析在数字信号领域进行。提出了一种基于支持向量机（support vector machine, SVM）的模拟测试生成算法,通过SVM解决采样空间的线性分类问题,生成的测试序列可直接作为激励信号作用于被测系统,通过输出响应即可判断是否故障。为了减少计算代价,采用一种非等间距方法压缩脉冲响应采样向量,在降低采样空间维度的同时保证了测试生成的有效性。     

联合AMC,ARQ与包分割的通信系统队列分析与跨层优化

针对联合自适应调制编码（adaptive modulation and coding, AMC）, 自动重传请求（automatic repeat request, ARQ）与包分割传输3种机制的通信系统,提出了一种ARQ多帧动态周期反馈机制,并建立了分析此系统的马尔可夫链模型,得到了包平均时延、平均反馈次数、平均掉包率和系统吞吐量等多种性能指标。在此基础上提出了在服务质量（quality of service, QoS）条件约束下,以最大化系统有效吞吐量为目标的双向链路跨层最优化算法。仿真结果表明,提出的马尔可夫链模型能精确预测系统的性能,与现有的单帧反馈和多帧固定周期反馈相比,提出反馈机制可达到更大的系统有效吞吐量。     

基于在线优化的多模型自适应控制

针对常规多模型自适应控制中子模型数量过多问题,提出在线优化的多模型自适应控制算法。将整个控制系统分为基本工况级和控制模型级的两层递阶结构。在系统运行过程中,通过在线学习自动地建立多模型及相应的控制器,并对所建的动态模型库进行优化,以进一步减少子模型数量和计算时间。证明了该算法能够保证闭环系统的稳定性和跟踪误差的渐近收敛性。计算机仿真结果表明该算法的有效性。     

基于改进OOPN的有效载荷系统测试用例生成方法

针对空间有效载荷系统集成测试用例生成问题,在分析任务特点和测试技术发展趋势的基础上,采用改进面向对象Petri网（improved object oriented Petri net, IOOPN）的建模技术,提出了一种基于IOOPN模型自动生成测试用例的推理方法。该方法建立了对象工作模式的识别规则,采用启发式搜索生成单对象测试序列集,引用时间标尺实现系统级测试序列规划算法,满足了有效载荷系统级的测试要求,提高了测试的效率和水平,成功应用于某卫星科研实践。     

智能组卷系统的建模与算法研究

根据教育考试理论与统计学,分析了自动组卷目标要求,建立了智能组卷系统的数学模型.提出了一种基于免疫遗传算法的智能组卷算法,提出了分段编码、段内遗传操作、误差加权适应度评估方法.通过应用实例分析,实验结果表明所提出新组卷算法的组卷成功率高、组卷速度快.     

一种虚拟实景空间的自动生成系统

虚拟实景空间是以实景图像为素材构造出的虚拟空间,它由多视点空间按一定的组织策略构成。视点空间是某一视点处,用户所观察到的全局场景。首先介绍了虚拟实景空间的概念和模型,然后探讨了由多视点空间构造虚拟实景空间的方法,最后设计并实现了一种虚拟实景空间的自动生成系统。     

用NLP技术实现军用文书自动生成系统设计

军用文书自动生成是C4ISR系统中的关键技术之一 ,是提高指挥效能必不可少的重要环节。通过系统分析 ,阐明了C4ISR系统中军用文书生成系统的一个重要发展方向是基于自然语言处理的文书自动生成 ,并根据军用文书生成过程中的信息流向 ,提出了该系统三模块的结构模型 :信息理解模块、文书信息库模块、文书生成模块 ,进而描述了这三个模块的整体运作流程。该模型对其他领域中基于自然语言理解的文本生成系统也有参考价值。     

An Automatic Testing System of Scheduling Strategies in Real-Time UNIX

1. INTRODUCTIONUNIX has been widely used in various areas such as buSiness and indwtrial world. With the developmentof computer applications, real-time computation becomes a challenging research area. The real-take UNIX isdemanded because many real,thae applications have been develOPed on the Platform Of UNIX. The dgoaJ of real-take UNIX is providing the real-time applications with a real-time OPerating system, which hashigh performance, safety and the function of schedulebility …     

一种混沌遗传算法及其在测试生成中的应用

针对标准遗传算法存在的早熟与收敛速度较慢等问题,提出了一种新的混沌遗传算法,该算法利用混沌序列的随机性、遍历性及规律性等特性来控制交叉与变异操作,可有效克服早熟收敛。介绍了一种组合电路测试生成的神经网络模型,以该模型为基础,对所提出的混沌遗传算法在测试生成中的应用进行了详细研究。实验结果表明,所提出的方法能有效克服标准遗传算法中的局部收敛问题,加快了测试生成过程。     

多传感器信息时空融合模型及算法研究

在目标识别中,为了获得观测目标的准确状态,需要同时考虑数据融合的时间性和空间性。提出了一种多传感器信息的时间和空间两级融合的结构模型。首先对同一时刻不同传感器的信息进行空间融合,然后对经空间融合后的时间序列进行时间上的融合。就该模型提出了基于证据理论和模糊积分的融合算法。将该模型和算法应用于目标识别。仿真实验表明,该模型可以提高系统的识别率和可靠性。     

航空弹药技术保障模拟训练智能评估

量化评估是航空弹药技术保障模拟训练的一个重要环节，为了实现模拟训练自动评估，引入智能评估技术，从中提出一种基于Sigmoid 回归的预测模型。在分析成绩指标样本数据线性关系基础上，选择特征指标子集作为预测数学模型的输入，为了避免梯度下降法陷入局部解问题，给出“梯度下降+ 粒子群”求解算法。经过成绩样本测试，求解算法能够寻找到全局最优解，而且基于Sigmoid模型预测效果没有发生过拟合和欠拟合问题。在实际应用时，可以不需要依赖主观评估成绩，发挥基于计算机技术的模拟训练自动量化评估优势。     

基于时间反演的多臂赌博机跳空图案生成算法

在多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统中,为了实现系统的防窃听能力,并提高系统容量,提出了一种基于时间反演的多臂赌博机跳空图案生成算法。该算法考虑信道状态信息的误差,以时间反演和跳空通信为基础,结合使用多臂赌博机算法选取最优跳空图案以提高系统容量的同时降低因防窃听对合法接收端性能的影响。理论分析和仿真结果表明,该算法在防窃听性能、系统容量方面具有优势。     

基于时间反演的多臂赌博机跳空图案生成算法

在多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)系统中,为了实现系统的防窃听能力,并提高系统容量,提出了一种基于时间反演的多臂赌博机跳空图案生成算法。该算法考虑信道状态信息的误差,以时间反演和跳空通信为基础,结合使用多臂赌博机算法选取最优跳空图案以提高系统容量的同时降低因防窃听对合法接收端性能的影响。理论分析和仿真结果表明,该算法在防窃听性能、系统容量方面具有优势。     

基于深度学习算法的坦克装甲目标自动检测与跟踪系统

实现对目标的自动检测与跟踪是坦克火控系统未来发展的重要方向。首先采用迁移学习的方法将基于深度学习模型的Faster R-卷积神经网络(faster R-convolution neural network,Faster R-CNN)算法应用解决复杂背景下的坦克装甲目标检测问题,与基于人工模型的传统算法相比达到了较高的检测精度。其次,针对坦克火控系统现有目标跟踪算法的不足,通过将Faster R-CNN算法与现有跟踪算法相结合,提出了复合式目标跟踪算法,实现了对坦克装甲目标的自动检测与稳定跟踪。最后,设计了一套目标自动检测与跟踪系统,采用动态扫描凝视成像技术实现了对大范围战场图像的快速、清晰获取,并对所提算法进行了实验测试。同时也指出了深度学习方法在应用于坦克火控系统时仍然存在的部分问题。