基于网格技术的多用户多任务模拟训练系统

针对信息化条件下的武器装备模拟训练问题提出了一种多用户多任务模拟训练系统的概念,这种模式的系统能够满足大规模、多人次的装备教学和训练需求。首先,建立了面向大规模训练的两级用户管理体制,以及B/S与HLA结合的系统体系结构;然后,综合利用Web技术、网格技术（Globus Toolkit 4,GT4）和分布仿真技术（HLA/RTI）等解决了HLA联邦资源共享与整合、系统组织与协同等核心问题,实现了在同一套模拟训练系统上多组用户同时进行相同或者不同训练任务的设计目标;最后,面向通用雷达装备设计并实现了一个原型系统,它具有资源利用率高、重用性强、用户容量大等特点,在XX实验室建设的应用中取得了良好的效果。     

基于级联网络和图搜索的轨迹模式学习算法

提出了一种基于级联竞争神经网络和有向无环图搜索的运动目标轨迹分布模式提取算法。采用级联竞争神经网络提取不同时序处流矢量的分布,根据轨迹点之间的时序转移关系构造有向无环图,通过深度优先搜索来获取轨迹分布的显式表示,并在此基础上给出了一种基于轨迹点对齐的异常轨迹检测方法。构造的级联网络自动隐含了轨迹点的时序关系,可以处理不同长度轨迹模式的学习问题。不同场景的仿真实验表明此方法可以应用于复杂场景下的目标异常行为检测。     

最短路问题的闭环DNA算法

提出了不等长闭环DNA分子的概念,由此推广了闭环DNA计算模型。给出了固定端点的最短路问题闭环DNA算法,该算法首先对每条弧进行了三组DNA编码,再用有目的的终止技术合成固定端点的所有链,然后通过接入实验和电泳实验得到最短路,并通过检测实验输出所有最短路径。得出了算法的复杂性,为说明算法的有效性给出了一个算例。最后讨论了最短路问题闭环DNA算法在变权网络、自由终点或固定中间点的最短路问题中的应用,并给出了相应的解决方法。由此说明该算法具有广泛的适应性。     

Investigation on full distribution CNC system based on SERCOS bus

A full distribution CNC system based on SERCOS bus is studied in accordance with the limitations of traditional PC-based motion card. The conventional PC-based motion control card is dispersed into several autonomous intelligent servo-control units with the function of servo driver. The autonomous intelligent servocontrol units realize the loop control of position, velocity and current. Interpolation computation is completed in PC and the computational results are transferred to every autonomous intelligent servo-control unit by high speed SERCOS bus. Software or hardware synchronization technology is used to ensure all servomotors are successive and synchronously running. The communication and synchronization technology of SERCOS are also researched and the autonomous intelligent servo-control card is developed byself. Finally, the experiment of circle contour process on a prototype system proves the feasibility.     

双站RCS计算GRECO算法的新改进

针对利用单双站等效法存在的大角度双站雷达散射截面计算误差太大的问题和用被光照面作为积分区域计算双站雷达散射截面方法存在的无法处理相对接收站可见面的识别问题,从感应定理和等效原理出发,基于图形电磁计算方法,提出了双站雷达散射截面图形电磁算法的改进方法,解决了可见面的识别问题,扩大了感应定理和等效原理的应用范围,提高了双站雷达散射截面计算的准确度。通过对典型样件的计算结果比较与公认结果和解析算式结果一致,证明了该方法的有效性。     

西安市林草植被净化大气污染的时间变化及同步性研究

在长期观测自然发生状态下植被生长季相变化的基础上,提出了植被叶面指数的概念,并利用近3年大气污染数据,分析了西安市大气污染与植被叶面指数的年内时间变化,结果显示:大气污染物浓度的年内变化呈"U"字型,冬季污染物浓度较高,夏季较低;植被叶面指数的年内变化呈倒"U"字型,夏季叶面指数较大,冬季较小;大气污染浓度与植被叶面指数年内变化存在时间不同步性.在此基础上,依据相互作用模型,测定出植被大气污染物净化量,发现这种时间不匹配性严重影响植被净化大气污染生态功能的发挥,具体表现为:冬季大气污染严重,由于叶面指数低,净化量较低;夏季植被茂盛,而大气污染浓度较低,净化量亦受到影响.图4,表2,参8.     

从整体与部分的辩证关系看系统论与还原论的适用范围

无论是系统论还是还原论,都是以整体与部分的关系作为客观基础的,都是整体与部分的辩证关系在方法论上的反映。还原论反映的是整体与部分的统一性,系统论反映的是整体与部分的对立性,还原论和系统论都只有局部真理性,应该将二者整合在一起,创立现代系统论,使其更好地为科学认识服务。     

基于HLA的卫星轨道机动仿真研究

针对STK(Satellite Tool Kit)在联合作战仿真中实时互操作能力的不足,提出了一种灵活的基于HLA(High Level Architecture)的卫星轨道机动仿真系统设计方法。建立了圆轨道之间平面内霍曼转移、平面外单脉冲和双脉冲轨道转移三种轨道机动模型,设计了多视图可视化表现子系统和仿真对象模型(Simulation Object Model,SOM)。与STK的仿真结果对比表明了该方法的可行性和模型的有效性。     

非均匀类簇密度聚类的多粒度自学习算法

针对非均匀类簇密度聚类问题,从商空间粒度理论出发,提出一种多粒度自学习聚类算法 (multi-granularity self learning clustering algorithm, MSCA)。算法通过构造聚合树结构和定义粒度函数对问题逐层求解,并在每层聚合过程中根据聚合区间以自学习的方式动态确定聚合粒度,解决了传统聚类算法从非均匀类簇密度数据中无法得到不同层次的聚合特征且参数对经验依赖性过高的问题。理论和实验表明,MSCA算法可以发现任意形状类簇,有效处理噪声,并能发现关键聚合层,具有较好的计算复杂性。     

MPI并行矩量法计算二维粗糙面波束电磁散射

通过有限脉冲响应滤波器理论和快速傅里叶变换方法,模拟了二维高斯随机粗糙面。从电场积分方程出发,利用RWG (Rao-Wilton-Glisson)基函数矩量法结合Galerkin方法,在PC集群并行平台上研究了二维导体高斯粗糙面对波束的电磁散射特性。为使得PC集群信息传递接口(message passing interface, MPI) 并行平台上各参与运算的各进程的负载平衡,对整个阻抗矩阵按行分块,并详细讨论了并行共轭梯度法求解矩量法矩阵方程的并行实现过程。最后在PC集群MPI并行平台上进行数值实验,分析了在波束入射条件下,均方根高度、相关长度和极化方式对二维导体高斯粗糙面的电磁散射特性的影响。