基于趋势强度的SAT问题学习子句评估算法

针对命题逻辑公式求解过程中难以有效评估学习子句是否有利于后续搜索的问题,提出了一种基于学习子句趋势强度的评估算法。该算法首先通过分析学习子句在生存期内参与冲突分析的时间分布特征,将随机、离散的时间分布转换为连续的累积趋势强度;然后在删除周期达到时,通过设定趋势强度阈值删除在后续搜索过程中"不大可能"被使用的子句,保留"可能"被使用的子句;最后采用2015年、2016年SAT问题国际竞赛实例,将该算法与经典的活跃度评估算法和文字块距离(LBD)评估算法进行对比。实验结果表明,趋势强度评估算法在效率上明显优于活跃度评估算法,且求解的实例更多,同时与LBD算法基本持平。

宽带直升机卫星通信的重发策略研究

针对宽带直升机卫星通信信道的周期性衰落特性建立了周期性删除信道模型,基于此模型研究了重发分集的策略,推导了给定信道删除周期、窗口宽度、突发长度下重发次数、重发间隔的选择方法,讨论了重发模式与参数鲁棒性、系统设计需求的关系,并结合实例讨论了系统设计的设计步骤以及其他考虑因素。分析表明,采用两次重发可在大多数直升机信道条件下实现可靠传输,且具有较好的灵活性、较低的实现复杂度。