空基网络中定向自组网关键技术研究综述

基于定向天线的移动自组织网络被广泛应用于军事领域,尤其对于具有易实施、高隐蔽性、高保密性要求的空基网络,定向天线比全向天线更具有优势,它具有更远的传输范围,减小了节点间的相互干扰,能够实现空间复用能力的提升。但是定向天线的引入在增加通信距离的同时也会带来一些问题,给许多协议层带来破坏性的副作用。目前,国内外研究人员已提出多种算法来解决这些问题。结合空基网络的复杂性,研究了国内外提出的基于定向天线的移动自组网数据链路层和网络层的各类算法和协议,总结对比近年来定向邻居发现算法、媒体访问控制协议和定向路由协议三种关键技术,并提出更适合用于空基网络的技术与协议,最后对这些算法和协议的下一步研究提供了一些方向。

基于参数自适应DBSCAN算法的浮标位置数据异常检测

针对遥测遥控系统采集浮标位置数据时易受外在因素的干扰,提出了一种K近邻优化的参数自适应DBSCAN算法,来检测浮标位置数据中的异常点。通过分析数据集的分布特性生成最优邻域距离值ε和邻域内样本点数量MinPts列表,引入卡林斯基-哈拉巴斯指数对列表中的参数进行评分,将最高评分对应的参数作为最优参数,实现DBSCAN算法的自适应聚类。实验结果表明,新算法能够自适应选择最优参数,对浮标遥测位置数据的异常点进行有效检测。

基于物理加密及KNN算法的核军控核查技术研究

现阶段军控核查技术所面临的困难在于:核查人员需要在不探测敏感信息的前提下,对被检核武器的真实性给出准确结论。本工作结合物理掩模加密技术与K近邻算法,提出一种可自主加密识别核武器身份信息的核查系统。利用Geant4搭建基于中子裂变反应的物理加密辐射指纹采集装置,并通过构造多种作弊情景下的样本建立数据库,同时本研究选择KNN算法建立机器学习模型应用于未知项目的身份认证,并从鲁棒性和安全性两方面量化了该核查系统的可行性。结果表明,当样本同位素丰度由武器级铀变为较低级浓缩铀(235U的丰度由96%变为70%及以下)或者样本几何形状发生细微改变时,该系统对这两种典型的作弊情景具有优良的鉴别能力。该核查方法利用智能算法实现了核武器的自主认证,提高效率的同时有效规避了人工篡改和窥探敏感信息的风险,此外,结合物理掩模加密技术,使得敏感信息从始至终没被测量,在一定程度上降低了通过软件后门等手段作的风险。基于物理加密及K近邻算法的核军控核查技术能够在保护被测项目敏感信息的基础上,以较高的准确率和效率鉴定其真实性。

多分类器联合虚警可控的海上小目标检测方法

模式识别技术已经广泛应用于海上目标检测,其中二分类的模式识别算法在处理该问题时会面临类别非均衡的困境。传统方法一般通过添加人工仿真目标回波扩充目标数据集,检测结果容易受到仿真精度的影响,且增加算法的复杂度。该文提出一种基于多分类思想的多特征海上小目标智能检测方法,先对海杂波数据与目标数据进行多维特征提取,构建高维特征空间;再基于多分类思想中的“1对1”方法,将海杂波特征空间划分成多个子空间,每个杂波子空间与目标数据特征空间等大,构造多个二分类器进行联合判决。该文选取的二分类器为改进的双参数K近邻(K-NN)算法,可有效调节虚警率。经冰多参数成像X波段雷达(IPIX)数据集验证,所提方法在观测时间为1.024 s时获得了82.40%的检测概率,与基于K-NN的检测器做比较,获得了2%的性能提升。

What can the changes in shield resistance tell us during the period of shearer's cutting and neighboring shields' advance?

In order to determine the influence of shearer's cutting and neighboring shields' advance on the support resistance variation, leg pressure data of all 235 shields in the panel LW61 of Cumberland coal mine were analyzed. The results show that the relationship between the leg pressure increment and the distance from shield to front drum of shearer is a quadratic function and that the higher leg pressure increment before shield advance tends to be related to adverse roof conditions. In addition, the three proposed leg pressure increment-related parameters and the three traditional parameters(time-weighted average pressure, setting pressure, and final pressure) of approximately 32000 shield supporting cycles were calculated by a self-developed software package to analyze the correlation between them. The results show that there is a powerful connection between them, and that the three proposed leg pressure increment-related parameters could be used as the indexes to evaluate the interaction between shields and the roof, and to identify the periodic weighting.

矩形管波阻板对饱和地基中列车振动的隔振性能研究

高铁列车运行产生的环境振动对人体健康、沿线建筑物安全、精密设备正常使用等产生不可忽视的影响。提出一种“矩形管波阻板”新型隔振屏障,用于减少环境振动污染。根据饱和地基2.5D有限元理论,建立轨道-地基-屏障-建筑结构模型,计算分析空沟、填充沟和矩形管波阻板3种不同屏障的隔振效果。计算表明:列车速度较低时,空沟隔振效应并不显著,而当列车运行速度较高时,空沟有一定的隔振效应,可在沟前出现震荡放大的现象。而填充沟和矩形管波阻板不论列车运行速度高低都有较好的隔振作用,但列车在高速运行时的隔振效应超过了低速性能运行时的隔振效应。填充沟和矩形管波阻板2种屏障隔振效果相近,但矩形管波阻板可减少混凝土用量,降低成本,隔振效率更高。

中压配电网近邻交互式分布式拓扑辨识算法

分布式决策的智能保护控制是应对分布式电源广泛接入后中压配电网灵活性和安全性挑战的前瞻性技术。实现智能分布式决策的前提是每个智能终端(smart terminal unit,STU)均能快速辨识和跟踪所在线路的拓扑连接关系及其变化。对此,文中提出一种基于对等通信且具有高容错性的分布式拓扑辨识算法。配置在环网节点的STU无须预存馈线组静态拓扑,仅依靠本地量测以及与近邻终端的信息交换,通过规则判断的方式,就能实现对馈线组完整拓扑和开环方式的动态跟踪与辨识,减少算法对终端的配置要求。同时,算法仅须各STU交互基本的量测信息与判断信息,降低对通信条件的要求。算例表明该方法合理有效,且通过结合本地量测互校核和对侧连通性预判修正,可显著提高拓扑辨识对量测数据的容错能力。

基于机器学习的太湖流域多层次防洪调度方案综合评价

为解决太湖流域多层次防洪调度方案在不同防洪层次目标下的评价问题,构建了流域、区域、城镇多层次防洪排涝调度方案综合评价指标体系,并基于K近邻(KNN)和随机森林(RF)算法构建调度方案综合评价模型。结果表明,联合KNN模型和RF模型实现了KNN-RF组合模型评价,其针对流域、区域与城镇3个层次防洪目标进行调度方案评价的平均相对误差和平均绝对误差分别降低至1.25%、0.82%、2.43%和0.511、0.342、1.380,最大相对误差和最大绝对误差得到改善,等级划分总体正确率高于95%;KNN-RF组合模型能筛选出各层次防洪目标下较优的调度方案,减少单一算法不确定性导致的异常评价误差,评价精度显著提高。

基于邻域最优控制的跟踪制导律设计

针对拦截临近空间高超声速飞行器的中制导过程,设计了一种基于邻域最优控制(NOC)的跟踪制导律.首先,采用高斯伪谱法离线设计得到满足终端约束与过程约束的标称最优弹道;其次,为了对标称弹道进行精确跟踪,将弹道满足的一阶最优性必要条件进行二阶变分,在标称弹道邻域内得到一条满足二阶最优的修正弹道;最后,应用间接高斯伪谱法,在离散的勒让德-高斯(LG)点上将转化后的两点边值问题离散为代数方程进行矩阵求逆运算,利用标称弹道数据求得反馈控制律.仿真结果表明,该方法能有效地消除跟踪误差,并且能够满足在线实施的要求.

面向直流配电网尾端功率变换的组合式直流变压器研究

着力于未来直流配电网尾端功率变换应用研究,提出了一种新型高频隔离型组合式直流变压器(ADCT)概念,利用标准化模块来构建所期望的系统结构,并通过临近控制来协调模块功率,进而实现整体平衡。临近控制主要利用谐振变换器的电压箝位特性实现电压平衡,同时利用电磁耦合电流平衡(MC-CB)单元保证模块间的电流平衡。基于标准化模块,将一种新型的IS-IPOP型串并联结构应用于ADCT中。最后,搭建的ADCT硬件实验系统也验证了所提方案的有效性和合理性。

拦截弹中制导最优弹道簇生成

针对临近空间高超声速目标飞行速度快,跟踪预测难的特点,提出在中制导阶段进行最优弹道设计与弹道簇生成用于对目标预测命中区域进行有效覆盖的方法。通过分析临近空间高超声速目标对现有防空体系带来的挑战,阐明了在中制导段进行弹道簇设计与生成的必要性;将中制导段的弹道规划问题视为求解满足多种约束条件下的最优控制问题,应用最优化理论方法得到了基准的最优弹道;应用邻域最优控制理论,针对终端约束条件进行调整,设计了邻域最优弹道簇的生成算法。仿真验证了所提方法的有效性。

搅拌桩施工引起邻近隧道变形的控制措施

为保护拟开挖基坑邻近的地铁隧道,需提前在隧道周围进行搅拌桩加固;但加固的同时会对周围土体产生扰动和变形,因此如何有效地控制搅拌桩施工引起的周围隧道变形成为急需解决的问题。本文结合实际工程,分析研究地铁隧道上方大面积加固深层搅拌桩引起的竖向位移后,提出控制连续成桩数量、隧道上方地基加固、优化打桩顺序、自动监测等控制隧道位移的方法。

考虑相邻交叉口的公交优先信号模型与仿真

在公交系统优先信号模型优化设计中,传统公交信号优先仅考虑公交车辆通过交叉口的影响,而忽视了相邻交叉口所受的影响,因此考虑相邻交叉口通行能力的影响,以总交叉口人均延误为目标,提出以公交优先度作为判别是否优先以及优先程度的决策依据,进而采用绿灯延长和红灯早断两种策略,建立有限的主动优先控制模型。最后,通过VISSIM软件的VAP模块建立仿真模型,并通过案例分析,与无公交优先策略、绝对公交优先策略进行对比分析,结果表明与无公交优先策略相比,所提出的优化控制策略,在中高饱和度下能使总交叉口人均延误平均降低15.7%,在高饱和度下平均降低14.6%。验证了研究成果具有应用价值。

基于即时学习的非线性系统自适应PID控制

当使用先进策略整定PID控制器参数时,往往要依赖于系统所辨识的模型,而模型的精度与优化算法的计算效率直接影响到系统的控制效果.本文利用即时学习算法的本质自适应特点(建模数据在时间与空间上相邻性),来提高辨识模型的精度,并基于广义最小方差的性能指标,用等价多项式的方法,推导出PID形式的控制律,从而避免其他优化算法带来的计算量,提高了控制精度与计算效率.仿真结果验证了该方法的有效性.

基于改进型RBF神经网络多变量系统的PID控制

针对工业控制中多输入多输出非线性时变系统,提出了基于改进型RBF神经网络的智能PID控制方法.采用最近邻聚类算法在线构造RBF神经网络辨识器并在线辨识被控对象,对PID控制器参数进行在线调整,实现了多变量非线性时变系统的解耦控制.仿真结果表明,控制器能根据系统运行状态获得对应于某种最优控制规律下的PID参数,解耦后的系统具有较好的动态和静态性能,与常规RBF神经网络PID控制方法相比,该方法具有控制精度高、响应速度快的优点,并且具备较强的自适应性和鲁棒性.

基于可控邻域作用CA的城市扩张研究

为了进行城市扩张研究,在使用二分Logistic回归方法从历史数据中挖掘位置特征变量对元胞状态转换影响的基础上,通过引入邻域因子实现了可控邻域作用。研究中,首先建立了一种新的城市元胞自动机(Cellular Automata,CA)模型,然后用该模型在长沙市区及部分周边地区进行了城市扩张进程的模拟和预测,并对结果进行了评价分析。

金氰化浸出过程实时优化

本文以某湿法冶炼厂金氰化浸出过程为背景,建立了动态机理模型,为提高模型参数辨识精度,提出了基于Tikhonov正则化思想利用含噪声的浓度测量数据估计动力学反应速度的策略.为减小模型与实际过程不匹配对实时优化结果的影响,提出了基于对数–线性闸–罚函数和输出反馈的直接输入自适应方法,加入闸–罚函数后,该方法可以解决含有不等式约束的优化问题,将其应用到金氰化浸出过程实时优化中,仿真结果表明在输出测量值无噪声时,该方法能很快地局部收敛到实际过程的最优设定点;而当测量噪声较小或对目标函数影响较小时,该方法也显示出了优越的性能,而且只需要过程标称模型和实际输出,不需要求实际过程数据梯度,受测量噪声影响较小,更易于实际实施,这为湿法冶金全流程优化控制的顺利实施奠定了重要基础.

基于近邻算法的无线传感器网络功率控制

针对因无线传感器网络节点部署的密集性和随机性造成单一、不变的发射功率无法满足无线传感器网络能量高效的要求,提出基于近邻算法的无线传感器网络功率控制算法(NNPC).该算法中Sink节点保存整个网络拓扑结构的信息,利用多近邻算法评估节点密度,确定最优通信距离.结合Friss自由空间模型和两线地面传播模型计算当前网络最优发射功率,Sink节点广播通知节点采用最优发射功率发送数据.如果节点没有接收到广播包,那么节点采用默认的最大发射功率.仿真结果表明,基于近邻算法的网络功率控制算法能提高整个无线传感器网络的生存时间,节省网络的平均能耗.

基于定向天线的移动自组网技术研究综述

对基于定向天线的移动自组网邻居发现和接入控制关键技术进行研究。首先,介绍了其研究背景和意义;其次,分析了当前基于定向天线的MANET中存在的问题,并针对国内外研究现状,介绍了几种解决这些问题的方案。再次,着重介绍了两种比较成熟的基于定向天线的移动自组网邻居发现和接入控制算法SAND和PAMC。最后给出了基于定向天线的邻居发现和接入控制算法的下一步研究方向。

基于神经网络的自整定PID控制器设计

针对非线性时变系统,设计了一种基于神经网络的参数在线自整定PID控制器。该控制器采用基于最近邻聚类方法的RBF神经网络快速学习算法,通过实时在线辨识,建立被控系统的精确模型并得到准确的Jacobian信息;同时将此信息提供给BP神经网络,从而实现PID控制器参数的自动在线整定。仿真结果表明,该方法提高了算法的精度和速度并具有较快的系统响应和良好的跟踪特性。