无线传感器网络覆盖的部署及调度算法

针对无线传感器网络覆盖存在传感盲区、传感节点间连通度较差问题,提出一种基于适应度函数和零容忍覆盖的节点部署及调度算法。将网络覆盖范围看作一个二维平面,分析节点传感的最大覆盖范围和距离值之间的关系,求得存在热点分布和重叠覆盖目标点的属性值。然后根据无线传感目标点覆盖率、连通度和候选位置等部署指标,采用适应度函数计算指标最佳部署关系,并获取节点的冗余参数。在同一传感范围内查找冗余互补节点,实现替换调度。实验结果表明,该算法在网络覆盖范围和调度效果等方面表现出色,具有较强综合性能。

基于逆向推理机制的实时机载火控系统故障检测

机载火控系统故障检测效率和实时性较低,不能满足正常飞行要求。针对该问题,在Vx Works操作系统下,提出一种基于逆向推理机制的实时机载火控系统故障检测方法。将基于逆向推理机制的故障树分析法作为理论基础,建立采用双缓冲队列的客户端/服务器通信模型。分别利用VC6.0和Tornado编写客户端和服务器端程序,根据优先级进行任务分配,并引入计数型信号量以实现任务同步。仿真实验结果表明,该方法可完成实时故障检测,有效提高系统的故障检测效率和实时性。

基于深度学习的地空导弹发射区解算方法

针对传统发射区解算多项式拟合方法存在多项式函数难确定、函数分段范围难把握的问题,采用了BP神经网络(BPNN)实现数据整体拟合。当数据量大且复杂时,拓展神经网络的深度不能完整学习数据特征。针对该问题,引入了深度置信网(DBN)。在DBN仿真训练中,选用双隐层网络结构,随着隐单元数的增加,拟合性能有较明显提升。仿真结果表明,深度学习方法更适用于大数据环境下的深度神经网络架构,可应用于地空导弹发射区解算。

IMA双层调度算法中的任务可调度性分析方法

任务可调度性分析是综合模块化航电(IMA)系统双层调度算法研究中的一个关键问题。针对这个问题,首先剖析了单分区调度系统中任务精确响应时间计算方法所具有的计算复杂度高以及计算函数不连续等局限性;然后提出了一种计算任务响应时间上限的快速方法,分析该计算方法的推导过程,得到了双层调度情况下任务响应时间上限的计算方法,并由此推演出任务可调度性分析方法和分区参数设计方法;最后通过计算机仿真实验,分别使用定量的响应时间上限相对误差法以及定性的资源放大分析法考察了系统任务数量以及系统利用率对文中提出的响应时间上限计算方法精度的影响程度,并得到了该方法取得较高应用精度的可行性条件。