基于微多普勒的弹道多目标分离方法

弹道多目标分离对弹道导弹早期预警和识别具有重大意义。目前弹道目标微动提取与识别的研究都是基于“单目标多散射点”和“多目标单散射点”的假设,而对实际中弹道“多目标多散射点”的情况缺乏考虑。针对这一问题,首先分析了进动锥体弹头和摆动锥体诱饵的微多普勒形式,得到了同一目标不同散射点的微多普勒具有相同的周期性。对于多目标分离问题,首先利用Radon变换估计平动参数实现了多目标平动补偿;之后通过分析多目标时频图循环平稳性,发现弹道多目标分离本质上是多个二维一阶循环平稳(first order cyclostationary,FOCS)分量的分离问题;其次,提出了一种基于二维FOCS处理的多目标分离方法;最后,通过仿真验证了该方法的有效性和在强噪声下的稳定性。     

LDPC码最优化译码算法

为了提高离散高斯信道下二进制低密度奇偶校验码（low-density parity-check code, LDPC）最优化译码算法的性能和效率,提出了一种改进的LDPC码最优化译码算法。首先,通过理论分析和数学推导,构建了译码问题的数学模型;然后,论证并给出了针对该模型的最优化译码算法;最后,基于VC6.0平台进行了译码的性能和效率仿真并与其他算法进行比较。仿真结果表明,在误码率性能和译码效率上,新算法优于改进前的算法;在误码率性能上,新算法也优于常用的最小和译码算法。仿真结果与理论分析吻合。     

基于区间数的空中进攻作战信息流转模式构建

高效合理的信息流转模式是有效实施空中进攻作战的前提和重要保障。针对空中进攻作战信息流转模式构建问题,给出了基于复杂网络理论的信息流转模式基本定义,解析了空中进攻作战3个阶段的情报保障、作战指挥和武器控制信息的流转关系。引入区间数概念及运算规则,以信息流量、信息质量和传输时间为优化目标,构建了基于区间数的空中进攻作战信息流转模式多目标规划模型,结合线性加权法和区间数满意度,将其划归为单目标确定型两层嵌套优化模型,并利用微分进化算法进行求解。最后结合实例,验证了该模型与方法的合理性与可行性。     

高阶非线性时滞系统的神经网络动态面控制

针对一类具有未知时变时滞的不确定高阶非线性系统,基于增加幂次积分方法,提出了一种非光滑状态反馈自适应神经网络动态面控制设计方案。通过构造适当的Lyapunov Krasovskii泛函处理了未知时变时滞不确定项;通过利用神经网络权值范数的适当形式幂次函数,将神经网络用于对在单步递推中所构造的未知函数进行建模;采用动态面技术,解决了“微分爆炸”问题。所提控制方案能够保证闭环控制系统的状态量和跟踪误差半全局一致终结有界。最后,仿真算例结果表明了该方案的有效性。     

基于链路保持时间的认知移动自组网拓扑算法

针对认知移动自组网中认知用户（cognitive user,CU）移动性和主用户（primary user,PU）优先通信导致网络不稳定,基于改进的移动模型,运用概率原理预测链路平均保持时间,并给出邻域拓扑保持时间的计算公式。用最大生成树的思想设计拓扑生成算法,以邻域拓扑保持时间为周期设计拓扑重构机制。证明算法保证了网络连通,同时可在各节点分布运行。仿真结果表明,算法简化了网络拓扑,对PU具有认知能力,有效减少链路断裂导致的拓扑重构和路由开销,提高了网络端到端传输效率。     

基于QHSME的装备危险耦合传导GERT分析

针对装备活动中危险耦合传导关系描述不清楚、分析不具体的问题,构建考虑任意分布的危险耦合传导图形评审技术（graph evaluation and review technique,GERT）改进模型。提出了系统危险度、危险耦元重要度、危险路径隶属度等扩展分析参数,进一步刻画装备活动中的微观危险信息;采用系统耦合理论和极大熵方法（maximum entropy,ME）配置GERT模型变量,并设计量子和声算法（quantum harmony search algorithm,QHS）求解危险度概率密度极大熵模型。最后,以飞机大表速低空俯冲科目为例进行分析。结果表明,与传统GERT模型比较,该改进模型能充分反映危险耦元对装备活动随机过程的交互影响关系,以及其他相关微观信息,且具有较好的求解精度与适用性。     

一类高阶非线性系统的动态面控制

针对一类含不可控不稳定线〖JP+2〗性化的高阶非线性系统的跟踪控制问题,给出了一种连续状态反馈动态面控制器设计方案。基于增加幂次积分方法,利用状态参考的思想,设计了可导的期望虚拟控制律。利用动态面技术,让期望虚拟控制律的函数通过一阶低通滤波器,避免了对期望虚拟控制律的函数进行微分。所提连续状态反馈动态面控制器能够保证跟踪误差半全局一致终结有界。数值仿真算例结果验证了所提控制方案的有效性。     

空天高速飞行器多传感器协同跟踪任务规划研究

针对空天高速飞行器连续稳定跟踪难题,构建了基于多智能体（multi-agent system, MAS）的多传感器协同跟踪任务规划框架,建立了面向空天高速目标协同跟踪的多传感器协同调度优化模型,并提出了基于自适应克隆遗传算法(self-adaptive clonal genetic algorithm, SCGA)的协同跟踪任务规划算法。仿真实验验证了所建立的模型、算法的合理性和优越性,对未来空天高速飞行器探测预警系统的构建具有一定的技术支撑作用。     

求解0-1背包问题的二进制狼群算法

狼群算法(wolf pack algorithm, WPA)源于狼群在捕食及其猎物分配中所体现的群体智能,已被成功应用于复杂函数求解。在此基础上,通过定义运动算子,对人工狼位置、步长和智能行为重新进行二进制编码设计,提出了一种解决离散空间组合优化问题的二进制狼群算法（binary wolf pack algorithm, BWPA）。该算法保留了狼群算法基于职责分工的协作式搜索特性,选取离散空间的经典问题--0-1背包问题进行仿真实验,具体通过10组经典的背包问题算例和BWPA算法与经典的二进制粒子群算法、贪婪遗传算法、量子遗传算法在求解3组高维背包问题时的对比计算,例证了算法具有相对更好的稳定性和全局寻优能力。     

“反常的小鬼”与自然法——解读埃德加·爱伦·坡的三部短篇小说

美国作家埃德加·爱伦·坡的三部短篇小说中存在一种怪异现象,即罪犯被一种神奇的力量所控制从而不由自主地泄漏罪行;通过分析,可以看出这种现象与坡所信仰的基督教文化,尤其是《圣经》中的戒律有着内在联系,而这些戒律也是自然法的一部分。上帝制定了自然法,来惩戒那些干犯天条的罪人。因宗教影响力的衰退,自然法似乎已不合乎时代潮流,但实践证明,没有自然法的制约,却常常导致犯罪的发生。爱伦.坡的小说所揭示的现象因此具有重大的社会意义。