基于新特征参数的再入滑翔飞行器机动模式智能辨识

再入滑翔飞行器的机动模式辨识问题是拦截方实现对其轨迹预测的关键。提出了一组与飞行器轨迹机动特点贴合的特征参数,根据构建的RGV 机动模式轨迹库,搭建了LSTM 深度学习神经网络,实现了对RGV机动模式的智能辨识。与传统模式辨识方法和其他典型特征参数的辨识网络进行对比,结果显示文中所提特征参数在LSTM 机动模式辨识网络训练中具有收敛速度快、辨识精度高和鲁棒性好的特点。     

有限过载的三维现实真比例导引的捕获区域

针对拦截器中末制导交接班状态, 分析了拦截器在有限过载条件下采用现实真比例导引律的捕获区域, 以及捕获区域的各影响因素。首先, 对视线旋转坐标系进行介绍, 并建立末制导段拦截器与目标相对运动模型。其次, 对三维(three dimensional, 3D)现实真比例导引律性能进行分析, 并对视线旋转角速度进行李雅普诺夫稳定性判定。然后, 在3D现实真比例导引律条件下, 针对有限过载的拦截器拦截3D机动目标, 对捕获区域进行推导证明, 得到成功捕获的必要条件。最后, 通过3种情形下的仿真实验, 来验证本文捕获区域的有效性, 并在此基础上分析捕获区域的影响因素。     

WSDM/SNMP转化网关的实现方法研究

针对基于WSDM的综合网络管理系统集成管理SNMP代理的需求,根据已有的基于XML的网络管理的研究成果,本文研究分析了WSDM/SNMP转化网关的总体架构,网关需要完成管理信息表示格式的转化（模式转化）和协议操作的转化（交互转化）这两个最基本的转化功能。     

NoC中主要技术的研究与实现

本文对一些NoC相关重要技术进行了研究与分析,其中包括：片上网络模拟器的关键技术研究和框架的设计、低延迟NoC路由器设计、通信局部性对NoC性能的影响和通过配置长连线来提高片上网络的性能。