基于多特征相似度的空中目标聚类研究

为准确识别空战场敌方目标的编队信息,本文提出一种针对空中目标的聚类模型,综合选取空中目标的位置、高度、航向、航速等多维度信息,计算目标之间的相似度,构建多特征相似度矩阵,将多特征相似度作为目标之间“距离”的度量方式,通过K-means算法聚类迭代,得到空中目标的编队信息。通过仿真实验,验证了本文所提方法在复杂空战场环境下,能准确识别敌目标的编队信息,相比传统聚类算法,识别准确率提高40%,有较好的工程应用价值。

基于参考模型的ATO自适应控制算法研究

提高列车自动驾驶ATO(Automatic Train Operation)系统的控制精度是实现全程无人驾驶的关键。本文首先分析列车制动系统的动态性能,然后基于该制动系统的状态空间模型构建一种模型参考自适应控制系统,并在理论上证明该控制算法的渐近稳定性,同时指出该类控制算法存在引起控制器震荡的固有弊端。随后,通过在原自适应控制系统中引入合适的辅助系统,构建基于增广误差的自适应控制系统,该算法不仅克服了前一种方法的固有缺陷,而且具有更加严谨的理论结构。最后,数学仿真结果显示本文所提算法能有效补偿列车运行过程中存在的不确定性因素,使列车精确地追踪目标制动曲线,验证了本文所提方法的有效性。

网络数据分析在信息系统集成中的应用

本文设计了一种网络数据解析与分析工具,能够将二进制网络数据实时解析为直观的任务参数信息,辅助工程设计人员快速确认系统的工作状态,基于该工具生成的上下行数据的统计分析结果,还能够有针对性地优化系统的网络拓扑,提高整个系统的工作效能。

一种面向SaaS环境的工作流系统集成和负载均衡方法

Saa S环境下的租户共用软硬件基础设施,负载均衡是实现可扩展、高性能Saa S系统的关键技术之一。本文关注Saa S环境下的工作流管理系统,研究其Saa S使能技术。首先,提出一种Saa S使能的工作流管理系统集成架构Wf MS4Saa S;然后,重点研究工作流引擎的负载均衡方法,提出一种主动式的工作流引擎负载预测算法,根据引擎的当前负载和预测的执行开销调度流程执行请求。实验表明,本文的方法考虑了流程多样性带来的负载影响,可以更加公平地利用工作流引擎资源,更适合面向多租户使用的Saa S环境。