基于分析矩阵零均值比的CDL卷积交织盲识别

针对非合作接收中现有盲识别算法受码长约束且抗误码性能较差的问题,提出了一种基于分析矩阵零均值比的卷积交织参数盲识别算法,可以在不需要考虑码长约束的情况下,利用经高斯约当旋转消元算法处理后得到的分析矩阵零均值比来确定秩缺间隔,从而得到交织深度的范围,最后通过联合求取交织宽度、交织深度和交织偏差来完成卷积交织参数的盲识别。分别对所提算法、多重循环搜索算法和秩准则算法在不同误码性能下进行了仿真实验,实验结果表明,所提算法在误码率较高情况下,具有较好的识别性能,且运算复杂度较小,可以完成通用数据链卷积交织的盲识别。     

基于选举的SDN机载网络控制器故障恢复机制

针对软件定义航空集群机载网络控制域内控制节点故障问题,将故障恢复问题转化为领导者选举问题,提出一种基于选举的软件定义机载网络控制器故障恢复机制,在控制域内选举传输节点作为新控制节点。为优化新控制节点性能,综合各传输节点平均传输时延、最大请求量和平均故障率3个参数计算传输节点的权值,根据权值定义选举优先级,并提出基于优先级的控制节点选举(priority-based control node election, PBCNE)算法。实验结果表明,与现有选举算法相比, PBCNE算法的复杂度(消息数和时间量)有了明显降低,有效减少了故障恢复时延,能够快速高效地恢复控制器故障。     

基于GM-PHD滤波的空间邻近多目标跟踪算法

针对传统的高斯混合概率假设密度(Gaussian mixture probability hypothesis density, GM-PHD)滤波器在跟踪空间邻近目标时存在错误估计、虚警和漏警问题, 本文提出了一种改进算法。首先, 提出一种权值重分配方案, 对目标的高斯分量权值进行重分配, 以提高目标邻近时GM-PHD滤波器的跟踪精度; 然后, 利用目标航迹的连续性, 对于当前时刻丢失的目标, 利用上一时刻的目标预测值进行修正以减少漏警情形; 最后, 充分利用多帧已估目标状态对估计目标进行分类, 检测估计中存在的虚警并对其进行删除。仿真结果表明, 与现有算法相比, 本文改进算法具有更优的跟踪性能。     

一种基于可变规则的松耦合实体建模方法

作战实体建模是当前作战仿真领域的研究热点，提出了一种基于可变规则的松耦合实体建模方法，从实体、任务、行动、交互、事件和规则角度，给出了基于可变规则的作战实体模型架构及模型内外部的交互机制。在此基础上设计了作战实体模型运行框架，规范了实体模型统一调度机制，解决了实体建模作战行动规则耦合过紧和模型可信度不高问题，大大提高了作战实体模型的重用性、扩展性和逼真性。     

软扩频多址信号盲分离

为解决软扩频信号多址干扰问题,根据不同用户信息彼此独立且扩频码不相关的特点,采用多个接收端接收数据并运用Fast-ICA算法,实现了Walsh码软扩频多址信号盲分离及伪码序列估计。首先根据已知的伪码速率和伪码周期对接收信号进行采样分组,接着利用主分量分析法对分组信号进行降维白化,最后应用Fast-ICA算法实现软扩频多址信号的盲分离和伪码序列估计。仿真结果表明:该算法在一定信噪比范围内能够实现不多于5个用户的Walsh码软扩频多址信号盲分离并估计出伪码序列。